随着游戏产业的蓬勃发展,游戏评价体系对于玩家选择游戏、开发者改进游戏以及行业健康发展都具有重要意义，Steam作为全球最大的数字游戏发行平台之一，其用户评价数据蕴含着丰富的信息，本文通过对相关Steam评价文献的梳理，分析了当前利用Steam评价进行游戏研究的现状、方法及存在的问题，探讨了如何更有效地挖掘和利用Steam评价数据来完善游戏评价体系，为游戏产业的进一步发展提供参考。
游戏已经成为人们生活中不可或缺的娱乐方式,全球游戏市场规模持续增长，在众多游戏平台中，Steam凭借其丰富的游戏库、便捷的购买方式和活跃的社区环境，吸引了大量玩家，玩家在Steam上对游戏的评价不仅反映了他们对游戏的个人感受，也对其他潜在玩家的购买决策产生影响，对Steam评价文献的研究有助于深入了解游戏评价的特点和规律，构建科学合理的游戏评价体系。
Steam评价文献研究现状
（一）评价数据的收集 许多研究致力于从Steam平台获取评价数据，通过Steam API等工具，可以批量收集游戏的评价文本、评分、评价时间等信息，这些数据为后续的分析提供了基础，有研究收集了数千款游戏的评价数据，涵盖了不同类型、不同发行时间的游戏，以便全面了解玩家评价的分布情况。 分析
- 情感倾向分析 大量文献运用文本挖掘技术对Steam评价的情感倾向进行分析，研究发现，玩家评价中包含积极情感（如喜欢、推荐）和消极情感（如差评、吐槽）的比例因游戏而异，一些热门游戏可能同时存在大量好评和差评，反映出不同玩家群体对游戏的不同看法，一款具有创新性玩法但画面存在瑕疵的游戏，可能会收到一些玩家对玩法的高度赞扬，同时也有玩家因画面问题给出差评。
- 评价维度研究 学者们还关注Steam评价所涉及的具体维度，常见的评价维度包括游戏玩法、画面质量、音效、剧情、平衡性等，通过对评价文本的编码和分类，分析不同维度在玩家评价中的重要性，对于一款角色扮演游戏，玩家可能更关注剧情的丰富度和角色发展系统，而对于一款竞技游戏，平衡性和玩法的公平性可能是评价的重点。
（三）评价与游戏属性关系研究 不少文献探讨了Steam评价与游戏的各种属性之间的关系，研究发现，游戏的类型、价格、发行时间等因素会影响玩家评价，独立游戏可能因其独特的创意和较低的成本受到部分玩家喜爱，但也可能因制作规模较小在画面等方面存在不足而收到差评；新发行的游戏可能由于存在一些初期的问题而评价较低，随着后续更新评价可能会有所改善。
研究方法
（一）文本挖掘技术 利用自然语言处理技术，如词法分析、句法分析、情感分析算法等，对Steam评价文本进行处理，这些技术可以提取文本中的关键词、短语，判断文本的情感倾向，从而深入理解玩家评价的内涵，通过情感分析算法可以将评价文本分为积极、消极和中性三类，并计算各类评价的比例。
（二）统计分析方法 运用统计学方法对收集到的评价数据进行描述性统计、相关性分析等，描述性统计可以展示评价的均值、中位数、标准差等指标，直观反映评价的总体情况；相关性分析则可以探究评价与游戏属性之间的关联程度，通过相关性分析发现游戏的评分与玩家的游玩时长之间存在一定的正相关关系，即评分较高的游戏玩家平均游玩时长也较长。
（三）机器学习算法 一些研究引入机器学习算法，如分类算法、聚类算法等，对Steam评价数据进行更深入的挖掘，分类算法可以根据评价文本预测游戏的类型、质量等级等；聚类算法可以将相似的评价文本聚为一类，发现不同玩家群体的评价特点，使用支持向量机分类算法可以对游戏评价进行分类，判断一款游戏属于“高口碑”“中等口碑”还是“低口碑”类别。
存在问题
（一）评价数据的主观性 玩家评价往往带有较强的主观性，受到个人喜好、游戏体验时机等多种因素影响，一位玩家在心情不好时玩游戏可能会给出较低评价，而实际上游戏本身可能并不存在严重问题，这使得单纯依据评价数据判断游戏质量存在一定偏差。
（二）评价文本的噪声 Steam评价文本中存在大量噪声信息，如无意义的字符、与游戏评价无关的内容等，这些噪声会干扰文本挖掘和分析的准确性，需要进行有效的预处理，但目前在处理噪声方面仍存在一定困难。
（三）评价体系的单一性 现有的研究大多仅关注Steam评价本身，缺乏与其他评价渠道（如专业评测机构评价、游戏论坛讨论等）的综合对比和融合，单一依赖Steam评价可能无法全面准确地评估游戏的质量和价值。
完善游戏评价体系的建议
（一）结合多源数据 将Steam评价数据与专业评测机构的评价、游戏论坛的讨论、开发者反馈等多源数据相结合，不同来源的数据具有不同的特点和优势，综合分析可以更全面地了解游戏的优缺点，专业评测机构的评价通常较为客观、全面，能够提供游戏的技术分析和综合评价；游戏论坛的讨论则反映了玩家在游戏过程中的实际体验和遇到的问题，通过融合这些数据，可以构建更完善的游戏评价体系。
（二）建立动态评价模型 考虑到游戏在发行后可能会通过更新不断改进，应建立动态评价模型，定期收集游戏的评价数据，分析评价随时间的变化趋势，以及更新内容对评价的影响，如果一款游戏在更新了某个重要功能后，好评率显著提高，说明该功能得到了玩家认可；反之，如果差评率上升，则需要进一步分析更新中存在的问题，动态评价模型能够及时反映游戏的发展情况，为开发者提供更有针对性的改进建议。
（三）加强评价引导 游戏平台可以通过一些方式加强对玩家评价的引导，提高评价的质量和客观性，在玩家评价界面提供一些评价指南，引导玩家从多个维度进行评价，避免单纯的情绪化评价；对于评价内容过于简略或缺乏实质信息的评价，可以提示玩家补充详细内容，以便其他玩家更好地参考。
通过对Steam评价文献的研究,我们了解了当前利用Steam评价数据进行游戏研究的现状、方法及存在问题，Steam评价数据为游戏评价提供了丰富的资源，但由于其主观性、噪声等问题，需要结合多源数据、建立动态评价模型并加强评价引导，以完善游戏评价体系，随着游戏产业的不断发展和技术的进步，对Steam评价等游戏评价相关研究将更加深入，为游戏产业的健康发展提供更有力的支持。