В Университете ИТМО создали систему машинного обучения, способную определять пол игрока в онлайн-играх

Ученые из Санкт-Петербурга создали систему машинного обучения, способную определять пол игрока по количеству достижений и количеству времени, которое он тратит на игры, сообщает РИА Новости. О первых итогах ее работы они рассказали на конференции AAAI Conference on Artificial Intelligence, проходившей в конце января в Гонолулу.

"Моя идея была в том, чтобы использовать игровые данные для изучения поведения человека в реальной жизни. Для этого сейчас пробуют использовать социальные сети, но там люди задумываются о своем поведении, выбирают, что постить, и фильтруют свои мысли. А в играх такого не происходит: там мы ведем себя так, как хотели бы в жизни", — рассказывает Иван Самборский, аспирант Университета ИТМО.

Последние 20 лет ученые, общественные деятели, политики и обеспокоенные родители жарко дискутируют о том, являются ли компьютерные игры полезными или вредными и как они могут влиять на поведение детей и взрослых, а также на работу мозга человека. Относительно недавно этим вопросом заинтересовались нейрофизиологи, обнаружившие, что некоторые типы игр улучшают работу ряда отделов мозга, реакцию и память, а другие, наоборот, заставляют эти отделы уменьшиться в размерах.

Многие противники компьютерных игр полагают, что их сетевые разновидности могут вырабатывать у определенной группы людей зависимость подобную наркотической. Другие психологи и обыватели считают, что высокий уровень реализма и свободы действий в играх приводит к тому, что насилие и жестокость, часто встречающиеся в них, в некоторых случаях "переезжают" в реальный мир.

Поиски ответов на эти вопросы, как отмечают Самборский и его коллеги, осложняются тем, что сегодня у психологов и нейрофизиологов нет подходящих инструментов для ведения массовых наблюдений за геймерами за пределами их собственных лабораторий. Это влияет и на само поведение игроков, и не дает ученым получить максимально точные выводы.

Как сообщает пресс-служба Университета ИТМО, российские ученые и их коллеги из Сингапура решили эту проблему, создав систему машинного обучения, способную "вычислять" некоторые черты личности и пол игроков по данным из игровой платформы Steam.

Для создания и обучения этого искусственного интеллекта Самборский и его коллеги воспользовались данными видеостримингового сервиса Player.me, который объединял профили игроков в Steam с их учетными записями в Twitter, Facebook и Instagram. Сопоставляя манеру их игры с тем, что писали и как себя вели игроки в соцсетях, ученые раскрыли несколько любопытных связей между игровым поведением и особенностями личности человека.

Как отмечает Самборский, ему "удалось подтвердить, что игровые данные имеют отношение к реальным характеристикам людей". Это позволяет вычислить их пол и некоторые другие характеристики, анализируя то, какие игры покупают пользователи Steam, их любимые жанры, частоту и объемы внутриигровых платежей и некоторым другим аспектам поведения.

Подобные данные, как считают исследователи, пригодятся разработчикам игр и их издателям для оценки того, сколько времени человек готов тратить на игры и какую демографию привлекает их продукт. Вдобавок, ученые планируют использовать эту систему машинного обучения и свои последующие разработки для определения игровой зависимости.

"Раньше мы использовали тексты, изображения и даже геолокацию. Однако поведение игроков описывается совершенно особым языком проведенных в играх часов и полученных достижений. Наше исследование показало, что даже этой информации хватает, чтобы предсказать пол игрока. Конечно, этим дело не ограничится, но сейчас мы просто показали, что игровое поведение можно анализировать и получать хорошие прогнозные значения", — заключает Андрей Фильченков, коллега Самборского по университету.

https://scientificrussia.ru