Steam presenta el recomendador interactivo, una nueva forma de encontrar juegos

Basándose en el aprendizaje automático y en un modelo de red neural, Steam encuentra los juegos que más se adaptan a nuestros gustos.
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Actualizado: 3:51 8/10/2020

Valve ha presentado un nuevo sistema de búsqueda de juegos recomendados. Está bautizado como recomendador automático, y sirve para descubrir aquellos títulos que más encajan con nosotros basándose en el aprendizaje automático y en una red neuronal.

Un recomendador de juegos adaptado a nuestra forma de jugar

¿Cómo funciona? En base a los juegos que hemos disfrutado, el tiempo que le hemos dedicado y otros datos destacados, esta red neuronal nos recomienda juegos que se adecuan a nuestros gustos. "Entrenamos al modelo con datos de millones de usuarios de Steam y muchos miles de millones de sesiones de juego, lo cual nos da resultados sólidos, que capturan las singularidades de los distintos patrones de juego, y también cubre nuestro catálogo", explica Steam en su blog.

"A diferencia de otras estrategias más tradicionales, nosotros no alimentamos de forma explícita nuestro modelo con información sobre los juegos", aclara el equipo. "En su lugar, el modelo aprende de los juegos por sí mismo durante el proceso de entrenamiento. De hecho, la única información sobre el juego que se incorpora de forma explícita al proceso es la fecha de lanzamiento, lo cual permite hacer la selección del marco temporal en el selector de fecha de lanzamiento".

Steam presenta el recomendador interactivo, una nueva forma de encontrar juegos Imagen 2

De esta forma, los jugadores pueden aplicar diversos filtros al recomendador interactivo: podremos elegir el índice de popularidad, su antigüedad y aplicarle ciertas etiquetas para los géneros que nos interesan. Así, en base a los cambios que llevemos a cabo en estos criterios, aparecerá automáticamente una lista de juegos distinta.

"Debemos mencionar que no usamos información de etiquetas ni puntuaciones de reseñas al crear el modelo. Esto significa que ni las reseñas ni las etiquetas por sí solas pueden afectar los resultados. El modelo infiere las propiedades de los juegos aprendiendo de lo que hacen los usuarios, sin considerar datos extrínsecos", agrega Steam.

Basándose en los patrones de los jugadores, aparecen los juegos recomendados

En este sentido, Steam quiere que los usuarios puedan ahondar en el amplio catálogo de la tienda. Desde aquellos juegos más populares hasta los que se encuentran en el lado más oscuro de la plataforma.

"La idea es que si los jugadores con hábitos de juego más o menos similares a los tuyos tienden a jugar también otro juego que tú no has probado aún, entonces ese juego probablemente es una buena recomendación para ti".

"La mejor manera de optimizar para este modelo que tiene un desarrollador es hacer un juego que a la gente le guste jugar"

Es por eso que el recomendador automático ignora reseñas y etiquetas - a menos que nosotros mismos se las apliquemos -, y se guía por lo que hacen los jugadores. "La mejor manera de optimizar este modelo que tiene un desarrollador es hacer un juego que a la gente le guste jugar".

En cualquier caso, Steam señala que este nuevo sistema se presenta como un "complemento" a los mecanismos que ya existen en su tienda. Dado que se basa en datos de juego, no puede cubrir aquellos títulos que hayan aterrizado recientemente en Steam hasta que hayan jugado los usuarios. "No puede cubrir el papel que desempeña la lista de descubrimientos a la hora de revelar nuevo contenido, por eso consideramos que esta herramienta es un complemento de los mecanismos existentes y no un sustituto de estos".

Podéis probarlo en el siguiente enlace, y podéis dejar vuestras sugerencias a través de los foros de Steam. Si el equipo encuentra que esta herramienta convence y es útil, la implementarán con una actualización.

Cristina M. Pérez
Colaboradora

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