O Pokémon GO i świecie Big Data…

bigdataworld
(Image: PonyWang/iStockphoto)

W ostatnim czasie pojawiało się dość dużo informacji o Pokémon GO. W rzeczywistości, nawet jeśli nie jesteś aktywnym graczem (albo graczem “biernym” 🙂 – np. ja gram tylko, jako wsparcie dla mojego 8 letniego syna), trudno było przeoczyć popularność tej gry, gdyż codzienną aktywnością użytkowników, Pokémon GO przebija takie aplikacje jak WhatsApp, Instagram, Snapchat, a nawet Facebook czy Twitter.

pokemon-go-usage-comparison

Źródło: Sensor Tower

Dla większości ludzi, miłośników Pokémon jest to wciągająca gra, która pozwala spędzić czas na poszukiwaniu kolejnych Pokémon, które to pojawiają się w różnych miejscach, o różnym czasie. Czy faktycznie miejsca i czas pojawiania się poszukiwanych Pokémon są zupełnie przypadkowe?

Czy  firma Niantic, producent gry, stworzył tylko algorytm losowo generujący wystąpienia tytułowych bohaterów? Załóżmy na moment, że faktycznie tak jest…..
Jak zatem wytłumaczyć fakt, że PokeWater pojawia się tylko w okolicach jezior czy kanałów wodnych, a Sableye’go można spotkać w zasadzie wyłącznie nocą w okolicach cmentarzy? Czy gra byłaby faktycznie tak atrakcyjna gdyby poszukiwany Pokémon pojawiał się wyłącznie w losowym miejscu i czasie?

Otóż losowość miejsca i czas to jedne z elementów algorytmu, który zarządza pojawianiem się poszukiwanych postaci. Jednak twórcy gry w swoich implementacjach wykorzystują dodatkowo mnóstwo danych dostarczanych przez użytkownika np. aktualna lokalizacja i częstotliwość pojawiania się w miejscach określonego typu (np. centrum miasta, wieś, zabytki). W tym celu aplikacja wykorzystuje aktualne dane GPS urządzenia użytkownika. Tym samym możliwe jest określenie miejsca, w którym znajduje się użytkownik, ale również obszaru,w którym zagęszczenie poszukiwaczy Pokémon jest w danym momencie stosunkowo wysokie. Zatem algorytm generujący wystąpienia Pokémon, może posiłkować się rzeczywistymi lokalizacjami użytkowników i “losowość” wystąpienia dopasowywać do zachowań danego użytkownika, czy grupy użytkowników na danym obszarze.
Czy to wszystko? Otóż nie, do mapowania danych geolokalizacji użytkowników na wystąpienia poszczególnych Pokémon twórcy wykorzystują również dane pozyskane w ramach innego projektu – Ingress. Ingress to bardzo podobna aplikacja, wydana w 2013 roku. Korzystając ze społeczności skupiającej się wokół Ingress, powstała baza ok. 15 milionów lokalizacji (z której docelowo wybrano 5 milionów), dokładnie udokumentowanych, która teraz stanowi dodatkowe źródło danych dla PokémonGO w zakresie lokalizowania “PokéStops”. W całym projekcie zastosowanie znalazły również dokładne bazy map Google oraz  zdjęcia Google Earth. Jednak to jeszcze nie wszystko. Kolejne źródło danych, które bardzo podnosi realność gry i miejsc, w których pojawiają się nasi bohaterowie, to charakterystyka tych miejsc powiązana z aktualnymi danymi o pogodzie, temperaturze czy klimacie. Zapytasz po co aż tak szczegółowe dane? Otóż zestawiając wszystkie wskazane powyżej dane w odpowiedni sposób z charakterystyką i typami Pokémon, uzyskać można bardzo wydajny algorytm sterujący pojawianiem się opisywanych bohaterów. Dzięki temu użytkownicy faktycznie czują się jakby byli w rozszerzonej rzeczywistości, gdzie świat rzeczywisty uzupełniony jest o elementy świata generowanego komputerowo.

Jak łatwo zauważyć w przypadku Pokémon GO różnorodność źródeł danych, ich ilość i zmienność, idealnie pasują do przedstawionej w 2001 roku (notabene przez firmę Gartner, a dokładniej przejętą przez Gartnera, w 2005 roku, firmę META Group) definicji BigData, opartej o model 3V:

  • duża ilość danych (ang. volume);
  • duża zmienność danych (ang. velocity);
  • duża różnorodność danych (ang. variety).

Bez najmniejszej wątpliwości można stwierdzić, że jest to książkowy przykład ze świata BigData. Co więcej jest to również jeden z lepszych przykładów biznesowego wykorzystania możliwości tak popularnego Big Data. Zapytasz jaką wartością dla biznesu może być, czy też faktycznie jest Pokémon GO?
Należy pamiętać, że gracze dołączając do wyzwania łapania swoich ulubieńców, a dokładniej wcielając się w rolę trenera Pokémon, dostarczają, oprócz rzeczywistych danych o swoim aktualnym położeniu (GPS – w zasadzie w trybie ciągłym), również dość szeroki opis własnej osoby (krótką charakterystykę) m.in. wiek, płeć. Wykorzystanie wszystkich pozyskanych  od graczy danych, to tylko kwestia znalezienia dobrego odbiorcy.
Dla przykładu:

  • na podstawie zebranych danych, operatorzy komórkowi mogą profilować swoją ofertę pakietów internetowych dla aktywnych graczy.
  • organizatorzy koncertów, imprez sportowych czy konferencji mogą dopasować miejsce organizacji wydarzenia do zachowań odbiorców (np. na podstawie danych z GPS i charakterystyki osób, można łatwo określić schemat zachowań konkretnych grup wiekowych, miejsca najczęściej i najdłużej odwiedzane w tygodniu czy w weekend).
  • w podobny sposób można dopasować wszelkiego rodzaju kampanie marketingowe do zachowań poszczególnych grup użytkowników.

Warto również pamiętać, że twórcy gry zadbali o to, aby użytkownicy musieli i chcieli pojawiać się w pewnych miejscach oraz zostawać tam przez określony czas. Zapytasz jak? Wspomniane wcześniej PokéStops, ulokowane m.in na podstawie danych z systemu Ingress, to rzeczywiste miejsca, do których trenerzy chętnie się wybiorą. PokéStops zostały zaprojektowane tak, aby oferować trenerom dodatkowe korzyści, zwykle od 3 do 10 elementów (w zależności od poziomu trenera), które pomagają w grze np. dodatkowe kule. Miejsca, które obecnie oznaczone zostały jako PokéStops, to w rzeczywistości m.in. kawiarnie, restauracje, sklepy, które już odczuwają korzyści z częstszych odwiedzin różnych osób poszukujących  Pokémon.

Czy zatem będąc organizatorem promocji nowego skutera, telefonu czy super nowoczesnego urządzenia mobilnego nie pokusisz się o zdobycie dla miejsca organizacji swojego wydarzenia statusu PokéStop? Wiedząc, na podstawie dotychczas zarejestrowanych danych, że w okolicy, w weekendy pomiędzy 10, a 17 przebywa znacząca grupa trenerów Pokémon  o średniej wieku 18 lat?

A może chciałbyś po prostu wiedzieć więcej o uczestnikach swojego wydarzenia? Jeśli są aktywnymi graczami Pokémon GO, wystarczy, że udostępnisz im połączenie internetowe dobrej jakości (Pokémon GO nie działa bez Internetu), a sami podłączą się, aby móc aktywnie uczestniczyć w poszukiwaniach i trenowaniu swoich ulubieńców, jednocześnie dzieląc się swoimi danymi.

Pomysłów wykorzystania pozyskanych danych jest sporo i każdego dnia powstają nowe. Dodatkowo dane z dnia na dzień, stają się coraz bardziej wartościową walutą świata, w którym obecnie żyjemy.

Tymczasem, jeśli już jesteś aktywnym graczem Pokémon GO lub dopiero zaczynasz przygodę i chciałbyś poznać bohaterów, społeczność PowerBI, korzystając z funkcjonalności Publish To Web przygotowała dostępne dla wszystkich wizualizacje:

large
Power BI: Pokemon Kaits – Alejandro Sanchez – Peru (https://alejandrosancheznunez.blogspot.pe/)