VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

Аннотация. В статье проведена вводная аналитика эффективности краудсорс-сервиса Greenlight компании Valve. Целью была проверка тезиса о повышенной эффективности краудсорсинга в специализированных и относительно потребительски замкнутых сегментах рынка, а также постановка проблемы эффективности краудсорсинга как механизма аутсорсинга. Выявлены ограничения прикладной аналитики эффективности краудсорсинга, показана необходимость отделения специализированных сообществ от дилетантских.

Ключевые слова: краудсорсинг, инновация, активность сообществ, мера неопределенности.

Оценка практической релевантности краудсорсинга [4] в форме голосования по запросу предпринимателя, пытающегося получить от данного инструмента эффект детерминирования успеха собственной новации, важна для определения границ применения этого метода. Хотя эффективность этого инструмента в инноватике понятна [1, c. 89], нельзя забывать и об отрицательной функции намеренной деспециализации мнений, в которой и заключается основная ценность краудсорсинга [2, c. 90]. Можно встретить выводы о снижении степени энтропии в сетевом решении о специальном продукте, ориентированном на относительно консистентное сообщество потребителей с общей базовой установкой. В этом случае потребитель имеет знание своего желания и способен более отчетливо артикулировать свой интерес в голосовании, пожертвовании, мнении [3]. Такая постановка проблемы уточняет границы эффективности краудсорсинга, но стоит подтвердить это эмпирически.

Настоящее исследование имеет своей целью нахождение обоснования эффективности краудсорсинга на примере площадок Steam компании Valve и ее краудсорс-платформы Greenlight. Мы попытаемся определить степень адекватности и определенности решения сообщества в отношении того или иного игрового продукта, которая выразится в мере корреляции активности на краудсорс-площадке до выхода продукта и в магазине Steam после получения им «Зеленого света».

Аналитика эффективности краудсорсинга на примере Greenlight: общие замечания и критерии анализа

Базовые критерии анализа во многом имеют косвенный экономический смысл, не относятся к официальной статистике продаж.

1. Активность на площадке Greenlight, выражаемая в количестве голосов в пользу того или иного проекта, позволяет понять степень заинтересованности общественности в проекте и определить степень его ожидаемости. Активность выражается в степени заинтересованности по количеству голосов (GreenComments) и сторонних обсуждений (GreenTalks).

2. Активность на площадке Steam, задающая отношение между краудсорсингом и магазином, выявляется на основании количества сделанных на тот или иной продукт обзоров (SteamComments). Учитывая, что обзор может быть сделан только человеком, купившим продукт, этот параметр является косвенным маркером заинтересованности игрового сообщества в продукте и спроса на сам продукт. В отличие от оценки на площадке Steam, репрезентативность которой может быть подвергнута сомнению по причине того, что она является следствием вычисления удельного веса некоторого множества обзоров, само количество обзоров окажется более значимым маркером продаж на текущий период обращения к данным.

Анализ оформлен следующей логикой статистического исследования: выясняется степень корреляции между количеством активных акторов на описанных площадках, за которым последует попытка кластеризации исходного массива данных на элементы по критерию успешности. Мы выбрали следующие численные показатели: низкая успешность – количество активных акторов на площадке продаж Steam сравнивается с в отрезками (0 ≤ активность greenlight (x) ≤ 0.5x), высокая успешность, при которой интервал задан значениями (0,5х < x ≤ 2х) и аномально высокая успешность, параметр который включает в себя однозначно успешные и притягивающие спрос продукты (2х < х ≤ +∞). Исходные кластеры будут проанализированы на предмет соответствия в их структуре степеней активности на этапе краудсорса и продаж. Выборочная совокупность исследования – систематическая вероятностная с критерием К=45% общей генеральной совокупности. Общее количество наблюдений - 229.

Аналитика эффективности краудсорсинга на примере Greenlight: репрезентация результатов

Анализ полученных данных определил довольно низкую степень корреляции между параметрами активности в пределах краудсорс-площадки и магазина (таблица).

Таблица

Корреляции между базовыми исследовательскими параметрами

		GreenComments	SteamComments	GreenTalks
GreenComments	Корреляция Пирсона	1
SteamComments	Корреляция Пирсона	0,356	1
GreenTalks	Корреляция Пирсона	0,687	0,421	1

Для получения более детерминированных результатов стоит провести кластеризацию на три вышеуказанных группы по известным интервальным критериям. Следствия кластеризация представляются более интересными для рассмотрения. Первое, что бросается в глаза – соотношение количества проектов в трех кластерах: неуспешных – 151, успешных – 57, аномально успешных – 21, что позволяет говорить о принципиальной неудовлетворенности или незаинтересованности со стороны потребителей 66% выпущенных проектов, которым был дан «Зеленый свет». Отметим коэффициенты корреляции для трех интервалов.

R₁= 0.410; R₂= 0.934; R₃=0.471

Где R_1,2,3 – коэффициенты корреляции для трех интервалов.

Действительная ситуация является очевидным следствием кластеризации по заданным интервалам и не имеет какой либо эмпирической значимости, имеет смысл остановиться лишь на первом и третьем коэффициенте. Низкие значения здесь обусловлены скорее высоким разбросом, который позволяется обширностью интервала значений. Значимо другое: активности в пределах кластеров концентрируются в разных местах общего интервала активности голосов (минимальный – 44 голоса за продукт, максимальный – 9209). Так, для первого кластера диапазон концентрации значений от 281 до 491 (54 продукта), при условии, что чуть меньше 1/10 всех значений выше 1000 голосов. Для второго кластера диапазон концентрации значений от 241 до 420 (19 продуктов), при условии, что 1/3 всех значений выше 1000 голосов. Для третьего кластера значения концентрируются в диапазоне от 379 до 557 (10 продуктов), при условии, что всего 1/4 всего массива переходит за 1000 голосов. Статистически менее чем 1/2 продуктов в диапазоне концентрации может получить признание на площадке продаж. В более высоких интервалах активностей ситуация оказывается более равномерной и подобной связи выявить нельзя.

Показательные данные, хотя и указывают на некоторую детерминацию (чем хуже продукт оценен на этапе краудсорсинга, тем меньше вероятность получения потребительского внимания на площадке магазина), все же оставляют степень неопределенности слишком высокой. Особенно это проявляется при учете концентрации оценок в третьем кластере аномально успешных проектов, диапазон которого не слишком отличен от диапазонов первого и второго. В конечном итоге рассматриваемые критерии не позволяют назвать кластеры действительно индивидуальными конфигурациями, ведущими к очевидным следствиям, что является как признаком отсутствия какой-либо четкой закономерности, так и признаком необходимости к проведению более подробной аналитики поставленного вопроса.

Полученные результаты в некотором смысле заставляют усомниться в эффективности оценки степени детерминации спроса и общественной оценки продукта. Помимо вполне очевидного плюса Greenlight и иных проектов – возможности продвижения собственного предпринимательского продукта на рынок сбыта – проблема неопределенности не решается. Это раскрывает пределы прикладной аналитики эффективности краудсорсинга, в которой необходимо проводить отделение специализированных сообществ от дилетантских.

Литература

1. Бэйкер, Д. Инновация модели бизнеса через «краудсорсинг» с использованием социальных сетевых платформ // Проблемы управления в социальных системах. 2012. №6. С. 87 – 99.

2. Иваненко, К. Потенциал ресурсов общественного мнения // Теория и практика общественного развития. 2013. №4. С. 89 – 92.

3. Dixon, C. Some thoughts on startup crowdfunding [Электронный ресурс] / C.Dixon – Режим доступа: http://cdixon.org/2013/09/29/some-thoughts-on-startup-crowdfunding

4. Howe, J. The Rise of Crowdsourcing [Электронный ресурс] / J.Howe – Режим доступа: http://archive.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html?pg=1&topic=crowds&topic_set=

Код для цитирования: Скопировать