[3S6-GS-2] Machine learning:

[3S6-GS-2-05] Comparative analysis of player preferences in open-world game based on topic modeling and large language model

〇Sirui Sun¹, Tianxiang Yang², Tengfei Shao¹, Masayuki Goto¹ (1. Waseda University, 2. Keio University)

Keywords:Multilingual game review, Topic model, Sentiment analysis, Large language model

ゲーム業界が成長を続ける中，特にオープンワールドゲームへの注目度が高まっている．しかし，異なる言語や文化的な背景を持つプレイヤーはゲームの内容に対して全く異なる意見を持つ可能性があるため，複数の国でゲームを展開することは容易ではない．これまでの研究の多くは英語レビューのみを対象としており，多言語レビューに着目した分析が少ない．本研究では，多言語のゲームレビューを分析するアプローチを提案する．具体的に，意味的一貫性を確保するため，英語以外のレビューを英訳する．次に，Latent Dirichlet Allocationを用いてトピックを抽出し，プレイヤーがゲームに対する関心内容を把握する．最後，大規模言語モデルを用いて抽出したトピックに対するプレイヤーの感情分析を行うことで，異なるゲーム内の要素に対するプレイヤーの満足度を明らかにする．さらに，提案手法の有効性を検証するため，ゲームプラットフォームにより，英中日三国語オープンワールドゲームのレビューを収集し，分析を行う．その結果，各国のプレイヤーの嗜好や満足度を把握できるため，国別の運営戦略立案に有用な示唆を得られることが期待される．