研究背景

全球遊戲市場近年持續擴張，PC 平台依然佔有龐大玩家基數，其中以 Steam 為規模最大、資料透明度最高的數位遊戲平台。由於 Steam 公開遊戲評論、玩家人數、更新紀錄與遊玩時數等多項數據，使其成為研究玩家行為與遊戲營運策略的重要來源。

在 Steam 上，熱門遊戲通常呈現三種典型生命週期：快速成長、快速下滑與長期穩定。玩家是否願意持續回到遊戲，形成了「玩家黏著度（Retention）」這一關鍵指標。黏著度不僅代表玩家回流程度，更反映遊戲內容、營運節奏與社群性之綜合結果。

然而，過去的研究多倚賴個案分析或少量樣本，缺乏大量、跨類別、跨模式與跨地區的完整量化比較。Steam 的多源資料（Store、Steam Charts、SteamDB、SteamSpy）提供了建立大規模資料集的可能，使得檢驗市場常見假設成為可能。

因此，本研究使用 345 款 Steam 熱門遊戲資料，透過統計分析比較不同遊戲屬性、評價、聲量與更新資訊，探討哪些因素與玩家黏著度真正相關，並釐清過去常被視為理所當然但未曾被驗證的市場觀念。

研究動機

玩家社群中流傳許多對遊戲黏著度的直覺判斷，例如：

多人遊戲通常較具黏著度
免費遊戲容易吸引大量玩家
RPG 玩家遊玩時數較長
東亞遊戲較耐玩
更新越頻繁，越能留住玩家

然而，這些觀念大多源自玩家經驗、平台觀察或個別案例，缺乏系統化的大型量化資料驗證。

基於此，本研究希望透過 Steam 上 345 款熱門遊戲的實證數據，釐清上述市場印象是否成立。更重要的是，Steam 平台擁有完整的玩家行為數據（玩家數、遊玩時數、留存率），能夠直接量化「玩家是否持續回流」。相比僅依靠評價或銷售等間接指標，Steam 的多源資料更能反映真實使用者行為，具有高度研究價值。

因此，本研究希望透過統計方法（ANOVA、相關分析、迴歸模型），判斷哪些變數真正影響黏著度，哪些實際上並無統計支持，以提供遊戲產業、研究者與開發者更客觀的分析依據。

研究問題

基於研究背景與動機，本研究提出以下四項研究問題：

RQ1：不同遊戲屬性（是否付費、是否多人、類型、開發地區）是否會造成黏著度差異？

RQ2：社群評價與聲量（評論數、好評率）是否與黏著度相關？

RQ3：更新次數與可下載內容（DLC）是否會影響玩家人數或行為？

RQ4：哪些變數能有效預測玩家數、遊玩時數與留存率？

這四項研究問題涵蓋遊戲屬性、社群指標與營運策略三個面向，並以玩家行為（玩家數、時數、留存率）為主要分析核心。

研究目的

為回應上述研究問題，本研究設定以下研究目的：

分析不同遊戲屬性在黏著度指標上的差異

包含付費 / 免費、單人 / 多人、三大類型與地區。

探討社群評價、聲量、更新頻率與內容規模（DLC）是否與玩家黏著度相關
建構三種玩家黏著度的迴歸模型

　（玩家數、遊玩時數、留存率）

提出基於數據的遊戲設計與營運建議

　使開發者與營運團隊能以量化結果作為參考，而非依靠主觀經驗判斷。

研究方法

資料來源 :

本研究整合四個主要資料來源：Steam Store、Steam Charts、SteamDB 與 SteamSpy。這些平台皆基於 Steam 的公開數據，但各自提供不同面向的資訊，因此整合後能更全面地呈現遊戲表現。

研究期間與樣本描述 :

本研究的觀察期間為：

2025 年 5 月 1 日至 2025 年 8 月 31 日

本研究原始資料爬取共 419 筆遊戲，但由於：

有部分遊戲因資料缺失（如評論數缺乏、更新資訊缺漏）被刪除
部分 AppID 抓取失敗
少數遊戲資料不完整或無法比對

最終經資料清洗後的可用有效樣本為：

345 款 Steam 熱門遊戲（含欄位 346 行）

此樣本包含：

多人遊戲與單人遊戲
免費遊戲與付費遊戲
RPG、Action、Casual 三大類型
歐美、東亞、其他地區三大分類
各種評價聲量與更新頻率差異

資料前處理 :

資料前處理是本研究能順利進行統計建模前最關鍵的一環。本研究從四個平台抓取初始資料後，須進行格式清洗、欄位統一、異常值檢查、缺值處理、類別變數轉換等操作。

變數操作化 :

變數操作化的目的，是將蒐集到的資料轉換成可量化分析的研究變項。

本研究的變數分為：

依變數（Dependent Variables）

（一）平均遊玩人數（Average Players）

涵蓋四個月（2025/05–2025/08）的月平均值，反映一款遊戲在觀察期間的整體熱度。

此指標可視為「市佔指標」與「活躍度指標」。

（二）平均遊玩時數（Average Playtime）

來自 SteamSpy 的平均遊玩時數估計（單位：小時）。

此指標代表「玩家深度投入程度」，可補足玩家人數指標無法反映玩家「遊玩時長」的不足。

（三）留存率（Retention Rate）

採三段變化平均值，可衡量遊戲生命週期是否穩定。

留存率越高，代表：

玩家願意回到遊戲
遊戲具備長期吸引力
內容更新與遊戲設計足以維持熱度

此為本研究最重要的依變數之一。

自變數（Independent Variables）

(一) 商業模式

多人遊戲與單人遊戲

(二) 遊戲模式

免費遊戲與付費遊戲

(三) 類型

RPG、Action、Casual 三大類型

(四) 地區

歐美、東亞、其他地區三大分類

控制變數（Control Variables）

為避免自變數與黏著度之間的關係受到其他因素干擾，本研究加入下列控制變數：

好評率（Positive Rating）
評論總數（Review Count）
DLC 數量（DLC Count）
更新頻率（Update 30 / 90 / 120）

控制變數能有效提高迴歸模型的解釋力，讓分析反映「遊戲屬性」的真實影響。

統計方法 :

本研究採用了四大統計方法:

描述統計分析（Descriptive Statistics）

目的：

描述整體資料分布
理解不同類型變數的基本特徵
作為後續 ANOVA 與迴歸的基礎

將呈現：

平均值、標準差、中位數、最大/最小值
類別變數分布（免費/付費、單人/多人、類型、地區）

群組比較（Group Comparison）

用於比較不同類別之間的平均差異，例如：

付費 vs 免費
單人 vs 多人
RPG / Action / Casual

可作為初步觀察差異的方式，但不能判斷顯著性，因此後續需搭配 ANOVA。

單因子變異數分析（One-way ANOVA）

ANOVA 重點：

若 p-value < 0.05 → 差異顯著
若 p-value > 0.05 → 差異不顯著

本研究將針對以下模型進行 ANOVA：

商業模式對平均遊玩時數
商業模式對好評率
單人/多人對平均玩家數
類型對留存率
地區對玩家時數

相關分析（Correlation Analysis）

目的：

檢驗變數間的線性關係
確認是否存在過度相關（避免迴歸共線性）
找出黏著度的強相關變數

例如：

評論數 vs 玩家人數（預期相關高）
好評率 vs 留存率（預期不一定高）
更新頻率 vs 玩家數（極可能相關低）

多元線性迴歸分析（Multiple Regression）

本研究建立三個模型：

模型 A：預測平均玩家人數
模型 B：預測平均遊玩時數
模型 C：預測留存率

用途：

檢驗哪些變數能顯著解釋黏著度差異
比較 dummy variables 的相對影響力
檢測控制變數的影響是否顯著
計算模型解釋力（R²）

同時進行：

多重共線性檢查（VIF）
殘差分析
β 係數排序（影響力大小比較）

研究流程

步驟一：確定研究範圍與遊戲類型

聚焦於 Steam 平台的熱門遊戲。
限定資料期間為 2025 年 5 月至 2025 年 8 月。
建立研究對象：345 款熱門遊戲。

步驟二：資料收集（Python 爬蟲）

從 Steam Store、Steam Charts、SteamDB、SteamSpy 抓取資料。
收集遊戲屬性、評價資料、玩家數據、更新資訊等。

步驟三：資料前處理

整理欄位格式、刪除缺失嚴重資料。
將類別變數轉換為虛擬變數（Dummy Variables）。
將日期轉換為以 2025/08/31 為基準的時間差。

步驟四：變數操作化

定義依變數：平均玩家數、平均遊玩時數、近月留存率。
定義自變數三大構面：
- 遊戲屬性：付費 / 免費、單人 / 多人、類型、地區。
- 社群評價：評論數、好評率。
- 內容與營運：DLC 數量、更新頻率（30 / 90 / 120 天）。

步驟五：統計分析與結果整理

描述統計（Descriptive Statistics）
群組比較（Group Comparison）
單因子變異數分析（One-way ANOVA）
相關分析（Correlation Analysis）
多元線性迴歸分析（Multiple Regression）

在此研究流程下，所有資料收集與分析皆遵循統一架構，確保分析結果具備一致性與可解釋性。

研究架構