La classificazione è un’attività cognitiva che si manifesta fin da piccoli ed è la necessità/capacità di classificare le cose, i concetti e gli esseri viventi.
Già quando un bambino dice le sue prime parole come “palla”, “cane”, ecc. ha già fatto la sua classificazione delle palle, di qualsiasi dimensione, colore e materiale e capisce la differenza tra un bassotto, un alano o un pastore tedesco.
Quando si diventa grandi quest’attività diventa più complessa e, in qualche caso, alcuni diventano esperti tanto da dedicarsi, ad esempio, alla classificazione degli animali e delle piante contribuendo alle tassonomie già create da altri in vari campi di studio.
Il mio caso è più “divertente” perché anche io, come tanti, mi diverto a classificare… ebbene si, i giochi!
Giochi di qualunque genere, tempo, forma e concezione.
Iniziai nell’estate del 2008 cercando di creare un sistema sperimentale automatico che potesse consigliare un gioco da tavolo a cui giocare, a partire dai gusti di chi lo doveva giocare. Quale gioco migliore di uno scelto su misura sulle proprie preferenze?
Tra gli obiettivi che mi ero posto c’era quello di trovare un gioco che non solo fosse adatto alla persona, ma fosse adatto anche al momento, agli altri giocatori, al luogo e al tempo disponibile.
Nasceva ora il problema di capire quali potessero essere le caratteristiche salienti da utilizzare per discriminare un gioco dall’altro che andassero ben oltre i banalissimi “complessità”, “età”, “n° di giocatori” e “durata” che sono riportati nella maggior parte dei giochi.
Una volta identificate le altre caratteristiche che contraddistinguevano i giochi da tavolo sfruttando alcuni database di giochi da tavolo come BoardGameGeek, la Tana dei Goblin, e altri, ho iniziato a lavorare ad un software che potesse realizzare quanto volevo.
Il software, partendo da un elenco di domande poste “una tantum” al giocatore, si faceva un’idea abbastanza precisa dei suoi gusti, e poi gli generava la sua classifica personalizzata dei giochi, attribuendo per ogni gioco un voto da 0-10 (dove zero rappresenta un gioco INAVVICINABILE per il giocatore). Ovviamente la classifica era limitata dal numero di giochi inseriti e precedentemente descritti nel software in questione.
I risultati iniziali erano scarsini, nel senso che il software indovinava spesso, ma non sempre, le preferenze del giocatore, ma solo per quei giochi ai primi posti della SUA classifica; quando il giocatore a cui era stata proposta la sua classifica, andava avanti nella lettura, contestava molte scelte fatte dal software dicendo che lui li avrebbe ordinati in modo molto diverso.
A quel punto ho capito che c’era bisogno di raffinare il sistema ed ho cercato parecchio su internet dei libri, delle pubblicazioni e siti che potessero documentare gli aspetti dei giochi. Sono rimasto abbastanza deluso dalla ricerca, nel senso che una volta identificati i primi 10-20 “fattori” che potevano fare al caso mio, ho ottenuto solo dei risultati poco migliori di prima.
Nei giorni successivi ho aggiunto altri giochi al software, raffinato i fattori già esistenti e creato nuovi fattori che ho identificato intervistando le persone a cui sottoponevo la compilazione dei propri “gusti”. I risultati andavano migliorando, per tutti i giocatori, man mano che raffinavo i criteri, anche facendo riconsiderare alcune preferenze che avevano già dato i giocatori riguardo a fattori già votati.
Una delle osservazioni interessanti che ho fatto durante questa esperienza è che le persone, in fondo, non conoscono veramente bene i propri gusti! Non fraintendetemi, macroscopicamente tutti sanno ciò che vogliono e a cosa tendono come preferenze; però quando chiedi loro di darti dei dettagli più precisi ti rendi conto che tirano un pò ad indovinare e se glielo chiedi già il giorno dopo ti danno delle risposte leggermente diverse! Non si conoscono proprio bene 🙂
Immagino anche che questo faccia parte della “condizione umana”, ma… vai a spiegarlo ad un software!
Questa nuova consapevolezza mi ha spronato a fare un esperimento per verificare la bontà del sistema a discapito delle fluttuazioni personali riguardo i propri gusti ed ho tentato di simulare un individuo medio, ossia una persona che non esiste nella realtà ma è la media dei gusti di tanti individui.
Ho perciò preso come riferimento la classifica mondiale dei giochi da tavolo che è aggiornata in tempo reale e rappresenta appunto le preferenze di migliaia di persone. Essendo una media su tanti individui, è poco suscettibile di variazioni.
Il mio nuovo obiettivo era di dedurre i gusti delle migliaia di votanti e definire un profilo di preferenza medio, che potesse in qualche modo rappresentarli decentemente. Dando in pasto questo profilo al software, avrebbe dovuto generare una classifica molto vicina a quella pubblicata.
Ho iniziato a compilare le preferenze pensando alla mentalità media del pubblico del sito della classifica (perlopiù statunitensi) e dopo molte iterazioni e correzioni sono arrivato ad un risultato, per me, incredibile. Ero riuscito ad identificare un profilo in grado di generare una classifica identica ai primi 20 giochi con una variabilità di 0.04!
Ad esempio se il 1° gioco era votato in media 8.44, il software aveva generato la classifica mettendolo al primo posto e attribuendogli un voto distante al più 0,04, ossia da 8.40 a 8.48.
Ho rimuginato a dove avesse potuto portarmi questo risultato e ho pensato subito che se ero riuscito ad azzeccare i gusti del popolo dei giochi da tavolo statunitense, sarei probabilmente riuscito a compilare decentemente un profilo per un qualunque tipo di situazione/gusto.
Ho continuato a generare profili di prova, come ad es. il profilo di un bambino di 6 anni, il profilo di una serata a Natale, il profilo di un giocatore incallito di carte, il profilo di un gioco per famiglie, per vedere quali giochi venivano proposti e con quale voto: i risultati sono stati sorprendenti, e, facendo vedere le classifiche dei profili a persone diverse per età, sesso ed estrazione sociale, ho ottenuto un buon numero di consensi sulla pertinenza dei risultati.
Galvanizzato dai successi, ho cominciato a pensare alle implicazioni di questo sistema e mi sono venuti in mente gli impieghi più disparati, tra i più esotici ad esempio mi è venuto in mente di utilizzare questo motore come sistema previsionale del successo di un gioco, prima ancora della sua immissione nel mercato! Questa funzionalità sarebbe utilizzabile dalle aziende che producono giochi per fare delle analisi sui prototipi dei giochi in corso di progettazione e valutarne l’impatto sociale in vari contesti e con giocatori tipo, prima ancora di sottoporli al test di persone reali.
Tra le idee più scontate per esempio, un social network del gioco in cui preferenze, gusti e caratteristiche dei giochi sarebbero al centro del sistema. Tutto questo poi sarebbe facilmente collegabile ad altri siti come ad esempio Amazon per comprare i giochi, Facebook per condividerne la parte social (inutile reinventare la ruota no?), BoardGameGeek per avere forum di discussione sui singoli giochi con foto, video, file, ecc.
Tra le idee meno scontate: un database di giochi in cui ogni gioco è diviso in tantissimi fattori che lo rappresentano (tutti quelli identificati fino ad ora) ad uso e consumo delle persone che cercano giochi con particolari caratteristiche o delle aziende stesse che creano giochi. Similmente al sito del cinema IMDB, ed altri.
Dopo tanto elucubrare, ho realizzato che la maggior parte del lavoro che avevo svolto (e che ha rappresentato anche la parte più difficile ed interessante) era identificare i fattori che definiscono i giochi. Nel lavoro di ricerca, per essere più preciso nelle definizioni e trovare un linguaggio comunemente accettato, ho anche studiato il recente Dizionario dei giochi. Quindi mi sono convinto che l’attività di ricerca dei fattori che distinguono i giochi, indipendentemente da come essi siano utilizzati, diciamo una sorta di “ontologia del gioco”, è assimilabile ad un progetto che gode di vita propria, da utilizzare come “teoria” su cui basare progetti più concreti come software, siti web, ecc.
Al momento lo stato dell’arte della classificazione è pubblicato in una pagina wiki dedicata allo scopo a cui tutti possono contribuire. Il software sperimentale per il calcolo dei voti invece ancora non è stato pubblicato.
Se ti è piaciuta l’idea e vuoi contribuire allo studio, fatti sentire e vedremo come organizzarci, un giorno, chissà, potrebbe diventare una cosa seria! Sicuramente, da solo, non riuscirei nell’impresa.