Аналитика настольных игр
Здесь, на портфолио уже достаточно хороших работ с анализом данных по видео и компьютерным играм, а вот по настольным — гораздо меньше.
При этом настольные игры точно также плотно связаны с моим образовательным направлением «геймдизайн», так что, я бы хотела обратить свое внимание именно на эту сферу.
Для работы я выбрала датасет Board Games, доступного на Kaggle, который был собран на основе сайта BoardGamesGeek.
Набор данных тут достаточно широк 20 тысяч строк содержат информацию о: годе выпуска, количестве игроков, времени сессии, возрастном ограничении, рейтинге, коэффициенте сложности, количестве проданных копий и даже наборе используемых механик, что дает достаточное поле для анализа и выводов.
Для обработки данных и визуализации использовались библиотеки Pandas и NumPy для манипуляций с данными, а также Matplotlib и Seaborn для построения графиков. Scipy применялся для статистической проверки гипотез, в частности для расчета корреляций.
Исходя из того набора данных, которые предлагает датасет, я выбрала несколько гипотез для визуализации:
Существует ли зависимость между сложностью игры и её средним рейтингом? Любят ли игроки более сложные игры?
Казалось бы, глубокая игра должна нравиться больше. Чтобы это проверить, я построила точечную диаграмму, где каждая точка — это одна игра. По горизонтали — её сложность, по вертикали — средний рейтинг. Линия тренда, проходящая через эти точки, показала общую тенденцию.
Оказалось, связь есть, но она очень слабая. Это значит, что высокая сложность сама по себе не гарантирует высокий рейтинг. Игрокам нравятся разные игры: и простые, и сложные. Успех зависит от чего-то другого.
Какой сложности игры появляются на рынке чаще?
Поскольку сложность не главный фактор успеха, я посмотрела, а какие игры вообще чаще всего выходят на рынок. Для этого подошла гистограмма. График, который показывает, сколько игр имеет ту или иную сложность.
Картина чёткая: подавляющее большинство издаваемых игр — низкой и средней сложности. Пик приходится на значение около 2.0 по шкале BoardGameGeek. Это логичная стратегия рынка: издатели делают ставку на игры, которые будет легко понять и начать играть, чтобы привлечь как можно больше людей.
Как эволюционировала средняя сложность и средний рейтинг игр с течением времени? Становятся ли игры сложнее?
Затем я посмотрела, как менялась индустрия со временем. Первый график — столбчатый, он показывает, сколько игр вообще выпускалось каждый год. Второй график — линейный, с двумя осями. На нём видно, как с годами менялись средняя сложность игр и их средний рейтинг.
По этим графикам видны интересные вещи: количество выпускаемых игр резко пошло вверх с середины 2000-х — начался настоящий бум, а средняя сложность игр за десятилетия плавно и стабильно растёт.
Можно сказать о стремительном развитии геймдизайна — создаются все более продуманные и многогранные игры. Но что особенно важно — средний рейтинг за все эти годы оставался примерно на одном уровне.
Это может говорить о том, что с ростом сложности растут и ожидания игроков, или о том, что игроки всегда оценивают игры относительно других игр своего времени.
Какие игровые механики чаще всего встречаются в играх?
Для наглядного представления этой информации я построила горизонтальный столбчатый график. Такой формат визуализации был выбран также для удобства чтения, поскольку названия механики часто бывают длинными.
Из графика видно, что фундамент современной настольной игры составляют проверенные временем, базовые механики. В лидерах по распространённости оказались «Управление рукой» (Hand Management), «Бросок кубиков» (Dice Rolling) и «Размещение рабочих» (Worker Placement).
Эти механики служат универсальным инструментарием, вокруг которого строится геймплей огромного количества проектов. Их популярность объясняется понятностью для игроков и гибкостью для дизайнеров.
Существует ли связь между «успехом» игры (её рейтингом/популярностью) и количеством использованных в ней механик? Часто ли «кухонные синки» (игры со множеством механик) становятся хитами?
Чтобы это проверить, я снова использовала точечную диаграмму, но на этот раз размер точки показывал популярность игры, а цвет — количество механик. Линия тренда едва поднималась вверх, что означает почти отсутствие прямой связи
Линия тренда едва поднимается вверх, что означает почти отсутствие прямой связи.
Чтобы увидеть картину яснее, я разделила игры на группы по количеству механик (мало, средне, много) и посмотрели на распределение их рейтингов.
Игры с умеренным количеством механик (примерно 7-9) демонстрируют самый стабильный и высокий результат.
Игры с очень малым или очень большим количеством механик — это лотерея, со слишком большим разбросом оценок.
Значит, просто нагрузить игру механиками — плохая стратегия. Гораздо важнее хорошо сбалансировать несколько ключевых элементов.
Общий вывод из анализа
Сегодняшний рынок настольных игр огромен и продолжает расти. Игры в среднем становятся сложнее, но игроки не прощают сложность ради сложности.
Условный портрет игры, которая имеет все шансы на высокий рейтинг, можно предположить так: это игра средней сложности, которая будет понятна новичкам, но интересна опытным игрокам. В её основе лежит сбалансированный набор из нескольких основных и, возможно, одной-двух уникальных механик.
Успех определяется не количеством фишек и правил, а качеством их взаимодействия и глубиной получаемого опыта.
Использованные генеративные инструменты:
Qwen Chat — использовалась для генерации обложки Deepseek — использовался для исправления некоторых багов, которые у меня никак не получалось поправить самой и для большего понимания работы сложных диаграмм (где используются логарифмы, тенденции и корреляции)
