A/B 測試

A/B 測試（英文：A/B testing）係指比較兩種技術，通常係比較一種已有技術同一種新技術。喺最簡單嘅情況下，研究者會攞兩個技術試行，然後比較吓兩者（喺各指標上）嘅表現。

做 A/B 測試嘅人係有兩種技術需要比較，佢要搵一啲指標評定一種技術點先算係「好」，喺檢驗咗兩種技術喺呢啲指標上嘅表現之後，作出相應嘅決策^[1]。步驟如下^[2]：

1. 講明要比較嘅係邊兩種技術；
2. 決定用乜嘢指標評定技術嘅優劣；
3. 決定要將幾多百分比嘅玩家用嚟測試新技術；
4. 試行；
5. 量度兩組玩家喺指標上嘅數值；
6. 用個指標決定邊一種技術比較好。

例子

舉個例子說明：想像家陣有隻 PvP 嘅網上遊戲，製作組想做吓有關對局配對（matchmaking；指 PvP 遊戲當中將玩家分配落對局嘅過程）演算法嘅實驗，於是^[2]

1. 佢哋試行兩隻唔同嘅對局配對演算法，叫呢兩個演算法做 A 同 B；
2. 決定用玩家留存作指標；
3. 決定將一半玩家用 A 做對局配對，另外一半就用 B 做對局配對；
4. 試行一個月；
5. 量度兩組玩家分別嘅玩家留存；
6. 發現 A 演算法下玩家留存數值高啲（結果），於是就決定今後隻遊戲一律用演算法 A 做對局配對（基於結果嘅決策）。

例如喺學術性嘅電腦科學上，會有人研究遊戲編程。而有關遊戲編程嘅學術研究會探討以下嘅問題：

• 邊啲演算法比較能夠改良玩家體驗？例如^[3]：
  1. 研究者由人工智能文獻等嘅來源，得知有一種新嘅演算法，而呢種演算法係遊戲編程上甚少有人用，甚至係從來未有人用過嘅；
  2. 佢哋搵一啲指標用嚟量度玩家體驗，例子可以睇吓心流；
  3. 佢哋整一隻簡單嘅遊戲，再幫隻遊戲整兩個版本，一個版本用咗新嘅演算法，另一個版本唔用（A/B 測試）；
  4. 搵班受試者返嚟試玩，用指標量度喺兩個情況下，玩家體驗係點，睇吓用咗隻新嘅演算法係咪會改良玩家體驗。
• 邊啲演算法比較能夠造到遊戲設計師想要嘅效果？例如^[4]：
  1. 研究者由遊戲設計等領域嘅文獻嗰度得知，有某種效果係好多遊戲設計師都想要做到嘅；
  2. 佢哋耖咗吓人工智能等領域嘅文獻，知道有一隻新演算法可以做到類似噉嘅效果；
  3. 做 A/B 測試，比較吓用現有嘅演算法同用新演算法做嗰種效果會係點；
  4. 如果發現隻新演算法能夠更加有效率（用嘅時間空間資源少）或者更加強健噉做到嗰種效果，佢哋就發現咗啲有用嘅嘢。
• 有乜嘢方法可以幫遊戲編程研究更加準確噉量度玩家體驗？有研究者就試過噉做^[3]：
  1. 佢哋首先考慮一啲描述玩家經驗嘅心理學理論（例如可以睇吓心流）；
  2. ��據呢啲理論，佢哋推斷一個遊戲程式嘅邊啲參數最有可能會影響玩家體驗（例：根據心流理論，唔係太難又唔係太易嘅遊戲最有可能令玩家過癮，而遊戲敵人嘅行為複雜度同難度相關）；
  3. 然後佢哋諗出一啲量化嘅指標，量度呢啲參數嘅數值（例：遊戲敵人嘅行為複雜度可以局部由「玩家生存時間嘅標準差」反映）；
  4. 做實驗，睇吓呢啲參數嘅數值係咪真係同「玩家有幾享受隻遊戲」（以心流等做指標量度）有強嘅統計相關。

... 等等。

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