Valve continúa evolucionando Steam y a finales del año pasado cambió la manera de recomendar juegos a los usuarios, algo que no gustó a todos los usuarios. Para hacer más transparente estas recomendaciones, la compañía ha revelado cómo se personalizan estos juegos.
Valve utiliza las puntuaciones de usuarios a títulos parecidos a los que has jugado, listas de esperados o el catálogo de los amigos.
"La tienda intenta equilibrar constantemente a todos los grupos interesados de jugadores y desarrolladores. Sabe que tiene un espacio limitado en la cantidad de juegos que puede mostrar a un jugador. Tiene conocimiento del jugador, si el jugador ha iniciado sesión y tiene un historial de compra o de juego. Tiene conocimiento del juego basado en lo que el desarrollador le indicó y que han dicho, y hecho los compradores del juego. Procesa toda la data, hace los cálculos y produce una lista de juegos que piensa que se deben mostrar al jugador en todas las secciones de la tienda", se puede leer en Steam.
"El problema con los algoritmos de caja negra como este, es que es difícil saber si están funcionando como deberían. Si no mostramos un juego en particular, ¿fue porque el algoritmo adivinó correctamente que el jugador no estaría interesado, o porque pensó que había otros juegos que podrían interesarle más al usuario, o solo por un fallo?".
Valve quiere mostrar lo que hace la tienda planea algunas características, "comenzando por una que lanzaremos hoy: una sección de algoritmos en las páginas de juego donde se explica por qué la tienda cree que un juego te interesa o no".
