Shape patterns in popularity series of video games

近年来，数字游戏越来越多地出现在人们的生活中，既作为一种休闲活动，也作为日常生活中游戏化活动的一部分。尽管数字游戏越来越普及，但基于大规模数据的分析仍然只是相关文献中的一小部分。因此，本研究对在线平台Steam上近6000款游戏的11年月度流行度系列进行了研究，旨在探索这些游戏的流行度模式。在预处理阶段后，我们进行了聚类分析，仅根据流行度曲线的形状将其分组。结果显示，存在五种形状模式的聚类，分别为下降型、起伏型、上升型、山谷型和爆发型，约一半的游戏显示出下降的流行度模式，20.7%的游戏呈现起伏型，11.8%的游戏呈现上升型，11.0%的游戏呈现爆发型，9.1%的游戏呈现山谷型。最后，我们比较了流行度曲线早期和完成后的形状，探究了形状模式的普遍性和持久性。我们发现，大多数游戏在时间上保持了它们的模式，除了一个在早期流行度曲线中出现的恒定模式，后来演变成了起伏型和爆发型流行度曲线。

本论文旨在通过对近六千款Steam平台上的电子游戏进行11年的月度受欢迎度分析，研究电子游戏受欢迎度的变化模式，并对其进行聚类，以便更好地理解游戏的流行趋势和玩家喜好。

本论文的关键思路是对游戏受欢迎度的变化模式进行聚类，将游戏分为五类：下降、多峰、上升、谷底和爆发型。此外，还比较了游戏受欢迎度变化模式在早期和后期的差异。

本论文的亮点在于对大规模游戏数据的分析和聚类，揭示了游戏受欢迎度的变化模式，并发现了游戏受欢迎度变化模式在早期和后期的差异。此外，论文还提供了数据集和开源代码，方便后续的研究。

近期的相关研究包括《基于Steam平台的电子游戏销售预测》、《Steam平台上电子竞技游戏的玩家行为分析》等。