CN103328056B - 视频游戏自动评级系统和方法 - Google Patents

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Abstract

在本文描述的一个实施方案中,一种电子游戏的自动评级系统包括:采集器,其被配置来采集与电子游戏有关的游戏数据和采集与一个或多个用户有关的隐式用户数据;评级处理器,其被配置来基于所采集的游戏数据和隐式用户数据对游戏进行评级;和推荐器,其被配置来根据游戏评级的操作提供推荐。

Description

视频游戏自动评级系统和方法
技术领域
本公开总体上涉及电子游戏,且更具体地,涉及用于对电子游戏进行评级和推荐电子游戏的系统和方法。
背景技术
电子或视频游戏已被证明是重要的产业,消费者为其购买花费了数亿美元并且玩游戏所花的时间是数不清的。为了引导消费者进行购买,已制定有不同的评级方案。通常,这些评级方案涉及用户的肯定性询问和其显式输入的使用。不幸的是,这个过程会不可避免地引入用户偏见,并且可能导致错误或无关评级,因为并非所有用户被相等地定位,并且因为匆忙和有时故意的欺骗因素掺入评级对话。
发明内容
如本文描述,一种电子或视频游戏的自动评级系统包括:采集器,其被配置来采集与游戏有关的游戏数据和采集与一个或多个用户有关的隐式用户数据;评级处理器,其被配置来基于采集的游戏数据和隐式用户数据对游戏进行评级;和推荐器,其被配置来根据游戏评级的操作提供推荐。
也如本文描述,一种用于对电子游戏进行自动评级的方法包括:采集与电子或视频游戏有关的游戏数据;采集与一个或多个用户有关的隐式用户数据;基于采集的游戏数据和隐式用户数据对游戏进行评级;和根据评级提供游戏推荐。
也如本文描述,一种用于对电子或视频游戏进行自动评级的系统包括:用于采集与游戏有关的游戏数据的部件;和用于采集与一个或多个用户有关的隐式用户数据的部件;用于基于采集的游戏数据和隐式用户数据对游戏进行评级的部件;和用于根据评级提供游戏推荐的部件。
也如本文描述,一种可由机器读取并具体实施可由所述机器执行以执行用于对电子游戏进行自动评级的方法的指令程序的程序存储装置,所述方法包括:采集与电子游戏有关的游戏数据;采集与一个或多个用户有关的隐式用户数据;基于采集的游戏数据和隐式用户数据对游戏进行评级;和根据评级提供游戏推荐。
附图说明
并入本说明书中并构成其一部分的附图示出了实施方案的一个或多个实施例,并且连同示例性实施方案的描述一起用于说明所述实施方案的原理和实施方式。
在附图中:
图1是游戏系统100的示意图,其包括每个均连接到显示器104和一个或多个游戏控制器106等等的一个或多个游戏机102;
图1A是示出了便携式游戏装置120的示意图;
图2是图1的示例性游戏机102的方框图;
图3是自动评级系统300的方框图;
图4和图4A是聚类(clustering)映射的图示;
图5是用于对电子或视频游戏进行自动评级的方法500的流程图;和
图6是与用来对游戏难度进行评级的隐式用户行为的使用有关的聚类映射的图示。
具体实施方式
本文在计算机、服务器和软件的系统环境下描述示例性实施方案。所属技术领域一般人员将明白下文描述仅是说明性的且并不旨在以任何方式进行限制。将容易向得益于本公开的熟练人员建议其它实施方案。现将详细参考如附图中所示的示例性实施方案的实施方式。在附图和下文描述各处,相同参考指示符将尽量用来参考相同或类似项。
为了清晰起见,未示出和描述本文描述的实施方式的所有常规特征。当然,将明白必须开发任何这些实际实施方式、众多实施方式特定的决策以实现诸如符合应用程序和商业有关的限制的开发者的特定目标,并且这些特定目标将随实施方式和开发者而改变。此外,将明白这种开发计划可能是复杂而耗时的,不过对得益于本公开的一般人员来说将是常规设计任务。
根据本公开,可以使用不同类型的操作系统、计算平台、计算机程序和/或通用机器实施本文描述的组件、过程步骤和/或数据结构。此外,所属技术领域一般人员将明白还可以在不脱离本文公开的发明概念的范围和精神的情况下使用较小通用特性的装置,诸如硬接线装置、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)等等。在由计算机或机器实施包括一系列过程步骤的方法并且过程步骤可存储为可由机器读取的一系列指令的情况下,过程步骤可以存储在有形介质(诸如计算机存储装置(例如,ROM(只读存储器)、PROM(可编程只读存储器)、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、快速存储器、跳跃驱动器等等))、磁存储介质(例如,磁带、磁盘驱动器等等)、光学存储介质(例如,CD-ROM、DVD-ROM、纸卡、纸带等等)和其它类型的程序存储器上。
当考虑是否购买或玩电子游戏(即,“视频游戏”)时,用户通常将首先查看其它玩家对其的评级并且将其决定建立在如此等评级中反映的玩家观点基础之上。然而,其它玩家会有意或无意地将其自身偏见引入评级中。这些偏见可能或无法准确反映到用户自身情况。为了处理这些偏见或基本上避免偏见,如本文描述的配置自动制定视频游戏评定而不用或基本上不用肯定性地征求玩家的观点。
可能曲解评级并且影响其关联的因素包括年龄、性别和经验水平以及游戏特征,诸如游戏类型、其时长、图形强度、在其上玩游戏的平台(自含游戏机、互联网游戏)等等。举例而言,第一次想要购买解谜类游戏的40岁男子可能对具有更丰富游戏经验的14岁女孩所作的解谜类游戏评级不感兴趣,尤其是如果她的经验主要与第一人称射击游戏有关。类似地,对将在高效能、专用桌上型计算机上所玩的图形密集游戏的购买者来说,该男子所具的在通用膝上型计算机上所玩的解谜类游戏的经验可能具较小参考价值。
图1是游戏系统100的示意图,其包括每个均连接到显示器104和一个或多个游戏控制器106等等的一个或多个游戏机102。如在所属技术领域中所知,显示器104可以是CRT(阴极射线管)、FPD(平板显示器)或类似视觉输出、或被配置来将物体图形显示在屏幕上或将物体投影在表面(诸如墙壁)上的类似装置。如下文参考图2更详细说明,游戏机102可以包括具有合适计算容量、必要时连接到其它支持组件(诸如专用协处理器、存储器、可读介质驱动器、总线、I/O控制器、网络接口等等)的局部处理器或类似处理硬件。可选地,游戏机102可以无线地或通过网络108(例如互联网)连接到安置在远离游戏机的位置处的一个或多个游戏服务器110,以根据已知协议与其进行信息交换,使得可执行在线游戏会话。如下文详述,游戏机102也示为连接到评级服务器112用于进行信息采集、整理、聚合等等。
还预期游戏机102是无需网络连接且专用于游戏的独立装置,其中游戏软件专门在其中的本地处理器上运行。这个操作称作独立游戏,以区别于在线游戏。还预期直接或通过本地或其它网络连接游戏机102与其它本地装置,例如其它游戏机。
此外,如图1A所示,系统可采取便携式游戏装置120的形式,其中游戏软件常驻于所述装置上或可连接到所述装置的持久性存储介质(例如快速存储装置)上。装置120包括显示器122、右侧控制按钮124和左侧控制按钮126。评级信息可在装置120上采集和/或被存储用于例如经由无线链路实时或后续下载到远程评级服务器(诸如服务器112(图1))。
图2是游戏机102的方框图,示为包括主存储器202、中央处理单元(CPU)204、至少一个向量单元206、图形处理单元208、输入/输出(I/O)处理器210、I/O处理器存储器212、控制器接口214、存储卡216、通用串行总线(USB)接口218和IEEE1394接口220,但可以利用其它总线标准和接口。游戏机102还包括操作系统只读存储器(OSROM)222、声音处理单元224、光盘控制单元226和硬盘驱动器228,其经由总线230连接到I/O处理器210。虽然游戏机描述成专用的“静止”游戏装置,但其或者可以实现为通用计算机、机顶盒、蜂窝电话或手持型、便携式或移动游戏装置进行实施。此外,类似娱乐系统可以包括更多或更少操作组件。游戏机102的用户经由控制器接口214将指令提供到CPU204。例如,用户可以指示CPU204将特定游戏信息存储在存储卡216上或指示游戏人物执行某些指定动作。其它装置可以经由USB接口218和IEEE1394接口220连接到游戏机102。可以从诸如服务器110的源获得游戏,游戏可通过例如互联网从这些源下载到游戏机102上,或可以通过游戏存储在其上的有形存储介质(诸如光盘或快速存储器)获得游戏。或者,可以无线地通过例如蜂窝网络获得游戏。
返回图1,其还示出了可以与游戏机102分离或整合的相机114。相机114进行操作以在玩游戏期间观察玩家116,例如在开始游戏时被触发打开。在相机114或游戏机102中或甚至在远程服务器(诸如评级服务器112)上提供的面部识别软件用于在玩游戏时实时记录玩家的面部表情和其它行为。可记录的表情包括露齿笑、扮鬼脸、皱眉头、面部扭曲、愤怒或惊讶的表情等等。每个这样的表情被赋值,其指示积极或消极的体验和在特定游戏点时该体验的程度。所述值可通过网络108发送到评级服务器112或存储在游戏机102上,用于在网络108的条件更合适或游戏认为更合适时的晚些时候发送。
还可以采集其它观察玩家数据。例如,与相机114和/或游戏机102整合的录音器可用于语音识别,以确定何时使用秽语或何时发出满意、胜利、愤怒或激动的声音或音调。与玩游戏时相当实时测量的这些事件也被赋予不同的值,指示其积极或消极特性及其程度。用户可以例如在打败游戏中的敌人时胜利地呼喊“万岁!”,并且这可被检测到且被赋予高的正值。或者,用户可呼喊秽语,如果在预期环境下(诸如当丢命时),那么其可以被赋予一个负值,同时如果在非预期环境下(如在平淡游戏中),可以被赋予更高的负值,因为其可以指示厌倦或缺乏挑战或激情。其它观察玩家数据可包括体位和姿势及其变化,以及不同身体动作,诸如突然跳起、抛起动作等等。
可使用内置到游戏控制器106中的装置获取其它玩家数据。例如,可使用运动传感器或加速器(未示出)记录如在玩家失望而抛掷游戏控制器或者拍打其一次或重复拍打时的突然加速。此外,游戏控制器106可被配置来采集生物识别数据,例如诸如玩家心率或者手或手指出汗。用于执行这样的生物识别数据采集的传感器是熟知的并且可容易地并入游戏控制器106中。或者,传感器可是将其信息独立地传递到评级服务器112的单独组件。
在不肯定性地询问玩家其对游戏或游戏的各个方面有何感觉的意义下,上述玩家数据本质上是无意中做的或是隐式的,并且可称作隐式数据。这并不旨在有所限制,因为还预期有肯定性询问以获得被称为显式数据的数据。然而,肯定性询问因其可能有意或以其它方式(通过无意识偏见)引入欺骗元素而可与无意获取的玩家数据进行不同的加权。基本询问可涉及询问玩家的年龄和性别,或根据与当前游戏或先前游戏或遭遇进行的先前对话从存储装置或其它数据库(诸如社交网络的数据库等等)访问这些数据。可替换地或额外地,服务器112可被配置来追踪当前游戏或其它有关游戏或其它无关游戏中的玩家体验以进行如下文详述的合适加权。
可追踪的游戏和游戏级别特征的非详尽清单可以是依赖于游戏类型并且可包括来自表1的项:
表1
●第一人称射击游戏:
-朝敌人开火的射击次数
-射击准度
-武器切换频率
-更容易的武器(散弹枪)对较难的武器(手枪)所花时间的比例
●驾驶游戏:
-一圈中刹车所花时间的比例
-加速器所花时间的比例
-打滑失控次数
-与赛道周围的墙和其它物体碰撞的次数
-与其它车碰撞的次数
-跑出赛车路线所花时间的比例
-错误档位时间的比例
-圈速(laptimes)
-进入赛车维修站的次数
●幻想型游戏(RPG):
-使用每个符咒所花时间的比例
-使用每种武器所花时间的比例
-参与敌人混战所花的平均时间
-对敌人使用符咒所花的平均时间
-对自己使用符咒所花的平均时间
-被特定敌人杀死的次数
-使用防御抵制敌人攻击的次数
-抛射符咒打击敌人的准度
-抛射武器打击敌人的准度
●派对/休闲类游戏:
-执行任务的准度
-击中对未击中的比例
-每个任务的平均反应速度
可追踪的玩家特征的非详尽清单包括来自表2的项:
表2
-识别的发型(大、长、爆炸式、秃头)
-发色
-识别的面部毛发
-戴眼镜
-服装颜色
-戴眼罩
-戴耳环
-戴面部首饰(鼻环等)
-玩家已自定义的设置次数
-玩家使用的输入控制器(运动控制器、常规游戏控制器、蓝牙遥控器、方向盘等)
-玩家是否使用耳机、双耳式耳机、麦克风等
-每天玩游戏所花的平均时间
-玩家花多数时间所玩的游戏类型
-在屏幕菜单上导航的平均速度
可观察和追踪的玩家行为的非详尽清单包括:
表3
-玩家的手或面部或其它身体部位的温度(例如经由红外相机)作为紧张、失意或愤怒的迹象
-玩家对显示在屏幕上的东西感到无聊时玩家的凝视时间
-公布的评论或评级的类型(可经由Amazon.com在游戏中或在线等)
-在游戏期间识别玩家是放松、还是无聊或是激动的体位(躺下、站立、坐下等)
其它采集的用户数据可与地理位置有关。这可例如通过分析IP地址或通过使用GPS坐标获得。地理信息甚至可用来表明玩家的文化差异。此外,可对地理数据进行分类。可基于可在玩游戏时改变的地理数据,追踪在乘公车、火车或汽车或者在银行或公车站处排队等候时所玩游戏的类型。而且,可地理地或使用例如提供在便携式游戏上的合适传感器(诸如自然/日光检测器)追踪室内对室外游戏。甚至可决定地理干扰是房屋或商场中特定类型的内室,或玩家是坐在书桌上,还是站在TV前,或是靠在沙发上。这种信息可说明玩家行为并且有助于对玩家进行匹配。
可追踪的另一度量是玩家韧劲/决心。这是如果玩家不成功那么其会换游戏或放弃游戏的习性。如下文进一步说明,可对与韧劲/决心有关的信息进行聚类。例如,可能存在选择最困难或挑战级别并且即使会重复失败却仍继续游戏的一群专注玩家。这种程度的韧劲可与在最低难度设置下失败(但继续尝试游戏)的玩家形成对比。所述玩家均是有决心的玩家,即使其中一位玩家可能比另一位玩家更熟练且因此可能选择不同游戏。
上述数据的一些或所有与其它数据一起可被隐式地或显式地采集并发送到评级服务器112。然后服务器112运用聚类算法和技术,实现游戏和游戏级别(段)的用户特定评级。例如,所述评级可基于游戏/游戏级别对游戏/游戏级别的类似度、用户对用户的类似度或游戏/游戏级别对用户的类似度。
图3是例如由服务器(诸如评级服务器112)和其它组件实施的自动评级系统300的方框图,其进行操作以采集、整理、聚合和聚类与可在游戏机102或另一游戏装置上所玩的游戏相关的用户数据和游戏评级数据。将明白虽然以单数提及“服务器”,但是装置112可包括安置在一个或多个机架或框架中的多个不同组件,包括不同计算系统、数据存储系统等等。
在相关部分中,评级服务器112包括存储器302、处理器304、具有相关数据库306a的游戏档案存储装置306,和具有相关数据库308a的用户档案存储装置308。还包括具有采集器312、聚合器314、整理器316和聚类器318的评级处理器310。评级服务器112还包括推荐器320。采集器312用于获得例如如在上表1中所列的游戏和游戏级别特征数据,以存储在游戏档案数据库306a中。一些游戏和游戏级别特征可推理性地提供给系统并且其与不同游戏属性(即,游戏类型(第一人称射击游戏)、级数、每种游戏和/或每个级别的人数等)有关。其它特征与在玩游戏期间的特定玩家表现(车辆碰撞次数、子弹或导弹开火次数、每个游戏段和整个游戏所花的时间、达到的级数、游戏结束过早(例如,用户处于失意而放弃)等)有关。采集器312还获得例如如表2和表3中所列的玩家特征和行为数据用于存储在用户档案存储装置308a中。与个别游戏和任选地游戏段有关的记录是根据采集和存储的数据而生成并保存在游戏档案存储装置306中。类似地,与个别玩家或个别用户有关或与特定游戏有关的记录根据所采集和存储的数据生成并保存在用户档案存储装置308中。
聚合器314编译与游戏档案存储装置306和用户档案存储装置308中的记录相关的游戏和玩家数据,并且连同整理器316一起整理这个信息并将其传递到聚类器318以根据已知算法执行聚类。聚类结果(图4中示出了其实例)产生通过推荐器320提供游戏推荐的不同分类。聚类器318根据用户属性与游戏特征的不同组合使用已知聚类算法对整理的数据进行分类。由推荐器320使用不同数据集组合内的识别集群(统计平均以上的样品点的分组)以推断推荐/评级。推荐器320从新用户或新加入游戏的现有用户采集有限数据,并且通过寻找新有限数据集群与存储在服务器上的集群数据之间的关联而生成评级。生成的评级与来自具有类似属性的其它用户的先前评级进行比较,并且可被推荐器320用来对新用户是否会喜欢该游戏、发现该游戏难玩等作出积极或消极推荐。
例如,参考图4,在图中示出了以钻石符号标记的年轻用户(青少年)的集群,其指示用户倾向于短于一小时的动作类游戏。接着可基于这个图对是青少年并且示出了倾向于短于一小时的游戏的新用户推荐动作类游戏。在图4A中,我们看见不同游戏类型内的不同年龄用户的反应时间的图。从图4A我们可见年轻用户的集群(儿童至青少年)对动作类和休闲类游戏具有快速反应时间(低的反应值)。从图4和图4A的数据集的两个组合来看,可推断玩休闲类游戏的15岁玩家可能喜欢玩动作类游戏(FPS等),因为其反应时间快。尤其是如果新用户可能喜欢一个动作类游戏多于另一动作类游戏,那么额外组合数据集可用来缩小范围。因此,将明白,集群数据重叠到不同空间中(其中空间是用户属性与游戏特征的组合)。重要的是,无需清楚展现关于用户属性或游戏特征(或其它度量)的特定规则。相反,在数据足够的情况下,集群将统计性地形成和重叠,从而导致根据其可得到推荐的关联的自动推断。此外,虽然图4和图4A示出了具有三个轴的图,但这仅是为了便于说明,并且实际上可由评级服务器112以大于三的轴或维度追踪集群。此外,应注意聚类仅是一种预期形式的数据挖掘;存在可有助于对玩家、游戏和其之间的交叉关联进行分类的其它形式的数据挖掘算法。
因此,如本文描述,图5示出了用于对电子游戏进行自动分类的方法500,其中在502,采集与电子游戏有关的游戏数据。在504,采集隐式用户数据。在506,执行聚合和/或聚类。在508,基于采集的数据以及其聚合和聚类对游戏进行评级,并且在510,生成推荐。接着,可选地,在512,如上文所述进行游戏的自我调节。
应了解如本文描述,预期自动用户游戏系统的其它应用。转向图6,可见隐式用户行为可用来对游戏难度进行评级。例如,对于特定游戏,我们看见其中绘制积极和消极用户反映的次数超过10级的图,其中如通过上文描述的任何方法推断,x轴与游戏级别1至10有关,y轴与用户反映的-1至+1尺度有关。从图来看,显然级别1至3、5至8和10接收增大的积极信号,但级别4和9具有消极评级。这个图可与示出了每个级别平均死亡玩家数量的图进行组合,或这两个参数可绘制在不同图上。在任一种情况下,均会出现级别4和9的高玩家死亡率与过度消极用户反映相关的关联。因此,使用(如上文描述,从多个用户自动生成的)这个信息,游戏设计者可重新定义游戏以针对游戏的将来可下载更新改进级别4和9的难度。可替换地或额外地,可对游戏进行编程以根据采集的数据和/或评级和推荐结果而重新定义游戏自身并调整游戏时长或难度-例如以使级别4和9难度变小-或任何其它属性。这可使用图3中的自我调节器322来完成。
应注意上述处理和尤其是推荐分量的结果可整合到社交网站中。例如,在游戏完成时,游戏可通知玩家特定朋友(即,相同社交网站的成员)可能同样对相同游戏感兴趣,这是基于玩家表现、行为等等的评定。特定来说,通过追踪玩家和其朋友并且匹配游戏与特定朋友而推断行为模式。
虽然已示出和描述实施方案和应用,但得益于本公开的本领域技术人员将明白在不脱离本文公开的发明概念的情况下存在比上文提出的修改多得多的修改是可能的。因此,除受限于随附权利要求书的精神外本发明是不受限的。

Claims (30)

1.一种电子游戏的自动评级系统,其包括:
采集器,其被配置来采集与所述电子游戏有关的游戏数据和在玩游戏期间采集与一个或多个用户有关的隐式用户数据;
评级处理器,其被配置来基于所采集的游戏数据和隐式用户数据对所述游戏进行评级;和
推荐器,其被配置来根据所述游戏评级的操作提供推荐,
其中所述隐式用户数据包括用于表达用户情绪的生物识别信息。
2.根据权利要求1所述的系统,其中所述评级处理器被配置来执行聚类算法,其中从所述聚类算法得出所述评级。
3.根据权利要求1所述的系统,其中所述采集器还被配置来采集显式用户数据。
4.根据权利要求1所述的系统,其中所述隐式数据包括所述用户的观察数据。
5.根据权利要求1所述的系统,其中所述游戏数据与游戏类型有关。
6.根据权利要求1所述的系统,其中所述隐式数据与地理信息有关。
7.根据权利要求1所述的系统,其中所述隐式数据与以下任何一项或多项有关:发色、面部毛发、所戴眼镜、服装颜色、所戴眼罩、所戴耳环、所戴面部首饰、自定义设置次数、使用的输入控制器的类型、耳机使用、日均游戏时间、日均观影时间和平均菜单导航速度。
8.根据权利要求5所述的系统,其中所述观察数据与温度、凝视时间和体位中的一个或多个有关。
9.一种用于对电子游戏进行自动评级的方法,其包括:
采集与所述电子游戏有关的游戏数据;
在玩游戏期间采集与一个或多个用户有关的隐式用户数据;
基于所述采集的游戏数据和隐式用户数据对所述游戏进行评级;和
根据所述评级提供对所述游戏的推荐,
其中所述隐式用户数据包括用于表达用户情绪的生物识别信息。
10.根据权利要求9所述的方法,其中所述评级包括使用聚类算法。
11.根据权利要求9所述的方法,其还包括采集显式用户数据。
12.根据权利要求9所述的方法,其中所述隐式数据包括观察数据。
13.根据权利要求9所述的方法,其中所述游戏数据与游戏类型有关。
14.根据权利要求9所述的方法,其中所述隐式数据与地理信息有关。
15.根据权利要求9所述的方法,其中所述隐式数据与以下任何一项或多项有关:发色、面部毛发、所戴眼镜、服装颜色、所戴眼罩、所戴耳环、所戴面部首饰、自定义设置次数、使用的输入控制器的类型、耳机使用、日均游戏时间、日均观影时间和平均菜单导航速度。
16.根据权利要求12所述的方法,其中所述观察数据与温度、凝视时间和体位中的一个或多个有关。
17.一种用于对电子游戏进行自动评级的系统,其包括:
用于采集与所述电子游戏有关的游戏数据的部件;
用于在玩游戏期间采集与一个或多个用户有关的隐式用户数据的部件;
用于基于所述采集的游戏数据和隐式用户数据对所述游戏进行评级的部件;和
用于根据所述评级提供对所述游戏的推荐的部件,
其中所述隐式用户数据包括用于表达用户情绪的生物识别信息。
18.根据权利要求17所述的系统,其中所述用于评级的部件使用聚类算法。
19.根据权利要求17所述的系统,其还包括用于采集显式用户数据的部件。
20.根据权利要求17所述的系统,其中所述隐式数据包括观察数据。
21.根据权利要求17所述的系统,其中所述游戏数据与游戏类型有关。
22.根据权利要求17所述的系统,其中所述隐式数据与地理信息有关。
23.根据权利要求17所述的系统,其中所述隐式数据与以下任何一项或多项有关:发色、面部毛发、所戴眼镜、服装颜色、所戴眼罩、所戴耳环、所戴面部首饰、自定义设置次数、使用的输入控制器的类型、耳机使用、日均游戏时间、日均观影时间和平均菜单导航速度。
24.根据权利要求20所述的系统,其中所述观察数据与温度、凝视时间和体位中的一个或多个有关。
25.根据权利要求1所述的系统,其还包括自调节器,所述自调节器被配置来根据采集的数据或评级或推荐结果调节所述电子游戏的属性。
26.根据权利要求9所述的方法,其还包括根据采集的数据或评级或推荐结果调节一个或多个游戏属性。
27.根据权利要求17所述的系统,其还包括用于根据采集的数据或评级或推荐结果调节一个或多个游戏属性的部件。
28.根据权利要求1所述的系统,其中所述隐式数据与玩家韧劲有关。
29.根据权利要求9所述的方法,其中所述隐式数据与玩家韧劲有关。
30.根据权利要求17所述的系统,其中所述隐式数据与玩家韧劲有关。
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