数字の信憑性と誤差
KPIなどの数値をとった時に標本数がどれあだけあれば、
信憑性があるデータとなるのか。
100? 1000? 10000?
明確な根拠を持って数値の拙論を出している人はどれだけいるだろう。
ただ、これについては専門家についても同様の傾向があるらしい。
各ジャンルの専門家自体もそうだし、統計の専門家でも。
誤差の幅を判別できるだけのデータを取得していない状態でも、
それらしい説明をつけることができる数値がとれてしまうと、
数値が正しいと思い込み、結論へ結び付けてしまう。
そして間違った数値で物事が進んでいってしまう。
自分でもそうならないよう気を付けないといけないが、
それを意識していない人にどう説明したら
理解してもらえるだろうとも考えてしまう。
プレイ頻度と習慣化の話
しがないゲームプランナーをしてます。
施策を作っていて、チーム内でプレイ頻度の話が出てくる。
けれど結構みんな意見がまちまちだったりする。
それは、みんなプレイスタイルが違うだろうし、
主観のまま話ているので、異なるのは当然である。
で、ユーザーはどれくらいが適切なユーザーが
一番多いんだろうってなればいんだけど、そうならない。
大抵の人は、自分が体験したものは重要だと思うし、
自分が体験している以上、マジョリティだと
考えるようにできている。
じゃあ、何か客観的に参考になるものがあるの？
って話になると、習慣化に関する研究データが
一番、基準にしやすいのではないかと思う。
当然、外発的動機か内発的動機か、対象のプレイ強度などで
変わってはくる。
少なくとも、主観の意見、セグメントを分なしで
答えをだせる話ではないように思う。
ゲームを科学で説明できる？
初回投稿なので、このブログについて記載します。
自分は、しがないゲームプランナーをしていますが、
その中で、ゲームの要素を科学的に説明できるものって
どんな事があるんだろうって事を考えたりします。
そんな疑問からゲームを要素分解して、
科学的なエビデンスがあるものと紐づけて
まとめていこうと思っています。
