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Segmentación de participantes de torneos con AI

1) Por qué segmentar a los jugadores del torneo

La segmentación AI ayuda a:

Es honesto sembrar y hacer partido (MMR/ligas, canastas clasificatorias).
Personalizar tareas y programaciones (ranuras de tiempo, duración del evento).
Gestionar la economía de los premios (cobertura objetivo y emisión de premios).
Reducir el riesgo y la carga (guardas RG, anti-abuse).
Aumentar la retencion debido a los objetivos relevantes y la meta-progresión sensible.

2) Datos y señales

Comportamiento en juegos/torneos

Tempo: giros/min, media y varianza.

Naturaleza de la participación: frecuencia de eventos, longitud de las eliminatorias, proporción de finales.

Variedad de contenido: proveedores/géneros, novedad.

Skill & Competition

Historial de posiciones (Top X%, tablas finales), estabilidad del resultado.

MMR/Elo, factor K, respuesta al ascenso de liga.

Economía

Valor proxy: volumen de negocios/frecuencia de los depósitos (agregado), sensibilidad a las recompensas (conversión a la participación en el anuncio).

Señales sociales

Actividad en chat/clips/comunidades, reportes y hvast post.

Contexto y RG

Hora del día, dispositivo, sesiones seguidas, límites y banderas RG (para bajar la carga).

💡 Todas las señales son agregadas, sin PII más allá del mínimo reglamentario.

3) Fichering (ejemplos)

Estabilidad del resultado: coeficiente de variación de posición, P75→P25 delta.

Gradiente de Skill: aumento/descenso de MMR después de la transición entre divisiones.

Participación en el tiempo: hits por horas/días de la semana, autocorrelación.

Variedad de contenido: entropía de proveedores/géneros.

Sensibilidad económica: participación uplift en la promoción/refuerzo.

Carga RG: duración media y velocidad de las sesiones, alarmas streak.

4) Pila de segmentación modelo

1. Clustering (unsupervised): K-Means/HDBSCAN para segmentos de comportamiento.

2. Embeddings:

User2Vec por secuencias de proveedores/eventos (Skip-gram), Game2Vec para la intimidad del contenido → una mejor agrupación de «intereses».
3. Segmentación gráfica: comunidades de participación colaborativa (Community Detection) - útil para la captura de colusiones/juegos de pati.
4. Propensity Models (supervisado): probabilidad de participar/terminar/retroceder después de perder.
5. Tipología mixta: segmentos finales = combinación de comportamiento × skill × economía × riesgo.

5) Ejemplo de tipología (esqueleto)

S1 «Sprinter Calificator»: entradas cortas intensas, picos altos, baja estabilidad.

S2 «Staer-torneo»: clasificaciones largas, top-25% estable, velocidad media.

S3 «Coleccionista de contenido»: alta entropía de proveedores, le encantan las misiones de «diversidad».

S4 «Master Finals»: alto MMR, estrecho grupo de proveedores, alto% de las mesas finales.

S5 «Cazador estacional»: activo por olas durante los períodos de boosts/eventos.

S6 «RG Risk-Signal»: signos de fatiga/largas sesiones de strick - requiere escenarios ahorradores.

6) Conexión con ligas y sembrado

Los segmentos no sustituyen al MMR, sino que lo enriquecen: el segmento afecta a la longitud de las puntuaciones, el tipo de problemas, el horario, pero no a las probabilidades/reglas matemáticas.

Placement-matches + rápido up/down con un claro mis-match entre el segmento y la liga actual.

Justicia: el estado VIP no afecta al MMR y no da ninguna ventaja en el partido.

7) Uso de segmentos en la práctica

Formatos de torneos: sprint/maratón/mixt bajo S1/S2.

Micro-tareas: variedad de proveedores para S3, control de tempo para S1.

Horario: recomendaciones personales de ranuras para la actividad habitual.

Premios: énfasis en cosméticos/conjuntos; rarezas - comunes a todos, sin pay-to-win.

Comunicaciones: texto/tonalidad, pistas de estrategia (ética-neutral).

Guardias RG: para el S6 - pausas suaves, limitación de la longitud de las misiones, dificultad reducida.

8) Anti-abusivo y cumplimiento

Colusiones/pitufeo: señales gráficas y biometría conductual; KYC aleatorios en las ligas maestras.

Rate limiting: tope de intentos/re-entry; enfriamiento en ciclos repetitivos.

Justicia: el techo de valor de los premios es el mismo; la segmentación cambia el camino/UX, no el EV de la victoria.

Transparencia: pantalla «Cómo funciona la segmentación»: principios generales, sin revelar escalas internas.

9) Métricas de éxito

Uplift D7/D30 por segmentos vs control.

Participation Rate/Completion Rate de misiones y selecciones.

La distribución SP (Gini) es la uniformidad del progreso estacional.

P95 tiempo antes de la recompensa - control de dispersión.

Complaint/Abuse rate, Smurf/Collusion flags.

Métricas RG: proporción de pausas blandas, disminución de sesiones superlíneas.

Premio ROI/Emisión a GGR - Sostenibilidad de la economía promocional.

10) Patrones A/B

1. Segmentación de K-Means vs HDBSCAN (resistencia al ruido, estabilidad de clústeres).

2. Con la adición de embeddings vs sin ellos (calidad de las recomendaciones de los formatos).

3. Micro-tareas: una vs dos paralelas.

4. Ranuras de tiempo: personal vs fijo.

5. Umbral de los guardias RG: suave vs estricto.

6. Longitud de las calificaciones: corto vs largo para S1/S2.

11) Plantillas JSON

Tarjeta de segmento del jugador (agregados + etiquetas):

json
{
"user_id": "u_87421",  "segments": ["S1_sprinter", "S3_collector"],  "mmr": 1420,  "features": {
"pace_spm_med": 52,   "pace_spm_cv": 0. 31,   "finish_top10_rate": 0. 18,   "provider_entropy": 1. 92,   "evening_participation_rate": 0. 64
},  "rg_flags": {"long_sessions": true, "cooldown_suggested": true},  "updated_at": "2025-10-24T10:00:00Z"
}

Solución de formato de torneo/problemas:

json
{
"decision_id": "d_s3_2025_10_24_1000",  "user_id": "u_87421",  "recommendation": {
"qualifier_format": "sprint_20min",   "time_slot": "evening",   "micro_tasks": [
{"type":"pace_control","max_spm":48,"duration_min":20},    {"type":"provider_diversity","providers":3}
],   "reentry_cap": 1
},  "fairness": {"vip_neutral": true, "reward_cap_equivalent": true},  "rg": {"enforced_break_min": 10}
}

12) Pipeline y producción

Arquitectura:

Eventos → Kafka/Redpanda → Fiechering batch/stream (1h/24h/7d ventanas).
Feature Store (online/offline) con entrega SLA.
Capacitación en agrupaciones/embarques una vez cada 1-7 días; Asignación en línea de segmentos al iniciar sesión.
Orquestación de soluciones: servicio de API de Segmentation → Matchmaking/Tasks/Comms.

Alias de asignación:

python ctx = build_context(user_id)
x = feature_store. fetch(user_id)
z = user2vec. embed(x. sequence)
cluster = hdbscan. predict(z)
segment = postprocess(cluster, mmr=ctx. mmr, rg=ctx. rg_flags)
emit_segment(user_id, segment)

13) UX y comunicaciones

Lobby con «debajo de ti»: formato, duración, ranuras de tiempo - en un bloque.

Tono sin manipulación: «Te recomendamos una calificación corta por la noche - así es como normalmente juegas».

Opciones de control: cambiar el formato/ranura, desactivar las recomendaciones personales.

VFX silencioso: marcadores de progreso ordenados por tareas, sin spam.

14) Checklist de honestidad y RG

La segmentación no afecta al RTP/chances en los partidos.
El techo de valor de los premios es el mismo para todos.
Página transparente de principios de funcionamiento.
Anti-abuse (colusiones, pitufeo, rate limits) están incluidos.
Los guardianes RG están activos: pausas, límites de duración, disminución de la complejidad.
Registros de soluciones y auditoría de la explicabilidad (códigos reason).

15) Plan de aplicación

1. MVP (3-5 semanas): K-Means + Fiechering básico; recomendaciones de formato/ranura; pantalla de transparencia.

2. v0. 9: embargos de User2Vec/Game2Vec; HDBSCAN; Señales gráficas anti-abuce.

3. v1. 0: actualizaciones de segmentos en línea, grupo de bandidos para tareas; informes de «honestidad» y análisis RG.

4. Siguiente: Configuración RL de las cadenas de tareas por segmentos; promos cruzados, plantillas estacionales.

La segmentación AI es una capa de significados sobre el MMR: no cambia las probabilidades, sino que selecciona el formato, la duración, las tareas y las comunicaciones bajo el estilo del jugador. La combinación de agrupamiento, embebimiento y propensidad da una tipología sostenida; Los guardianes anti-abuce y RG mantienen el sistema honesto; las métricas (Gini, P95, ROI de emisión) confirman que el ecosistema del torneo se ha vuelto más justo y más eficiente.