Steam 实验室欢庆一年来的实验
社群推荐脱离实验室，登陆 Steam
Steam 实验室今年七月已经满一岁了。最初是以三个实验及勃勃野心推出这项计画，希望能透过公开实验和反复测试来改善 Steam。 今天，我们透过实验室在 Steam 上正式推出“社群推荐”，来欢庆周年。
在 Steam 实验室这个空间，我们透过询问、探索以及与各位的对话，来发掘创造一个全新且改善过的 Steam 的可能性。 此设计过程中最关键的部分，便是各位参与的时刻，而实验室让我们能使各位及早加入此过程。 为了评量各个实验有用与否，我们一直都在聆听各位的意见回馈，收集证据以了解大家如何运用我们的实验，并进行 A/B 测试来衡量哪些设计构想相对来说较成功。
以下为各位提供过去一年我们在实验室中学习所得的一些背景，说明实验室如何带领我们推出四项实验、搁置另外两项，并继续设计与微调其它正在研发中的项目。 每项实验都进一步证实了我们从参与式设计过程中获得的价值。 因此，我们向各位表示诚挚的谢意，更期待下一年共同进行实验的美好时光！
推出的实验
多亏各位的协助，以下几项实验已从实验室毕业，正式在 Steam 上推出，帮助使用者发掘并找到更多样的游戏。
社群推荐
今天脱离 Steam 实验室、正式推出的“社群推荐”功能，会在我们的首页直接展示您撰写的评论，让所有人都看得到。 如此能将社群的活力带到商店，让使用者随时知晓玩家们都在玩些什么游戏、为何乐在其中。 这项新功能也让我们这些平台营运者退居幕后，加强玩家彼此的互动也给予他们更多主体性，让大家能直接互相推荐游戏。
交互式推荐
一开始会进行“交互式推荐专员”实验，是为了判断机器学习能否为玩家提供有吸引力又个人化的推荐。 最终的结果，是建立了一个能自我训练来辨识 Steam 上数百万玩家游玩模式的系统。
在实验过程中，我们发现玩家希望能排除自己游玩历史纪录中自认是异数或错误的资讯，因此我们添加了这个功能。 我们也根据其它的意见回馈而纳入避免玩过的游戏影响推荐结果的功能，并让各位能忽略对于自己在其它平台已拥有游戏的推荐。 此外也添加了能储存您的偏好并直接在 Steam 商店检视您推荐的游戏的功能。
下一款游戏的建议
在实验室的实验中建立了对机器学习的信心后，我们决定制作“下一款游戏”，此功能运用与互动推荐专员相同的技术，向您推荐自己已经拥有却还没玩过的游戏。 在实验室中与玩家测试过此版本的推荐专员后，我们已将这项功能移至目前直接位于 Steam 收藏库中的新家。 在此，使用者可以在自己的收藏中新增一个“下一款游戏”展示架，用来在自己的收藏库中检视 Steam 推荐的游戏。 这些推荐是系统在与数百万其他玩家相比之后，根据您的游戏历史纪录得出的。
威力强大的搜寻工具
我们经常收到针对升级 Steam 搜寻（也非常需要）的建议，而 Steam 实验室已成为不须修改商店便能尝试这些建议的完美场所。 我们也已新增玩家要求增加的几项新工具，例如以价格筛选搜寻结果、只检视特价商品，以及排除玩家已经拥有、在愿望清单中或忽略的产品等功能。
在进行实验期间，我们尝试让您一边卷动页面、一边加载推荐结果的格式，以此功能取代一般的分页机制，但我们发现许多玩家偏好之前的方式，因此我们将此机制变成一个选项。 我们也发现玩家想要能够排除与标签关联的搜寻结果，因此我们制作也测试了不同的搜寻方式以达到此目的。 现在使用“搜寻”，便可将强大又特定的搜寻加入书签，比方说您可以直接存取
社群最高评价并支援最多能与四位好友远端同乐的非暴力横向卷轴平台游戏这个书签。
搁置的实验
Steam 实验室是快速尝试新点子的绝佳场所，让我们能了解玩家的偏好和使用方式。 不可避免的是，并非每项我们选择进行的实验都能让您产生共鸣，而今天我们将搁置其中几项实验，以腾出空间进行新的实验。
自动展示
自动展示是一项野心勃勃的专案，目标是以全自动的形式，制作关于游戏的娱乐性节目。 为了能在最短的时间内传递最多的资讯，我们采用了 2 到 30 分钟不等的长度，并试验了各种功能，如字型和动画设计特效、旁白配音、主题导向的自动鉴赏，和同步串流。
使用者的反应很快就显示出，较长的格式成效不彰，浏览者通常在展示开始的前几分钟就离开了。 我们也发现，当我们想在 Steam 大奖等活动中展示特别选定的一系列游戏时，我们终究会选择手动制作，而非自动产生，以达到我们的沟通目的。
我们仍然乐观地认为，自动展示终有一天能成为吸引人来了解游戏的方式，但目前时候还未到。 因此我们将暂时对自动展示说再见，而在未来的一段时间内，影片剪辑的工作也安全无虞。
深海探索
这项实验提供以最喜爱的游戏为切入点，来探索相似作品的方式，来浏览 Steam 商店。 虽然可以找出《Battle Brothers》和《Strikey Sisters》之间的分隔有几度，或者是发掘鲜为人知但受人喜爱，又与喜欢的热门游戏相似的好作品这些部分相当有趣，但我们发现根据相似度进行浏览，终究难以让人买单。
也许深海探索实验带给我们最大的收获，是其“相似标签”配对算法背后的想法。 这让我们得以将上百个 Steam 标签整理成数个有意义的分类，并帮助我们判断它们在一些有趣层面上的相似度，如类型和机制。
分类标签这项作业让我们厘清了标签、功能，和其它 Steam 游戏相关中继资料之间的关系，从而促成了我们的查询扩充功能实验和标签精灵。这是一项我们建立来帮助开发者将他们的游戏与各式各样标签产生关联的工具，以提升被发掘的可能。 这也激发了我们的灵感，制作出一个内部工具，用来识别和整理与大型活动相关的游戏，更产生了另一项我们很期待于实验室中测试的新导览系统的想法。
进行中的实验
与此同时，来看看 Steam 实验室中正在进行的几项前景良好的实验吧。 当中每一项实验都持续取得进展，并预计于接下来的几个月从实验室毕业，正式登陆 Steam。
新闻和活动中心
Steam 新闻中心实验让玩家可以探索他们个人化的动态消息，内容包括他们游玩、关注，或加入愿望清单的游戏的新闻、活动、实况直播，和更新。 使用者可以自订这些消息，选择纳入或排除特定类型的活动或新闻来源。 最重要的是，该实验备有提醒系统，能帮助玩家了解未来动向，随时掌握游戏内活动、实况直播，和其它已排程的活动。
查询扩充功能
我们在 Steam 搜寻实验中，进行了一些重要但鲜为人知的幕后工程，其中我们改良了定义标签与相关中继资料之间关系的自订同义词库，以提供更准确、一致的结果。 我们也利用了 Steam 实验室来帮助评估我们的同义词库是否有达到预期的成效。 您可以透过实验室加入实验，这将更新搜寻功能的逻辑，来根据标签导出搜寻结果。
在宣告实验完成之前，我们的目标是在 Steam 各处浏览时能多加运用这项逻辑，举例来说，若同时搜寻“即时”和“策略”，所产生的结果将永远与搜寻“即时战略”相同。 我们商店许多浏览量都显示受益于这项工程。
小型预告片
小型预告片能在短短的几秒钟内，提供游戏的影片短集。 使用者在卷动浏览内容时，只会用到极短的时间来判断内容有不有趣，小型预告片的目标便是让浏览者在最短的时间内，对一款游戏产生足够的认识。 在 Steam 实验室中，我们针对如何利用合作伙伴提供的标准游戏预告片，来自动产生小型预告片这方面，试验了各种不同的格式、长度和策略。 我们也探索了各式各样自动汇总和集结此类短片的方法，而我们必须承认，当中有些连我们都看得晕头转向。
今天，将鼠标悬停在首页、特卖活动和交互式推荐专员中的项目时，都可以看到小型预告片在 Steam 商店中的身影。 我们仍在多方尝试最佳的格式、时间长度，和呈现方式，并希望能将它们放入 Steam 各处更多地方。
未来展望
一直以来，我们发现我们的工程需要根据各位的意见不断改良才能精益求精。 Steam 实验室开创了一份机会，能让大家分享更多初步想法、获取早期意见回馈、借助如各位一般成千上万的人的手促使 Steam 进步。
新闻中心更新
下一次的更新中，我们将新增一项功能，让使用者关注的 Steam 鉴赏家的新闻，或是最喜爱的新闻报刊的贴文，能出现在 Steam 新闻的个人化检视中。
浏览的新方法
目前为止，我们在推荐和搜寻方面注入了相当多的精力。 浏览当然也是人们在 Steam 上探索内容另一种很关键的方式，我们也很兴奋要探究这一范畴。 新的切入点、更吸引人的浏览方式，以及更多浏览时可使用的筛选工具，都是 Steam 实验室未来展望中的一部分。
您的点子
我们当然会持续关注 Steam 实验室讨论区，也希望各位继续分享自己的点子，告诉我们希望您看到什么样可能可行的实验。
https://steamcommunity.com/games/593110/announcements/detail/2496632202949531094?l=tchinese

搜寻跟整理我觉得最痛苦....不知不觉游戏就变多

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