导读：机器学习和大数据已经成为当下互联网科技领域的热门词汇受到关注。在游戏开发方面，机器学习和大数据也正在起到越来越重要的作用。但与电子商务领域相比，游戏领域对其数据中心成千上万的大数据尚未加以充分利用。

　　游戏观察9月10日消息，机器学习和大数据已经成为当下互联网科技领域的热门词汇受到关注。在游戏开发方面，机器学习和大数据也正在起到越来越重要的作用。但与电子商务领域相比，游戏领域对其数据中心成千上万的大数据尚未加以充分利用。

　　游戏行业是当前涵盖数据最为密集的领域之一，然而，在游戏开发商提供的海量大数据中，仍有着大量未被开发的宝藏。

　　与电子商务领域相比，游戏领域对其数据中心成千上万的大数据尚未加以充分利用。

　　游戏开发人员原本可以利用这些数据，更高效地提高游戏玩家的整体体验，消除不文明行为带来的负面效应;促进游戏应用程序的健康运行;维持游戏平衡;减少玩家流失。蓝图很美好，但事实却恰恰相反。那么，为什么这些数据未能加以利用，我们又该如何开发这些数据的价值呢?

　　以下将介绍充分开发游戏大数据价值的4种方法：

　　提高游戏玩家文明程度

　　在多人在线游戏中，玩家之间的合作至关重要。为了更好的合作，玩家之间需要线上即时沟通。而只要进行线上交互，就不可避免地存在粗言秽语的不文明现象。

　　需要指出的是，在游戏交互中，绝大多数的游戏玩家都拥有基本的玩家精神，即文明有礼。

　　实际上，根据美国游戏开发商 Riot Games 的数据，其旗下作品《英雄联盟》的线上交互圈中，只有 1% 的游戏玩家“缺乏玩家精神”。不过，正如在现实生活中，一颗老鼠屎可能毁掉整锅粥，这 1% 的概率足以破坏整个游戏环境。

　　游戏开发商非常清楚，部分游戏玩家的粗暴破坏、污言秽语、恃强凌弱等行为将明显降低其他玩家的游戏体验，并影响公司的游戏营收。很多游戏玩家会因无法忍受这样恶劣的游戏环境，转而选择竞争对手的游戏作品。

　　数以亿计的玩家积累了成千上万、即时更新的聊天记录。在这一动态的聊天环境中，充斥着日新月异的俚语、层出不穷的缩写。要想留住玩家，就必须在极其短暂的时间内，从这些庞杂的聊天记录中找出并处理好那些有违玩家精神的发言，这一任务的难度可想而知。

　　为了更高效地保障玩家的良好互动，Riot Games 等公司已经开始利用机器学习和其它先进技术来解析海量的聊天信息，理解游戏玩家提及的俚语和首字母缩写的特定语义，自动修改出现的不文明语言，并确保其仍能正常衔接前言后语。

　　不过，机器学习领域仍处于起步阶段。在游戏乃至社交媒体等其它领域，不文明现象仍是其线上世界的一大困扰。

　　促进游戏应用程序的健康运行

　　现代游戏的基石在于参与