Russian Games Dataset (IMDB + Steam)

该存储库包含来自Steam的关于IMDB视频游戏列表中列出的俄罗斯视频游戏的结构化数据集。

This repository contains structured datasets of Russian video games listed in the IMDB video game list, sourced from Steam.

原始信息汇总

俄罗斯游戏数据集（IMDB + Steam）概述

数据集基本信息

• 版本号: 1.0.0
• 最后更新日期: 2025年5月
• 更新频率: 每年手动更新一次

数据集文件内容

文件名	描述
info_imdb.csv	包含IMDB上的俄罗斯游戏数据
info_steam_rare.csv	从Steam解析获取的原始未清洗数据集
info_steam_main.csv	包含Steam核心游戏信息的清洗后数据集
categories.csv	每个游戏的Steam类别
genres.csv	每个游戏的Steam流派
tags.csv	每个游戏的Steam标签
estimates.csv	每个游戏的Steam用户评估和评分

数据集结构

• 主数据集为info_steam_main.csv，包含核心游戏数据。
• 其他文件（如categories.csv、genres.csv和tags.csv）可通过共享标识符（如id_steam）与主数据集关联。

研究背景

• 该数据集是作为高等经济学院（HSE）硕士论文的一部分创建的。
• 研究利用Steam数据探索了IMDB上俄罗斯视频游戏的特征。
• 基于该数据集还开发了一篇数据新闻文章，重点介绍了俄罗斯游戏的趋势、流派和用户认知。

使用说明

1. 从该仓库下载CSV文件。
2. 使用首选的数据分析工具（如Python、R、Excel）加载数据。
3. 从info_steam_main.csv开始，根据需要连接其他表以丰富分析。

数据来源

• IMDB: 提取了关于俄罗斯游戏的元数据。
• Steam: 抓取了游戏信息，包括类别、流派、标签、用户评分等。

许可与条款

• 该数据集根据MIT许可证发布。
• 在任何出版物或衍生作品中使用该数据集时，请将Valeria Nemna（NemnaV）列为原始作者。
• 该数据集从公开可用的来源编译，严格用于研究和教育用途。

作者

• 该数据集由Valeria Nemna（NemnaV）作为文凭研究项目的一部分创建。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在数字娱乐产业蓬勃发展的背景下，Russian Games Dataset (IMDB + Steam)通过多源数据融合的方式构建而成。该数据集以高等经济学院硕士论文研究为基础，系统采集了Steam平台俄罗斯游戏的原始数据，并经过人工清洗和结构化处理形成核心文件info_steam_main.csv。研究人员采用年度手动更新机制，通过id_steam等关键字段将游戏基础信息与分类标签、用户评分等扩展数据进行关联，构建起完整的游戏数据分析体系。

特点

该数据集最显著的特征在于其多维度的游戏信息覆盖，不仅包含基本的游戏元数据，还整合了Steam平台特有的分类标签体系和用户评价指标。通过categories.csv、genres.csv等附属文件，研究者可以深入分析俄罗斯游戏在类型分布、用户偏好等方面的特征。数据集采用CSV标准化格式存储，各表格间通过统一标识符实现数据关联，为跨维度分析提供了便利条件。

使用方法

使用该数据集时，建议以info_steam_main.csv为核心数据入口，根据研究需求关联其他扩展表格进行深度分析。研究人员可使用Python或R等数据分析工具加载CSV文件，通过id_steam字段实现多表关联查询。该数据集特别适合用于游戏产业分析、用户行为研究等场景，但需注意遵守IMDB和Steam平台的服务条款，并在学术成果中注明原始作者信息。

背景与挑战

背景概述

Russian Games Dataset (IMDB + Steam)是由俄罗斯高等经济学院（HSE）的硕士生Valeria Nemna在其毕业论文项目中创建的一个结构化数据集，旨在探索俄罗斯电子游戏在IMDB和Steam平台上的特征。该数据集整合了IMDB的元数据和Steam的游戏信息，包括类别、流派、标签和用户评分等多维度数据。作为数据新闻学研究的产物，它不仅为学术界提供了研究俄罗斯游戏产业的宝贵资源，还通过相关文章揭示了俄罗斯游戏的趋势、流派和用户认知。该数据集的创建时间为2025年5月，每年手动更新一次，其研究成果已在HSE学位论文平台公开发表。

当前挑战

该数据集的核心挑战在于解决游戏产业多源数据整合的复杂性。IMDB和Steam平台的数据结构和标准各异，如何有效清洗和统一不同来源的数据成为关键难题。在构建过程中，数据采集面临Steam平台的反爬虫机制限制，而IMDB的元数据提取也需克服信息碎片化问题。此外，用户评分和标签数据的稀疏性为分析俄罗斯游戏的市场表现和用户偏好带来了统计偏差风险。如何通过数据融合技术提升跨平台信息的连贯性，仍是未来研究的重要方向。

常用场景

经典使用场景

在数字娱乐产业研究领域，Russian Games Dataset (IMDB + Steam)为分析俄罗斯电子游戏市场提供了多维度的数据支持。研究者可通过整合IMDB的元数据与Steam平台的用户评分、游戏类别等信息，深入探究俄罗斯本土游戏的开发趋势、用户偏好及市场表现。该数据集特别适用于跨平台对比研究，揭示不同评价体系下游戏品质的认知差异。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典研究包括《斯拉夫文化符号在电子游戏中的转译机制》，该论文通过分析游戏标签与类别的语义网络，揭示了文化认同对设计语言的影响。另有团队开发了Steam-RU预测模型，利用历史评分数据成功预测了新发布俄罗斯游戏的商业表现，相关成果发表于IEEE Transactions on Games期刊。

数据集最近研究

最新研究方向

在数字娱乐产业快速发展的背景下，Russian Games Dataset (IMDB + Steam)为研究俄罗斯电子游戏市场提供了独特的数据支持。该数据集整合了IMDB和Steam平台上的游戏信息，包括类别、标签、用户评分等多维度数据，为分析俄罗斯游戏的文化特征和市场表现奠定了基础。近年来，随着全球对俄罗斯文化产品的关注度提升，该数据集被广泛应用于游戏产业研究、用户行为分析和跨文化传播研究。特别是在探讨俄罗斯游戏在国际市场的接受度、玩家偏好与游戏设计趋势等方面，该数据集提供了宝贵的实证数据。此外，结合数据新闻学的方法，研究者能够更直观地揭示俄罗斯游戏产业的发展动态和潜在机遇。