Aunque sea un problema muy propio de nuestros tiempos actuales, no son pocos los usuarios de Steam que no tienen suficiente; dada la ingente cantidad de títulos que tiene la plataforma en su haber muchísimas joyas ocultas están esperando a que las descubramos para así adquirirlas. Pero encontrarlas no es fácil.

Dado que el buscador de Steam nunca ha sido especialmente famoso por su sencilla utilización, la plataforma ha creado un recomendador de juegos basado en el aprendizaje automático especialmente enfocado en que puedas encontrar estos títulos enterrados entre otros tantos de la plataforma.

Steam y su recomendador basado en el aprendizaje automático

Según explica Steam en su anuncio, este buscador se basa en patrones individuales según el jugador. Una vez entramos al recomendador, la misma Steam te lo explica en un mensaje bien grande: “para este experimento, observamos tu historial de juego y generamos una lista de títulos personalizados para ti”. Es de agradecer, dado el nerviosismo que existe actualmente con la privacidad online.

En el recomendador podemos ajustar diversos parámetros, como juegos de un solo género, más populares o de “nicho”, más antiguos, más nuevos, etcétera. Todos estos juegos, supuestamente según el recomendador, están especialmente recomendados según tus gustos.

En el anuncio de Steam, la plataforma explica que su recomendador tiene detrás un “modelo de red neural que está entrenado para recomendar juegos basándose en el historial de juego del usuario, junto con otros datos destacados”. 

El entrenamiento de este modelo se ha llevado a cabo “con datos de millones de usuarios de Steam y muchos miles de millones de sesiones de juego, lo cual nos da resultados sólidos, que capturan las singularidades de los distintos patrones de juego, y también cubre nuestro catálogo”. Los parámetros incluidos en este modelo de red neural nos permite limitar los resultados, por ejemplo, a juegos lanzados dentro de un marco temporal específico “que podemos ajustar para favorecer juegos con un nivel subyacente de popularidad más alto o más bajo”.

Estos parámetros son los que se reflejan en el buscador. Existe una diferencia en este modelo respecto a otros según Steam; el modelo de red neural no se ve beneficiado con información proveniente de los juegos de Steam, sino que “aprende de los juegos por sí mismo durante el proceso de entrenamiento. De hecho, la única información sobre el juego que se incorpora de forma explícita al proceso es la fecha de lanzamiento, lo cual permite hacer la selección del marco temporal en el selector de fecha de lanzamiento”.

Steam de hecho pone especial hincapié en que no se usan en este modelo ni información de etiquetas ni puntuaciones en reseñas. Usualmente las reseñas se usan para desacreditar los actos de un desarrollador más que para evaluar el título en sí, por lo que no sería una información útil especialmente para el modelo.

Una parte importante de este recomendador, asegura Steam, es encontrar lo que considera “joyas ocultas”. Steam considera que “esta herramienta será útil para los que están en ambos extremos de ese espectro. Hemos visto que, especialmente para quienes juegan a muchos juegos, buscar en el fondo del «nicho» de una gama de juegos puede ser una forma muy eficaz de encontrar joyas ocultas”.

Eso sí, este recomendador no está exento de algunos fallos. Por ejemplo, no puedes eliminar elementos de la lista de recomendaciones, incluso si los has agregado ya a tu lista de deseos o simplemente lo has visto en la tienda y lo has ignorado. Esto implica que a menos que seamos compradores compulsivos de juegos y exclusivamente para Steam, podríamos recibir peores resultados de cara al futuro.

Pongamos un ejemplo. Si he comprado varios juegos fuera de Steam y no sigo estas condiciones, es posible que la lista de “Populares” sea cada vez menos útil. Al menos en nuestro caso nos han aparecido varios títulos que o ya tenemos en nuestra biblioteca o ya tenemos en otras tiendas, por lo que el encontrar nuevos juegos podría ser más complicado.

Valve, de hecho, lo explica. Si un juego no se está jugando al ser especialmente nuevo, puede que este recomendador no lo muestre (aunque asegure que recoge juegos con unos “días de datos”).

El recomendador de Steam es parte de una nueva iniciativa de Steam llamada Steam Labs, en la que Valve podrá probar funciones experimentales junto a sus usuarios. Otras novedades que llegan con Steam Labs son Micro Trailers, que presenta un catálogo de tráilers de tan solo 6 segundos o The Automated Show, que muestra una recopilación de media hora de vídeo conformado por los nuevos tráilers de juegos de Steam.

Esta herramienta no es sino un nuevo intento de Valve por contentar a los desarrolladores, que han visto como algunos de sus juegos (especialmente indies) no tienen el reconocimiento ni la visibilidad que creen merecer. Además, en las ofertas de verano de Steam se dieron algunas confusiones, que provocaron que algunos usuarios retiraran algunos títulos de sus listas de deseos.

Estos desarrolladores tuvieron la percepción de que Steam favorecía en sus ofertas los grandes juegos de la plataforma y sus respectivas ofertas frente a títulos más pequeños. Aún es pronto para no deducir que los usuarios acabarán encontrando fallos en el buscador, pero es una buena iniciativa para aquellos que quieren buscar un juego ue quizás no encuentren a simple vista en la tienda. Hay muchas joyas ocultas por ahí.