Таблица 3. Первая регрессионная модель с зависимой переменной - продажи игр.

Коэффициент переменной рейтинга игроков имеет отрицательный знак. Что является интересным наблюдением. Т.е. те игры, которые имеют положительные оценки от игроков, продаются хуже, в отличие от игр, которые имеют положительные оценки от критиков.

Это явление можно объяснить тем, что обычные пользователи склонны доверять играм, оцененным профессиональным сообществом, критиками, несмотря на то, что их собственное сообщество склонно оценивать эти игры хуже. Также, можно вспомнить, что любимой категорией игр для игроков являются игры-эксклюзивы, которые продаются хуже в силу ограничения количества платформ, на которых они выпускаются.

Возраст издателя также положительно сказывается на продажах, что может говорить о том, что компания, которая уже долго присутствует на рынке, является авторитетом для потребителей, выпускающим качественные игры.

Цены оказываются отрицательно связаны с продажами, но это вполне ожидаемый результат, т.к. чем ниже цена, тем больше игроков может себе позволить купить игру. Профессиональное признание, которое выражается в количестве полученных номинаций также положительно сказывается на продажах, другими словами, подтверждается основная гипотеза о том, что признание может служить фактором успеха финансового успеха видеоигр.

Вторая модель с этой же зависимой переменной - продажи (Таблица 4, полная версия аутпута в Приложении 4) включает следующие переменные: продажи, общее количество номинаций с IMDb, игровой режим (0 - однопользовательский режим), тип игры (0 - самостоятельная игра, 1 - часть серии, продолжение). Данная модель объясняет 30 % дисперсии, что также является хорошей объясняющей способностью.

Таблица 4. Вторая регрессионная модель с зависимой переменной - продажи игр.

Переменная о количестве номинаций по-прежнему значима. Среди вариантов комбинаций режимов игрового процесса выделилось два значимых: это наличие всех трех (4), и совмещение однопользовательского и многопользовательского режима (1).

Т.е. несмотря на то, что одной из особенностей игр является способность взаимодействия с другими игроками, возможность совместного прохождения и индивидуального остается для самих игроков необходимым условием. Также, получается, что игра, которая является продолжением или частью серии игр, имеет большие шансы на финансовый успех, в отличие от самостоятельных.

Это действительно справедливо для данной области, т.к. игра, как и компания способна стать самостоятельным брендом, чье название способно принести дальнейшим играм из этой серии часть своего успеха.

3.3 Сложности и ограничения, планы на будущее

Как уже было сказано, данное поле действительно сложно изучать в силу отсутствия единых открытых баз данных и других ресурсов, и, что самое главное, отсутствия общих характеристик и стандартов классификаций для самих игр. В частности, такая переменная как жанр не имеет общей классификации, и потому на разных ресурсах можно встретить очень схожие названия (Action, Action RPG, Action Adventure) или наоборот совершенно разные (Strategy, Action, Survival). И все эти варианты будут правильными, т.к. одной игре зачастую присуще много жанров. Данная переменная в этой работе была собрана по принципу первенства, что было указано первым - то и вносилось в таблицу. Но для будущего исследования, я считаю, что нужно разработать четкую классификацию для данной переменной, и сделать несколько категорий - жанр, указывающий на тип игрового процесса, жанр, указывающий на стилистику игры и т.д. Тем не менее, эта переменная имеет смысл, и поэтому было решено включить ее в отдельную модель (Таблица 3).

В эту модель (полная версия аутпута в Приложении 5) включены следующие переменные: общее количество номинаций с IMDb, категориальная переменная о жанре игры (0 - экшн). Было решено вывести эту переменную о жанре в отдельную модель - в ней слишком много категорий, а значит и dummy-переменных, что не очень хорошо, т.к. имеющаяся база данных имеет достаточно мало наблюдений; объяснительная способность модели варьируется от 28 до 21 %, что уже может говорить о её переобученности.

Таблица 5. Третья регрессионная модель с зависимой переменной - продажи игр.

Таким образом, из всех вариантов выделяется два жанра - шутер и спорт. Спорт является наиболее устойчивой категорией, т.к. для данного жанра есть отдельная номинация, и большинство игр, оказавшихся среди номинантов, имеют в графе общую характеристику жанра - спорт. Поэтому посмотрим детальнее только на спортивные игры. На следующем изображении: по y - рейтинг игроков, по x - продажи в тысячах, размер узлов соответствует рейтингу критиков, всем играм присвоены названия.

Рисунок 8. Диаграмма рассеивания.

Сразу можно сказать, что все любят футбол, несмотря на то, что рейтинг игроков для серии игр «FIFA» очень низок. Также, выделяются целые серии игр, которые, не обладая высокими отзывами игроков, имеют очень высокие объёмы продаж («NBA», «Madden NFL»). Стоит отметить, что именно эти игры оказывались среди возможных победителей номинации «лучшая спортивная игра/гоночная игра». Другими словами, оказывается, что в данной номинации не имеется существенной конкуренции, поэтому из года в год среди номинантов мы имеем новую часть от каждой серии («FIFA 15, 16, 17, 18»; «NBA 2K15, 2K16, 2K17, 2K18»). Также, данный тип игр не претендует на сложность сюжета, т.к. их еще называют спортивными симуляторами, что подчеркивает их основное требование - реализм движений. Игры про гонки в данном случае оказываются более высоко оцененными самими игроками, что возможно кроется в более сложном управлении или динамичности сюжета. Данный анализ приведен для того, чтобы указать на важность такой переменной как жанр, т.к. зная его, можно понять, по каким причинам происходит сегрегация на рынке таких игр. Но для более точных результатов, нужна единая классификация.

Также, встретились сложности при формировании средних показателей для цен, оценок пользователей и критиков. Это происходит из-за больших возможностей для аппаратного обеспечения игры. Каждая игровая платформа имеет свои особенности, свои показатели - игры на различных сайтах имеют свои профили для каждой из платформ. Для данного исследования были агрегированы все данные, посчитаны средние показатели. Тем не менее, для будущих исследований, имеет смысл анализировать одну и ту же игру для каждой из платформ независимо друг от друга.

Заключение

Таким образом, в данной работе было выявлено основное упущение исследовательских работ, которые занимаются анализом успеха видеоигр, по вопросу использования переменных, указывающих на профессиональное признание - работы не учитывали подобные факторы, ограничиваясь переменными рейтинга игр. Тем не менее, так как видеоигра является таким же культурным продуктом, как кинематографическое или музыкальное произведение, область изучения которых имеет более длительный академический опыт в подобных исследованиях, было предположено, что переменная, сообщающая об уровне профессионального признания, как и в случае с кино и музыкой, будет играть не последнюю роль в её экономическом успехе.

Гипотеза о связи профессионального признания с экономическим успехом подтвердилась. В частности, переменная, указывающая на количество имеющихся номинаций у игр с сайта IMDb, является значимой и положительно связана с объемами их продаж. Рейтинг критиков, что также может является показателем признания, положительно влияет на объемы продаж. Тем не менее, связь рейтинга игроков и объемов продаж носит отрицательный характер. Это может быть связано с тем, что игроки склонны оценивать выше игры-эксклюзивы, которые выпускаются на 1-2 платформах для определенного бренда, что уже ограничивает рынок сбыта игр. Еще одна переменная, которая имеет обратную связь с объемами продаж являются цены игр. Это вполне ожидаемый результат, т.к. за более низкую цену игру способно приобрести больше потребителей.

Стоит отметить, что средние показатели некоторых переменных для игр, появившихся только на одной из отобранных премий отличаются. Это наталкивает на мысль, что в этом поле может существовать сегрегация, в зависимости от направленности самой премии («The Game Awards» - более коммерческая; «Game Critics Awards» - закрытая, эксклюзивная церемония), что также является интересным предметом исследования.

Не вся информация об издателе и разработчике игры положительно влияет на продажи. В частности, значимыми переменными в анализе оказались возраст издателя и количество компаний-разработчиков, которые работали над игрой. Это может говорить о том, что издатель является ключевым агентом, чей опыт и авторитет на рынке ценится больше. Разработчики же являются теми агентами, которые отвечают за качество производства игры, т.е. важен их опыт работы на рынке, что не всегда можно измерить возрастом этой компании (так рассчитывалась данная переменная в этой работе), а, например, количеством разработанных игр, которые были отмечены другими премиями. Также, имеется вероятность, что опытность разработчика можно оценить только на уровне отдельных работников компании, что зачастую является закрытой информацией. Переменная «количество разработчиков» также, являясь значимой, положительно сказывается на уровне продаж. Игра тем лучше продается, чем больше агентов было занято над её производством, что может свидетельствовать о сложности её проработки, или, другими словами, качестве.

Среди переменных, затрагивающих техническую характеристику игры, значимым оказался игровой режим. Игрокам важно иметь возможность взаимодействовать в игре, как одному, так и в компании друзей. Говоря о качественной составляющей, жанре, а именно две его категории - шутер и спорт, также оказались значимыми факторами финансового успеха видеоигр. Тем не менее, данная переменная отличается своей неоднозначностью. Для более точного её применения следует создать единую классификацию игр по жанрам. Спортивные игры является наиболее устойчивой категорией среди всех жанров, почему и был проведен дополнительный их анализ с целью обратить внимание, что сам жанр может заключать в себе предпосылки для дифференциации игр на рынке. В частности, было выявлено, что из-за отсутствия как таковой конкуренции в сегменте спортивных симуляторов, из года в год появляются более улучшенные продолжения нескольких серий игр, которые остаются популярными на протяжении нескольких лет, не обладая при этом особым признанием как самих игроков, так и критиков.

Также, были выявлены другие сложности, которые встретились в процессе написания работы. Игровые платформы являются очень многогранным явлением, т.к. они способны размножать сущность одной и той же видеоигры - у игры, которая одновременно выпускается, например, на ПК и Xbox 360, будет различная аудитория, рейтинг и другие показатели. В данном исследовании все показатели игр для различных консолей суммировались, или же считалось среднее. Тем не менее, на подобное явление определенно стоит обратить внимание.

Список литературы

1.Бурдье, П. (1993). Рынок символической продукции. Вопросы социологии, 1(2), 49-62.

2.Бурдье, П., Шматко, Н. А., Маркова, Ю. В., Ледовских, Ю. М., & 3.Вознесенская, Е. Д. (2005). Социология социального пространства.

4.Гидденс, Э. (1994). Социология. Социологические исследования, (2), 129-138.

5.Калимулина, О. В. (2010). Особенности рынка компьютерных игр. Российский внешнеэкономический вестник, 2010(5).

6.Хоркхаймер, М., & Адорно, Т. (1997). Культуриндустрия. Просвещение как обман масс. Диалектика просвещения. Философские фрагменты.-М.: Медиум, СПб.: Ювента.

7.Albert, S. (1998). Movie stars and the distribution of financially successful films in the motion picture industry. Journal of Cultural Economics, 22(4), 249-270.

8.Apperley, T. H. (2006). Genre and game studies: Toward a critical approach to video game genres. Simulation & Gaming, 37(1), 6-23.

9.Beaujon, W. S. (2012). Predicting Video Game Sales in the European Market. Research Paper Business Analytics.

10.Bhave, A., Kulkarni, H., Biramane, V., & Kosamkar, P. (2015, January). Role of different factors in predicting movie success. In Pervasive Computing (ICPC), 2015 International Conference on (pp. 1-4). IEEE.

11.Burger-Helmchen, T., & Cohendet, P. (2011). User communities and social software in the video game industry. Long Range Planning, 44(5-6), 317-343.

12.Callele, D., Neufeld, E., & Schneider, K. (2005, August). Requirements engineering and the creative process in the video game industry. In Requirements Engineering, 2005. Proceedings. 13th IEEE International Conference on (pp. 240-250). IEEE.

13.Cha, J. (2017). Crowdfunding for Video Games: Factors that Influence the Success of and Capital Pledged for Campaigns. International Journal on Media Management, 19(3), 240-259.

14.Choi, H. S., Ko, M. S., Medlin, D., & Chen, C. (2017). The effect of intrinsic and extrinsic quality cues of digital video games on sales: An empirical investigation. Decision Support Systems.

15.Cox, J. (2014). What makes a blockbuster video game? An empirical analysis of US sales data. Managerial and Decision Economics, 35(3), 189-198.

16.De Nooy, W. (2002). The dynamics of artistic prestige. Poetics, 30(3), 147-167.

17.De Vaan, M., Stark, D., & Vedres, B. (2015). Game changer: The topology of creativity. American Journal of Sociology, 120(4), 1144-1194.

18.DiMaggio, P. (1987). Classification in art. American sociological review, 440-455.

19.DiMaggio, P. (1977). Market structure, the creative process, and popular culture: Toward an organizational reinterpretation of massЃ]culture theory. The journal of popular culture, 11(2), 436-452.

20.Dimmick, J., & Pearce, M. (1976). Trends in network prime-time programming. Journal of Communication, 26(1), 70-80.

21.Eliashberg, J., & Shugan, S. M. (1997). Film critics: Influencers or predictors?. The Journal of Marketing, 68-78.

22.Elliott, L., Golub, A., Ream, G., & Dunlap, E. (2012). Video game genre as a predictor of problem use. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 15(3), 155-161.

23.Fershtman, C., & Weiss, Y. (1993). Social status, culture and economic performance. The Economic Journal, 103(419), 946-959.

24.Ginsburgh, V. (2003). Awards, success and aesthetic quality in the arts. Journal of Economic perspectives, 17(2), 99-111.

25.Grandadam, D., Cohendet, P., & Simon, L. (2013). Places, spaces and the dynamics of creativity: The video game industry in Montreal. Regional studies, 47(10), 1701-1714.

26.Gretz, R. T. (2010). Hardware quality vs. network size in the home video game industry. Journal of Economic Behavior & Organization, 76(2), 168-183.

27.Handel, L. A. (1950). Hollywood looks at its audience: A report of film audience research. University of Illinois Press.

28.Hawkins, J. (2001). The creative economy. Allen Lane.

29.Juul, J. (2005). Video games between real rules and fictional worlds. Video games between real rules and fictional worlds.

30.Karydis, I., Gkiokas, A., Katsouros, V., & Iliadis, L. (2017). Musical track popularity mining dataset: Extension & experimentation. Neurocomputing.

31.Kultima, A. (2018). Game Design Praxiology.

32.Laat, K. (2014, September). Innovation and diversity redux: Analyzing musical form and content in the American recording industry, 1990-2009. In Sociological Forum (Vol. 29, No. 3, pp. 673-697).

33.Lopes, P. D. (1992). Innovation and diversity in the popular music industry, 1969 to 1990. American sociological review, 56-71.

34.Macionis, J. J., & Plummer, K. (2008). Sociology: A Global Introduction, 4th edn, Harlow.

35.McDonald E. (2017) Newzoo's 2017 Report: Insights into the $108.9 Billion Global Games Market // Сайт newzoo.com: Аналитическая компания. URL: https://newzoo.com/insights/articles/newzoo-2017-report-insights-into-the-108-9-billion-global-games-market (дата обращения: 10.01.2018).

36.Nath T. (2016) Investing in Video Games: This Industry Pulls In More Revenue Than Movies, Music // nasdaq.com: Американская биржа. URL: https://www.nasdaq.com/article/investing-in-video-games-this-industry-pulls-in-more-revenue-than-movies-music-cm634585 (дата обращения: 15.02.2018).

37.Park, H. J., & Kim, S. H. (2013). A Bayesian network approach to examining key success factors of mobile games. Journal of Business Research, 66(9), 1353-1359.

38.Parker, F. (2017). Canonizing BioShock: cultural value and the prestige game. Games and Culture, 12(7-8), 739-763.

39.Peterson, R. A., & Berger, D. G. (1975). Cycles in symbol production: The case of popular music. American sociological review, 158-173.

40.Ravid, S. A. (1999). Information, blockbusters, and stars: A study of the film industry. The Journal of Business, 72(4), 463-492.

41.Sawyer, Ben. “Ben Sawyer to Speak at FuturePlay 2009.” FuturePlay, February 2009.

42.Simonton, D. K. (2004). Film awards as indicators of cinematic creativity and achievement: A quantitative comparison of the Oscars and six alternatives. Creativity Research Journal, 16(2-3), 163-172.

43.Simonton, D. K. (2007). Film music: Are award-winning scores and songs heard in successful motion pictures?. Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts, 1(2), 53.

44.Smith, S. P., & Smith, V. K. (1986). Successful movies: A preliminary empirical analysis. Applied Economics, 18(5), 501-507.

45.Shankar, V., & Bayus, B. L. (2003). Network effects and competition: An empirical analysis of the home video game industry. Strategic Management Journal, 24(4), 375-384.

46.Vasconcelos, F. D. A. G. D., Vasconcelos, M. P., & Vasconcelos, I. H. G. D. (2015). Hunger, food and drink in Brazilian popular music: a brief overview. Histуria, Ciкncias, Saъde-Manguinhos, 22(3), 723-741.

Приложение

а) Аутпут регрессионной модели со стандартизированными коэффициентами. Зависимая переменная - количество побед на Game Critics Awards. Независимые переменные: рейтинг игроков, рейтинг критиков, возраст издателя, возраст разработчика, количество платформ, режим (1-5).

б) Аутпут регрессионной модели со стандартизированными коэффициентами. Зависимая переменная - количество побед на The Game Awards. Независимые переменные: рейтинг критиков, количество изданных игр у издателя, возраст издателя.

Аутпуты корреляционных тестов.

а) Корреляция Спирмена между возрастом издателя и возрастом разработчика (значима).

б) Корреляция Спирмена между возрастом издателя и продуктивностью разработчика(значима).

в) Корреляция Спирмена между возрастом издателя и продуктивностью издателя (значима).

г) Корреляция Спирмена между возрастом разработчика и продуктивностью издателя (не значима).

д) Корреляция Спирмена между продуктивностью издателя и продуктивностью разработчика (не значима).

е) Корреляция Спирмена между возрастом разработчика и продуктивностью разработчика (значима).

Аутпуты регрессионной модели, с зависимой переменной - продажи. Независимые переменные: общее число номинаций с IMDb, возраст издателя, рейтинг игроков, рейтинг критиков, количество разработчиков, цены.

а) со стандартными ошибками.

б) с использованием ошибок, устойчевых к гетероскедастичности.

Аутпут второй регрессионной модели, с зависимой переменной - продажи. Независимые переменные: общее число номинаций с IMDb, игровой режим, тип игры.

Аутпут третьей регрессионной модели, с зависимой переменной - продажи. Независимые переменные: общее число номинаций с IMDb, жанр.

А) ANOVA для переменной «рейтинг игроков» в зависимости от церемонии.

Попарное сравнение.

Б) ANOVA для переменной «рейтинг критиков» (игровых изданий) в зависимости от церемонии.

Попарное сравнение.

В) ANOVA для переменной «продажи» в зависимости от церемонии.

Попарное сравнение.

Г) ANOVA для переменной «цены» в зависимости от церемонии.

Размещено на Allbest.ru