要約
多くのビデオゲームは、ユーザーによる評価時に「レビュー爆撃」（多くの場合、製品の実際の品質を反映していない異常に低いスコアが大量に投稿される）の被害に遭っています。
英語の PC ゲームに関する Metacritic の 50,000 人以上のユーザー スコア集計を取得することで、自然言語処理 (NLP) アプローチを使用して、そのような場合に出現する主な単語や概念を理解しようと試み、以下を区別する際の検証セットで 0.88 の精度に達しました。
悪い評価とレビュー爆撃だけです。
この現象を引き起こすパターンを明らかにして分析することで、これらの結果を使用して、これらの状況をさらに軽減できる可能性があります。
要約(オリジナル)
Many videogames suffer ‘review bombing’ -a large volume of unusually low scores that in many cases do not reflect the real quality of the product- when rated by users. By taking Metacritic’s 50,000+ user score aggregations for PC games in English language, we use a Natural Language Processing (NLP) approach to try to understand the main words and concepts appearing in such cases, reaching a 0.88 accuracy on a validation set when distinguishing between just bad ratings and review bombings. By uncovering and analyzing the patterns driving this phenomenon, these results could be used to further mitigate these situations.
arxiv情報
| 著者 | Javier Coronado-Blázquez |
| 発行日 | 2024-05-10 08:31:04+00:00 |
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