Conglomérat technologique Tencent a fait sensation l’année dernière avec l’annonce qu’il se conformerait à la directive chinoise d’intégrer la technologie de reconnaissance faciale dans ses jeux dans le pays. Cette décision était conforme aux politiques strictes de réglementation des jeux en Chine, qui imposent des limites au temps que les mineurs peuvent passer à jouer à des jeux vidéo, un effort pour lutter contre les comportements addictifs, puisque le jeu est qualifié par l’État d ‘«opium spirituel».
L’utilisation par l’État des données biométriques pour contrôler sa population est, bien sûr, invasive et porte particulièrement atteinte à la vie privée des utilisateurs mineurs, mais Tencent n’est pas la seule société de jeux vidéo à suivre ses joueurs, et ce cas récent n’est pas non plus un phénomène tout à fait nouveau. Partout dans le monde, les jeux vidéo, l’un des médias numériques les plus répandus, installent des réseaux de surveillance et de contrôle.
En termes basiques, les jeux vidéo sont des systèmes qui traduisent des entrées physiques, telles que le mouvement ou le geste de la main, en diverses sorties électriques ou électroniques lisibles par machine. L’utilisateur, en agissant de manière conforme aux règles du jeu et aux spécifications du matériel, est analysé comme une donnée par le jeu vidéo. Écrivant il y a près d’une décennie, les sociologues Jennifer R. Whitson et Bart Simon affirmaient que les jeux sont de plus en plus compris comme des systèmes permettant facilement de réduire l’action humaine à des formats connaissables et prévisibles.
Les jeux vidéo sont donc un moyen naturel de suivi, et les chercheurs soutiennent depuis longtemps que de grands ensembles de données sur les activités des joueurs dans le jeu sont une ressource riche pour comprendre la psychologie et la cognition des joueurs. Dans une étude de 2012, Nick Yee, Nicolas Ducheneaut et Les Nelson ont extrait les données d’activité des joueurs enregistrées sur le site Web de World of Warcraft Armory – essentiellement une base de données qui enregistre toutes les choses que le personnage d’un joueur a faites dans le jeu (combien d’un certain monstre que j’ai tué, combien de fois je suis mort, combien de poissons j’ai pêché, etc.).
Les chercheurs ont utilisé ces données pour déduire les caractéristiques de la personnalité (en combinaison avec les données fournies par une enquête). L’article suggère, par exemple, qu’il existe une corrélation entre les répondants au sondage classés comme plus consciencieux dans leur approche du jeu et la tendance à passer plus de temps à effectuer des tâches répétitives et ennuyeuses dans le jeu, comme la pêche. À l’inverse, ceux dont les personnages sont le plus souvent tombés à mort depuis des hauteurs étaient moins consciencieux, selon leurs réponses à l’enquête.
La corrélation entre la personnalité et les données de gameplay quantitatives n’est certainement pas sans problème. La relation entre la personnalité et l’identité et l’activité de jeu vidéo est complexe et idiosyncratique ; par exemple, la recherche suggère que l’identité du joueur recoupe l’identité de genre, raciale et sexuelle. De plus, il y a eu un recul général contre les affirmations selon lesquelles le Big Data produit de nouvelles connaissances ancrées dans la corrélation. Malgré cela, les sociétés de jeux réalisent de plus en plus la valeur des ensembles de données volumineuses pour mieux comprendre ce qu’un joueur aime, comment il joue, à quoi il joue, ce pour quoi il dépensera probablement de l’argent (dans les jeux freemium), comment et quand offrir le le bon contenu et comment solliciter les bons types de sentiments des joueurs.
Bien qu’il n’y ait pas de chiffres sur le nombre de sociétés de jeux vidéo surveillant leurs joueurs dans le jeu (bien que, comme le suggère un article récent, de grands éditeurs et développeurs comme Epic, EA et Activision déclarent explicitement qu’ils capturent les données des utilisateurs dans leurs contrats de licence), une nouvelle industrie d’entreprises vendant des outils middleware « d’analyse de données », souvent utilisés par les développeurs de jeux, a vu le jour. Ces outils d’analyse de données promettent de rendre les utilisateurs plus réceptifs à une consommation continue grâce à l’utilisation de l’analyse de données à grande échelle. De telles analyses, autrefois disponibles uniquement pour les plus grands studios de jeux vidéo – qui pouvaient embaucher des scientifiques des données pour capturer, nettoyer et analyser les données, et des ingénieurs logiciels pour développer des outils d’analyse internes – sont désormais monnaie courante dans l’ensemble de l’industrie, présentées comme » accessibles » qui offrent un avantage concurrentiel sur un marché encombré par des entreprises comme Unity, GameAnalytics ou Amazon Web Services. (Bien que, comme le montre une étude récente, la mesure dans laquelle ces outils sont réellement « accessibles » est discutable, car ils nécessitent une expertise technique et du temps pour être mis en œuvre.) À mesure que la demande d’informations basées sur les données augmente, la gamme de différents services augmente également. des dizaines d’outils rien qu’au cours des dernières années, offrant aux développeurs de jeux différentes formes d’informations. Un outil, essentiellement Uber pour les tests de jeu, permet aux entreprises d’externaliser les tests d’assurance qualité et fournit un aperçu des résultats basé sur les données. Un autre utilise soi-disant l’IA pour comprendre la valeur des joueurs et maximiser la rétention (et les dépenses, en mettant l’accent sur les gros dépensiers).