在Steam上你有沒有過“玩了很久但還是給了差評”的遊戲？

在Steam等遊戲平臺上，用戶評論常被視爲衡量玩家滿意度和遊戲質量的指標。此前已有研究報告指出，這類評論的評價與遊戲時間、評論長度之間存在複雜的關聯。而本次研究揭示，Steam遊玩超200小時負面評論不降反升。

一個印度研究團隊關注到，儘管玩家遊玩了很長時間，其評論中卻包含負面情緒。他們將這種現象定義爲“playtime-sentiment paradox（遊戲時間與情緒悖論）”，並展開調查，以探究遊戲時間長短如何影響評論情緒。

來自印度比哈爾邦國立理工學院的Chetan Mudlapur和Om Prakash Singh兩位學者，在學術期刊《國際人機交互期刊》上發表了論文《又愛又批：用戶遊戲評論中的玩家情緒悖論分析》（Critical yet Committed: Analyzing Player Sentiment Paradox in User Generated Game Reviews）。該論文已於8月4日在線公開。

評論中呈現的悖論

調查中，研究團隊利用Steam提供的API收集了英文評論。爲了能夠比較玩家參與方式不同的各類遊戲，他們選定了12種遊戲類型，並從中各挑選5款擁有1萬條以上英文評論的遊戲，共計60款作品。在獲取的共計561843條評論中，剔除數據缺失和極端異常值後，最終有559290條評論被納入分析。

在評論情緒分析方面，團隊在比較多種模型後，採用了針對社交媒體帖子情緒分析調優的“RoBERTa”模型。該模型將評論文本分類爲正面、負面或中性。同時，評論按投稿時的遊戲時間被分爲五組：0～2小時、2～10小時、10～50小時、50～200小時、200小時以上。

其中，遊玩超過200小時且被判定爲負面評論的，即被定義爲前述“遊戲時間與情緒悖論”案例。研究調查了各組的負面評論比例，以及各遊戲、各類型的悖論發生率。

負面評論率的變化

調查結果顯示，整體評論情緒分佈爲：正面58.12%、負面21.22%、中性20.66%。按遊戲時間分組來看，0～2小時組的負面評論比例高達45.6%，而2～10小時、10～50小時、50～200小時這三組的負面比例均降至18%左右。

然而，200小時以上組的負面評論比例再度上升至28.2%。此外，研究使用了情緒得分進行迴歸分析，該得分以情緒判定的置信度爲基礎，正面爲正值、負面爲負值。結果顯示，隨着遊戲時間增加，情緒得分呈上升趨勢，在約50.2小時達到峯值，隨後下降，呈現倒U形曲線。也就是說，不僅在遊戲初期投稿的玩家羣體中，在長時間遊玩的羣體中，評論也更易帶有負面情緒。

值得注意的是，符合該悖論的評論共計29308條，佔整體的5.24%，其投稿時的平均遊戲時間爲976.2小時。即使將基準提高至500小時以上，仍有佔整體2.70%的評論符合條件，因此研究團隊認爲，這一悖論並非由200小時這一特定閾值所導致。

此外，研究從多個角度對悖論進行了分析。在Steam上購買遊戲的玩家，相比免費獲取遊戲的玩家，悖論的發生率和遊戲時間都更高。雖然未直接證實，但研究推測，金錢和時間的投入可能加劇悖論，這與所謂的“沉沒成本效應”相吻合。

進一步分析發現，在被判定爲負面的評論中，有41.64%的評論在Steam上卻被用戶標記爲“推薦”。研究團隊指出，這種情緒與評價的不一致，可能與“認知失調”狀態有關。另一方面，這也可能反映出玩家對作品的某些方面不滿，但同時仍認可整體品質的細緻判斷。

此外，在本次選取的60款遊戲中，悖論的發生率因類型和作品形態而異。例如，在持續運營型服務和策略類遊戲中發生率較高，而在類魂遊戲、JRPG和獨立遊戲中則較低。研究認爲，依賴持續服務的遊戲可能在長期運營中，因平衡性調整、匹配機制、社區等問題，引發玩家的持續不滿。

資深玩家反饋的價值

基於調查結果，研究團隊強調了符合悖論的評論的重要性。他們認爲，遊戲時間較長的負面評論不應簡單視爲抱怨或退坑表態，而應視作基於長期體驗的詳細反饋。因此，他們建議，在解讀評論時，不僅要看正面或負面的評價，還應結合遊戲時間等因素進行綜合判斷。

需要注意的是，本次研究是對特定時間點收集的Steam英文評論進行的橫截面分析，並未追蹤玩家情緒隨時間的變化。研究展望中，團隊表示未來可以通過追蹤同一玩家隨時間的變化，探究玩家在何時、以何種方式產生失望情緒。此外，他們也考慮通過心理實驗等方式，進一步驗證沉沒成本和認知失調等心理因素。

順帶一提，此前已有其他研究團隊研究調查了Steam上被標記爲“不推薦”的評論與遊戲時間的關係。而本次研究則並非基於“推薦”與否，而是通過情緒分析提取被判定爲負面的評論，從而揭示了不僅在初期遊玩羣體中，在200小時以上的長時間遊玩羣體中，負面評論比例同樣會上升這一現象。

此外，在被判定爲負面的評論中，約有40%在Steam上實際被標記爲“推薦”——這一結果也表明，僅憑好評率無法完全捕捉用戶的真實反應。若能將投稿時的遊戲時間等數據納入考量，並聚焦於基於長時間遊玩的意見，或許能更有效地將反饋運用於遊戲開發之中。

那麼，你在Steam上有沒有這種“玩了很久但還是給了差評”的遊戲？