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Un nuovo studio spagnolo rileva quanto sono gonfiati i voti nelle recensioni dei videogiochi

Sono stati analizzati più di 16.000 testi da un algoritmo di Machine Learning.

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È opinione comune che i voti delle recensioni nei videogiochi siano un po' gonfiati e che, in una scala da 1 a 10, il punteggio medio non sia 5, ma è intorno a 7. Pertanto, i lettori hanno dovuto adattare le loro capacità di comprensione per comprendere meglio cosa sia un buono, cattivo, mediocre, eccellente o normale gioco. Di recente, è stato condotto uno studio <a href="https://www.gamereactor.es/notas-infladas-10-anos-de-analisis-de-videojuegos-bajo-la-lupa-del-machine-learning/">in Spagna dall'ex redattore di Gamereactor, Sergio Figueroa, che fa luce sulla questione.

La ricerca recupera i dati da oltre 16.000 recensioni da cinque siti di videogiochi spagnoli, tra cui Gamereactor, piattaforme incluse, sviluppatore, genere (i), autore e, ovviamente, punteggio umano. Quindi, un algoritmo NLP (Natural Language Processing) legge e valuta gli stessi testi e li classifica in base al sentiment che trasmette al lettore. Le parole corrispondono ai punteggi?

La prima conclusione è che, come previsto, i punteggi medi sono superiori a 7, sia nelle recensioni umane che in quelle dei robot. Ma c'è anche una deviazione in ogni sito web multipiattaforma, il che significa che i punteggi umani sono gonfiati tra il 3,7% e il 5,4%. L'analisi continua isolando diversi fattori, come puoi notare nella visualizzazione interattiva online TCC . La seconda conclusione ruota intorno al modo in cui i voti umani tendono agli estremi e cosa significa per ogni azienda.

Una caratteristica divertente della web-app è ti consente di cercare qualsiasi recensore incluso nello studio e controllare qual è il suo voto medio e come se la cava con l'algoritmo.

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