Lisez la partie 1 de cet article de blog de notre équipe Data Science ici.
Dans notre article précédent, nous avons analysé l’esthétique des avatars pour mieux comprendre les comportements des utilisateurs de Roblox. Dans la partie 2, nous poursuivons notre enquête sur l’avatar et l’identité pour mieux comprendre comment les identifiants réels des utilisateurs se croisent avec leurs identités Roblox.
Âge
L’âge est un point de départ important mais facile. Les utilisateurs plus âgés ou plus jeunes ont-ils des préférences esthétiques différentes ? Étonnamment, la réponse est en grande partie « non ! »
Pendant que nous observons certains variabilité dans la distribution par âge des différents groupes, en général, il y a plus de chevauchement que de différenciation, avec seulement quelques écarts statistiquement significatifs.
Identité géographique
Roblox est une plate-forme mondiale et chaque culture est unique. Cela se reflète dans nos données : lorsque nous traçons les fréquences des clusters dans différents pays, nous constatons des variations esthétiques spectaculaires.
Parfois, cela est dû à des raisons démographiques : en Arabie saoudite, par exemple, il y a plus de femmes auto-déclarées que d’hommes sur Roblox, ce qui contribue à accroître la popularité des groupes d’avatars féminins.
D’un autre côté, certains archétypes géographiques pourraient être enracinés dans la culture. Au Brésil, nous constatons que les avatars d’apparence masculine avec des maillots de sport verts et une coiffure brune en faux faucon (groupe 15 ci-dessous) sont disproportionnellement populaires par rapport aux autres pays. Compte tenu des couleurs nationales du Brésil, de l’importance du football là-bas et des coiffures de leurs célébrités, cela a du sens.
À gauche : Gabriel Barbosa. Attribution : Marcelo Camargo/ABr, CC BY 3.0 BR
Arabie saoudite Fréquence des grappes (la grappe 7 est une grappe à prédominance féminine)
Brésil Fréquence des clusters :
Genre
L’un des attributs les plus frappants de nos clusters est leur répartition déséquilibrée entre les sexes : la plupart des clusters sont presque entièrement masculins ou féminins, avec seulement quelques groupes hétérogènes. Les utilisateurs de Roblox avec un sexe identifié ont tendance à choisir des avatars qui le reflètent.
Nous pouvons quantifier cela. Un réseau neuronal convolutif extrêmement simple formé sur les vignettes a pu prédire le sexe auto-identifié de l’utilisateur avec une précision de 91 %. En aparté intéressant, en examinant les utilisateurs que le modèle a mal évalués, nous trouvons que 65% sont des femmes auto-identifiées, ce qui implique que les utilisateurs féminins peuvent être moins susceptibles de choisir des avatars d’apparence féminine.
Genre réparti sur 20 clusters :
Extrêmes esthétiques : Rthro et Blocky
Deux archétypes spécifiques qui illustrent la diversité esthétique de Roblox sont « Rthro » et « Blocky ». Rthro est une classe d’avatars “humanoïdes” grands et minces sorti en 2018, tandis que “Blocky” était une esthétique extrêmement populaire dans les premiers jours chez Roblox (voir le visuel ci-dessous pour des exemples de chacun). Les deux sont aujourd’hui des clusters de taille similaire, mais ne pourraient pas être plus différenciés visuellement.
Pour comparer ces archétypes spécifiques, nous avons adopté une approche semi-supervisée légère : nous avons d’abord généré un plus grand nombre (100) de clusters, puis les avons étiquetés manuellement en tant que Rthro et Blocky à partir d’une inspection visuelle des échantillons, et enfin nous avons groupé des clusters du même label. Cette technique permet la création de clusters plus serrés et plus cohérents qui sont également conformes à nos critères externes pour les deux classes.
Certains clusters se sont combinés pour faire Blocky :
Certains clusters se sont combinés pour créer Rthro :
Tout d’abord, cet exercice nous a confirmé que ces clusters sont relativement petits : ils ne représentent ensemble qu’environ 7 % de notre base d’utilisateurs actifs, les types de corps Roblox moins extrêmes représentant les 93 % restants. Deuxièmement, nous constatons que les différences esthétiques entre Rthro et Blocky se reflètent dans les caractéristiques de leurs utilisateurs de niche :
- La durée d’occupation de la plate-forme pour les utilisateurs de Blocky est beaucoup plus longue que celle des utilisateurs de Rthro ; en fait, l’utilisateur typique de Blocky est sur Roblox plus de deux fois plus longtemps que l’utilisateur moyen de Rthro.
- La différence est tout aussi frappante avec le temps de jeu, le temps de jeu de Blocky étant le double de celui de Rthro.
- Nous constatons également que les utilisateurs de Blocky passent une grande partie de leur temps de jeu dans une niche de jeux qui utilisent l’ancienne configuration R6 Avatar.
Toutes ces comparaisons donnent une image claire des utilisateurs de Blocky : une base d’utilisateurs petite mais fidèle et très engagée qui est attirée par l’ancienne esthétique de Roblox dans le gameplay et la conception d’avatar. Les utilisateurs de Rthro, en revanche, sont de nouveaux entrants au début de leur parcours chez Roblox.
Vous pouvez imaginer répéter ce type de plongée profonde pour les 93% restants des corps d’avatars entre ces extrêmes esthétiques, ainsi que les sous-cultures robloxiennes auxquelles ils correspondent.
Améliorations potentielles de l’avatar
En fin de compte, le but de notre analyse est de suggérer ou de soutenir des hypothèses sur la façon d’améliorer l’expérience Roblox pour nos utilisateurs. Pour suggérer et évaluer des initiatives, il est parfois utile d’aller au-delà d’une spécification et de construire une véritable preuve de concept (PoC) à prendre en compte dans la feuille de route du produit.
Voici quelques exemples que nous avons rassemblés cet été. Pour être clair, ce ne sont que des prototypes et ne verront peut-être jamais le jour, mais ils illustrent, espérons-le, comment une compréhension approfondie de nos utilisateurs peut nous aider à créer un produit qui les sert mieux.
1. Valeurs par défaut de l’avatar améliorées : À l’heure actuelle, de nombreux nouveaux utilisateurs s’en tiennent aux avatars standardisés par défaut qui leur sont attribués en premier. Hypothèse du produit : en aidant les nouveaux utilisateurs à créer rapidement un avatar personnalisé et personnel, nous pourrions approfondir la valeur qu’ils retirent de Roblox.
En tirant parti de nos modèles de regroupement d’avatars, nous pouvons fournir aux utilisateurs un échantillon d’avatars uniques et cool dès le départ, basés sur des conceptions existantes hautement personnalisées. Imaginez que lorsque vous rejoignez Roblox pour la première fois, les cinq avatars (diversifiés de manière mesurable) ci-dessous vous sont présentés en tant qu’amorces de réflexion. Peut-être que les faire défiler pourrait révéler des variations encore plus uniques ?
2. Variations de tenues suggérées : Le type d'”inspiration d’avatar” fourni par les avatars par défaut pourrait également être utile pour éditer des avatars existants. Il s’agit essentiellement d’une nouvelle opportunité de recherche et de découverte : présenter aux utilisateurs des archétypes d’Avatar fortement modifiés pour stimuler leur imagination, basés sur la similitude ou la dissemblance. Le flux d’utilisateurs de notre prototype (voir ci-dessous) a des problèmes, mais c’est plutôt cool quand ça marche.
3. Décrivez votre avatar : Parfois, l’avantage du prototypage est d’informer la faisabilité et les délais. Considérez l’idée particulièrement ambitieuse de transformer la requête en anglais d’un utilisateur en un avatar automatiquement décoré. Un pas dans cette direction consiste à étiqueter de manière algorithmique les actifs d’avatar avec des mots descriptifs. Cependant, comme vous pouvez le voir dans les exemples ci-dessous, les techniques de modélisation standard ont un long chemin à parcourir..
Cet exemple particulier donne lieu à un méta-apprentissage instructif : il y a donc une grande diversité dans les actifs Roblox qu’il est difficile de modéliser correctement l’espace, même avec des réseaux pré-entraînés et des dizaines de milliers d’échantillons d’entraînement.
Chaque exemple contient une vignette d’actif. En dessous se trouvent des balises suggérées automatiquement ainsi que des scores pour la pertinence de chaque balise (plus c’est petit, mieux c’est).
Au moins « panda » est dans les huit premiers… mais malgré tout, je trouve les suppositions « tortue » et « chien » adorables.
On pourrait penser que la couleur est facile à apprendre, mais apparemment non.
Le modèle a eu la bonne idée ici ! Il ne peut tout simplement pas faire les distinctions les plus fines entre les différents types d’armes.
Conclusion : Construire un produit autour de l’identité
Cette étude de l’esthétique d’Avatar montre clairement qu’il n’y a pas un seul voyage Roblox. Les utilisateurs viennent d’horizons innombrables et recherchent une diversité similaire d’expériences et de représentation sur la plate-forme. En tant que data scientists, nous aimons penser le développement de produits en termes d’hypothèses. En le formulant dans ce langage, notre hypothèse de base est que les fonctionnalités du produit qui embrassent les divers besoins esthétiques de nos utilisateurs leur serviront mieux ainsi que le métaverse.
En général, c’est un modèle que nous aimons : associer une analyse approfondie qui brosse un tableau des besoins des utilisateurs avec le type de développement de produits innovants que vous avez peut-être entendu nos développeurs acclamations au RDC. Nous sommes au tout début des deux côtés de ce voyage avec Avatar, et nous aurons besoin de beaucoup d’aide en cours de route !
Nameer Hirschkind est stagiaire en science des données chez Roblox. Il travaille sur les avatars de Roblox pour aider chaque joueur à créer un avatar qu’il aime. Ni Roblox Corporation ni ce blog n’approuvent ou ne soutiennent une entreprise ou un service. De plus, aucune garantie ou promesse n’est faite concernant l’exactitude, la fiabilité ou l’exhaustivité des informations contenues dans ce blog.
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