Một cách tốt để đo lường tính độc hại của trò chơi là gì?

Tôi đã thêm một số tính năng xã hội vào một trò chơi trên iPhone (Lexitect nếu bạn tò mò), chẳng hạn như email, Twitter và tích hợp Facebook để chia sẻ điểm số cao. Cùng với các tính năng này, tôi đang đo xem người dùng thực hiện bao nhiêu lần cho mỗi bước. Mục tiêu của các tính năng này là làm cho trò chơi trở nên lan truyền hơn, và tôi đang cố gắng để có được một thước đo về tính độc hại của trò chơi.

Tôi nghĩ rằng một số liệu về tính độc lực của trò chơi sẽ tạo ra một con số dựa trên 1.0, trong đó 1.0 = không tăng trưởng virus và 1.01 sẽ đại diện cho 1% tăng trưởng virus trong một số đơn vị thời gian.

Làm thế nào được đo lường thông thường, và theo đơn vị nào? Làm thế nào là giới hạn thời gian trên số liệu? tức là nếu tôi cho mỗi người chơi một năm để xác định họ đưa ra bao nhiêu đề xuất, tôi sẽ không nhận được bất kỳ con số thực nào trong một năm kể từ khi tôi bắt đầu theo dõi nó. Có bất kỳ tiêu chuẩn để theo dõi vi-rút một cách có ý nghĩa?

Tỷ lệ nhiễm thường được đo bằng yếu tố K của nó . Hai liên kết trong bài viết trên wikipedia cũng hữu ích - bài viết về các mục tiêu ứng dụng lan truyền đưa ra mọi thứ và bảng tính của Jon Radoff có thể thú vị để tìm ra một số mối liên kết giữa các yếu tố khác nhau.

K-Factor đại diện cho số ca nhiễm trùng suốt đời mà một người nhiễm bệnh gây ra. Vì vậy, nếu K-Factor của bạn là 1.1, thì mỗi người bị nhiễm sẽ lây nhiễm 1.1 người khác - nói cách khác, bạn đang hướng đến sự tăng trưởng theo cấp số nhân. K-Factor không bao gồm thời gian trung bình để lây nhiễm, đó là một mục riêng biệt (nhưng rõ ràng quan trọng).

Việc đo lường mức độ vi rút thực sự, theo những gì tôi hiểu, có thể khó khăn vì điều này phụ thuộc vào việc theo dõi số liệu của bạn được đặt đúng chỗ, và sau đó bạn phải giữ và tương quan nhiều dữ liệu người dùng khác nhau.

Vì vậy, tôi không chắc ý của bạn là "virality". Tôi sẽ giả định rằng bạn có nghĩa là "Tôi muốn theo dõi tần suất người chơi của tôi giới thiệu trò chơi của tôi cho bạn bè của họ và theo dõi số lượng đề xuất đó chuyển thành chuyển đổi ."

Kiểm tra Google Analytics và Omnatio . Họ cung cấp một cách tuyệt vời để theo dõi các số liệu thống kê trên nhiều nền tảng khác nhau và cũng cung cấp các cách để trực quan hóa các số liệu thống kê đó. Thực sự, mặc dù, bạn có thể tự lăn mà không cần quá nhiều nỗ lực.

Hãy lấy một trường hợp: Người chơi A tải xuống trò chơi của bạn và bắt đầu chơi. Là một phần của lần đầu tiên được chạy, trò chơi của bạn tạo ra một ID duy nhất.

Bây giờ, giả sử Người chơi A đang chơi trò chơi của bạn và nó sẽ phát ra "Tôi đã đạt đến cấp 12! Chơi với tôi!" thông báo cho mạng xã hội du jour. Nhưng chờ đã! Mỗi liên kết nhúng một mã duy nhất khác trong liên kết đến trang chủ của bạn từ đó người chơi có thể mua ứng dụng của bạn - thông qua liên kết iTunes hoặc bất cứ điều gì. Mã duy nhất thứ hai này bao gồm mã thứ nhất (xác định duy nhất một người chơi) cộng với một số nội dung bổ sung (họ đang ở cấp độ nào, v.v.).

Cùng với đó là một số bạn bè của Người chơi A có tên tưởng tượng là B, C và D. Mỗi người trong số họ nhấp vào liên kết này và được chuyển đến trang chủ của bạn.

Sau đó, bạn có thể xem nếu người này nhấp vào liên kết để mua ứng dụng của bạn. Bằng cách theo dõi số "đến trang chủ của bạn với số mã duy nhất" so với số "đã mua ứng dụng của bạn", bạn có thể đưa ra một thước đo sơ bộ, liên tục về tần suất bạn chuyển đổi người ngẫu nhiên sang người chơi trò chơi.

EDIT : Nhân tiện, nếu tôi hoàn toàn hiểu sai câu hỏi của bạn, vui lòng bình luận và tôi sẽ rút ra câu trả lời này.

Cách duy nhất để thực sự kiểm tra nó là đo lường kết quả của những tin nhắn đó. Ví dụ, có một cách để tương quan số lượng tweet với số lượt tải xuống mới.

Nói một cách thuần túy về twitter, cách dễ nhất để đo lường tính độc hại là xem tần suất một tweet được chuyển tiếp.

Ví dụ: tôi có một trang web whendidyoujointwitter.com - nó có loại liên kết 'tweet này'. Thông thường khi ai đó tweet liên kết đó, một số người theo dõi của họ sẽ truy cập liên kết trong tweet của họ và lần lượt tweet tin nhắn của riêng họ. Sau đó, chúng tôi có thể đo lường mức độ vi-rút nếu chúng ta thấy trung bình có bao nhiêu người theo dõi thực hiện việc này 'rạn'.

Ví dụ: nếu ai đó có 1000 người theo dõi tweet nó và sau đó 10 người theo dõi họ cũng tweet nó, đây là tỷ lệ thành công là 1%.

Bây giờ, đây vẫn không phải là một tỷ lệ phần trăm. Chúng ta phải tiến thêm một bước bằng cách hỏi người dùng twitter trung bình có bao nhiêu người theo dõi? Nếu tất cả mọi người đều có 1000 người theo dõi, thì 10 retweets đó sẽ dẫn đến 100 retweets sẽ dẫn đến 1000, v.v. (cho đến khi hết dần - chỉ có rất nhiều người dùng / người dùng twitter trên thế giới) - tức là rất lan truyền theo hầu hết các tiêu chuẩn.

NHƯNG không phải tất cả người dùng twitter có 1000 người theo dõi. Những gì chúng ta có thể cố gắng tính toán là một điểm bùng phát. Với tỷ lệ thành công là 1%, người dùng trung bình cần có bao nhiêu người theo dõi để meme tiếp tục lan rộng?

Nếu trung bình là 100, thì 1% có nghĩa là một tweet sẽ dẫn đến 1 tweet nữa - tức là meme sẽ được giữ nguyên. Nếu trung bình là ít hơn thế, thì meme chắc chắn sẽ chết.

Bây giờ, đi ngược lại, số liệu thống kê mới nhất tôi có thể tìm thấy cho thấy số lượng người theo dõi trung bình là 70. Vì vậy, tỷ lệ thành công là 1% là không đủ để lan truyền - nó sẽ cần tăng khoảng 2% hoặc cao hơn.

Uhhhhm vì vậy suy nghĩ về, tôi đoán đó là một điều logarit / hàm mũ.

• Tỷ lệ thành công 100% (tất cả rạn) = tối đa virus
• 10-99% = cực kỳ lan truyền trong toàn bộ phạm vi này
• Tỷ lệ thành công 2% = tối thiểu virus
• 1% hoặc ít hơn = không virus