I big data sono il segno che i flussi informativi odierni sono oltre la nostra capacità cognitiva.

Sappiamo tutti a cosa ci stiamo riferendo. Sterminate librerie di informazione da cui far emergere un senso, una logica. Altrettante tecniche per scavare, sezionare, connettere differenti variabili, cluster e potenziali pattern.

L’esempio primo sono le previsioni del tempo, basate su database sterminati con corredo di modelli predittivi capaci di prevedere un temporale come una splendida giornata di sole.

Questo perché, sul fronte cognitivo, stiamo diventando più intelligenti (sappiamo sempre più informazioni) e, al contempo, relativamente più ignoranti (sappiamo una percentuale sempre più minore delle informazioni disponibili).

A questo si aggiunge il fatto che siamo sempre più misurabili nelle nostre diete mediali. In sintesi, non solo le fonti di di significato sono aumentate, ma noi stesso lasciamo uno strascico di numeri vari ed eventuali.

Da qui, la nascita del data-driven design in vari settori per modellare il consumo in base ai comportamenti aggregati o anche specifici dei clienti. In sintesi, che la fonte sia una o molteplice, la logica è sempre di sfruttare un processo bottom-up per personalizzare il servizio.

Alzando lo sguardo, con grandi numeri e giuste tecniche si possono intuire scenari futuri con buone approssimazioni.

Nell’ambito dei Game Studies una simile opportunità non è passata inosservata.

Nello specifico, diversi studi hanno evidenziato come il confronto tra aspettative dei designer e comportamenti dei giocatori possano divergere, e non poco.

Il concetto di “persona” è stato avanzato come mediatore tra questi due estremi. Da un lato le aspettative di un esperto di gamification (persona artefatta) si fanno ad alcuni idealtipi (il giocatore aggressivo, il giocatore riflessivo, ecc.), dall’altro la complessità umana porta spesso a categorie ibride non previste a monte (per esempio il giocatore che alterna approcci diretti a tattiche stealth) (persona reale).

Analizzare i behavioral data testando un’esperienza gamificata significa rendersi conto di eventuali anomalie di percezione, e permettere quindi di correggere il tiro nella release finale.

Andando oltre, avere un sistema reattivo e modellabile in base agli input del giocatore può significare un migliore impatto sull’utente. Anni fa la serie Max Payne si affidava a un sistema di difficoltà capace di comprendere le abilità del giocatore e garantire partite né banali né frustranti.

Sul fronte gamification, aspetti dell’esperienza possono essere lasciati alle preferenze del partecipante per aumentare coinvolgimento ed engagement, anche solo per considerazioni estetiche e secondarie.

Bisogna decidere quanto l’intervento gamificato posto in essere sia deciso a monte o caratterizzato da oasi di autonomia che impattano sullo stesso (non solo come parentesi, ma in quanto parametri ristrutturanti).

Non esiste bianco o nero. Un assessment preciso poco si interessa della seconda opzione, che diventa rilevante se vuole divertire il cliente di turno. Si può visualizzare il tutto come un sistema di badge intelligentemente connessi che portano ad alcuni esiti invece di altri.

Esiste invece yang e ying sul fronte analitico. Quanto testate, fate ricerca, fate design partecipativo, fate user-centered design. Prima la vera “persona” entra in gioco, prima le menzogne di quella “artefatta” verranno alla luce, e potranno essere risolte.

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