Avatars et identité dans le métaverse, partie 2

Avatars et identité dans le métaverse, partie 2


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 ! »

Alors que nous observons quelques variabilité dans la répartition par âge des différentes grappes, en général, il y a plus de chevauchement que de différenciation, avec seulement quelques écarts statistiquement significatifs.

Identité géographique

Roblox est une plateforme 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 que d’hommes autodéclarés sur Roblox, ce qui renforce la popularité des groupes d’avatars d’apparence féminine.

D’autre part, 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.

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À gauche : Gabriel Barbosa. Attribution : Marcelo Camargo/ABr, CC BY 3.0 BR , via Wikimedia Commons Droit : Neymar. Attribution : Agência Brasil Fotografias, CC BY 2.0 , via Wikimedia Commons

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Fréquence des clusters en Arabie saoudite (le cluster 7 est un cluster à prédominance féminine)

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Brésil Fréquence des clusters :

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Le 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 ayant 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 été en mesure de prédire le sexe auto-identifié de l’utilisateur avec une précision de 91 %. Par ailleurs, lorsque nous examinons les utilisateurs que le modèle a évalués de manière incorrecte, nous constatons que 65 % sont des femmes qui s’identifient elles-mêmes, ce qui implique que les utilisatrices peuvent être moins susceptibles de choisir des avatars manifestement féminins.

Répartition par sexe sur 20 clusters :

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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 temps de Roblox (voir le visuel ci-dessous pour des exemples de chacun). Les deux sont des grappes de taille similaire aujourd’hui, mais ne pourraient pas être plus différenciées 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 nous les avons étiquetés manuellement comme Rthro et Blocky à partir d’une inspection visuelle des échantillons, et enfin nous avons regroupé les 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 :

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Certains clusters se sont combinés pour faire Rthro :

Avatars et identité dans le métaverse, partie 2

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Tout d’abord, cet exercice nous a confirmé que ces groupes 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 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 depuis plus de deux fois plus longtemps que l’utilisateur moyen de Rthro.
  • La différence est tout aussi frappante avec le temps de jeu, avec le temps de jeu de Blocky 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 réunies brossent un tableau clair des utilisateurs de Blocky : une base d’utilisateurs petite mais fidèle et très engagée qui est attirée par l’ancienne esthétique en bloc de Roblox, à la fois dans le gameplay et dans la conception des avatars. Les utilisateurs de Rthro, d’autre part, sont de nouveaux entrants au début de leur parcours chez Roblox.

Vous pouvez imaginer répéter ce type de plongée en profondeur pour les 93% restants de corps d’avatar entre ces extrêmes esthétiques, ainsi que les sous-cultures Robloxian 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 créer une véritable preuve de concept (PoC) à prendre en compte dans la feuille de route du produit.

Voici quelques exemples de ce type que nous avons rassemblés cet été. Pour être clair, ce ne sont que des prototypes, et ils 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. Avatar par défaut amélioré : À l’heure actuelle, de nombreux nouveaux utilisateurs s’en tiennent aux avatars standardisés par défaut qui leur ont d’abord été attribués. Hypothèse de produit : en aidant les nouveaux utilisateurs à créer rapidement un avatar personnalisé et personnellement résonnant, nous pourrions approfondir la valeur qu’ils retirent de Roblox.

En tirant parti de nos modèles de clustering d’avatars, nous pouvons fournir aux utilisateurs un échantillon d’avatars uniques et cool dès le départ, basés sur des conceptions hautement personnalisées existantes. Imaginez que lorsque vous rejoignez Roblox pour la première fois, les cinq avatars (mesurablement divers) ci-dessous vous sont présentés comme des déclencheurs de réflexion. Peut-être que les faire défiler pourrait révéler des variations encore plus uniques ?

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2. Variations de tenue suggérées : Le type « d’inspiration d’avatar » fourni par les avatars par défaut peut également être utile pour modifier les 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, en fonction de la similitude ou de 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 sur la faisabilité et les délais. Considérez l’idée particulièrement ambitieuse de transformer la requête en anglais d’un utilisateur en un avatar automatiquement décoré. Une étape dans cette direction consiste à étiqueter algorithmiquement les ressources 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 alors beaucoup de diversité dans les actifs Roblox qu’il est difficile de modéliser correctement l’espace même avec des réseaux pré-formés et des dizaines de milliers d’échantillons de formation.
Chaque exemple contient une vignette d’actif. En dessous, des balises sont automatiquement suggérées ainsi que des scores pour la pertinence de chaque balise (plus c’est petit, mieux c’est).

Avatars et identité dans le métaverse, partie 2

Au moins « panda » est dans les huit premiers… mais quoi qu’il en soit, je trouve les suppositions « tortue » et « chien » adorables.

Avatars et identité dans le métaverse, partie 2

On pourrait penser que la couleur est facile à apprendre, mais apparemment non.

Avatars et identité dans le métaverse, partie 2

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 plateforme. En tant que data scientists, nous aimons réfléchir au développement de produits en termes d’hypothèses. En l’encadrant dans ce langage, notre hypothèse de base est que les caractéristiques du produit qui englobent les divers besoins esthétiques de nos utilisateurs les serviront au mieux, eux et 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 applaudissements au RDC. Nous sommes au tout début des deux côtés de ce voyage avec Avatar, et nous allons avoir 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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