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定量的な分析手法に詳しい方(できればテレビゲームについてある程度ご存知のかた)にお尋ねします。

http://www.critiqueofgames.net/data/statistics/dead.html

↑こちらのページに示されているデータを定量的な分析にかけるとすればどのような方法が考えられるでしょうか。
分析目的についても適当に考えていただいてかまいません。

このデータはどういう使い道があるでしょうか。


(なお、たいへん恐縮ですが「定量的」という言葉の意味を明らかにわかっていないと思われる回答にはポイントをさしあげられませんのでご了承ください)

●質問者: hiyokoya
●カテゴリ:政治・社会 科学・統計資料
✍キーワード:テレビゲーム データ ポイント 定量的 目的
○ 状態 :終了
└ 回答数 : 4/4件

▽最新の回答へ

1 ● ramdass
●5ポイント

http://www.hatena.ne.jp/1123930163#

人力検索はてな - 定量的な分析手法に詳しい方(できればテレビゲームについてある程度ご存知のかた)にお尋ねします。 http://www.critiqueofgames.net/data/statistics/dead.html ↑こちら..

なかなか難しいですねぇ。

死ぬときのメッセージの長さが年代ごとにどのような変化をしているかを分析する。とか


メッセージの婉曲度合いを定義してみるのも面白いかもしれませんね

◎質問者からの返答

なるほど。長さですが…うーん、確かに意外と何か見えてくる可能性もないではないですね。

婉曲度合いを分析者が操作的に定義してしまう、というのは確かに現実的にありうる方法でしょうね。その定義付けで苦労しそうではありますが、まあそれは分析目的を何らかの形にがっちりと定めたらもう少し見えてくるのかもしれません。


2 ● momentum
●20ポイント

http://www.tmig.or.jp/J_TMIG/books/rj_pdf/rj_no185.pdf

質問者様は、ゲームと死生観との関係について興味をもたれているのではないかと(勝手ながら)推察しました。

資料をとても面白く拝見いたしましたが、このデータだけでは量的な分析は難しいかと思われます。

むしろ、これをもとに他のデータとの比較を行っていったほうが面白くなるのではないかと思いました。

たとえば、このリンク先にあるように、死生学というものがあるそうです。このあたりの文献などをお調べになれば何らかのデータの蓄積があるかと思います。


http://www.ne.jp/asahi/hamamatsu/seiji/seikatu/kenkiryo/sippei/s...

例えば。戦闘不能=死と表現される数(または、復活可能性)の推移と自殺率の相関分析など。。

ちょっとさすがに関係なさそうな気もしますが。。。その反面、何か見つかればすごく面白そうだなとも感じました。

せっかくここまで興味深いデータを集められているので、ぜひ活用される事を願います。応援しております。

http://www5.ocn.ne.jp/~shinya91/csm/31csm_zyunbi.html

31データクレンジング方法

あ、あと、これらのリストをカテゴリ分類などしておくと有用かもしれません。

この場合、クラスタ分析などのデータマイニング法をお勧めいたします。このURLが参考になるかもしれません。

◎質問者からの返答

ありがとうございます。

●比較分析

なるほど。たしかに有効な方法かと思われます。問題はその際に、何と比較分析するか、ということがポイントになってきそうですね。さしあたって容易に想像がつくのは神話/小説/映画/漫画などにおける「死」の成立の仕方との比較といったことでしょうか

●死生学

存じあげませんでしたが、自分でも少し調べてみたらどうやら→ http://www.l.u-tokyo.ac.jp/shiseigaku/

東大でCOEの研究になってるみたいですね。まだまだ新しい学問だ、…と。

にしても、ここで言われている死生学の紹介を見てみるだけでもとても面白いですね。

特に興味をひくのが「功利主義的な傾向が強い、英語圏を中心とする生命倫理学にかわり、「いのち」と「死」をもっと深く問いながら、生命科学や医療技術の急速な発展が引き起こす諸問題に応じていこうとする。」という部分でしょうか。

ゲームの場合、普通は戦闘における勝利/敗北といった部分が行動を考えていく上でのベースとなるので、極めて功利主義的な――英語圏の倫理学の伝統にのりやすい――議論に入っていきやすいと思うのですが、そこで単に「表現」のレベルを拾い出そうとしてたおきに、ヨーロッパ哲学的(※おそらくレヴィナスとかメルロ=ポンティとか現象学系?)に接続されようとする/あるいはされざるをえない――

そういった構造のようなものがあるのかもな、という気がしました。

●自殺率の推移

なるほど…それは思いつきませんでした。

だいぶ細かく自殺率の研究をやっていらっしゃる方との共同研究でもやれば何か見えてくる可能性も少しはあるのかもな…という気はしましたが、単なる自殺率データだけだと難しいかもしれませんね…

●カテゴリ分類

なるほど。やはりどういう分析をするにせよ、データを意図的に操作してカテゴリ分類をつくっておくことは必須ですかね。

●クラスタ分析

参考URLありがとうございます。

そこらへんの細かい方法などについてはとんと無知なので助かります。

リンク先にあるカルテシアンシステムモデルというのはなかなかによさげですね…実際に手をつけるには大変そうだな、という印象ももちましたが、たいへん参考になりました。

ありがとうございました。


3 ● nankichi
●40ポイント

http://www.justsystem.co.jp/km/cbmi/

CB Market Intelligenceで実現できること[ジャストシステムのCB Market Intelligence]

>分析目的についても適当に考えていただいてかまいません。


それじゃどうしようもないですよ。

読書感想文書きたいけど、テーマが決まっていない。あなたならどう書きます?

ってきいているようなものです。


・・・とそれでは身も蓋もないので。


> このデータはどういう使い道があるでしょうか。

まず、定性的な情報と定量的な情報にわけましょう。


表現の話を定量的に分析してもどうかと思います。


テキストマイニングとかがありますが、個人の予算でどうなるものでもありません。


http://www.enqtstyle.com/glossary/a1.html

リサーチ用語集 アフターコーディング

テーマを私が決めていいのなら、「死の表現」ではなく、「死そのものの扱い」ですね。


それには、「死」の発生確率がほしいですね。

また、キャラクターの「死」とユーザーの「死」=ゲームオーバーの確率。

永久的なダメージが残るかどうか。(wizardryのキャラクターの永遠ロスト、エナジードレインによる永久的なレベルダウン)

キャラクターの「死」に支払うゲーム内でのコスト(そのときの手持ち資金内での比率かな?)


例えば、ドラクエは

死 の確率そのものがそれほど高くない。

また、ゲームオーバーは0%.

コストは中盤で考えれば10%ぐらいでしたっけ?


対照的なのはwizardry.

死の確率は高く、セーブデータをバックアップするという裏技を使わない限り、生き返らないかもしれない。


女神転生シリーズもパトラッシュしますな。


つまり、バーチャルな死なのか、より現実に近い(実質的なダメージを受ける)死なのか。


それをパラメータ化して適当に合成変数を作成。

y=ax1+bx2+・・・

みたいな単純なのでいいでしょう。

それをシリーズ毎に時系列で並べる。

にている物をグルーピングする。


でどうでしょうか?


クラスター分析は、あまり向いてない気がします。

説明変数でサンプルを分類するのがクラスター分析。

でもRPGって、どのシリーズかでだいたい特性決まっちゃうでしょ?

FF=1,テイルズ=2みたいにして、説明変数にシリーズを投入してやればいいかもしれませんが。

http://www.president.co.jp/pre/20041018/003.html

◎質問者からの返答

>それじゃどうしようもないですよ。

や、もちろん、それはおっしゃるとおりです。

こういうことを聞くのなら分析目的を定めておくべきだろうとは思いましたが、ここは論文指導の場所というわけでもないので、かなり漠然とした質問でも投げかけることが許されるのではないかと思い、質問させていただいた次第です。至らない質問者で申し訳ありません。

>表現の話を定量的に分析してもどうかと思います。

>テキストマイニングとかがありますが、個人の予算でどうなるものでもありません。

テキストマイニング関係のことをやっている知人はいますが、この量ではテキストマイニングをするのには少なすぎるので適していないのではないではないか、という雰囲気がしました。

>テーマを私が決めていいのなら、「死の表現」ではなく、「死そのものの扱い」ですね。

なるほど。

非常に具体的に書いていただきありがとうございます。そういった変数設定の仕方のセンスなどをきちんと訓練したことがまったくないので、大変参考になりました。

それをやるとしてどの変数にどの程度重み付けするのか、とかでさらに悩みそうですね…


4 ● zaxx
●5ポイント

http://www.google.co.jp/search?hl=ja&ned=&q=%E8%A9%95%E4...

Google

IT業界の前段で適用する技術の点取り表を作ったりするのですが、項目に対して点数をつける際に重み付けをするのは、誘導するために他ならないわけです。

誘導自体どうこうではなく、ある程度の推論や概論に繋げるための評価シートを作るというのが分析の肝だと思いますがいかがでしょうか?

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