Steam 實驗室歡慶一年來的實驗
社群推薦脫離實驗室，登陸 Steam
Steam 實驗室今年七月已經滿一歲了。最初是以三個實驗及勃勃野心推出這項計畫，希望能透過公開實驗和反覆測試來改善 Steam。 今天，我們透過實驗室在 Steam 上正式推出「社群推薦」，來歡慶週年。
在 Steam 實驗室這個空間，我們透過詢問、探索以及與各位的對話，來發掘創造一個全新且改善過的 Steam 的可能性。 此設計過程中最關鍵的部分，便是各位參與的時刻，而實驗室讓我們能使各位及早加入此過程。 為了評量各個實驗有用與否，我們一直都在聆聽各位的意見回饋，收集證據以了解大家如何運用我們的實驗，並進行 A/B 測試來衡量哪些設計構想相對來說較成功。
以下為各位提供過去一年我們在實驗室中學習所得的一些背景，說明實驗室如何帶領我們推出四項實驗、擱置另外兩項，並繼續設計與微調其它正在研發中的項目。 每項實驗都進一步證實了我們從參與式設計過程中獲得的價值。 因此，我們向各位表示誠摯的謝意，更期待下一年共同進行實驗的美好時光！
推出的實驗
多虧各位的協助，以下幾項實驗已從實驗室畢業，正式在 Steam 上推出，幫助使用者發掘並找到更多樣的遊戲。
社群推薦
今天脫離 Steam 實驗室、正式推出的「社群推薦」功能，會在我們的首頁直接展示您撰寫的評論，讓所有人都看得到。 如此能將社群的活力帶到商店，讓使用者隨時知曉玩家們都在玩些什麼遊戲、為何樂在其中。 這項新功能也讓我們這些平台營運者退居幕後，加強玩家彼此的互動也給予他們更多主體性，讓大家能直接互相推薦遊戲。
互動式推薦
一開始會進行「互動式推薦專員」實驗，是為了判斷機器學習能否為玩家提供有吸引力又個人化的推薦。 最終的結果，是建立了一個能自我訓練來辨識 Steam 上數百萬玩家遊玩模式的系統。
在實驗過程中，我們發現玩家希望能排除自己遊玩歷史紀錄中自認是異數或錯誤的資訊，因此我們添加了這個功能。 我們也根據其它的意見回饋而納入避免玩過的遊戲影響推薦結果的功能，並讓各位能忽略對於自己在其它平台已擁有遊戲的推薦。 此外也添加了能儲存您的偏好並直接在 Steam 商店檢視您推薦的遊戲的功能。
下一款遊戲的建議
在實驗室的實驗中建立了對機器學習的信心後，我們決定製作「下一款遊戲」，此功能運用與互動推薦專員相同的技術，向您推薦自己已經擁有卻還沒玩過的遊戲。 在實驗室中與玩家測試過此版本的推薦專員後，我們已將這項功能移至目前直接位於 Steam 收藏庫中的新家。 在此，使用者可以在自己的收藏中新增一個「下一款遊戲」展示架，用來在自己的收藏庫中檢視 Steam 推薦的遊戲。 這些推薦是系統在與數百萬其他玩家相比之後，根據您的遊戲歷史紀錄得出的。
威力強大的搜尋工具
我們經常收到針對升級 Steam 搜尋（也非常需要）的建議，而 Steam 實驗室已成為不須修改商店便能嘗試這些建議的完美場所。 我們也已新增玩家要求增加的幾項新工具，例如以價格篩選搜尋結果、只檢視特價商品，以及排除玩家已經擁有、在願望清單中或忽略的產品等功能。
在進行實驗期間，我們嘗試讓您一邊捲動頁面、一邊載入推薦結果的格式，以此功能取代一般的分頁機制，但我們發現許多玩家偏好之前的方式，因此我們將此機制變成一個選項。 我們也發現玩家想要能夠排除與標籤關聯的搜尋結果，因此我們製作也測試了不同的搜尋方式以達到此目的。 現在使用「搜尋」，便可將強大又特定的搜尋加入書籤，比方說您可以直接存取
社群最高評價並支援最多能與四位好友遠端同樂的非暴力橫向卷軸平台遊戲這個書籤。
擱置的實驗
Steam 實驗室是快速嘗試新點子的絕佳場所，讓我們能了解玩家的偏好和使用方式。 不可避免的是，並非每項我們選擇進行的實驗都能讓您產生共鳴，而今天我們將擱置其中幾項實驗，以騰出空間進行新的實驗。
自動展示
自動展示是一項野心勃勃的專案，目標是以全自動的形式，製作關於遊戲的娛樂性節目。 為了能在最短的時間內傳遞最多的資訊，我們採用了 2 到 30 分鐘不等的長度，並試驗了各種功能，如字型和動畫設計特效、旁白配音、主題導向的自動鑑賞，和同步串流。
使用者的反應很快就顯示出，較長的格式成效不彰，瀏覽者通常在展示開始的前幾分鐘就離開了。 我們也發現，當我們想在 Steam 大獎等活動中展示特別選定的一系列遊戲時，我們終究會選擇手動製作，而非自動產生，以達到我們的溝通目的。
我們仍然樂觀地認為，自動展示終有一天能成為吸引人來了解遊戲的方式，但目前時候還未到。 因此我們將暫時對自動展示說再見，而在未來的一段時間內，影片剪輯的工作也安全無虞。
深海探索
這項實驗提供以最喜愛的遊戲為切入點，來探索相似作品的方式，來瀏覽 Steam 商店。 雖然可以找出《Battle Brothers》和《Strikey Sisters》之間的分隔有幾度，或者是發掘鮮為人知但受人喜愛，又與喜歡的熱門遊戲相似的好作品這些部分相當有趣，但我們發現根據相似度進行瀏覽，終究難以讓人買單。
也許深海探索實驗帶給我們最大的收獲，是其「相似標籤」配對演算法背後的想法。 這讓我們得以將上百個 Steam 標籤整理成數個有意義的分類，並幫助我們判斷它們在一些有趣層面上的相似度，如類型和機制。
分類標籤這項作業讓我們釐清了標籤、功能，和其它 Steam 遊戲相關中繼資料之間的關係，從而促成了我們的查詢擴充功能實驗和標籤精靈。這是一項我們建立來幫助開發者將他們的遊戲與各式各樣標籤產生關聯的工具，以提升被發掘的可能。 這也激發了我們的靈感，製作出一個內部工具，用來識別和整理與大型活動相關的遊戲，更產生了另一項我們很期待於實驗室中測試的新導覽系統的想法。
進行中的實驗
與此同時，來看看 Steam 實驗室中正在進行的幾項前景良好的實驗吧。 當中每一項實驗都持續取得進展，並預計於接下來的幾個月從實驗室畢業，正式登陸 Steam。
新聞和活動中心
Steam 新聞中心實驗讓玩家可以探索他們個人化的動態消息，內容包括他們遊玩、關注，或加入願望清單的遊戲的新聞、活動、實況直播，和更新。 使用者可以自訂這些消息，選擇納入或排除特定類型的活動或新聞來源。 最重要的是，該實驗備有提醒系統，能幫助玩家了解未來動向，隨時掌握遊戲內活動、實況直播，和其它已排程的活動。
查詢擴充功能
我們在 Steam 搜尋實驗中，進行了一些重要但鮮為人知的幕後工程，其中我們改良了定義標籤與相關中繼資料之間關係的自訂同義詞庫，以提供更準確、一致的結果。 我們也利用了 Steam 實驗室來幫助評估我們的同義詞庫是否有達到預期的成效。 您可以透過實驗室加入實驗，這將更新搜尋功能的邏輯，來根據標籤導出搜尋結果。
在宣告實驗完成之前，我們的目標是在 Steam 各處瀏覽時能多加運用這項邏輯，舉例來說，若同時搜尋「即時」和「策略」，所產生的結果將永遠與搜尋「即時戰略」相同。 我們商店許多瀏覽量都顯示受益於這項工程。
小型預告片
小型預告片能在短短的幾秒鐘內，提供遊戲的影片短集。 使用者在捲動瀏覽內容時，只會用到極短的時間來判斷內容有不有趣，小型預告片的目標便是讓瀏覽者在最短的時間內，對一款遊戲產生足夠的認識。 在 Steam 實驗室中，我們針對如何利用合作夥伴提供的標準遊戲預告片，來自動產生小型預告片這方面，試驗了各種不同的格式、長度和策略。 我們也探索了各式各樣自動匯總和集結此類短片的方法，而我們必須承認，當中有些連我們都看得暈頭轉向。
今天，將滑鼠懸停在首頁、特賣活動和互動式推薦專員中的項目時，都可以看到小型預告片在 Steam 商店中的身影。 我們仍在多方嘗試最佳的格式、時間長度，和呈現方式，並希望能將它們放入 Steam 各處更多地方。
未來展望
一直以來，我們發現我們的工程需要根據各位的意見不斷改良才能精益求精。 Steam 實驗室開創了一份機會，能讓大家分享更多初步想法、獲取早期意見回饋、借助如各位一般成千上萬的人的手促使 Steam 進步。
新聞中心更新
下一次的更新中，我們將新增一項功能，讓使用者關注的 Steam 鑑賞家的新聞，或是最喜愛的新聞報刊的貼文，能出現在 Steam 新聞的個人化檢視中。
瀏覽的新方法
目前為止，我們在推薦和搜尋方面注入了相當多的精力。 瀏覽當然也是人們在 Steam 上探索內容另一種很關鍵的方式，我們也很興奮要探究這一範疇。 新的切入點、更吸引人的瀏覽方式，以及更多瀏覽時可使用的篩選工具，都是 Steam 實驗室未來展望中的一部分。
您的點子
我們當然會持續關注 Steam 實驗室討論區，也希望各位繼續分享自己的點子，告訴我們希望您看到什麼樣可能可行的實驗。
https://steamcommunity.com/games/593110/announcements/detail/2496632202949531094?l=tchinese

搜尋跟整理我覺得最痛苦....不知不覺遊戲就變多

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