这套数学公式能让你找到Steam上的那些隐藏佳作
每个人对于游戏的品味都有些不同，Steam为你提供了数量庞大的游戏库，但如何在其中找到自己喜欢的游戏，却成为了一个难题。人们寻找游戏的方式无外乎是看主页推荐、排行榜或游戏队列，这些方式用来找那些畅销的游戏当然非常方便，但对于一些本身质量不错但却没什么知名度的游戏来说，传统方式就有些捉襟见肘了。
每天都会有新的游戏登陆Steam，每天也会有游戏被Steam遗忘，在这种快速的交替运转过程中，被埋没的佳作可着实不少。有些游戏你可能从来就没听说过，但实际上却是质量上乘的良心之作，它们不会出现在首页，更不会出现在热销榜，那我们如何找到这些游戏呢？
多数人发现隐藏游戏的方式是通过别人的介绍，或靠在游戏队列中偶遇，这种概率和在大街上捡钱的概率差不多。有没有一种系统的方式能够找出Steam上的遗珠呢？
游戏开发者 Bill Borman的方法与我们不同，他要动用数学统计的力量。
看一款游戏的评价好不好，无外乎几个指标：销量、评分和测评，我们要找的隐藏游戏就是那些评论少，但评分高的游戏，并排除掉销量的影响。
统计学中有很多方式可以去除数量的影响，在我们的这个案例中，由于每个游戏的评价数量相差很多，因此不能使用平均数或极差来表示这款游戏的真实评价。
最后Bill 选择了一种由Evan Miller提出的算法：使用二项分布样本的威尔逊置信区间下界作为衡量评价的指标。由于Steam的评价机制是推荐和不推荐，整个评价过程符合二项分布，这种评估法也可以用在Steam游戏身上，于是Bill就选用了二项分布的威尔逊置信区间下界作为衡量一款游戏真实评价的指标。
下面就是Bill使用的公式，其中P表示好评率，zα/2 是标准正态分布的 (1-α/2)分位点，n是总评价数
哈？
如果你现在的表情是懵逼的，那么简单的说就是Bill用一个公式算出了一个参数，这个参数的大小不受销量的影响，能表示出一款游戏真正的评价。参数越大说明评价越好，而评论数越多说明这个参数越可信。
那么我们看一看按照这个权重大小排出的最佳游戏有哪些
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可以看到大体上与Steam的评价榜相吻合，《传送门》和《赛博朋克酒保行动》等热门的优秀游戏都赫然在列。但一些隐藏的游戏也已经浮出了水面，比如说排名第一的《Wuppo》就是一个不那么有名的优秀平台冒险游戏，共有139个评价，好评率为100%（现在已经不是了）。
这说明我们已经离目标进了一步，下面就是处理上面的这份名单，将这些隐藏的游戏从那些销量高的游戏中筛选出来。
Bill 根据游戏的评测数量对名单进行了筛选，留下每年测评少于150篇的游戏。
对于那些每年得到测评超过150个的游戏，每多一个评价 将扣掉0.0002分。
Bill的公式考察的指标之一是平均每年得到的测评数，但有些很老游戏的在Steam发售时标记的是他们最初的发售时间，使平均每年得到的测评数变得很低，这些游戏就变成名单中隐藏的最深的游戏了。为了避免这种情况，bill把2008年1月1日之前发售的游戏排除在外。
总之Bill用了自己的方法在名单中筛选出了那些受到关注少的游戏。
经过筛选后，名单中的游戏基本上都称得上是隐藏的佳作，很多游戏被埋没的原因是它们的题材比较冷门，比如视觉小说，有些则是VR专用的游戏。
从这份表单中我们还能分析出一些规律，关于游戏题材和评价的问题一直在争论中，有人认为做热门题材的游戏要比冷门题材的游戏更好卖；但另一种理论则完全相反，认为热门题材的竞争激烈，反而会让你的游戏销量减少。而Bill总结出的规律是，热门题材的游戏会得到更多的测评，但由于有比较，所以差评也比较多。而冷门题材的选择较少，所以玩家对游戏是评价也比较宽容。
除了上面的这份名单，还有一些游戏由于每年得到的测评数过少，评分并不能反应它们的真实水平，所以只能单独列出。这些游戏也许不都是精品，但绝对算得上是隐藏的游戏。
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Bill还顺便做了一份评价最差隐藏游戏榜单
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根据这份榜单，《摩天大楼模拟器》就是Steam上你没听说过的游戏中，评价最差的那个。
最后，Bill还根据自己的数据做了一份Steam游戏的评价分布图，能够直观的反应测评数和评价的关系。从图中我们可以看到多数集中在左上角，测评数量一般，评价中上。右上角几个突出的游戏都是Steam销量榜上的常驻游戏，《CS：GO》、《DOTA2》、《泰拉瑞亚》、《上古卷轴5》等等。
不过最有趣的还是右下角的一个孤立、显著的游戏，这就是《无人深空》，评价差但销量很大，怪不得《无人深空》曾被黑出了新高度。不过现在他们通过更新逐渐在扭转玩家的看法。
其实Bill提出的这个方法除了能够找冷门游戏，还可以有很多其他用处，如果你感兴趣可以自己去试一试，或者让数学好的同学给你解释一下其中的原理，也许从此就帮你打开了高数的大门呐！
PS：文本中的数据截止到2017年6月，原文来自gamasutra，编译过程中有删改。
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