利用自然语言处理分析玩家评价，以筛选出适用于教育和研究的生态游戏

《Computers in Human Behavior Reports》：Analyzing Player Reviews with Natural Language Processing to Identify Ecogames for Education and Research

生态游戏与自然语言处理方法在Steam平台上的应用研究

　　在当前全球面临气候危机的背景下，视频游戏作为一种新兴的媒介形式，被越来越多地应用于环境教育领域。这类游戏通常被称为“生态游戏”或“ecogames”，其目的是通过互动和娱乐的方式，向玩家传达关于环境问题的信息，培养他们对环境保护的态度和行为。然而，由于视频游戏市场的快速发展和游戏数量的激增，教师和研究人员在选择和研究适合的生态游戏时面临着巨大的挑战。本研究旨在提出一种基于自然语言处理（NLP）的新方法，通过分析Steam平台上的玩家生成评论，识别和预选具有不同程度气候相关内容的生态游戏。该方法不仅有助于简化游戏选择过程，还为教育和研究提供了数据驱动的指导。

生态游戏的概念涵盖了多种类型的游戏，从模拟生态系统的策略游戏到讲述环境主题的叙事游戏，甚至包括一些非传统形式的游戏。由于生态游戏的定义较为宽泛，这使得游戏分类变得复杂。例如，一些游戏虽然在主题上涉及环境问题，但它们并不属于严格意义上的生态游戏。因此，选择和评估生态游戏时，需要考虑到游戏内容的多样性，以及其在不同游戏类别中的表现。本研究选择了45款生态游戏和45款动作/冒险游戏进行比较分析，以评估生态游戏在气候相关话题上的讨论程度，并识别出那些可能被忽视但具有潜力的游戏。

在研究过程中，首先通过Steam平台的API收集了所有游戏的玩家评论，然后对这些评论进行了数据预处理。具体而言，只保留了正向评论，并且排除了那些长度不足五词的评论。这一过程确保了分析结果的可靠性和代表性。接下来，研究团队采用了一种基于字典的方法和一种名为ClimateBERT的领域特定语言模型，对评论内容进行了分析。字典方法利用了一个由LLM扩展的气候相关术语列表，而ClimateBERT则被用来进行气候相关内容的分类。这两种方法的结合使得研究团队能够全面评估评论中涉及气候相关话题的程度，并据此区分生态游戏与动作/冒险游戏。

研究结果表明，生态游戏的评论中确实包含更多与气候相关的术语。这一发现得到了ClimateBERT分类结果的支持，后者也显示生态游戏的评论在气候相关内容上比动作/冒险游戏的评论更为常见。然而，生态游戏之间的气候相关内容水平存在显著差异，这意味着并非所有生态游戏都同等适合用于教育或研究。例如，某些游戏可能主要关注环境问题的某个方面，而另一些游戏则可能包含更广泛的环境主题。此外，研究还发现，一些原本被归类为动作/冒险游戏的游戏，其评论中也包含了大量与气候相关的讨论，这提示我们，生态游戏的分类可能需要更加细致和多元化的标准。

本研究的结果对于教育者和研究人员具有重要意义。它不仅提供了一种高效、可扩展的方法来识别潜在的生态游戏，还强调了游戏内容和玩家反馈之间的关系。通过对游戏评论的分析，教育者可以更好地了解哪些游戏可能在课堂上激发学生对环境问题的讨论，从而提高环境教育的效果。此外，研究还指出，某些游戏可能更适合特定的教育环境，例如，对于年轻学生而言，那些具有较低年龄评级的游戏可能更为合适，而那些具有较高年龄评级的游戏可能更适合大学生或成人玩家。

研究还探讨了NLP技术在游戏评论分析中的应用潜力。由于游戏评论的数量庞大，传统的手动分析方法不仅耗时，而且难以全面覆盖所有评论。NLP技术能够快速处理大量文本数据，使得研究者可以更有效地识别出具有环境主题的游戏。此外，NLP方法还可以与其他游戏指标相结合，例如游戏的受欢迎程度、平均游戏时间和年龄评级，以进一步优化游戏选择过程。这种综合方法不仅提高了分析的准确性，还增强了研究的实用性和可操作性。

本研究的结果表明，NLP技术在游戏评论分析中具有广泛的应用前景。它不仅可以帮助教育者和研究人员快速筛选出适合的生态游戏，还可以为未来的游戏设计和开发提供参考。例如，通过分析玩家对生态游戏的反馈，开发者可以更好地了解哪些主题和内容受到玩家欢迎，从而设计出更具吸引力和教育意义的游戏。此外，NLP技术还可以用于其他类型的教育游戏研究，例如涉及经济、多样性、平等和暴力主题的游戏。

尽管NLP技术在游戏评论分析中表现出色，但该方法也存在一定的局限性。首先，由于游戏评论的文本内容多样，包括游戏设计、玩家体验和游戏叙事等，这使得分类任务变得更加复杂。其次，虽然NLP方法能够处理大量文本数据，但其结果仍然需要人类专家的验证和补充。此外，游戏评论的文本可能包含一些非正式的语言和表达方式，这可能会影响分类的准确性。因此，未来的研究所需要的不仅仅是技术的改进，还需要结合人类的判断和分析，以确保结果的准确性和适用性。

综上所述，本研究提出了一种基于自然语言处理的生态游戏筛选方法，为教育者和研究人员提供了一种快速、可扩展的工具，以识别和预选具有气候相关内容的生态游戏。该方法不仅有助于提高环境教育的效果，还为游戏开发和设计提供了新的视角和思路。随着NLP技术的不断发展，未来的生态游戏研究可能会更加精准和高效，为应对全球气候危机提供更多的可能性。