Napovedovanje vrednosti sredstev kartičnih iger zbirateljskih kartic
Kartične igre zbirateljskih kartic, pogosto skrajšane kot KIGK, združujejo privlačno mešanico strategije in fantazije. Širom sveta so izjemno priljubljene in ponujajo domišljijsko pobegnjenje, hkrati pa zahtevajo zapletene strategije za uspeh. Ena takšna igra, ki je v svetu KIGK pritegnila veliko pozornosti, je Legends of Elysium ali krajše LoE. Nedavno pa so vznikajoče cene kartic v teh igrah postale tema razprave, ne le med gorečimi igralci, temveč tudi med potencialnimi vlagatelji. V tem blogu bomo raziščili analizo odločitvenega drevesa – metodo, ki bi lahko potencialno napovedala te povečane cene.
Kartične igre zbirateljskih kartic so osvojile srca mnogih, od občasnih navdušencev do zagrizenih igralcev in celo ljubiteljev fantazijske literature, predvsem zaradi njihovih naprednih mehanik, bogate podrobne zgodovine in privlačne vizualne podobe. Zbirateljska narava teh iger, kjer redkost in povpraševanje po določenih karticah določata cene, ni le spodbudila več igralcev k sodelovanju, temveč tudi spremenila to v investicijsko priložnost. Vendar je doslej napovedovanje povečanja cen predstavljalo težavno nalogo. Mi pa bomo raziskali koncept analize odločitvenega drevesa in kako lahko ta postane naše tajno orožje pri napovedovanju teh negotovih povečanj cen.
Študija z naslovom “Napovedovanje strmoglavljenja cen s pomočjo analize odločitvenega drevesa” je bila objavljena v Mednarodni reviji za digitalno družbo leta 2023 in ponuja podrobna dejstva in številke o trgu kartičnih iger zbirateljskih kartic. Študija se osredotoča predvsem na napovedovanje povečanja cen s pomočjo modelov odločitvenega drevesa. Avtorji te študije ponujajo rešitev za izziv ravnanja z neuravnoteženimi podatki, ki lahko bistveno vplivajo na napovedi cen na trgu KIGK.
Študija se je začela z začetnim eksperimentom, ki je poudaril pomembnost ravnanja z neuravnoteženimi podatki pri napovedovanju cen na trgu KIGK. Brez pravilnega ravnanja s temi podatki so bili ustvarjeni modeli odločitvenega drevesa pretežno napačni. To je pripeljalo do osredotočenosti na glavni poudarek raziskave, in sicer, kako se spoprijeti z neuravnoteženimi podatki.
Raziskovalci so zbrali podatke za 43.535 kartičnih iger zbirateljskih kartic, z višinami cen na voljo do 18. junija 2022. Izključili so kartice, ki so bile posebne za igre, da ne bi vplivale na rezultate. Kartice so označili kot “hitro rastoče”, če so imele povečanje cene vsaj 1,5-krat višjo od najnižje cene. Vendar pa so to omejili na cenovni razpon med 1 in 150 USD, da bi omejili vpliv previsoko cenjenih kartic. Predlagali so tri predstavniške metode za ravnanje z neuravnoteženimi podatki, ki vključujejo tehniko sintetičnega manjšinskega vzorčenja (SMOTE) za prekomerno vzorčenje, naključno vzorčenje manjšega obsega in pristop, ki upošteva stroške.
Zanimivo je, da so vse tri tehnike izboljšale povabilo in pravilno napovedovale cene glede na neuravnotežene podatke. Ugotovitve so pokazale, da sta tako vzorčenje manjšega obsega kot pristop, ki upošteva stroške, omogočila bolj natančno napoved, zaradi česar so avtorji priporočili te metode za prihodnje raziskave in napovedovanje cen na tem trgu. Poleg tega so predlagali drugačen pristop za vsak cenovni razpon in imeli posebne modele za različne cenovne razrede za bolj natančno napoved.
Legends of Elysium, v primerjavi s tem pristopom, ponuja drugačen pogled na trg KIGK. Medtem ko LoE poudarja privlačen fantazijski svet in strategično igranje, da privabi igralce, ta študija poudarja pomembnost analize podatkov in modelov napovedovanja za razumevanje in napovedovanje prihodnjih trendov na trgu. Vsak pogled ima svoj pomen na edinstven način. Zanimiva fantastična pripoved in strateški elementi v LoE prispevajo k priljubljenosti in povpraševanju po igri, kar lahko vpliva tudi na cene na trgu. Hkrati analiza podatkov in modeli napovedovanja cen, kot je analiza odločitvenega drevesa, ponujajo vpoglede za razumevanje in predvidevanje premikov cen na trgu.
Zaključek študije prinaša vpoglede v trg KIGK, še posebej glede napovedovanja povečanja cen. Metode, predlagane za ravnanje z neuravnoteženimi podatki, lahko pomembno koristijo vsem udeležencem na trgu KIGK, vključno z igralci, zbiralci in prodajalci. Poleg tega je zaradi primerjave s LoE poudarjen medsebojni vpliv mehanik igre in trendov na trgu, s čimer je poudarjena pomembnost obojega v celovitem ekosistemu KIGK.