Эссе о разработке игр, мышлении и книгах

Предпочтения игроков в стратегии

Смотрим на данные опроса и пытаемся найти что-нибудь полезное.

Смотрим на данные опроса и пытаемся найти что-нибудь полезное.

Недавно я делал опрос о предпочтениях игроков в стратегии.

В предыдущем посте мы очищали данные, в этом попробуем чего-нибудь в них найти.

В посте вы найдёте «интерактивный исследовательский стенд» с кучей графиков, на которых можно смотреть разницу между двух выборок на ваш выбор. Выборок много — на любой вкус и цвет, поэтому щелкать можно долго — делитесь в Telegram и Discord найденными закономерностями.

Но будьте аккуратны с выводами. Данных мало, а в некоторых случаях совсем мало. Например, разница между размерами выборок мужчин и женщин примерно десятикратная => интерпретировать отличия между ними следует очень осторожно.

В целом, не воспринимайте этот пост как полноценное исследование. Уверен, многие аналитики мне бы руки за такое оторвали. Пришили и снова оторвали. Пользуйтесь постом как интерфейсом к данным, а выводы делайте свои.

Далее

Чистим результаты опроса игроков в стратегии

Опрос был нацелен на любителей стратегических игр, удалось попасть достаточно точно.

Опрос был нацелен на любителей стратегических игр, удалось попасть достаточно точно.

Недавно просил вас пройти опрос о стратегических играх.

Спасибо всем, кто уделил этому время. Пора делиться результатами.

Было заполнено 363 анкеты. После нормализации и очистки данных осталось 304.

Будет два поста:

  • Этот — о методике сбора и обработки данных, их очистке. Будут пошарены очищенные данные.
  • Следующий — об анализе результатов.

Далее

Блог переехал на новый движок

Документальная журналистика: процесс перевозки контента на новый движок (c) ChatGPT

Документальная журналистика: процесс перевозки контента на новый движок (c) ChatGPT

Зима не успела закончиться, а я уже выполнил один из планов на год :-D

Причём не только перевёл блог на новый движок, но и сам этот движок написал и заопенсорсил: https://github.com/Tiendil/brigid

Что будет интересным для вас.

На индексной странице появился крутой фильтр постов по тегам. Вдохновлённый feeds.fun. Попробуйте поиграть с ним. Пока он доступен только для больших экранов — на мобилках не увидите — поправлю в будущем.

Посты должны стать читаемее, сайт — удобнее, красивее, быстрее.

Никаких cookies и корпоративных трекеров. Как трекер пока использую облачный plausible.io позже подниму свой инстанс.

Мультиязычность. Большинство новых постов будут доступны на русском и английском. Постепенно буду переводить интересные старые посты.

Исходники постов также открыты и лежат в отдельном репозитории: https://github.com/Tiendil/tiendil-org-content

Далее

Open source сервисы аутентификации

Потребовалось сделать регистрацию/логин пользователей для пет-проекта. А я это жуть как не люблю, прямо до скрежета в зубах. Поэтому решил поискать что-нибудь совсем готовое, чтобы минимум кода писать и можно было однотипно использовать в будущих проектах.

В итоге нашёл несколько интересных сервисов. Забавно, при узкой предметной области они заметно отличаются друг от друга.

Далее будет моё предвзятое и не особо компетентное мнение. Сугубо для закрепления в истории результатов раскопок.

Есть три проекта, которые вызвали мой интерес:

Фич у каждого сервиса много, даже не буду пытаться перечислять. Учтите, у каждого из них уникальные их наборы. Надо проверять, что выбранный сервис умеет всё что надо и как надо.

Далее

Монополизация машинного обучения

Появление монополий почти всегда идёт во вред, но до всеобъемлющей цифровизации у людей оставались варианты защиты от шантажа отбором товаров или услуг.

С переводом жизни в цифру, средств защиты остаётся всё меньше, отказ от цифровых услуг откатывает уровень жизни на неприемлемые для большинства позиции.

До расцвета машинного обучения проблема IT монополий с трудом, но решалась созданием альтернативного ПО. Его авторами могли выступать как небольшие предприятия, так и сообщества энтузиастов, ратующие за свободное и открытое ПО.

Сначала альтернативный софт можно было создавать в одиночку. Затем группами всё большего размера.

Стоимость разработки росла, но альтернативы продолжали появляться, поскольку основная стоимость производства ПО определялась оплатой труда разработчиков. Люди всегда могут затянуть пояса ради идеи или будущего дохода.

Machine Learning, в его текущем виде, меняет расклад.

Далее