Анализ уровня тревожности геймеров
Я выбрала эту тему, так как она тесно связана с моей учебной программой по гейм-дизайну и моим личным увлечением онлайн-играми. В процессе игры я не раз замечала, что многопользовательские режимы вызывают у меня повышенное чувство тревожности, в то время как одиночные игры такого эффекта не оказывают. Это наблюдение вызвало у меня интерес: является ли это исключительно моей особенностью или подобные ощущения испытывают и другие игроки.
В поиске датасета мне помог предложенный в курсе сайт Kaggle. Нужное исследование нашлось по ключевому слову «Gaming».
Обработка датасета
Первым делом я импортировала библиотеки:
Pandas и numpy для работы с данными;
Matplotlib.pyplot и seaborn для визуализации;
MinMaxScaler для нормализации числовых данных.
Затем я загрузила данные и провела их предварительную обработку, удалив ненужные столбцы, чтобы структурировать информацию и сделать её более удобной для анализа.
Кроме того, я переименовала некоторые столбцы, чтобы улучшить читаемость данных и сделать результаты анализа более понятными и наглядными.
Визуализация данных
Для начала важно определить, кто именно участвовал в опросе, а затем перейти к анализу уровня их тревожности, чтобы лучше понять исследуемую аудиторию и её особенности.
Графики по полу \выявляют гендерные различия: женщины и категория «Other» чаще испытывают тревожность, что может быть связано с токсичностью игровых сообществ. Мужчины демонстрируют более высокую удовлетворённость. Социальная фобия у женщин немного выше, что требует изучения факторов вроде стигматизации в онлайн-чатах.
График «Распределение по платформам» подтверждает доминирование ПК как основной платформы для игр, что связано с их доступностью и универсальностью. Консоли и мобильные устройства менее популярны.
График «Среднее время игры по стилю (ТОП-5)» ранжирует игровые режимы по времени: лидируют онлайн-игры с незнакомцами, затем следуют одиночные и оффлайн-режимы. Это может объясняться длительностью кооперативных задач в онлайн-формате, тогда как оффлайн-сессии часто ограничены временем встреч.
График «Удовлетворенность vs Время игры» показывает, что пик удовлетворённости (жизнью или игровым опытом) достигается при средних значениях времени игры. Слишком короткие или длительные игровые сессии снижают удовлетворённость: в первом случае — из-за недостатка вовлечённости, во втором — из-за дисбаланса с другими сферами жизни.
График демонстрирует обратную зависимость между уровнем тревожности (шкала до 0.8) и временем, проведённым в игре (шкала до 1.0). Умеренное время игры коррелирует с низкой тревожностью, что может говорить о роли игр в снижении стресса.
Однако при крайне высоких значениях времени (близких к 1.0) тревожность возрастает, вероятно, из-за переутомления или социальной изоляции. Разные шкалы «Времени игры» могут отражать подгруппы, например, игроков с социальной фобией.
Вывод
Результаты исследования показывают, что игры могут оказывать положительное влияние на снижение тревожности, но только при условии умеренного использования. Однако в случаях, когда игровые сессии становятся слишком длительными или сопровождаются токсичными взаимодействиями, уровень тревожности, напротив, возрастает. Анализ также выявил, что социальные аспекты, такие как игры с друзьями или незнакомцами, а также выбор игровой платформы, играют важную роль в формировании психологического состояния игроков. Кроме того, обнаруженные гендерные различия подчёркивают необходимость внедрения инклюзивных подходов в гейм-дизайне, чтобы обеспечить комфортную и безопасную игровую среду для всех пользователей.
Описание применения генеративной модели
Источники
Online Gaming Anxiety Data // Kaggle URL: https://www.kaggle.com/datasets/divyansh22/online-gaming-anxiety-data/data (дата обращения: 20.03.15).
