有没有因为数据误差导致游戏项目暴死过？有没有因为数据不齐被老大骂过？有被Famitsu、Sensor Tower、Newzoo报告、伽马数据……打造的虚拟乌托邦欺骗过么？

为什么这些公域数据平台对造假乐此不疲呢？公域数据的可信度稍显堪忧，为什么还有很多游戏公司在盲目地参考这些游戏数据，继续增加项目落地风险呢？

我们必须清楚的看到，公域数据陷阱的重灾区往往有收入口径的欺诈、样本幸存者偏差、区域数据失真、文化认知错位这些严重问题。游戏厂商还在使用这些掺杂着虚假方块的数据表，其实不过是无奈之举。因为中小厂商没办法像大厂那样积累数据财富，打造属于自己的私域数据库，而大厂的数据库同样面临着数据孤岛风险（部门视数据为私产、合力协作意愿低、利用效率差、数据噪音较多……）。

再说到日本的Famitsu/Gameage、韩国的Nielsen KoreanClick和中国的伽马数据，这些平台都具有一定的局限性，他们都未曾建立分门别类的数据库和实时分析方法，甚至连即时数据收集的意识都没有建立。应当看到这些数据平台出具的数据信息有着天然的“数据乌托邦”风险，即表面光鲜的数据报告背后可能藏着方法论缺陷和商业意图。像Sensor Tower这类平台的数据采集是基于SDK和算法估算，对安卓第三方商店覆盖率可能只有60%左右。特别是中国安卓渠道的碎片化，这会让数据偏差放大；像伽马数据这类本土机构，有时会模糊“流水”和“分成后收入”的概念。例如去年国内某SLG报告把渠道返点计入收入，虚增了15%的行业规模，被曝出后引发争议，这种操作在付费报告里并不少见；最隐蔽的是样本污染，日本Famitsu的实体游戏销量统计一般来说都很准确，但手游部分依赖问卷调查，而二次元玩家普遍有“为爱付费”的羞耻感，导致氪金数据被系统性低估——这也解释了为什么《赛马娘》游戏的实际营收总是超出机构预测；去年某大厂公司用Newzoo报告证明卡牌游戏衰退，结果被挖出该报告金主是家SLG公司。这类利益捆绑在行业里像呼吸般自然，几乎所有平台出具的数据报告都说日本玩家讨厌PVP，但阴阳师PVP联动活动、《荒野行动》的赛季竞技模式在日本都是营收暴涨态势——这种异常值往往藏着更真实的用户画像，盲目的相信这些平台所提供的数据，也会让游戏开发陷入困顿之境。

那有没有既可以校对数据信息，又可以自己建立数据库并创建信息收集和校对机制的方式呢？有的，有的，通过传统的三角验证方法（Triangulation Method），可以校对绝大多数市面数据，可以将这个校对方法做成程序代码，用于私域数据库的信息判断机制，我画了一份简单的验证流程图来表现这个验证方法，如下图所示：

但传统的三角验证法只能校对数据可信度，并不能为企业或者集团积累长期的、真实有效的、数据噪音较低的财库，构建一个长期有效的即时信息收集和反馈机制就显得十分必要，毕竟信息时代数据是最重要的财富。

邓白氏的DUNSRight系统是个非常高效的处理系统，可以成为游戏数据库的模版，它的核心在于“闭环验证”，这和游戏行业常用的A/B测试有本质区别。但要注意的是，邓白氏的这套系统运营成本极高，游戏开发起步公司应该聚焦自动化方案，而非照抄DUNSRight系统。可以建议先在小范围试验如定点，然后优化算法逻辑，逐步扩大数据收集范围，继而研发反馈机制。这套动态数据库系统适用于较大的游戏开发公司，可能不是很适用于中小企业，后期运营的巨额成本会压垮公司，但对大厂而言是十分必须的，在多巨头激烈搏斗的当下，这套系统能为公司节省下巨额资金，相比投入研发数据库的那点钱，无异于是九牛一毛，更遑论这套动态数据库能够在后期维护和不断优化之下为公司持续创造巨大收益，充当分析市场的“解牛刀”。但目前国内的游戏大厂都未曾有过这样的超前意识。

游戏最终的关注点还是现实，拟态的游戏世界也是社会生态的一种投射，传统的静态数据库早就不适应当下各行各业的发展要求了，AI技术的革命性突破已经开始逐步淘汰旧产业，游戏开发作为科学技术迭代的直接影响行业，更应该清楚的认识到传统的游戏开发逻辑已经不适合现在的游戏市场了，游戏设计的唯一主宰者从今往后绝不可能是游戏开发人员，更可能是开发者联合玩家的集体共治，这种共治是可修正的过程。玩家创造内容且修正内容，共治体态下开发出来的游戏内容是更贴近现实世界的作品，它为我们解决现实问题提供了集体智慧，提供了游戏数据范本。