Google Play Store'daki mobil oyunların indirilme sayılarının, değerlendirme puanlarının ve yorum sayılarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmini - Arıcı, Nil (Gebze Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022)
Günümüzde her kesimden ve yaştan insan mobil cihaz sahibidir. Mobil cihazlarda oynanan android işletim sistemiyle uyumlu oyunlar ise oldukça yaygındır. Mobil oyun sektörü gün be gün büyümektedir ve milyon dolarlık bir pazar halini almıştır. Google Play Store en çok mobil oyun indirilen uygulama marketlerinden biridir. Google Play Store'da oyunların çoğu ücretsiz oyunlardan oluşmaktadır. Genel olarak oyunlar kategorisinde gelir modeli olarak freemium gelir modeli uygulanmaktadır. Yani ücretsiz bir oyunun içinde premium özellikte ücretli ögelere yer verilmektedir. Uygulama içi satın alma ögesiyle beraber reklam içerme de bir seçenektir. Reklam içerme durumunda gelir reklamdan sağlanmaktadır. Uygulama içi satın alma ile kullanıcı reklam izlemekten kurtulabilir. Bu oyunlarda puan sayısının önemi büyüktür. Ne var ki değerlendirme puanı tek başına yeterli bir ölçüt olamaz. Kullanıcıların sosyal kanıt arayışı, yüksek puanlı oyunlarda yüksek indirme ve yorum sayısı beklentisini de doğurmaktadır. Bu sebeple bir uygulama mağazaya yüklenmeden önce değerlendirme puanını tahmin etmek kadar indirme sayısını ve yorum sayısını tahmin etmek de önemlidir. Bu çalışmada Google Play Store Türkiye'den elde edilmiş yaklaşık 15.000 eşsiz veriyle mobil oyun sektörünün güncel durumu anlaşılmaya çalışıldı. Veriler Python programlama diline ait Selenium kütüphanesi kullanılarak veri kazıma yöntemi ile elde edildi. Daha sonra bilimsel hesaplama kütüphaneleri olan Numpy ve Pandas kütüphaneleri kullanılarak istatistiksel analizlere uygun hale getirildi. Mağazaya oyunlar yüklenmeden önce indirme sayısı, değerlendirme puanı ve yorum sayısı gibi bilgileri tahmin edilmeye çalışıldı. Çalışma kapsamında ikili sınıflandırma ve regresyon modelleri kullanıldı. İkili sınıflandırmada Random Forest, Naive Bayes, Decision Tree, SVC gibi algoritmalara yer verildi. Regresyon modeli olarak ise Lineer Regresyon kullanıldı. Çalışma kapsamında tanımlayıcı istatistiklere de yer verildi. Bununla birlikte oyunların ücretli olup olmadığı, reklam içerip içermediği, uygulama içi satın alma içerip içermediği gibi ikili durumların frekanslarına yer verildi. Google Play Store oyunlar kategorisiyle ilgili detaylı bilgiler içeren bu çalışma konuyla ilgilenen sektör profesyonelleri ve akademik araştırmacılar için önemli bulgular sunmaktadır.

Today, people from all walks of life and age own mobile devices. Games played on mobile devices, compatible with the android operating system, are quite common. The mobile game industry is growing day by day and has become a billion-dollar market. Google Play Store is one of the most used app stores for mobile game downloads. Most of the games in the Google Play Store are free games. In general, the freemium revenue model is applied as the revenue model in the games category. In other words, a free game includes paid items with premium features. Advertising content is also an option alongside in-app purchases. In case of including ads, income is provided from obligatory ad viewing. Through in-app purchase, the user can avoid obligatory advertising watching. In these games, the review score given by the user is of great importance. However, the review score alone cannot be a sufficient criterion. Users' search for social proof also creates expectations for high downloads and comments on high-rated games. That's why it's important to estimate the number of downloads and comments, as well as the rating score, before an app is uploaded to the store. In this study, it was tried to understand the current situation of the mobile game industry with approximately 15,000 unique data obtained from Google Play Store Turkey. The data were obtained by data scraping using the Selenium library of the Python programming language. Later, it was made ready for statistical analysis by using the scientific calculation libraries Numpy and Pandas. Before the games are uploaded to the store, information such as the number of downloads, rating points and comments were tried to be estimated. Within the scope of the study, binary classification and regression models were used. Algorithms such as Random Forest, Naive Bayes, Decision Tree, and SVC were included in the binary classification. Linear Regression was used as the regression model. Descriptive statistics were also included within the scope of the study. In addition, the frequencies of binary situations such as whether the games are paid, whether they contain advertisements, whether they contain in-app purchases are included. This study, which contains detailed information about the Google Play Store games category, provides important findings for industry professionals and academic researchers interested in the subject.
Prediction of downloads, rating scores and reviews of mobile games in Google Play Store by machine learning methods
Keywords: Bilim ve Teknoloji; Science and Technology; İletişim Bilimleri