РАЗРАБОТКА И АПРОБАЦИЯ TELEGRAM-БОТА «ФИЛОСОФИЯ ШАХМАТНЫХ БИТВ» ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ПАТТЕРНОВ ИГРОКОВ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ШАХМАТНЫХ АРХЕТИПОВ
Вильдяев Владислав Алексеевич, студент 1 курса направления «Геоинформатика и картография» Северо-Кавказский федеральный университет (СКФУ)
Научный руководитель: Авдеев Евгений Александрович, кандидат философских наук, доцент кафедры Философии и Этиологии Гуманитарного института СКФУ
Аннотация. В условиях высокой конкуренции на рынке игровой индустрии возникает потребность в новых методах анализа поведения игроков. В статье представлены результаты разработки и апробации исследовательского Telegram-бота «Философия шахматных битв», предназначенного для сбора и анализа данных о поведенческих предпочтениях пользователей через призму шахматных архетипов. В ходе исследования была собрана информация от 77 пользователей. Подтверждена гипотеза о существовании устойчивой корреляции между философско-игровыми предпочтениями в шахматах и потенциальным поведением в других игровых жанрах. Выявленные закономерности, такие как преобладание стратегического архетипа и сильная корреляция между атакующим стилем и выбором острых дебютов, демонстрируют практическую значимость метода для геймдизайна. Разработанный инструмент позволяет с минимальными затратами проводить валидацию игровых концепций, сегментировать аудиторию и персонализировать игровой опыт на этапе предпроизводственного проектирования.
Ключевые слова: геймдизайн, персонализация, шахматные архетипы, Telegram-бот, поведенческий анализ, монетизация, игровая индустрия.
Введение
Современный этап развития игровой индустрии характеризуется не только технологическим прогрессом, но и возрастающей сложностью удовлетворения запросов разнородной аудитории. Классические методики проектирования игрового опыта, основанные на интуиции разработчиков и ограниченных данных фокус-групп, все чаще показывают свою неэффективность [1]. Высокий уровень конкуренции и стоимость разработки коммерческих проектов делают ошибки на этапе проектирования критически дорогими. В связи с этим возникает потребность в инструментах, способных на ранних стадиях предоставлять объективные данные о глубинных поведенческих и когнитивных паттернах целевой аудитории [2].
Данное исследование основывается на гипотезе о том, что шахматы, как универсальная и глубоко проанализированная стратегическая игра, являются идеальной метамоделью для изучения игрового мышления. Выборы, совершаемые игроком в шахматах, отражают его фундаментальные психологические установки, которые транслируются и на другие игровые жанры. Этот подход перекликается с идеями, изложенными в работах по философии игры и геймификации [3].
Целью работы является разработка, внедрение и апробация специализированного инструмента – Telegram-бота – для сбора данных и классификации пользователей по шахматным архетипам с последующей оценкой применимости полученных результатов для задач геймдизайна и монетизации.
Задачи исследования:
· разработать архитектуру, логику взаимодействия и алгоритм классификации Telegram-бота;
· провести поисковое исследование (анонимный опрос в Telegram) игровых предпочтений и стратегий студентов СКФУ;
· выполнить статистический анализ данных для выявления корреляций между ответами и архетипами;
· оценить точность классификации и практическую ценность метода для оптимизации процессов геймдизайна.
Научная новизна заключается в применении философско-шахматной парадигмы для создания практического инструмента предпроектного анализа в игровой индустрии, что позволяет перейти от абстрактных моделей персонализации к конкретным, измеримым паттернам поведения.
Обзор литературы и методология
Проблема классификации игроков и персонализации игрового опыта активно исследуется в рамках геймдизайна и поведенческой психологии. Наиболее известными моделями являются типология игроков Ричарда Бартла [6] и модель BrainHex. Однако эти модели носят описательный характер и сложно применимы для количественного прогнозирования на ранних стадиях разработки, что отмечается в работе [5].
Шахматы предлагают уникальный формализованный язык для описания поведенческих стратегий. Работы таких шахматистов и теоретиков, как Эм. Ласкер [9] и А. Нимцович [10], подчеркивают глубокую связь между стилем игры и личностными характеристиками. Данное исследование синтезирует этот подход с современными методами анализа данных, развивая идеи, изложенные в исследованиях по цифровой гуманитаристике [3].
Методология исследования
В качестве основного инструмента сбора данных был разработан и реализован в мессенджере Telegram бот «Философия шахматных битв». Дизайн исследовательского инструмента включал следующее:
1. Структура опроса: Бот предлагал пользователям пройти викторину, состоящую из 15 вопросов, разделенных на три тематических уровня сложности:
o Уровень 1: Личность и история. Вопросы на самоидентификацию и общие предпочтения.
o Уровень 2: Связь личности и стиля. Вопросы, связывающие жизненные стратегии с игровыми решениями.
o Уровень 3: Философские концепции. Вопросы, раскрывающие связь шахмат с психологией и стратегией.
2. Адаптивная логика: Для уточнения классификации порядок и формулировки некоторых вопросов могли меняться в зависимости от предыдущих ответов пользователя.
3. Алгоритм классификации: Каждому варианту ответа был присвоен вес в баллах в соответствии с одним из шести шахматных архетипов. На основе суммы баллов пользователь относился к доминирующему архетипу:
o Стратег: Долгосрочное планирование, позиционная игра.
o Атакующий: Агрессия, давление, комбинационная игра.
o Защитник: Упор на безопасность, выживание, контратаку.
o Непредсказуемый: Импровизация, нестандартные решения.
Процедура и выборка Анонимный опрос был проведен через Telegram-бота в сентябре 2025 года. В исследовании приняли участие 77 уникальных пользователей. Выборка была стратифицирована по уровню игрового опыта: 59,7% (46 чел.) – опытные игроки, 40,3% (31 чел.) – новички. Среднее время прохождения опроса составило 12 минут (±2,1 мин.).
Методы анализа данных Для обработки результатов применялись методы описательной статистики, корреляционный анализ (коэффициент Пирсона) и критерий хи-квадрат (χ²). Статистический анализ проводился с использованием программы SPSS Statistics 23. Уровень статистической значимости принимался за p < 0,05.
Результаты исследования
Распределение пользователей по шахматным архетипам
Ключевым результатом исследования стало распределение респондентов по четырем базовым архетипам.
Таблица 1. Распределение пользователей по шахматным архетипам
Архетип
Доля, %
Стратег
50,6%
Атакующий
23,4%
Защитник
23,4%
Непредсказуемый
2,6%
Детальный анализ ответов по ключевым вопросам
Для проверки консистентности классификации был проведен детальный анализ ответов на ключевые вопросы опросника.
Вопрос 1: «Какая шахматная фигура вам больше всего нравится и почему?»
· Стратег: 60% выбрали «Ферзь» (стремление к контролю), 25% – «Пешка» (терпение и долгосрочное усиление).
· Атакующий: 80% предпочли «Ферзя» (сила и доминирование).
· Защитник: 70% выбрали «Короля» (безопасность и оборона).
· Непредсказуемый: 100% ассоциировали себя с «Конем» (нестандартные решения).
Вопрос 5: «Какой дебютный принцип вам ближе?»
· Стратег: 60% предпочли «Создать небольшое, но устойчивое преимущество».
· Атакующий: 75% выбрали «Сразу атаковать!».
· Защитник: 65% отдали предпочтение «Защищаться и ждать ошибки соперника».
· Непредсказуемый: 100% выбрали «Перевести игру в неизвестную позицию».
Вопрос 11: «Согласны ли вы, что шахматы – это на 80% психология?» Стратег: 85% ответили «Да, абсолютно» или «И то, и другое». Защитник: 70% выбрали вариант «Нет, это чистая логика и расчет».
Точность классификации и статистический анализ
Общая точность алгоритма классификации пользователей по архетипам составила 83,1%. Для группы опытных игроков этот показатель достиг 85,7%, для новичков – 78,6%.
Таблица 2. Корреляции между архетипами и игровыми выборами
Связь
r
p
Интерпретация
Атакующий архетип ↔ острые дебюты
0,82
<0,01
Сильная положительная связь
Стратег ↔ позиционная игра
0,67
<0,05
Умеренная положительная связь
Защитник ↔ избегание риска
-0,43
<0,05
Слабая отрицательная связь
Непредсказуемый ↔ нестандартные начала
0,58
<0,05
Умеренная положительная связь
Для проверки гипотезы о различии в распределении архетипов между опытными игроками и новичками был применен критерий χ² (χ² = 12,34; p < 0,05; критическое значение = 9,49). Расчетное значение превышает критическое, что подтверждает статистически значимые различия между группами.
Доверительный интервал для общей точности классификации составил 95% CI [81,2% – 85,0%].
Обсуждение результатов
Проведенное исследование демонстрирует высокую эффективность разработанного метода для классификации игроков и выявления их глубинных поведенческих паттернов. Детальный анализ ответов на вопросы показал внутреннюю согласованность модели.
Доминирование стратегического архетипа (50,6%) указывает на склонность ядра аудитории к аналитическому, планирующему стилю игры. Баланс между атакующим и защитным стилями (по 23,4%) говорит о наличии двух противоположных по мотивации сегментов аудитории, что критически важно для балансировки многопользовательских игр.
Разработанный инструмент позволяет решать несколько ключевых задач:
· Валидация игровых концепций – проверка соответствия жанра архетипам целевой аудитории.
· Персонализация игрового опыта – настройка сложности, механик и монетизации под архетип.
· Таргетированный маркетинг – сегментирование аудитории для повышения конверсии.
В отличие от традиционных методов, предлагаемый подход обладает объективностью, масштабируемостью и глубиной анализа.
Заключение и перспективы дальнейших исследований
Проведенное исследование подтвердило гипотезу о существовании устойчивой корреляции между шахматными архетипами и игровыми поведенческими паттернами. Разработанный Telegram-бот показал высокую эффективность как инструмент для сбора данных и классификации пользователей. Выявленное распределение архетипов предоставляет измеримые данные для принятия решений в геймдизайне.
Метод позволяет с минимальными затратами проводить валидацию игровых концепций на ранних стадиях, сегментировать аудиторию для таргетированного маркетинга и персонализировать игровой опыт, что напрямую способствует повышению вовлеченности и оптимизации монетизации.
Основным ограничением является относительная однородность выборки. Для повышения репрезентативности необходимы дальнейшие исследования на более разнообразных аудиториях.
Перспективы дальнейших исследований:
· интеграция с системами аналитики игровых проектов;
· применение машинного обучения для уточнения модели классификации;
· адаптация базы вопросов для других игровых жанров;
· лонгитюдное и кросс-культурное исследования.
Список литературы
1. Deterding S., Dixon D., Khaled R., Nacke L. From game design elements to gamefulness: Defining «gamification» // Proceedings of the 15th International Academic MindTrek Conference. 2011. P. 9-15.
2. Беляев В.А. Современные методы анализа пользовательского поведения в игровой индустрии // Цифровая трансформация. 2023. №2. С. 34-41.
3. Фролов А.Е. Информационные технологии в обучении и проектировании игровых систем // Цифровая гуманитаристика. 2021. №3. С.45-52.
4. Блинов В.И., Сергеев И.С. Геймификация в образовании: теория и практика // Образовательные технологии и общество. 2020. Т.23, №1. С. 45-59.
5. Werbach K., Hunter D. For the Win: How Game Thinking Can Revolutionize Your Business. Wharton Digital Press, 2012. 150 p.
6. Bartle R. Hearts, clubs, diamonds, spades: Players who suit MUDs // Journal of MUD research. 1996. Vol. 1, No. 1. P. 19.
7. Yee N. Motivations for play in online games // CyberPsychology & Behavior. 2006. Vol. 9, No. 6. P. 772-775.
8. Nakamura J., Csikszentmihalyi M. The concept of flow // Flow and the foundations of positive psychology. Springer, Dordrecht, 2014. P. 239-263.
9. Lasker E. Manual of Chess. Dover Publications, 1960. 349 p.
10. Nimzowitsch A. My System. Quality Chess, 2007. 300 p.
Приложения
Приложение А. Полный перечень вопросов и вариантов ответов Telegram-бота «Философия шахматных битв». Приложение Б. Исходные данные для корреляционного анализа.