निक यी व्यापार रहस्य है।
वह जानता है कि आपको क्या पसंद है, नापसंद है, और, अधिक महत्वपूर्ण बात, क्यों। वह जानता है कि आपको क्या प्रेरित करता है, जो आपको आपके लक्ष्य तक पहुंचने से रोकता है, जो आपको धक्का देता है, और वह सब कुछ जो इस स्पेक्ट्रम के बीच में है। कम से कम खेलों के संदर्भ में। कई वर्षों तक उन्होंने खिलाड़ियों के बारे में जानकारी एकत्र की, 200 हजार से अधिक स्वैच्छिक मतदान किए और अपनी पसंदीदा और कम से कम पसंदीदा चीजों के बारे में अपनी पसंदीदा शैलियों के बारे में पता लगाया।
और वह इस ज्ञान को डेवलपर्स को बेचता है। उनमें से कुछ इस ज्ञान के आधार पर अपने खेल को बदलते हैं ताकि आप उन्हें खरीद सकें, उन्हें खेल सकें और दूसरों को उनके बारे में बता सकें।
यी ने 2015 में क्वांटिक फाउंड्री की स्थापना की, जो अपना डेटा गेमिंग कंपनियों जैसे टेनसेंट (
लीग ऑफ लीजेंड्स के मालिक), पॉपकैप (स्टूडियो जो कि पौधों बनाम लाश विकसित करता है) और विजार्ड्स ऑफ द कोस्ट (प्रकाशक मैजिक: द गैदरिंग) को बेचता है।
"अतीत में, खेल विकास उद्योग सही डेटा का पता नहीं लगा सका," यी कहते हैं। “जब लोग इंटरनेट के बिना कंसोल खेलते थे, तो डेवलपर्स को प्रतिक्रिया नहीं मिली। वे इस बात की स्पष्ट तस्वीर नहीं पा सके कि उपयोगकर्ता अपने गेम कैसे खेलते हैं। ”
अब, डेवलपर्स के अनुसार, उनके पास बड़ी मात्रा में डेटा है, दोनों उत्पादों के टेलीमेट्री (खिलाड़ियों के खेल में व्यवहार) और बाहरी स्रोतों से (उदाहरण के लिए, यी चुनाव से)। और कुछ लोग डरने लगते हैं कि उन्हें बहुत अधिक जानकारी हो सकती है।
कई डेवलपर्स के अनुसार, सोशल नेटवर्क, कंपनियों और अन्य स्रोतों से पासवर्ड का लगातार रिसाव खेलों में गोपनीयता को एक बहुत महत्वपूर्ण पहलू बनाता है। इसके अलावा, अंतःसंबंधित राज्य प्रणालियों का विकास, उदाहरण के लिए, चीनी सामाजिक ऋण प्रणाली, हमारे सामने सवाल उठाती है: क्या इन-गेम व्यवहार को प्रभावित कर सकता है कि आप वास्तविक दुनिया में कैसे माना जाता है?
पहले प्रकार का डेटा निक यी द्वारा खिलाड़ियों से एकत्र की गई जानकारी है। वह काफी सामान्यीकृत, अनाम है और डेवलपर्स को सामान्य सुविधाओं और व्यक्तित्व प्रकारों की पहचान करने में मदद करती है। उदाहरण के लिए, क्वॉनिक फाउंड्री सॉफ्टवेयर डेवलपर्स को एक गेम (उदाहरण के लिए, सभ्यता) का चयन करने की अनुमति देता है, और फिर खिलाड़ियों को प्रेरित करने के तरीके दिखाने वाला एक ग्राफ देखता है।
दूसरे प्रकार का डेटा अधिक विशिष्ट है। खिलाड़ी खेल के साथ कैसे बातचीत करते हैं? वे क्या विकल्प बनाते हैं?
इस जानकारी का उपयोग बेहतर गेम बनाने के लिए किया जा सकता है। स्पष्ट व्यक्तिगत प्रोफाइल बनाने के लिए इसे अन्य प्रकार की सूचनाओं के साथ भी जोड़ा जा सकता है। ऐसे व्यक्तिगत प्रोफाइल आमतौर पर लक्षित विज्ञापन के लिए उपयोग किए जाते हैं, लेकिन गोपनीयता विशेषज्ञों ने चेतावनी दी है कि भविष्य में इस जानकारी का उपयोग हमारे लिए भयावह, अप्रत्याशित तरीके से किया जा सकता है।
अमेरिकन सिविल लिबर्टीज यूनियन के वरिष्ठ राजनीतिक विश्लेषक जे स्टैनले कहते हैं, "कभी-कभी डेटा संग्रह बुनियादी ढांचे को एक उद्देश्य के लिए बनाया जाता है ... लेकिन फिर लोग इसके आवेदन के लिए अन्य विकल्पों के बारे में सोचने लगते हैं।"
और अगर यह वास्तव में एक वास्तविकता बन जाती है, तो डेवलपर्स को इस तरह से गेम बनाना शुरू करना चाहिए जैसे कि वे भी होने से पहले इस तरह के जोड़तोड़ को रोक दें।
डेटा संग्रह का डर
कई गेम (यदि अधिकांश नहीं हैं) में अंतर्निहित सिस्टम हैं जो ट्रैक करते हैं कि उपयोगकर्ता उन्हें कैसे खेलते हैं। डेवलपर्स इस जानकारी का उपयोग स्टोरीलाइन, कठिनाई स्तर बदलने के लिए कर सकते हैं, और नई सामग्री जोड़ते समय इसे भी ध्यान में रख सकते हैं।
यह डेटा आमतौर पर अलग-थलग होता है। उदाहरण के लिए, एक एक्सकॉम गेम आपके द्वारा चुने गए दो मिशनों में से एक को ट्रैक कर सकता है। लेकिन इस सरल समाधान से, खिलाड़ी के व्यक्तित्व के बारे में कुछ समझना मुश्किल है।
लेकिन कुछ मामलों में, खेल अधिक व्यक्तिगत डेटा एकत्र करते हैं, जिससे सटीकता में सुधार होता है। संवाद या वास्तविक व्यक्तित्व परीक्षणों में विकल्प की पसंद जैसी जानकारी जो खिलाड़ी के व्यक्तित्व की समझ दे सकती है, बचाई गई है।
गोपनीयता विशेषज्ञों और कुछ डेवलपर्स को डर है कि इस तरह की जानकारी को ऑनलाइन सेवाओं के नेटवर्क से जोड़ा जा सकता है और संदिग्ध तरीके से उपयोग किया जा सकता है। यही कारण है कि, पटकथा लेखक सैम बार्लो के अनुसार, यदि उनका 2009 का खेल
साइलेंट हिल: शैटल्ड मेमोरीज़ आज जारी किया गया, तो वह अलग तरह से व्यवहार करेंगे।
"विकास प्रक्रिया में निश्चित रूप से अतिरिक्त कठिनाइयाँ होंगी," वे कहते हैं।
शुरुआत में, खेल खिलाड़ियों को एक साइकोमेट्रिक टेस्ट लेने के लिए कहता है, और उनके उत्तरों के आधार पर, गेम की सामग्री बदल जाती है। उदाहरण के लिए, जैसा कि बार्लो कहते हैं, कुछ खिलाड़ी हमेशा अधिकारियों के प्रति सम्मान बनाए रखते हैं। यदि साइलेंट हिल व्यक्तित्व परीक्षण यह पता लगाता है, तो खिलाड़ी एक पुलिसकर्मी को देखेंगे जो पहले एक सहयोगी के रूप में दिखाई देता है, लेकिन परिणामस्वरूप शत्रुतापूर्ण और असभ्य हो जाता है।
जो खिलाड़ी अनुभव करते हैं (एक मनोवैज्ञानिक परीक्षण के अनुसार) अधिकारियों का अविश्वास एक देखभाल करने वाले और सहायक पुलिसकर्मी के साथ होगा जो ईमानदारी से उनके बारे में चिंता करता है ... और फिर खिलाड़ी को अकेला छोड़ देता है। बार्लो के अनुसार, यह दृष्टिकोण अपेक्षाओं का खंडन करने और नाटक को बढ़ाने के लिए व्यक्तित्व लक्षणों का उपयोग करता है।
“मैंने यह सब डेटा नीचे लिखा और इसका और विश्लेषण किया। ईमानदारी से, ऐसा लगता है कि आप किसी की जासूसी कर रहे हैं, ”बार्लो ने स्वीकार किया।
सैम याद करते हैं कि कैसे उन्होंने ई 3 पर खेल दिखाया और खिलाड़ियों को अधिक से अधिक नर्वस होने के कारण देखा, जैसे "क्या आपने कभी अपने साथी को धोखा दिया है?" उसी समय, बार्लो के अनुसार, यह देखना आश्चर्यजनक था कि इंटरैक्टिव गेमप्ले को "प्रत्यक्ष और व्यक्तिगत" तरीके से कैसे बनाया गया था।
लेकिन तब से, बार्लो ने सवाल पूछना शुरू कर दिया: डेटा की गुमनामी को बनाए रखते हुए आप कैसे इंटरएक्टिव कहानियां बना सकते हैं?
"यह हमें दो बार लगता है कि हम क्या जानकारी एकत्र करते हैं," बार्लो कहते हैं।
“
टूटी हुई यादों में, एक क्षण ऐसा होता है जब खिलाड़ी गलियारे से नीचे चल रहा होता है, और आमतौर पर लगभग 15 सेकंड लगते हैं। लेकिन एक ही समय में, मुख्य चरित्र और उसकी पत्नी के बीच 30 सेकंड तक बातचीत होती है - यह खेल याद रखता है कि क्या खिलाड़ी ने बातचीत को सुना या अनदेखा किया। "
"इस पर और कुछ अन्य चर के आधार पर, वह उसे वह अंत देता है जिसके वह हकदार है।"
यह इस प्रकार के सूक्ष्म समाधान हैं जो खिलाड़ी के साइकोमेट्रिक प्रोफ़ाइल को निर्धारित करते हैं। हालांकि यह किसी भी तरह से एक कठोर मनोवैज्ञानिक परीक्षण नहीं है, लेकिन डेटा संग्रह के निहितार्थ अधिक स्पष्ट होते जा रहे हैं।
"यह हो सकता है कि दस साल में आप नौकरी पाने में सक्षम नहीं होंगे क्योंकि खेल ने दिखाया है कि आप टीम के खिलाड़ी नहीं हैं?"
बार्लो कहते हैं, "मैंने मार्केटिंग विभाग के उन लोगों के साथ बात की जो इंटरएक्टिव स्टोरीटेलिंग बनाने में बहुत दिलचस्पी रखते हैं और उन्होंने आमतौर पर बताया कि यह बहुत पैसा था।"
2018 में, नेटफ्लिक्स ने "अपनी खुद की साहसिक चुनें" कथा के साथ प्रयोग किया। उन्होंने ब्लैक मिरर का एक इंटरैक्टिव एपिसोड जारी किया, जिसमें उन्होंने
दर्शकों द्वारा किए गए निर्णयों को दर्ज किया । उपयोगकर्ता की पसंद पर नज़र रखना मार्केटिंग में भी बहुत बड़ी भूमिका निभाता है: दर्शकों (या खिलाड़ियों) द्वारा किए गए कई छोटे फैसलों को इकट्ठा करके, नेटफ्लिक्स जैसी कंपनियां न केवल अपनी पहचान के बारे में, बल्कि उन उत्पादों और सेवाओं के बारे में भी प्रोफाइल बना सकती हैं जो उन्हें पसंद और नापसंद हैं। आप ऐसे डेटा को बेच भी सकते हैं।
नेटफ्लिक्स कई वर्षों से आपके टेलीविजन व्यसनों से अवगत है। एक महत्वपूर्ण अंतर यह है कि इस तरह के सिस्टम कितने सूक्ष्म बन जाते हैं। यह जानने के बजाय कि आपको क्या पसंद है - "गिलमोर गर्ल्स" या "ब्रेकिंग बैड", नेटफ्लिक्स अब एक इंटरेक्टिव कथा का उपयोग करके समझ सकता है: क्या आपको एक स्टोरीलाइन की आवश्यकता है जिसमें वाल्टर व्हाइट अपने दुश्मनों को मारता है या उन्हें स्वतंत्रता देता है?
“किसी भी डेटा आइटम को आसानी से एक्सट्रपलेशन किया जा सकता है। यदि आप एक पति और पत्नी की गतिविधि को ट्रैक करते हैं, तो जब वे गेम खेलते हैं, तो उनके साथ बिताए गए समय का विश्लेषण प्रदान कर सकते हैं। आप उनके रिश्ते के स्तर को माप सकते हैं।
बार्लो के अनुसार, इस तरह की धारणाएं चुनावों को अधिक दिलचस्प बनाती हैं, बल्कि अधिक खतरनाक भी हैं। और इसका मतलब है कि
साइलेंट हिल जैसे गेम बनाना
: बिखरती यादें डेवलपर्स के लिए नैतिक सवाल उठाती हैं कि वे जो डेटा इकट्ठा करते हैं।
"अगर यह iPhone पर था, तो सैद्धांतिक रूप से आप अपने खेल को मनोवैज्ञानिक प्रोफाइल से जोड़ सकते हैं," बार्लो कहते हैं।
अनाम डेटा मौजूद नहीं है
गोपनीयता विशेषज्ञों और डेवलपर्स ने नोटिस किया कि कंपनी द्वारा दर्ज किए गए डेटा के प्रत्येक टुकड़े की तुलना अन्य डेटाबेस के साथ की जा सकती है। उदाहरण के लिए, डेटा के व्यक्तिगत टुकड़े, खेल में किए गए निर्णय, हानिरहित लग सकते हैं, लेकिन अन्य सेटों के संयोजन में व्यवहार और मनोविज्ञान का एक विस्तृत मॉडल बन जाता है।
ओब्सीडियन डिज़ाइन के निदेशक जोश सॉयर भी इस डर का अनुभव कर रहे हैं। उन्होंने
फॉलआउट: न्यू वेगास गेम पर काम किया, जिसमें खिलाड़ी के व्यक्तित्व परीक्षणों का भी इस्तेमाल किया गया।
बार्लो की तरह, सॉयर कहते हैं कि अगर आज खेल जारी होता, तो वे इसके डिजाइन के बारे में अन्य निर्णय लेते।
"हम इसे अलग तरीके से लेंगे," सॉयर कहते हैं। “टेलीमेट्रिक डेटा का संग्रह हमारे सभी खेलों में किया जाता है, लेकिन हम हमेशा सूचना के संरक्षण पर चर्चा करते हैं। हम उपयोगकर्ताओं से पूछते हैं कि क्या वे डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम डेटा संग्रह चाहते हैं। ”
हालांकि सॉयर का कहना है कि यह परीक्षण किसी भी मनोवैज्ञानिक संरचना पर आधारित नहीं था और इसे खिलाड़ियों के पात्रों के कौशल को चुनने के तरीके के रूप में आवश्यक किया गया था, यह स्वयं एक जिज्ञासु प्रश्नावली है। इसमें, खिलाड़ियों से पूछा जाता है कि क्या वे दूसरों के लिए कुछ लक्षण (उदाहरण के लिए, ईमानदारी) पसंद करते हैं, उदाहरण के लिए विनम्रता।
"इसमें कोई मनोवैज्ञानिक निश्चितता नहीं है," सॉयर कहते हैं, लेकिन वह यह भी नोट करते हैं कि यह समस्या है।
यदि यह जानकारी नए एल्गोरिदम में एकत्र की जाती है और उपयोग की जाती है, तो यह विचार कि प्रोग्राम, एप्लिकेशन या सेवाएं मनोवैज्ञानिक डेटा को उन परीक्षणों से निकाल सकते हैं जिनमें मनोवैज्ञानिक कठोरता नहीं है, जो गेम डिजाइनरों पर बहुत बड़ी जिम्मेदारी डालते हैं।
"अमेज़ॅन के एल्गोरिदम के बारे में सबसे भयावह बात यह है कि वे यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या कोई महिला गर्भवती है या क्या एक पुरुष समलैंगिक है ... और वे इस जानकारी को अपने स्पष्ट कार्यों से नहीं निकालते हैं, लेकिन उन विशेषताओं से जो कोई भी व्यक्ति अद्वितीय नहीं मानता है," बारलो का कहना है।
एक मामले का पता तब चलता है जब स्टोर की टारगेट चेन ने एक किशोर लड़की को बच्चों के लिए सामान के साथ एक कैटलॉग भेजा, जो पिछले ग्राहक व्यवहार के आधार पर
उसकी गर्भावस्था की भविष्यवाणी करता है।
"इसीलिए मेरा मानना है कि हमें जो डेटा इकट्ठा और संचारित करना है, उसके साथ हमें बहुत सावधान और सावधान रहने की ज़रूरत है, क्योंकि उनका उपयोग बहुत अधिक परिष्कृत तरीके से किया जा सकता है।"
निक यी की रिपोर्ट है कि इन परीक्षणों के दौरान एकत्र की गई व्यक्तिगत आदतों के अनुरूप डेटा काफी अनुमानित और अविश्वसनीय होगा, लेकिन जो लोग ऐसी जानकारी रखते हैं वे इसे समझ सकते हैं और अभी भी इसका उपयोग कर सकते हैं।
और यह कोई काल्पनिक धारणा नहीं है। हाल ही में लॉन्च की गई चीनी सरकारी सोशल क्रेडिट प्रणाली हजारों इनपुट पर निर्भर करती है, जिसमें जल्दबाजी में खर्च करने या वीडियो गेम खेलने की जानकारी भी शामिल है। एक शहर में नगर निगम के अधिकारियों ने कहा कि वे भविष्य
में खेलों में
धोखाधड़ी के लिए दंड का परिचय देंगे।
निन्टेंडो के मिइटोमो ऐप
ने भी इस तरह के डेटा संग्रह के साथ प्रयोग किया - इसने उपयोगकर्ताओं से विभिन्न उत्पादों में वरीयताओं के बारे में पूछा। हालांकि निन्टेंडो ने कहा कि यह तीसरे पक्षों को जानकारी नहीं बेचेगा, लेकिन उपयोगकर्ताओं ने डिजिटल खाते से जुड़े अन्य निनटेंडो उपकरणों पर प्रासंगिक विज्ञापन देखना शुरू कर दिया।
निक यी ने पूरी तरह से स्वीकार किया कि चीनी जैसी भविष्य की क्रेडिट प्रणाली वीडियो गेम में निर्णय लेने के डेटा को भी शामिल कर सकती है।
"यदि आप बार-बार कम आक्रामक विकल्प होने के बावजूद अधिक जोखिम भरा विकल्प चुनते हैं ... तो क्या यह ऋणदाता को ऋण के लिए आपके पढ़ने के बारे में कुछ बता सकता है?"
डिजिटल और रियल वर्ल्ड के बीच बैरियर को तोड़ना
"अगर हम आज टेलीमेट्री का उपयोग करते हैं, तो हम बहुत चौकस हैं कि कैसे खेलों से जानकारी का उपयोग और संग्रह किया जाता है," सॉयर कहते हैं।
"
न्यू वेगास जैसे खेलों में
, मैं वास्तव में चिंतित हूं कि हम खिलाड़ियों को ऐसे विकल्प बनाने की अनुमति देते हैं जो बहुत गंभीर या उदास हो सकते हैं।"
यह केवल AAA डेवलपर्स के लिए एक समस्या नहीं है। स्वतंत्र डेवलपर माइकल हिक्स ने 2018 की शुरुआत में अपने खेल
द पाथ ऑफ़ मोटस को जारी किया। खेल विभिन्न बदमाशी तकनीकों के लिए खिलाड़ी की प्रतिक्रियाओं के साथ प्रयोग कर रहा है।
"लगभग सभी ने तुरंत क्रूरता के साथ हमलावरों को प्रतिक्रिया दी, भले ही खेल कभी नहीं कहता कि इसे कैसे खेलें," हिक्स कहते हैं।
"बहुत कम प्रतिशत लोगों ने तुरंत हिंसा के इस्तेमाल पर खेद व्यक्त किया और अन्य समाधान खोजने की कोशिश की, जबकि बहुसंख्यक ने अंतर्दृष्टि का अनुभव किया और रणनीति को खेल के बीच में ही बदल दिया।"
हिक्स का कहना है कि यद्यपि उनका खेल न्यूनतम खिलाड़ी ट्रैकिंग का उपयोग करता है और व्यक्तिगत प्रोफाइल के साथ डेटा को संबद्ध नहीं करता है, विकास प्रक्रिया के दौरान उन्होंने सोचा था कि एकत्र की गई जानकारी एक तरह का सर्वेक्षण था। हालांकि,
न्यू वेगास में , परीक्षण मनोवैज्ञानिक रूप से कठोर नहीं है और एक डेटाबेस में संग्रहीत नहीं है जिसके द्वारा किसी व्यक्ति की पहचान की जा सके।
कैली श्रोएडर लेनिस बास विलियम्स एंड वीज़ में लेनदेन और डेटा संरक्षण और बौद्धिक संपदा विभाग में एक सहायक वकील हैं। उनका मानना है कि डेवलपर्स के इरादों की परवाह किए बिना, इस तरह के डेटा को एकत्र किया जा सकता है और अन्य जानकारी के साथ जोड़ा जा सकता है।
वह कहती हैं, "ऐसे कई रिश्ते हैं जिनके बारे में लोग सोचते नहीं हैं, और प्रौद्योगिकी के तीव्र विकास के लिए धन्यवाद, आज से पांच साल पहले इस तरह के कनेक्शन स्थापित करना आसान और सस्ता है," वह कहती हैं।
डेटा और निर्भरता
एलेक्स चंपंदर एक एआई विशेषज्ञ और सक्रिय डेवलपर हैं जिन्होंने रॉक पायनस्ट में
मैक्स पायने 3 और किलरजोन श्रृंखला पर गुरिल्ला में काम किया था। वह खुद को अलार्मिस्ट नहीं मानता है, लेकिन कहता है कि गेम डेटा पर आधारित मनोवैज्ञानिक प्रोफाइल का निर्माण गेम और व्यवसाय के विकास का एक तार्किक विकास है।
चंपंदर कहते हैं, 'मैं निजता को लेकर इतना चिंतित नहीं हूं।' "बड़ा खतरा यह है कि यह डेटा नशे का एक हथियार बन जाता है: डेवलपर्स फिजियोलॉजी और सामग्री के लिए डोपामाइन उत्सर्जन में हेरफेर करने के लिए एक गेम बनाते हैं।"
“कभी-कभी किसी खिलाड़ी को पकड़ना और उसे खेल में डुबो देना आवश्यक होता है। यदि आप इसे प्रक्रियात्मक प्रणालियों के साथ जोड़ते हैं, तो हम अनिवार्य रूप से एक भयावह स्थिति प्राप्त करेंगे, ”चंपंदर कहते हैं। "सिगरेट के एक सूक्ष्मगर्भित पैक की कल्पना करें जो आपके हाथ में एक सिगरेट को उसी क्षण वितरित करता है, जब आप सबसे अधिक उपयुक्त महसूस करते हैं।"
यूबीसॉफ्ट, जिसमें यी ने पहले डेटा विश्लेषण विशेषज्ञ के रूप में काम किया था, कई सालों से हत्यारे की नस्ल पर डेटा एकत्र कर रहा है, सीधे खिलाड़ियों को पूरा करने के बाद व्यक्तिगत मिशनों का मूल्यांकन करने के लिए कह रहा है। उपयोगकर्ताओं को गेम में वापस आने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए इस तरह की जानकारी को विभिन्न तरीकों से संसाधित किया जा सकता है।
वाई खुद खिलाड़ियों द्वारा दी गई जानकारी को संसाधित करता है और इसे "व्यक्तित्व" के रूप में उपयोग करता है - सामान्यीकृत प्रोफाइल जो डेवलपर्स अपने गेम को बेहतर ढंग से लक्षित करने के लिए उपयोग कर सकते हैं। जानकारी अनाम है, इसलिए आप इसके साथ ईमेल पते या नामों को संबद्ध नहीं कर सकते हैं, लेकिन यह हाइपर-लक्षित विज्ञापन अभियान बनाने में मदद कर सकता है।
यह वास्तव में ऐसी बहुमूल्य जानकारी है जिसे यी एकत्र करता है। जिसमें एक बर्फ़ीला तूफ़ान
विश्व के युद्ध के मैदान में प्रकाशित किया गया था। यह डेटासेट कई साल पहले प्रकाशित हुआ था; यह किसी भी उपयोगकर्ता को चरित्र के नाम, उसके पिछले कार्यों का विवरण, खेल में पसंद की गई कक्षा ... और यहां तक कि कितनी बार उसे गले लगाया गया था, यह देखने की अनुमति देता है।
यी कहते हैं कि वह ग्राहक सेवा विवरण साझा नहीं कर सकते हैं, लेकिन एक मामले का उल्लेख करते हैं जहां उनकी कंपनी ने कोडेनम एंटरटेनमेंट द्वारा बनाए गए
लॉस्ट आइडल के
क्रूसेडर्स के साथ मदद की। खेल एक "क्लिकर" (निष्क्रिय क्लिकर) था, अर्थात, यह बटन पर क्लिक करने के अलावा किसी भी इनपुट की आवश्यकता नहीं थी।
अपने खिलाड़ी मॉडल का उपयोग करके, यी कंपनियों को दिखाने में सक्षम था कि अधिकांश क्लिकर खिलाड़ी
डियाब्लो 3 और
ईवीई ऑनलाइन जैसे अधिक जटिल गेम पसंद करते हैं।
स्टीम के खुले डेटा के विश्लेषण ने यी और कंपनी के दूसरे सह-संस्थापक को यह निष्कर्ष निकालने की अनुमति दी कि क्लिकर्स और इसी तरह के गेम में कुछ सामान्य है: एक खिलाड़ी के दूसरे स्तर से दूसरे स्तर पर जाने पर विकास की भावना। विकास पर इस जोर को कोडनेम विपणन अभियान में शामिल किया गया है, जिसके परिणामस्वरूप कई बिक्री में वृद्धि हुई है।
यी के अनुसार, यह एक काफी मानक उपयोगकर्ता अनुसंधान प्रक्रिया है।
इसमें गैर-मानक यह है कि डिजिटल डेटा का उपयोग खिलाड़ी कार्यों के डिजिटल "फिंगरप्रिंट" बनाने और बिक्री फ़नल के एक जटिल नेटवर्क को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है।
2011 के
वैज्ञानिक लेख में वर्ल्ड ऑफ विक्टरन के अंदर एक प्रयोग का दस्तावेजीकरण करते हुए, यी ने ऑनलाइन दुनिया में संभावित गोपनीयता के मुद्दों को उठाया।
यी ने लिखा, "आर्मरी से पहले, खिलाड़ी
वाह में निजता के उचित स्तर की उम्मीद कर सकते थे।"
"... लेकिन अब आप इसके लिए उम्मीद नहीं कर सकते।"
भविष्य में देखो
यी के अनुसार, खेलों में मनोवैज्ञानिक प्रोफाइल बनाने में बाधाओं में से एक यह है कि कई लोग विभिन्न कारणों से विभिन्न प्रकार के खेल खेलते हैं। एक खेल से दूसरे खेल में व्यवहार का हस्तांतरण अक्सर काम नहीं करता है।
“सीमित अनुकूलन क्षमताओं के साथ खेल हैं, इसलिए आप उन पर खिलाड़ियों की वरीयताओं को नहीं समझ सकते। यह दूसरों के साथ आसान है। ”
"लेकिन एक अधिक गंभीर समस्या इस व्यवहार का स्थानांतरण है [...] उदाहरण के लिए, कुछ खेलों में आप दूसरों की तुलना में विरोधियों के साथ अधिक सक्रिय रूप से प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं।"
लेकिन चंपंदर कहते हैं कि हमें अब भी आराम नहीं करना चाहिए।
जिस समय खेल में व्यवहार लक्षित हो जाता है, वह तेजी से हमारे विचार से आगे आएगा ... और कृत्रिम बुद्धिमत्ता इसमें योगदान देगी।“एआई प्रोग्रामर जो कई वर्षों से कर रहे हैं उसे सिस्टम में बनाया जा सकता है और नया डेटा प्राप्त किया जा सकता है। अगर किसी को इसका पता चलता है, तो इसके गंभीर परिणाम होंगे। ”