Изучение структуры и динамики сообщества пользователей в массовой многопользовательской онлайн-игре реального времени © А.В. Сычев Воронежский государственный университет Воронеж sav@sc.vsu.ru игре, и направленных на «выживание» игрока. Аннотация Исследование проведенное в [2], подтверждает Проведен анализ данных из профилей возможность использования игровых онлайн игроков и кланов для массовой сообществ в качестве модели для широкого класса реальных человеческих сообществ. многопользовательской игры World of Tanks. Рассмотрены структура сообщества В работе [3] отмечается, что повсеместное игроков и кланов и факторы, определяющие распространение онлайн сервисов, предоставляет их эффективность в игре. возможности для анализа крупномасштабных архивных данных, содержащих обширную Введение информацию о человеческих взаимодействиях, необходимую для понимания разнообразного и Массовая многопользовательская онлайн-игра сложного человеческого поведения. В (ММОИ) — это сетевая компьютерная игра, в сотрудничестве с одним из глобальных провайдеров которой одновременно принимает участие большое ММОИ авторами этой статьи был проведен анализ количество игроков (обычно десятки тысяч и более, взаимосвязи между разными типами сетей причем, это число может доходить до миллиона и пользовательского взаимодействия в виртуальном более). мире. Особенностью ММОИ является ее Результаты исследования в [4] подтверждают функционирование исключительно через Интернет. наличие закономерностей в распределении доходов Количество игроков на игровом сервере ММОИ — между игроками в ММОИ игре Pardus не фиксированное, игроки могут свободно входить и (http://www.pardus.at) аналогичных тем, что выходить из игры, при этом игровая вселенная наблюдаются в современных экономических постоянно функционирует. Игровая сессия является системах. Там же на примере данных из игры были непрерывной (может прерываться лишь во время выявлены причины, объясняющие возникновение технических работ или неполадок). В рамках «богатых» игроков. Показатель «богатства» игрока ММОИ игроки находятся в едином игровом зависит как от общего времени его участия в игре, пространстве, и при этом они взаимодействуют друг так и от факторов его «социализации». с другом, развиваются, соревнуются, объединяются Задача поиска элит в ММОИ Pardus рассмотрена в различные группы [1]. в статье [5]. Члены элиты часто хорошо связаны Как отмечается в [2], ММОИ предоставляет между собой, что позволяет им оказывать влияние принципиально новый способ наблюдения за на многих, а также быстро собирать, обрабатывать и сотнями тысяч одновременно социально распространять информацию. Как считают авторы, взаимодействующих индивидуумов, вовлеченных в элиты образуются не просто из лиц с большим виртуальную экономическую деятельность. При числом связей, но и из посредников, соединяющих этом, огромный набор данных социально- между собой концентраторы социально-сетевых экономического характера предоставляется из ресурсов и формирующих сплоченную и единого источника. Игроки могут генерировать структурированную элит-подгруппу в виде ядра виртуальный доход в форме различных видов социальной сети. экономической деятельности, предусмотренных в В статье [6] был проведен анализ сетевых моделей в рамках ММОИ игры EverQuest II, Труды 16-й Всероссийской научной конференции который показал, что коммуникабельность среди «Электронные библиотеки: перспективные методы и игроков оказалась довольно диффузной, причем технологии, электронные коллекции» — RCDL-2014, значительное число пользователей предпочитают Дубна, Россия, 13–16 октября 2014 г. играть в одиночку, несмотря на наличие встроенных 146 механизмов, поощряющих совместную игру. Это помимо заработанного опыта и кредитов получает исследование также показало, что шаблоны довольно значимую долю заработанных средств социального взаимодействия в этой игре врага. Также в игре поддерживаются кланы игроков коллективно формируются как целями и стилями и межклановые бои за территории на глобальной игроков так и под влиянием компьютерного «кода», карте (режим «Мировая война»). Игрок, состоящий конструирующего социальную архитектуру игры. в клане, получает доступ к отдельному В данной работе после краткого описания игры внутриигровому каналу текстового общения между World of Tanks и набора данных (в разделе 1) членами клана. Для режима «Мировая война» приводятся результаты общего анализа профилей создана глобальная карта, разделённая на игроков и кланов на Глобальной карте (в разделе 2). небольшие зоны влияния, за контроль над которыми Для анализа и визуализации данных был и происходят сражения между кланами. Чем больше использован пакет интеллектуального анализа территорий будет находиться под контролем клана, данных RapidMiner. тем больше игровых преимуществ он получает. За владение территорией в казну клана поступает 1 ММОИ World of Tanks внутриигровая валюта — «золото», обычно покупаемая за реальные деньги. 1.1 Описание ММОИ World of Tanks Игровая валюта в «World of Tanks» представлена в виде игровых «кредитов» и «золота». «Кредиты» В данной работе был использован набор данных, начисляются за конкретные достижения игроков в относящихся к наиболее популярной на сегодня в бою, причем вознаграждаются как победа команды России ММОИ World of Tanks (WoT). Доступ к этим в целом, так и индивидуальные достижения игроков. данным предоставляется компанией-разработчиком «Золото» может быть приобретено за реальные игры WOT — Wargaming.net [4]. деньги. Некоторые возможности в игре становятся ММОИ World of Tanks (Мир танков, доступными только за игровое «золото». Участвуя в http://worldoftanks.ru/) — компьютерная игра, сражениях, игрок зарабатывает «кредиты», клиентская массовая многопользовательская тренирует экипаж и накапливает очки опыта для онлайн-игра в реальном времени в жанре аркадного получения возможности приобретать новые узлы и танкового симулятора в контексте Второй мировой танки. Имеющаяся в игре рейтинговая система войны. Концепция «World of Tanks» базируется на отображает статистику побед и поражений, а также командных танковых сражениях в режиме PvP фиксирует достижения отдельного игрока. (игрок против игрока). Онлайн-релиз русской версии игры состоялся 12 августа 2010 г. 1.2 Набор данных По данным на 28.12.2013 г. в игре было Для проведения данного исследования была зарегистрировано порядка 75 млн аккаунтов по сформирована коллекция данных, содержащая всему миру. 19.01.2014 г. был поставлен рекорд по информацию о 104900 кланах и 1032284 участниках числу одновременно играющих пользователей на кланов. Всего в коллекции доступна информация о русскоязычном сервере — 1114337 игроков. порядка 9 миллионах игроках русскоязычного Игровой процесс в «World of Tanks» сервера. Для каждого игрока собрана игровая основывается на сражении двух случайно статистика (16 показателей) и информация о его подобранных команд по 15 игроков (режим рандом). достижениях — медалях, знаках отличия и знаках Условие победы в битве — полное уничтожение классности (73 показателя). команды противника либо захват его базы. Максимальная продолжительность боя 10–15 минут 2 Исследование (в зависимости от режима). Общение между игроками во время боев и 2.1 Анализ данных из профилей игроков координация действий осуществляются через Для проведения исследования были выбраны текстовый чат, либо голосом (между игроками в (рассчитаны) следующие показатели из профилей составе взвода, роты, либо в тренировочных комнатах). игроков: Помимо индивидуально-рандомного участия в 1) LClan — метка членства игрока в клане; бою возможен также вход в бой взводами, состоящими из двух или трех знакомых между 2) battles — общее количество проведенных боев собой игроков. Благодаря слаженным действиям игрока; участников, взвод способен оказать большое 3) max_xp — максимальное количество опыта, влияние на исход боя. В режиме ротных боев полученное игроком за один бой; команда (рота) создается командиром, а все игроки 4) xp — общее количество опыта, полученное соединены внутриигровой голосовой связью. Набор игроком за все проведенные бои; бойцов в команду осуществляется посредством 5) battle_avg_xp — количество опыта, полученное балльной системы. Каждая команда после боя игроком в среднем за один бой; получает опыт и кредиты в зависимости от нанесенного ею урона и других игровых 6) hits_percents — средний процент попаданий достижений. Кроме того, победившая команда игрока во вражескую технику за бой; 147 7) AVGMLvl — среднее значение знака Развитие игрока в рамках данной игры классности (по всем танкам игрока); заключается в расширении его игровых 8) NTanks — общее количество танков в ангаре у возможностей и повышении своего персонального игрока; (либо группового) рейтинга. Для решения обеих задач игроку необходимо совершенствовать умения 9) AVGLvl — средний уровень танка в ангаре у и навыки своих танковых экипажей, повышать игрока (от 1 до 10); тактико-технические возможности своих танков 10) crdate — дата создания аккаунта игрока; путем модернизации их оборудования, установки на 11) upddate — дата последнего обновления них дополнительных модулей и снаряжения. Кроме аккаунта игрока. того, очевидно, должны развиваться игровые навыки и опыт самого игрока. В пакете RapidMiner была рассчитана корреляционная матрица, представленная в таблице 1. Таблица 1. Корреляционная матрица для атрибутов профилей игроков WOT Attributes 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1) LClan 1,00 0,43 0,44 0,43 0,45 0,35 0,36 0,45 0,43 -0,07 0,39 2) battles 0,43 1,00 0,78 0,96 0,79 0,64 0,62 0,86 0,81 -0,20 0,67 3) max_xp 0,44 0,78 1,00 0,73 0,94 0,84 0,78 0,86 0,95 -0,17 0,73 4) xp 0,43 0,96 0,73 1,00 0,79 0,58 0,56 0,80 0,76 -0,21 0,59 5) battle_avg_xp 0,45 0,79 0,94 0,79 1,00 0,83 0,74 0,82 0,93 -0,20 0,69 6) hits_percents 0,35 0,64 0,84 0,58 0,83 1,00 0,72 0,71 0,84 -0,12 0,62 7) AVGMLvl 0,36 0,62 0,78 0,56 0,74 0,72 1,00 0,71 0,77 0,17 0,68 8) NTanks 0,45 0,86 0,86 0,80 0,82 0,71 0,71 1,00 0,86 -0,14 0,74 9) AVGLvl 0,43 0,81 0,95 0,76 0,93 0,84 0,77 0,86 1,00 -0,19 0,73 10) crdate -0,07 -0,20 -0,17 -0,21 -0,20 -0,12 0,17 -0,14 -0,19 1,00 -0,03 11) upddate 0,39 0,67 0,73 0,59 0,69 0,62 0,68 0,74 0,73 -0,03 1,00 Развитие танковых экипажей и повышение При сравнении гистограмм 1a) и 1b) можно тактико-технических характеристик танков требует увидеть, что характер распределения общего больших затрат очков опыта и «кредитов». По количества опыта xp и количества проведенных боев итогам боя игроку автоматически начисляются battles у игроков очень похож. Для других виртуальные очки опыта и «кредиты», которые показателей скорость изменения частоты в игрок может тратить по своему усмотрению. Также распределении заметно отличается. особые достижения игрока в бою отмечаются в виде На рисунке 2 также представлен пример «неэкономических» знаков — медалей, знаков диаграммы рассеивания, построенной в трехмерном отличия и знаков классности. пространстве атрибутов профилей игроков. В Как следует из таблицы 1, количество очков качестве координат X и Y были выбраны атрибуты опыта (показатели xp, max_xp и battle_avg_xp) в battles и xp. Выбор третьей координаты существенной степени коррелирует с общим принципиально не изменяет вид диаграммы ввиду количеством боев (показатель battles), проведенных высокой степени корреляции других атрибутов с игроком. Косвенное влияние показатель battles атрибутом battles. Визуальный анализ этой также оказывает на общее количество танков в диаграммы а также гистограмм на рисунке 1 не ангаре — NТanks и их средний уровень AVGLvl (в позволяет выделить четко локализованные кластеры интервале от 1 до 10). Чем выше уровень танка, тем игроков (по крайне мере в области начальных и больше очков опыта и «кредитов» может заработать средних значений атрибутов battles и xp). игрок за один бой. Другая альтернатива «экономической стратегии» Таким образом, первое очевидное направление игрока в WOT — это использование различных форм «экономической стратегии» игрока — это увеличение координации с другими игроками своей команды во общего количества проведенных индивидуально- время боя для достижения большей слаженности рандомных боев. действий команды. В принципе, в режиме На рисунке 1 показаны гистограммы рандомного боя все игроки имеют возможность распределения значений некоторых из показателей размещать текстовые сообщения в общем боевом профиля игроков. Представлены значения как для чате, но изначально случайный подбор игроков в игроков, являющихся членами игровых кланов WOT команде и общедоступность сообщений в чате (в том (более темным оттенком), так и не являющихся числе для игроков команды противника) затрудняют таковыми (более светлым оттенком). По оси частот эффективное использование чата. была использована логарифмическая шкала. На Заметно большая слаженность достигается в гистограмме включен режим прозрачности. рамках таких боевых подразделений как взвод и рота. Для коммуникации в бою между игроками 148 таких подразделений используется голосовой чат, результате чего выплаты за выигрыш довольно защищенный от других игроков (как союзников, так значительны, при этом проигравшая команда уходит и противников). Умелое использование этой в большой минус. возможности (конечно, при наличии Поскольку конкретный взвод в отличие от клана заинтересованности в кооперации усилий в бою) не является устойчиво существующей группой в позволяет игрокам этих подразделений существенно рамках WOT, то для определения игроков, имеющих повлиять на исход боя, повысить свои достижения и опыт боев в составе взвода был использован атрибут в конечном итоге заработать больше очков опыта и профиля brothers_in_arm, отражающий особые «кредитов». Таким образом, WOT стимулирует боевые достижения игрока в бою в составе взвода. игроков к развитию умения работать в команде. На гистограммах на рисунке 1 в режиме Структура взвода (2-3 человека) не предполагает наложения представлены распределения атрибутов наличия формальной роли командира. Такая роль для игроков состоящих (темный оттенок) и не появляется в ротных боях. Сама рота создается состоящих (светлый оттенок) в кланах. командиром и набор бойцов в команду Видно, что по некоторым из атрибутов осуществляется посредством балльной системы. распределение довольно заметно отличается в Победившая в бою команда помимо собственного области низких значений для членов кланов в заработанного опыта и «кредитов» получает сравнении с игроками, не состоящими в кланах. значимую долю заработанных средств врага, в a) b) 149 c) d) e) Рисунок 1. Гистограмма распределения значений показателей профиля игрока для атрибутов: a) battles; b) xp; c) battle_avg_xp; d) AVGLvl; e) hits_percents. Более светлый уровень шкалы серого цвета (на переднем плане) отражает частоту для клановых игроков. На гистограммах включен режим прозрачности 150 Рисунок 2. 3D диаграмма рассеивания для профилей игроков. Для лучшей наглядности использовалась ограниченная случайная выборка из полной коллекции профилей Данный вывод также подтверждается взводе (атрибут brothers_in_arm фиксирует диаграммой рассеяния на рисунке 3. достижения игрока в составе взвода). Ось X Соответствующий уровень шкалы серого цвета у соответствует признаку членства игрока в клане ('0' точки на гистограмме показывает участие игрока во или '1'). Рисунок 3. 3D диаграмма рассеивания для профилей игроков 151 Количество профилей игроков, имеющих классификации значительно хуже и требуют учета ненулевое значение атрибута большего числа признаков. medal_brothers_in_arms составило около 16% от всех имеющихся в коллекции данных, а доля 2.2 Кланы на глобальной карте игроков, состоящих в кланах составила около 9%. Глобальная карта — это виртуальное поле боя, за Оценка корреляции между двумя данными основу которого взята карта мира. Для удобства атрибутами имеет величину примерно 0.27. При карта разделена на несколько частей (например, этом доля взводных игроков заметно выше доли Северная Европа, Западная Африка и т.п.). Каждая невзводных среди членов кланов, в то время как для из этих частей, в свою очередь, делится на неклановых игроков доля взводных в разы меньше. провинции. Для того чтобы воевать на Глобальной Гистограммы распределений значений атрибутов, карте, игроки объединяются в кланы. отражающих игровые достижения у взводных и клановых игроков, помимо того, что отличаются Сражаясь на Глобальной карте, кланы формой, имеют также заметный сдвиг по оси преследуют «экономические» цели: каждая атрибутов в сторону больших значений (как, провинция ежедневно приносит своему обладателю например на рисунках 1c — 1e). Причем у взводных определенную сумму игрового золота, которая игроков этот сдвиг выражен в большей степени. может варьироваться от нескольких десятков до нескольких тысяч, в зависимости от С помощью пакета RapidMiner был построен географического положения и исторической бинарный классификатор в форме дерева принятия ценности провинции. решений для профилей игроков, определяющий принадлежность игрока к клану на основании Весь процесс «мировой войны» делится на два значений других его атрибутов. Классификатор уровня: глобальный (то, что происходит представлен на рисунке 4. В качестве критерия непосредственно на Глобальной карте) и расщепления был выбран gini_index. тактический (то, что происходит в клиенте игры). Непосредственные сражения рот из кланов проходят Видно, что вся совокупность профилей по в клиенте игры. По-сути, клановый бой почти не атрибуту max_xp делится на два подмножества в отличается от ротного боя абсолютного формата. соотношении 1 : 2. Игроки, имеющие значение атрибута max_xp (максимальный опыт за один бой) На рисунке 5 показана динамика создания менее 1870.5, образуют достаточно однородную игровых кланов по месяцам и их характеристик — группу неклановых бойцов (ошибка составляет суммарного числа игроков в созданных за месяц менее 1%). То есть данное значение max_xp можно кланах и среднего за месяц размера клана. условно считать пороговым для возможности Рассматривался период с декабря 2010 по январь вступления игрока в какой-либо из кланов. Профили 2014 года. На рисунке заметная сезонная игроков, попавшие в левую ветку, поддаются составляющая: пики — в начале года и спады — в середине года. Рисунок 4. Дерево принятия решений бинарного классификатора игроков 152 100000 10000 Кол-во 1000 кланов Ср. 100 размер клана Кол-во 10 игроков в кланах 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 Номер месяца Рисунок 5. Динамика создания кланов по месяцам Рисунок 6. Гистограмма распределения числа провинций по кланам На глобальной карте 479 провинций 5) Income — общий доход от провинций, распределились между 122 кланами. Гистограмма которыми владеет клан; распределения числа провинций представлена на 6) WinRate — процент побед клана на рисунке 6. Вертикальная ось соответствует глобальной карте; количеству кланов. На гистограмме заметна сильная 7) AvgGlobRating — средний глобальный неравномерность в распределении провинций. рейтинг игроков клана; Таким образом, из почти 105 тысяч 8) AvgXPAll — средний общий опыт у игроков представленных в коллекции данных кланов, клана (по всем видам боев); ненулевое значения атрибута victory_points имеют всего 985 кланов, а провинциями на Глобальной 9) AvgXPClan — средний общий опыт у игроков карте владеют всего лишь 122 из них, что составляет клана в клановых боях; примерно 0.9% и 0.1% соответственно. В кланах, 10) AvgBatAll — среднее количество боев (всех владеющих провинциями, состоит примерно 11 тыс. видов) у игроков клана; игроков. Данные цифры показывают высокий 11) AvgBatClan — среднее количество клановых уровень конкуренции между кланами на Глобальной боев у игроков клана; карте. 12) AvgWinRateAll — средний процент побед у Для исследования кланов были выбраны игроков клана (по всем видам боев); (рассчитаны) следующие атрибуты: 13) created_at — время создания клана. 1) members_count — количество игроков в клане; Для анализа связи между этими атрибутами была 2) victory_points — очки победы клана; рассчитана корреляционная матрица, приведенная в 3) provinces_count — количество провинций, таблице 2. которыми владеет клан; Эта матрица подтверждает прямую связь между 4) combats_count — количество сражений, атрибутами victory_points, provinces_count, Income и проведенных кланом на глобальной карте; WinRate. 153 Таблица 2. Корреляционная матрица для атрибутов кланов с Глобальной карты WOT Атрибут 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1) members_count 1 0,11 0,01 0,06 0,06 0,13 -0,05 0,26 0,17 0,33 0,23 0,36 0,06 0,02 2) victory_points 0,11 1 0,22 0,77 0,07 0,65 0,61 0,46 0,46 0,28 0,27 0,17 0,42 0,00 3) wins_count 0,01 0,22 1 0,01 0,96 0,07 0,34 0,43 0,48 0,40 0,39 0,32 0,35 0,14 4) provinces_count 0,06 0,77 0,01 1 -0,12 0,73 0,49 0,26 0,20 0,10 0,06 0,03 0,23 0,02 5) combats_count 0,06 0,07 0,96 -0,12 1 -0,04 0,11 0,33 0,40 0,39 0,36 0,34 0,27 0,13 6) Income 0,13 0,65 0,07 0,73 -0,04 1 0,43 0,33 0,32 0,26 0,19 0,18 0,27 -0,06 7) WinRate -0,05 0,61 0,34 0,49 0,11 0,43 1 0,51 0,47 0,21 0,25 0,08 0,42 0,11 8) AvgGlobRating 0,26 0,46 0,43 0,26 0,33 0,33 0,51 1 0,85 0,45 0,68 0,30 0,92 -0,02 9) AvgXPAll 0,17 0,46 0,48 0,20 0,40 0,32 0,47 0,85 1 0,68 0,91 0,56 0,73 0,03 10) AvgXPClan 0,33 0,28 0,40 0,10 0,39 0,26 0,21 0,45 0,68 1 0,73 0,97 0,30 0,04 11) AvgBatAll 0,23 0,27 0,39 0,06 0,36 0,19 0,25 0,68 0,91 0,73 1 0,69 0,55 0,03 12) AvgBatClan 0,36 0,17 0,32 0,03 0,34 0,18 0,08 0,30 0,56 0,97 0,69 1 0,17 0,03 13) AvgWinRateAll 0,06 0,42 0,35 0,23 0,27 0,27 0,42 0,92 0,73 0,30 0,55 0,17 1 -0,09 14) created_at 0,02 0,00 0,14 0,02 0,13 -0,06 0,11 -0,02 0,03 0,04 0,03 0,03 -0,09 1 На диаграмме рассеивания (рисунок 7), видна принципиальная неоднорость в построенной в пространстве атрибутов распределении кланов, владеющих регионами на victory_points (X), provinces_count (Y), Income (Z), Глобальной карте. Рисунок 7. 3D-диаграмма рассеивания для кланов с Глобальной карты соответствует выводам, полученным в других Заключение работах. Наличие виртуальной «экономической» Результаты исследования могут быть составляющей в игре WOT стимулирует игроков к практически использованы для мониторинга за установлению связей друг с другом и развитием игрового сообщества WOT формированию сообществ в форме взводов, рот и разработчиками игры. Путем анализа аномалий в кланов с целью кооперации их усилий для распределениях числовых значений атрибутов достижения наилучших игровых результатов. профилей можно выявлять игровых ботов, которые Наличие высоких игровых результатов у отдельных заметно ухудшают качество игры для реальных пользователей также способствует росту их игроков. персонального рейтинга, который может Также модели процессов образования и развития «монетизироваться» как в рамках самой игры, так и «социальных» структур в виртуальном мире ММОИ за пределами непосредственно игрового процесса. могут способствовать лучшему пониманию На приведенных в работе гистограммах и социальных и экономических процессов в реальном диаграммах рассеяния отчетливо присутствует мире. неоднородность в распределении характеристик В данной работе представлены лишь некоторые профилей игроков и кланов, что в общем из результатов исследования. Огромный объем и 154 многомерность доступных данных открывают [4] B. Fuchs, S. Thurner. Behavioral and Network широчайшее поле для исследований. Ограниченный Origins of Wealth Inequality: Insights from a объем тезисов позволяет представить лишь Virtual World. — 2014. arXiv preprint. некоторые из полученных автором результатов. http://arxiv.org/abs/1403.6342 Следует также отметить, что набор данных, [5] B. Corominas-Murtra, B. Fuchs, S. Thurner. предоставляемых через Wargaming.net Public API, не Detection of the elite structure in a virtual содержит информации о социально-сетевых multiplex social system by means of a generalized аспектах игры WOT, например, таких как списки K-core. — arXiv:1309.6740. друзей в профилях игроков, информацию об http://arxiv.org/abs/1309.6740 учетных записях игроков в официальном форуме [6] C. Shen. Network patterns and social architecture WOT и их участии в тематических разделах форума. in Massively Multiplayer Online Games: Mapping На основе данной информации возможно было бы the social world of EverQuest II // New Media & дополнительно провести исследование социально- Society. — 2014. — 16(4). — P. 672–691. сетевых связей игроков. [7] Кабинет разработчика — единая точка доступа к пользовательским данным Wargaming.net. Литература https://ru.wargaming.net/developers/ [1] MMOG: Massively Multiplayer Online Game (ММО). Study on the Structure and Dynamics http://www.gamedev.ru/gamedesign/terms/ of the Gamer Community in the Massively MMOG Multiplayer Online Game World of Tanks [2] M. Szell, S. Thurner. Measuring social dynamics in a massive multiplayer online game // Social Alexander V. Sychev Networks. — 2010. — Vol. 32, Iss. 4. — P. 313– The results on the analysis of the profiles data for 329. players and clans in the massively multiplayer game [3] S. Son, A. R. Kang, H.-c. Kim, T. Kwon, J. Park World of Tanks is presented. The structure of players et al. Analysis of Context Dependence in Social and clans community, and the factors determining their Interaction Networks of a Massively Multiplayer efficiency in the game are considered. Online Role-Playing Game. — 2012. PLoS ONE 7(4): e33918. doi:10.1371/journal.pone.0033918 155