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Premessa

Gogoal.fun è una piattaforma didattica e di intrattenimento ispirata alle scommesse sportive e rappresenta il primo indispensabile tassello del progetto di ricerca di GoGoal Srl, al fine di creare un prodotto innovativo (intelligenza artificiale) in grado di scindere l’azzardo dal divertimento, fornendo strumenti efficaci e idonei a sviluppare comportamenti di gioco responsabile.
Generalmente, la deriva verso il gioco compulsivo e la ludopatia riguarda una percentuale molto bassa dei giocatori di scommesse sportive.
Vanno tuttavia operate delle distinzioni indispensabili a comprendere il fenomeno: se la percentuale inerente la deriva compulsiva è modesta, esiste comunque un numero di giocatori interessati dal fenomeno, che sviluppano una patologia inibente: piccoli numeri ma connessi a grandi problemi.
Non solo, la distinzione dicotomica tra giocatori problematici e giocatori non problematici è grossolana e fuorviante.
Tra i due opposti, esistono diverse sfumature e quindi molteplici categorie riconoscibili che mostrano propensioni, comprensioni e comportamenti ben distinguibili e peculiari e con perimetri che è quindi possibile tracciare: anche e soprattutto queste categorie necessitano di passare per un percorso formativo e di consapevolezza di qualità.
La deriva ludopatica non è mai un evento subitaneo che si sviluppa dal nulla, piuttosto esistono delle precondizioni che ne determinano l’insorgenza.
Si tratta di un argomento che va necessariamente trattato con un approccio scientifico e lontanissimo dai luoghi comuni o dai pregiudizi di morale e politici: tutti gli approcci sbagliati alla materia, sono riconducibili alla mancanza di informazioni comprovabili, oggettive, empiricamente riscontrabili e sviluppate attraverso strumenti di natura scientifica.
L’analisi deve partire dallo studio dei comportamenti in situazioni specifiche che, sistemi evoluti di algoritmi, connessi con la creazione di una intelligenza artificiale, possono riprodurre fedelmente.
Il giocatore deve ampliare la quantità e la qualità delle informazioni a propria disposizione.

A questo proposito, è impensabile “imporre” un corso di formazione ed è altrettanto sbagliato immaginare che, un ostacolo artificiale all’accesso al gioco for real, possa costituire una soluzione accettabile.
L’alternativa, che rappresenta il primo obiettivo del progetto, è trasferire le informazioni al giocatore, attraverso l’assorbimento per prova empirica, stimolato dalla componente DIVERTIMENTO.
Laddove esiste una piattaforma sfidante, divertente, interattiva, di network che attira il giocatore, è possibile catturare la sua attenzione in modo proattivo, positivo, sano.
Con l’attenzione del giocatore è quindi possibile studiare un modello di intelligenza artificiale basata su algoritmi che “svelino” e “indichino” i comportamenti errati in tempo reale, senza che ciò abbia già provocato un danno.

Per la maggior parte dei partecipanti, sarà solo un arricchimento ulteriore e svilupperà una consapevolezza di gioco responsabile che contribuirà a rendere ancora più divertente l’eventuale, e non indispensabile, accesso al gioco for real.
Per quella piccola parte di partecipanti che avrebbe potuto sviluppare la patologia ludopatica, sarà invece un vero e proprio “salvavita” perché, la corretta informazione, fissata attraverso la prova empirica e uno strumento evoluto in grado di rendere anche divertente l’esperienza, è davvero uno STRUMENTO POTENTISSIMO, una medicina che contribuisce a sciogliere anche un altro vecchio malanno della società: la divisione tra oppositori del gioco d’azzardo e operatori del settore, combattuta a suon di slogan e senza la giusta consapevolezza.
Quest’ultimo concetto introduce il secondo obiettivo del progetto: offrire alla società civile lo spunto per un confronto che fondi le basi su una informazione approfondita e corretta.
Solitamente azzardo e divertimento vengono considerati dicotomici, tuttavia sono connessi tra loro; spesso sovrapposti, ma facilmente distinguibili, se la valutazione viene compiuta sui diversi piani di approccio al gioco.
Tuttavia, divertimento e azzardo sono connessi tra loro, spesso sovrapposti e riconoscibili se consideriamo i diversi piani di approccio al gioco.
La netta biforcazione tra sostenitori ed oppositori del gioco for real, genera due versioni diametralmente opposte ed allo stesso tempo, errate della questione; se chi sostiene che il gioco for real sia soprattutto un divertimento, non opera con strumenti idonei per evitare la degenerazione in ludopatia, non fa neanche il proprio interesse oltre a quello della società civile.
D’altra parte, se chi si oppone al gioco for real non considera che, la stragrande maggioranza dei giocatori “si diverte” con quella piccola componente di azzardo senza mai trascendere e per questo vuole DEMONIZZARE IL GIOCO, l’effetto che si avrà sarà opposto.
Diminuire l’accesso al gioco d’azzardo, inibendone la comunicazione, non ridurrebbe di molto la “base imponibile” di giocatori che potrebbero subire l’effetto deleterio della ludopatia anzi, con molta probabilità, il fenomeno verrebbe largamente compensato dal fascino del VIETATO.
D’altra parte, pretendere di comunicare a tutti “la bellezza” del gioco d’azzardo senza adottare un percorso di informazione, di prova empirica serio, onesto e concreto, renderebbe decisamente poco dimostrabile la buona fede dell’operatore di gioco.

Le tesi a riguardo, somigliano molto spesso ad un mero pregiudizio, dettato soprattutto dalla disinformazione a riguardo.
In 20 anni di esperienza nel settore del gioco, dopo aver sviluppato piattaforme di sport, algoritmi, complesse matrici di previsione comportamentale per creare promozioni, offerte e bonus, i soci fondatori di GoGoal hanno immaginato di creare una piattaforma for fun, dove i Fantacrediti sostituiscono gli euro, che non sia un clone della scommessa sportiva, ma un LUNA PARK gratuito con giochi ispirati alle scommesse sportive, proiettati verso una nuova frontiera del divertimento: sempre più di network, sempre più condivisione e sfida tra utenti e meccanismi di gioco basati su micropagamenti piuttosto che sull’azzardo.
Nell’ideare questa piattaforma, la matrice di previsione comportamentale non viene più finalizzata alla creazione di promozioni efficaci per il bookmaker, ma viene a costituire il PRIMO FILTRO tra giocatore e gioco d’azzardo: interpreta il comportamento del giocatore (scopo per cui nasce), ma lo informa in tempo reale di cosa lo sta aspettando dall’altra parte del carrello scommesse.
In questo modo, e senza i rischi monetari connessi al gioco for real, il giocatore for fun entra progressivamente nel “retrobottega” del bookmaker abbattendo l’ostacolo, spesso insormontabile, del corso di formazione, della guida, del video-tutorial: più gioca, più si diverte, più trova sfidante la piattaforma e più l’intelligenza artificiale analizzerà il suo comportamento, stavolta non per massimizzare una promozione, ma per fornirgli la prova empirica che determinati approcci sono sbagliati e che altri sono virtuosi.
Dopo aver sbattuto la testa, a volte anche solo per provare senza danni cosa accade, il giocatore saprà scindere la componente divertimento da quella dell’azzardo e DECIDERE autonomamente e consapevolmente, quando entrerà (se mai lo farà) nel mondo del gioco for real, quale comportamento tenere e con quali conseguenze.
Per la gioia degli oppositori al gioco d’azzardo, un giocatore così dotato non sarà irretibile da falsi slogan, da claim accattivanti e non scambierà più l’azzardo per divertimento o viceversa.
Per la gioia dei bookmaker più evoluti e orientati al futuro, davvero interessati allo sviluppo del gioco responsabile, questo significherà avere una customer base sana ed informata, capace di apprezzare l’offerta di intrattenimento e di scegliere una quantità di azzardo in grado di salvaguardarla: piccola spesa su un numero elevato di giocatori…un obiettivo che è sempre sembrato irraggiungibile all’operatore di gioco.

L’intelligenza artificiale

I giocatori di scommesse sportive producono una mole di dati così ingente, che possiamo scomodare tranquillamente il termine “BIG DATA”.
I bookmaker più evoluti, maneggiano questi dati per massimizzare il profitto in un percorso che, nella stragrande maggioranza dei casi, è tutt’altro che vizioso: non è infatti “solo” la ricerca del profitto e quindi l’aumento di spesa del giocatore, piuttosto la necessità di capire cosa offrire, quando offrirlo e che prodotti sviluppare.
Una piattaforma for fun che sia utilizzata da un elevato numero di persone, è in grado di riprodurre un campione significativo di quei DATI con lo scopo di usare tutte queste informazioni al fine di elaborare, analizzare e trovare riscontri oggettivi riguardo la tematica Azzardo-Divertimento.
Per il successo dell’iniziativa di RICERCA questa è una condizione necessaria, ma non sufficiente: non ci interessa solo riprodurre i dati e confermare le diverse tesi su AZZARDO E DIVERTIMENTO.
Siamo interessati a sviluppare una intelligenza artificiale in grado di interagire con i giocatori for fun, per mostrare tutte le conseguenze pratiche dei diversi comportamenti: virtuosi e viziosi.
L’accesso del giocatore a un punto di osservazione privilegiato sul gioco for real, con strumenti evoluti e un’informazione provata sul campo e resa solida e assimilata attraverso la prova empirica, ci guiderà alla conoscenza di un nuovo ATTORE: il giocatore consapevole.
Per creare una intelligenza artificiale è necessario conoscere profondamente i due mondi che entrano in contatto: il giocatore e il mondo del gioco for real.
La piattaforma for fun è il VETTORE da cui scaturisce l’interesse del giocatore e che produce divertimento, interazione, curiosità e BIG DATA.
La matrice di algoritmi e schemi interpretativi che costituisce l’ossatura dell’intelligenza artificiale, mette in contatto i due mondi portando a conoscenza del giocatore le modalità e i processi che hanno indotto il suo comportamento, quali effetti produrrà e perché l’operatore di gioco lo abbia stimolato proprio in quel momento e in quel punto della sua esperienza di gioco.
L’IA analizza il comportamento del giocatore e rivela come e perché è entrato a giocare, che cosa ha effettivamente acceso il suo interesse, perché reagisce così ad una determinata offerta, perché reagisce così ad una vincita, ad una perdita, ad una serie di vincite o di perdite, come è arrivato ad un TILT devastante per il suo bankroll, come ha sbagliato non identificando un BANKROLL iniziale e un controllo rigido degli importi: in sintesi, come discernere, nel momento in cui qualcosa accade nella sua esperienza di gioco, la componente di divertimento dalla deriva dall’azzardo.
In definitiva, la piattaforma for fun intrigante, sfidante, socializzante, è il punto di partenza che accende un interesse proattivo del giocatore, che così comincia a sviluppare dei comportamenti, spesso indotti ed illustrati sempre dalla piattaforma stessa.
Per ogni comportamento, l’IA interpreta e svela il retroscena e fornisce tutte le informazioni necessarie per evitare gli errori, dimostrando sul campo e con prove empiriche facili da comprendere, come possa migliorare l’esperienza di gioco e come, pian piano, divertimento e azzardo, prendano due strade differenti.

Perché una matrice di algoritmi possa divenire una vera e propria intelligenza artificiale, oltre ad una elevata mole di dati, serve la creazione di un modello di interpretazione dei comportamenti dei giocatori e di simulazione dei comportamenti degli operatori di gioco.

La peculiarità della IA di GOGOAL

Esistono molti modelli interpretativi dei comportamenti dei giocatori, sviluppati su commessa in tutto il mondo da aziende specializzate o direttamente dagli operatori di gioco.
Tutti questi modelli, partono dal giocatore e interpretano i comportamenti per fornire all’operatore dati sintetici e significativi per calibrare l’offerta di gioco, incentivare il gioco attraverso promozioni mirate, offerte di ingresso, campagne di riattivazione della customer base.
Nessuno di questi modelli si preoccupa di svelare pienamente l’intento del committente, ma favorisce un ingresso al gioco che sia il più soddisfacente possibile per l’operatore.
Esiste quindi una copiosa produzione di strumenti e modelli di interpretazione del comportamento del giocatore, finalizzata all’incremento del numero di giocatori attivi sulle piattaforme di gioco.
Non esiste il procedimento inverso e cioè, l’interpretazione dei comportamenti dell’operatore di gioco per fornire al giocatore strumenti e dati utili per accedere consapevolmente all’offerta.
Esistono libri, pubblicazioni, qualche spot qua e là per lo più finanziati dall’Ente Pubblico, ma certamente non una intelligenza artificiale capace di rendere effettivamente il processo inverso.
Mentre gli operatori possono contare sull’elevata mole di dati proveniente da un mercato già maturo che accede all’offerta di gioco, l’intelligenza artificiale, che interpreta i comportamenti degli operatori di gioco e li svela al giocatore, deve ricorrere ad un aggregatore: la piattaforma for fun.
Maggiore è l’interesse e l’attrattività della piattaforma for fun, maggiore il numero di giocatori for fun e i dati da essi generati, maggiore sarà la possibilità di mettere a contatto i comportamenti del giocatore con quelli simulati dell’operatore di gioco e quindi di costruire quella rete di informazioni interattive, tempestive, precise e soprattutto riscontrabili in modo empirico, capaci di formare nel giocatore quella nuova consapevolezza che il progetto ricerca.
Per meglio rendere l’idea servendoci di un esempio (che non può certamente soddisfare l’esigenza di descrivere tutti i possibili casi rappresentabili), immaginiamo l’effetto dell’allibramento delle quote sul rendimento delle giocate for real.
Nessun bookmaker pubblicherà mai la quota offerta, messa a confronto con la quota disallibrata per dare contezza al giocatore di quanto l’effetto moltiplicativo dell’allibramento penalizzi effettivamente la vincita potenziale.
Non c’è alcun male nell’allibramento: ogni prodotto ha un margine di guadagno per chi lo offre, altrimenti non esisterebbe semplicemente quel mercato.
Il problema qui è determinare quanta consapevolezza abbia il giocatore di questo effetto e quanto questo potrebbe condizionare le sue scelte, quando “acquista” divertimento con una componente implicita di azzardo.

La piattaforma for fun è in grado di far giocare gratuitamente il giocatore, anche con applicazioni nuove ed originali e mostra, in tempo reale, questa differenza: quota offerta contro quota senza allibramento.
Questa semplice applicazione aumenta il livello di consapevolezza del giocatore ma è, di nuovo, condizione necessaria ma non sufficiente.
È necessario che l’IA mostri al giocatore gli effetti nel medio periodo dell’allibramento: utilizzando lo storico delle giocate for fun del giocatore o proiettando in avanti quel comportamento simulando scenari similari offrendo, contestualmente e in modo semplice e diretto al giocatore, l’opportunità di apprezzare l’effetto che ciò può avere sul proprio BANKROLL destinato al gioco (in questo caso, al gioco for fun).
Il compito dell’IA è anche quello di identificare le migliori tecniche di gioco in base al tipo di giocata effettuata dal giocatore, mostrando che il divertimento rimane intatto, ma il rendimento aumenta.
La tecnica di gioco non è una soluzione per vincere, ma l’insieme delle tecniche e dei comportamenti, compone quella “GRIGLIA PSICOLOGICA” sul quale il giocatore si orienterà nei momenti in cui il divertimento rischierà di degenerare in compulsività e attivare quindi, quei meccanismi che avvieranno all’insorgenza della ludopatia.
Partendo da un esempio banale come l’allibramento, è quindi possibile apprezzare come il lavoro dell’IA, su mole di dati molto vasta e con un DB di tecniche e comportamenti che necessariamente esistono sotto forma di algoritmi, è in grado di aumentare sensibilmente la consapevolezza del giocatore.
La piattaforma for fun si fa interprete di questi evoluti processi di apprendimento, mostrando le varie situazioni in modo semplice e divertente, facendo prevalere l’approccio empirico e diretto al divertimento, come driver principale.
Un insieme di algoritmi basati sul comportamento dei giocatori, sul comportamento degli operatori, corroborato da un DB di tecniche e di approcci consigliati, un vasto insieme di informazioni sintetiche sul GIOCO, viene messo al lavoro sulla mole di dati provenienti dalla piattaforma for fun.
Questo processo, nel suo insieme, innesca il meccanismo del MACHINE LEARNING in cui la macchina apprende ed evolve autonomamente per avvicinare il risultato all’obiettivo iniziale: mostrare i comportamenti più virtuosi attraverso la prova empirica.
Qualcosa, quindi, di molto più evoluto del semplice (ma efficace) confronto tra quote offerte e quote disallibrate.
In modo non sempre consapevole, giocatori e operatori di gioco, sviluppano un comportamento che prende le mosse da alcune tecniche algoritmiche fondamentali per la scienza che si occupa dell’intelligenza artificiale.
La differenza è che, se la macchina con la sua capacità di elaborazione, è dalla parte del giocatore con lo scopo di trasferire know how ed evolverne i comportamenti verso un obiettivo virtuoso, il gap del giocatore si riduce fino ad azzerarsi ma, soprattutto, verrà dato un senso al concetto di GIOCO RESPONSABILE fuori dai moralismi e con prova scientifica oggettiva dal livello di gioco responsabile raggiunto.
Questo mette tutti d’accordo: oppositori e favorevoli al gioco d’azzardo.

E’ innegabile che il giocatore, nell’arco del tempo di permanenza sulla piattaforma di gioco for real, inconsapevolmente o consapevolmente, disegni degli “alberi di decisione”: inserisco un evento, forse un altro, se perdo allora ne inserirò altri in un’altra scommessa.
Allo stesso tempo, il bookmaker disegna e prevede possibili “alberi di decisione” che attribuisce per inferenza statistica ai giocatori, divisi per cluster tematici.
Ancora più eclatante è come il giocatore, in modo empirico e senza grandi strumenti di analisi, cerchi di interpretare gli accadimenti con dei “classificatori bayesiani” e cioè cerchi di ricavare la probabilità di un accadimento di un determinato evento, basandosi sull’assunzione che si sia verificato un altro evento di cui è nota la probabilità.
Sembra complicato ma non lo è: il giocatore inserisce il segno 1 di un evento perché è CERTO che sia accaduto l’evento “squadra casa non può disporre di 5 titolari”.
La stessa cosa fa il quotista del bookmaker, ma il giocatore ignora che la tempestività del bookmaker è quasi sempre superiore alla sua.
L’intelligenza Artificiale è in grado di svelare questo meccanismo mostrando al giocatore che quella quota si è già abbassata del 20% in relazione proprio a quell’evento certo già verificatosi e di iniziare ad accumulare esperienza su quante volte ciò accade, per mostrare al giocatore il deterioramento del proprio bankroll proprio laddove esso riteneva che ciò fosse un punto di forza della sua azione.
Soltanto con i due esempi delle quote allibrate contro quelle disallibrate, proiettate nello storico del giocatore for fun e nella simulazione futura e quello delle scelte bayesiane, si viene a formare un accumulo di dati per l’IA che poi consentono di creare altri algoritmi con i METODI DI INSIEME.
Alberi decisionali, classificatori bayesiani, metodi di insieme, analisi delle componenti principali, sono tutte tecniche algoritmiche applicabili ai comportamenti dei giocatori e a quelli degli operatori di gioco. Questi ultimi, ovviamente, anche in relazione alle componenti tecniche oggettive del gioco stesso: quota, tempo, bankroll, ma anche componenti psicologiche (vedasi caso degli eventi favoriti).