Agent-Based Simulation of the Effect of Probability Manipulations on Loot Box Markets

Abstract

게임 시장의 주 수입원 중 하나인 확률형 아이템의 당첨 확률 조작이 게임 서비스 제공자의 수익에 미치는 영향과 이에 따른 정책적 제언을 놓고 사회적, 학술적인 논쟁이 있다. 이를 두고 여러 연구가 있었으나, 이들 연구는 장기적 관점에서 매출을 예상해 수명 주기가 짧은 게임 시장에 적절치 않고, 사회연결망 하에서의 정보 확산을 고려하지 않았다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 행위자 기반 모형의 모의 실험으로 확률형 아이템 판매자의 확률 조작을 통한 이익을 추산하고, 소비자의 확률 추산 등의 변수가 이에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해 사회연결망으로 연결된 다수의 소비자와 독점 판매자로 구성된 행위자 모형을 세우고, NetLogo 상에서 모의실험을 진행할 것이다. 이를 통해 확률 조작이 단기적으로 안겨주는 매출을 계산할 수 있고, 집단으로 확률형 아이템 시행 자료를 수집했을 때 소비자가 더 빠르게 확률 조작을 인지할 수 있다는 사실을 확인할 수 있을 것이다. 이러한 결과는 확률 조작을 통한 게임 서비스 제공자의 부당이익을 추산하고, 확률형 아이템 관련 정책을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.

Loot boxes, which are in-game products, comprise various random in-game items. They have become the main source of revenue for the video games industry. There are debates on the effects of probability manipulation by providers and the policy implications thereof. Previous research attempted to analyze this issue; however there were some limitations: a long-term perspective does not fit the video game market as it has a short product life cycle, and information diffusion on social networks was ignored. In this study, additional revenues of producers are estimated by fixing the odds of loot boxes and analyzing the effects of the information generation process using agent-based simulations. The agent-based model consists of a monopolist loot box provider and a plurality of consumers, who are connected through a social network. The results suggest a method for estimating the short-term profit gained by a loot box producer from probability distortions and show that the collective inspection of consumers detects the manipulation faster. These results will help regulators design better loot box regulation policies.