la cual fue enriquecida con los siguientes campos calculados:<\/p>\n
- \n
- playscore: promedio ente userscore y playscore, es una m\u00e9trica utilizada en algunos canales de youtube.<\/li>\n
- critic_love: puntos extras entregados por la critica (metascore – userscore).<\/li>\n
- from_first_release: diferencia en d\u00edas entre la fecha de lanzamiento y la fecha del primer juego de la consola.<\/li>\n<\/ul>\n
Numero de juegos<\/h2>\n
N\u00famero de juegos por sistema<\/h3>\n
los 11548 juegos evaluados de distribuyen del siguiente modo:<\/p>\n
Las consolas mas viejas, claramente no tienen toda la historia<\/p>\n
\r\nggplot(dataset,aes(platform)) + \r\ngeom_histogram(stat="count") + \r\ntheme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))\r\n<\/pre>\n
![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames1-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nSeries Temporales<\/h2>\n
Numero de juegos lanzados mensualmente<\/h3>\n
Como no est\u00e1n todos los juegos para consolas viejas, trabajaremos con la zona dentro del rect\u00e1ngulo celeste, la cual corresponde al periodo entre el 2000 y el 2017 (incluido).<\/p>\n
Podemos ver que hay un peak en el numero de juegos y una estacionalidad<\/p>\n
\r\naux = mutate(dataset,release_month = release_date - day(release_date) + 1) %>%\r\n group_by(release_month) %>% \r\n summarise(numero_releases = n())\r\nggplot(aux,aes(release_month,numero_releases)) + \r\n annotate("rect",xmin = as.Date("2000-01-01"), xmax = as.Date("2017-12-31"), ymin = 0, ymax=Inf, fill = "blue", alpha = .3,) + \r\n geom_line() +\r\n geom_vline(xintercept = as.Date(c("1995-01-01","2000-03-04","2006-11-11","2017-02-22") )) + \r\n annotate("text",x=as.Date(c("1995-01-01","2000-03-04","2006-11-11","2017-02-22") ) + 180, y = 150, label = c("ps1","ps2","ps3","ps4"))<\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames2-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\n\r\ndataset = filter(dataset, release_date >= as.Date("2000-01-01") & release_date <= as.Date("2017-12-31")) %>% \r\n mutate(playscore = (userscore+metascore)\/2,\r\n critic_love = metascore - userscore) %>%\r\n group_by(platform) %>%\r\n mutate(from_first_release = as.numeric(release_date - min(release_date))) %>%\r\n ungroup()\r\n<\/pre>\nPromedio de juegos por mes<\/h3>\n
Como es las estacionalidad detectada? midamos cuantos releases m\u00e1s que el promedio anual hay en cada mes. Lo anterior se realiza con una regresi\u00f3n lineal con variables dummy del tipo: releases ~ month + year -1.<\/p>\n
Hay un aumento considerable en el numero de releases a fin de a\u00f1o, seguramente para captar mayores ventas navide\u00f1as, luego diciembre y enero son los meses con menos releases.<\/p>\n
\r\naux = mutate(dataset,month = str_pad(month(release_date),2,pad="0"), year=as.character(year(release_date))) %>%\r\n group_by(month,year) %>% \r\n summarise(releases = n())\r\nfit = lm(releases ~ month + year -1, aux)\r\naux = data.frame(month = str_extract(names(coef(fit)[1:12]),"[0-9]+$"), releases = coef(fit)[1:12] - min(coef(fit)[1:12]) )\r\nggplot(aux, aes(month,releases)) + \r\n geom_bar(stat ="identity")\r\n<\/pre>\n
![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames3-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nVida de cada Consola<\/h3>\n
En que fechas tuvo releases cada consola y cuantos fueron?<\/p>\n
PS4 por lejos tuvo el mayor numero de releases a\u00f1o el 2016 y 2017, por otro lado SWITCH (solo un punto) tuvo m\u00e1s releases en su primer a\u00f1o que PS4 en su segundo a\u00f1o.<\/p>\n
colors = brewer.pal(8, "Dark2")\r\ncolors = brewer.pal(8, "Dark2")\r\ncolor_generator <- colorRampPalette(colors)\r\naux = mutate(dataset, release_year = as.character(year(release_date))) %>%\r\n group_by(platform,release_year) %>%\r\n summarise(releases = n())\r\nggplot(aux,\r\n aes(release_year,releases,color = platform, group = platform)) + \r\n scale_color_manual(values = color_generator(length(unique(aux$platform)))) +\r\n theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + \r\n geom_line(size=2) + \r\n geom_point(size = 2)\r\n<\/pre>\n
![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames4-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nVida de las consolas, numero de releases acumulado por a\u00f1os de la consola<\/h3>\n
El ps4 el lejos la consola que logr\u00f3 mas juegos en los primeros a\u00f1os, por otro lado wiiU es la consola con menos juegos.<\/p>\n
El comportamiento de los releases no sigue una curva S, seguramente por que se necesitan mucho juegos el inicio para que la consola sea atractiva.<\/p>\n
\r\naux = mutate(dataset, release_year = cut(from_first_release, seq(from = 0, to = 30*12*10, by = 360), include.lowest = T, labels = as.character(1:10) )) %>%\r\n group_by(platform,release_year) %>%\r\n summarise(releases = n()) %>% \r\n arrange(platform,release_year) %>% \r\n mutate(cum_releases = cumsum(releases))\r\nseleccionadas = filter(aux, release_year == "4") #Que tengan 4 a\u00f1os de juegos\r\nggplot(subset(aux, platform %in% seleccionadas$platform),\r\n aes(release_year,cum_releases,color = platform, group = platform)) + \r\n scale_color_manual(values = color_generator(length(unique(aux$platform)))) +\r\n geom_line(size=2) + \r\n geom_point(size=2)\r\n<\/pre>\n
![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames5-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nReleases Anuales<\/h3>\n
Cuantos releases hay anualmente en total?<\/p>\n
el peak corresponde al a\u00f1o 2009, pero no es el a\u00f1o con m\u00e1s juegos, solo donde se concentraron m\u00e1s en la estacionalidad, posiblemente corresponde a un cambio de estrategia. Si salen muchos juegos juntos, eso canaliza las ventas.<\/p>\n
Luego del peak en 2009 hay una recesi\u00f3n que comienza a recuperarse el 2013.<\/p>\n
El lanzamiento de Nintendo SWITCH por un lado explica el peak del 2016 y tambi\u00e9n le quit\u00f3 presencia el l\u00edder Playstation 4. Por otro lao el primer a\u00f1o del SWITCH tuvo m\u00e1s releases que el primer a\u00f1o de PS4, por lo que en 4 a\u00f1os m\u00e1s deber\u00eda batir el r\u00e9cord de releases de PS4.<\/p>\n
\r\naux = mutate(dataset,release_year = as.character(year(release_date)))\r\nggplot(aux,aes(release_year, fill = platform)) + \r\n geom_bar(stat="count") + \r\n theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + \r\n scale_fill_manual(values = color_generator(length(unique(dataset$platform)))) + \r\n ylab("Nuero de Releases")\r\n<\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames6-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nMarket share de releases por sistema<\/h3>\n
Cual es el market share en numero de releases por sistema?<\/p>\n
Al comparar el primer a\u00f1o de marketshare del Switch, se ve m\u00e1s grande que el del PS4, por lo que en 3 a\u00f1os m\u00e1s deber\u00eda tener tantos releases como ps4 el 2016.<\/p>\n
Nintendo Wii a pesar de haber tenido muchas ventas, no tuvo tantos juegos, seguramente por la forma de los controles<\/p>\n
\r\nggplot(aux,aes(release_year, fill = platform)) + \r\n geom_bar(position="fill") + \r\n theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + \r\n scale_fill_manual(values = color_generator(length(unique(dataset$platform)))) + \r\n ylab("Market Share")\r\n<\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames7-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nNumero ports de cada juego<\/h3>\n
Para cuantos sistemas sale cada juego?<\/p>\n
La mayor\u00eda de los juegos son exclusivos.<\/p>\n
\r\naux = group_by(dataset,product_title) %>% summarise(sistemas = as.character(n()))\r\nggplot(aux,aes(sistemas)) + geom_histogram(stat="count")\r\n\r\n<\/pre>\n
![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames8-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nEvoluci\u00f3n del numero de juegos con ports<\/h3>\n
Ha aumentado el numero de juegos con ports a medida que las consolas se vuelven mas potente y hay mas APIS, permitiendo as\u00ed hacer desarrollos multi-plataforma?<\/p>\n
Si ha aumentado, pero desde los tiempos del PS2, en especial en los juegos que salen para 2 sistemas, seguramente por que siempre hay 2 consolas similares en el mercado.<\/p>\n
\r\naux = mutate(dataset, year = year(release_date)) %>% \r\n group_by(year,product_title) %>% \r\n summarise(sistemas = as.character(n()))\r\nggplot(aux,aes(year, fill = sistemas)) + \r\n geom_bar(position="stack") + \r\n theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + \r\n geom_vline(xintercept = c(2001,2007,2014) ) + \r\n ylab("Numero de releases") +\r\n annotate("text",x=c(2001,2007,2014)+.5, y = .9, label = c("ps2","ps3","ps4"))\r\n\r\n<\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames9-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nAn\u00e1lisis de Puntajes (metascore y userscore)<\/h1>\n
Analisis de las consolas<\/h2>\n
Notas Promedio por Consola<\/h3>\n
Son los juegos de ciertas consolas mejor evaluados por los usuarios o la critica?<\/p>\n
Podemos ver que las consolas con los mejores juegos son las viejas (Dreamcast, Nintendo 64 y Playstation 1), en metacritic solo hay nota para los juegos m\u00e1s buenos y populares de estos sistemas, para balancear esto, trabajaremos con los 50 mejores juegos de cada sistema. Lo anterior tiene sentido, por que seguramente la gente al momento de elegir\u00e1 dentro de esa lista, el resto de los juegos son desconocidos para el consumidor promedio.<\/p>\n
\r\ndataset = readRDS("scores.rds")\r\naux = rbind(group_by(dataset,platform) %>% summarise(mean_value = mean(metascore), score = "metascore"),\r\n group_by(dataset,platform) %>% summarise(mean_value = mean(userscore), score = "userscore"))\r\nggplot(aux,aes(platform,mean_value, fill=score)) + \r\n geom_bar(stat="identity", position = "dodge") + \r\n theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))+ \r\n scale_y_continuous(limits = c(60, 80),oob=rescale_none)\r\n<\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames10-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nScores de los 50 mejores juegos por consola<\/h3>\n
Podemos ver que en general, los metascore son m\u00e1s altos que los userscore, esto solo no se cumple en gameboy Advance y PSP, potr otro lado en wii, wiiU y 3DS el userscore est\u00e1 muy cercano al metascore.<\/p>\n
Por otro lado, las consolas de ultima generaci\u00f3n (Ps4 y Xbox One) son las peor evaluadas por los usuarios, mientras que la critica se mantiene constante.<\/p>\n
\r\ndataset50 = group_by(dataset, platform) %>% top_n(50,playscore)\r\naux = rbind(group_by(dataset50,platform) %>% summarise(mean_value = mean(metascore), score = "metascore"),\r\n group_by(dataset,platform) %>% summarise(mean_value = mean(userscore), score = "userscore"))\r\nggplot(aux,aes(platform,mean_value, fill=score)) + \r\n geom_bar(stat="identity", position = "dodge") + \r\n theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + \r\n scale_y_continuous(limits = c(60, 95),oob=rescale_none)\r\n<\/pre>\n
![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames11-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nCorrelaci\u00f3n entre userscore y metascore<\/h3>\n
Existe correlaci\u00f3n entre el userscore y el metascore?<\/p>\n
la correlaci\u00f3n entre los dos para los 50 mejores juegos por consola es de 0.076, a continuaci\u00f3n presentamos la correlaci\u00f3n por sistema, donde detectamos que en general hay una correlaci\u00f3n negativa entre userscore y metascore.<\/p>\n
\r\naux = group_by(dataset50,platform) %>% \r\n summarise(correlacion_ms_us = cor(userscore,metascore))\r\nggplot(aux,aes(platform,correlacion_ms_us)) + \r\n geom_bar(stat="identity", position = "dodge") + \r\n theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) \r\n<\/pre>\n
![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames12-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\ncritic_love por sistema<\/h3>\n
Hay preferencia al momento de evaluar los juego de un sistema?<\/p>\n
El critic_love es la cantidad de puntos extra que extrega la critica con respecto a los usuarios.<\/p>\n
Es interesante ver que el critic_love es similar para: nintendo 64 con playstation, playstation2 con xbox con GameCube, playstation 3 con xbox 360 y playstation 4 con xbox One, correspondiente a consolas de las mismas generaciones, esto podr\u00eda deberse a los juegos multi plataforma que generan correlaci\u00f3n o simplemente a una tendencia estacional.<\/p>\n
\r\naux = group_by(dataset50,platform) %>% \r\n summarise(mean_critic_love = mean(critic_love))\r\nggplot(aux,aes(platform,mean_critic_love)) + geom_bar(stat="identity") + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))\r\n<\/pre>\n
![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames13-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nCual es la mejor consola?<\/h2>\n
Es una pregunta dificil, hay varias formas de comparar las consolas, puede ser precio, numero de juegos o calidad de estos.<\/p>\n
userscore promedio para los n mejores juegos<\/h3>\n
Si miramos los n primeros juegos, que consola tiene mejores notas?<\/p>\n
Si vas a tener 1 solo juego, las mejores consolas son gamecube y ps4, Si eres un poco m\u00e1s gamer y vas a tener unos 5 juegos, un psone es la opci\u00f3n, despu\u00e9s de eso, el rey es Ps2.
\nAunque cabe destacar que tambi\u00e9n hay otros factores como que tan antigua es la consola en cuesti\u00f3n, por ejemplo, un PS1 puede ser un poco decepcionante en la gr\u00e1fica.<\/p>\nPor el lado contrario, Nintendo 64 parece ser lejos la peor consola para los gamers mas intensivos, seguramente por eso PSX logro destronar a nintendo.<\/p>\n
\r\naux = group_by(dataset, platform) %>% \r\n arrange(-userscore) %>% \r\n summarise("01" = mean(userscore[1]),\r\n "02" = mean(userscore[1:2]),\r\n "03" = mean(userscore[1:3]),\r\n "05" = mean(userscore[1:5]),\r\n "10" = mean(userscore[1:10]),\r\n "15" = mean(userscore[1:15]),\r\n "20" = mean(userscore[1:20]),\r\n "30" = mean(userscore[1:30]),\r\n "40" = mean(userscore[1:40]),\r\n "50" = mean(userscore[1:50])) %>% \r\n gather(numero_juegos,userscore,-platform)\r\nggplot(aux,aes(platform,userscore, fill = numero_juegos)) + \r\n geom_bar(stat = "identity",position="nudge") +\r\n theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + \r\n scale_fill_manual(values = color_generator(10)) + \r\n scale_y_continuous(limits = c(min(aux$userscore), 95),oob=rescale_none)\r\n<\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames14-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nDiferencia en userscore para el mismo juego<\/h3>\n
Hay alguna diferencia en los userscore para el mismo juego en distintas consolas? Lo anterior es interesante por que podr\u00eda significar que es mas f\u00e1cil programar en una consola que en otra.<\/p>\n
Nos enfocaremos en los juegos que est\u00e1n en al menos 3 sistemas. Donde veremos en promedio la diferencia (premio o castigo) que tienen los userscore de cada consola con respecto al promedio del juego, filtraremos las consolas que no tengan al menos 30 juegos para comparar.<\/p>\n
Podemos ver que las m\u00e1s perjudicadas son las consolas portatiles de nintendo, DS y 3DS, seguramente por que tienden a ser versiones reducidas de los otros juegos, Por otro lado las consolas con los mejores port son la wiiU, luego el playstation 2 y PS Vita.<\/p>\n
\r\nmultisistema = group_by(dataset,product_title) %>% summarise(sistemas = n()) %>% filter(sistemas >= 3) \r\naux = filter(dataset, product_title %in% multisistema$product_title) %>% \r\n group_by(product_title) %>% \r\n mutate(userscore_premium = userscore-mean(userscore)) %>% \r\n group_by(platform) %>% \r\n summarise(userscore_premium = mean(userscore_premium), numero = n()) %>% \r\n filter(numero > 30)\r\nggplot(aux,aes(platform,userscore_premium)) + geom_bar(stat="identity") + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))\r\n<\/pre>\n
<\/p>\nAnalisis temporal de los scores<\/h2>\n
Evoluci\u00f3n del userscore promedio para los n mejores juegos<\/h3>\n
Existe un cambio en el userscore promedio de los juegos a lo largo del tiempo? (la pregunta inicial)<\/p>\n
Para realizar este an\u00e1lisis, agruparemos los ports en un solo juego con la nota promedio de ellos.<\/p>\n
Vemos que los juegos top del a\u00f1o mantienen una nota sin aparente tendencia, pero para los juegos desde el numero 15, se detecta que el userscore a disminuir a\u00f1o a a\u00f1o.<\/p>\n
\r\naux = filter(dataset, release_date >= as.Date("2001-01-01") & release_date <= as.Date("2017-12-31")) %>% \r\n mutate(release_year = year(release_date)) %>% \r\n group_by(release_year, product_title) %>% \r\n summarise(userscore = mean(userscore)) %>% \r\n group_by(release_year) %>% \r\n arrange(-userscore) %>% \r\n summarise("01" = mean(userscore[1]),\r\n "02" = mean(userscore[1:2]),\r\n "03" = mean(userscore[1:3]),\r\n "05" = mean(userscore[1:5]),\r\n "10" = mean(userscore[1:10]),\r\n "15" = mean(userscore[1:15]),\r\n "20" = mean(userscore[1:20]),\r\n "30" = mean(userscore[1:30]),\r\n "40" = mean(userscore[1:40]),\r\n "50" = mean(userscore[1:50])) %>% \r\n gather(nth_score,userscore,-release_year)\r\nggplot(aux,aes(release_year,userscore, fill = nth_score, group = nth_score)) + \r\n geom_area(size = 1.5, position = "nudge") +\r\n theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + \r\n scale_fill_manual(values = color_generator(10)) + \r\n scale_y_continuous(limits = c(min(aux$userscore), 95),oob=rescale_none) + \r\n geom_vline(xintercept = c(2001,2007,2014) ) + \r\n annotate("text",x=c(2001,2007,2014)+1, y = 95, label = c("ps2","ps3","ps4"))\r\n<\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames16-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nEvoluci\u00f3n del metascore promedio para los n mejores juegos<\/h3>\n
El cambio en los userscore se extrapola a lo metascore?<\/p>\n
No, el metascore se ha mantenido relativamente contante y sin tendencia en el tiempo.<\/p>\n
\r\naux = filter(dataset, release_date >= as.Date("2001-01-01") & release_date <= as.Date("2017-12-31")) %>% \r\n mutate(release_year = year(release_date)) %>% \r\n group_by(release_year, product_title) %>% \r\n summarise(metascore = mean(metascore)) %>% \r\n group_by(release_year) %>% \r\n arrange(-metascore) %>% \r\nsummarise("01" = mean(metascore[1]),\r\n "02" = mean(metascore[1:2]),\r\n "03" = mean(metascore[1:3]),\r\n "05" = mean(metascore[1:5]),\r\n "10" = mean(metascore[1:10]),\r\n "15" = mean(metascore[1:15]),\r\n "20" = mean(metascore[1:20]),\r\n "30" = mean(metascore[1:30]),\r\n "40" = mean(metascore[1:40]),\r\n "50" = mean(metascore[1:50])) %>% \r\n gather(nth_score,metascore,-release_year)\r\nggplot(aux,aes(release_year,metascore, fill = nth_score, group = nth_score)) + \r\n geom_area(size = 1.5, position = "nudge") +\r\n theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + \r\n scale_fill_manual(values = color_generator(10)) + \r\n scale_y_continuous(limits = c(min(aux$metascore), 100),oob=rescale_none) + \r\n geom_vline(xintercept = c(2001,2007,2014) ) + \r\n annotate("text",x=c(2001,2007,2014)+1, y = 100, label = c("ps2","ps3","ps4"))\r\n<\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames17-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nEvoluci\u00f3n de critic_love para los 100 mejores juegos de cada a\u00f1o<\/h3>\n
Entonces la critica est\u00e1 siendo menos critica?<\/p>\n
Se tomaron los 100 mejores juegos y los multi-plataforma se agruparon en uno solo, para as\u00ed evitar sobre ponderaci\u00f3n.<\/p>\n
Podemos ver que desde que sali\u00f3 el Playstation 3, la critica ha vuelto menos critica con respecto a los jugadores.<\/p>\n
\r\ndataset100 = filter(dataset, release_date >= as.Date("2001-01-01") & release_date <= as.Date("2017-12-31")) %>% \r\n mutate(release_year = year(release_date)) %>%\r\n group_by(product_title,release_year) %>% \r\n summarize(critic_love = mean(critic_love), userscore = mean(userscore), metascore = mean(metascore)) %>% \r\n group_by(release_year) %>% \r\n top_n(100,userscore)\r\naux = group_by(dataset100,release_year) %>%\r\n summarise(mean_critic_love = mean(critic_love))\r\nggplot(aux,aes(release_year,mean_critic_love)) + \r\n geom_line() + \r\n theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + \r\n geom_vline(xintercept = c(2001,2007,2014) ) + \r\n annotate("text",x=c(2001,2007,2014)+1, y = 5, label = c("ps2","ps3","ps4"))\r\n<\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames18-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nEvoluci\u00f3n de la correlaci\u00f3n userscore y metascore para los 100 mejores juegos<\/h3>\n
Existi\u00f3 alg\u00fan momento en el que la critica estaba alineada a los consumidores?<\/p>\n
No, la correlaci\u00f3n siempre ha sido baja\u2026<\/p>\n
\r\naux = group_by(dataset100,release_year) %>% \r\n summarise(correlacion_ms_us = cor(userscore,metascore))\r\nggplot(aux,aes(release_year,correlacion_ms_us)) + \r\n geom_line() + \r\n theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + \r\n geom_vline(xintercept = c(2001,2007,2014) ) + \r\n annotate("text",x=c(2001,2007,2014)+1, y = 1, label = c("ps2","ps3","ps4"))\r\n<\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geekosas.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/videogames19-1024x878.png?resize=810%2C695\")
<\/p>\nConclusiones<\/h1>\n
Efectivamente la evaluaci\u00f3n de promedio de los usuarios en promedio ha bajado, pero para los mejores juegos del a\u00f1o se ha mantenido constante. En otras palabras si eres una persona que juega muchos juegos, seguramente sientes que el pasado fue mejor, mientras que si eres una persona que juega 2 o 3 juegos al a\u00f1o no has notado un cambio.<\/p>\n
Esto nos deja varias hipotesis, una de ellas es que posiblemente los jugadores se est\u00e1n aburriendo de las series de juegos o que los desarrolladores est\u00e1n gastando mas recursos en favores a la critica que en sus juegos, tambi\u00e9n puede ser que dado lo caros que son hoy en dia los desarrollos, las empresas no se atreven a innovar mucho.<\/p>\n
A alguien se le ocurren m\u00e1s hipotesis o formas de responderlas?<\/p>\n
Saludos!<\/p>\n
Y como de costumbre, les comparto el dataset y el notebook para R en el siguiente link:\u00a0metacritic<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"