この類の話は純とよくしますが、問題は簡潔です。いまやSteamゲームなどの情報材はアップデートという語が非常にマーケティングの立場から言っても重要な要素となっていることは皆さんご承知の通りですよね。今回はこのアプデとそのアプデに対応するレビューという側面から、Metascoreや大手レビューサイトの問題を輪切りにしてみようと思います。
レビューってそのアプデがかかった時点でレビューできるじゃないですか。んで、レビューの概要とかそういう面をアプデに沿った形でその時点で批評できる。これがユーザレビューがMetascoreやほかの決定的なレビューとの違っている点です。アプデが入ったり、ゲームが改善されたりすることで、評価もまた時系列的に変わっていくはずですよね。そうすると本来あった形・あるべき形でのレビューってのは決定的にその時点でできるものではないはずですよね。あくまで、アプデに沿ってどう改善し、どのようにゲームを作り込んでいくか？というのは、特にEA（アーリーアクセス）タイトルの作り方の側面から見てみても当然ゲームを評論するうえで問題になります。
まず、言っておきたいのは、Metascoreは大手の息のかかったレビューだということです。これについては4Gamer.netの奥谷記者がかなり前、記事でご指摘された通りです（関連リンク：4Gamer.net）。でもそれ以前の問題として、ゲームのリリース直後に近いレビューしかできない、という時系列的なデータを無視した、一時的なレビューであることが問題です。ユーザレビューは一時的ではなく、アプデに沿ってレビューされることで、そのゲームがどの時点でどのような評価を裁定されるかという意味合いもしっかりと加味することができるのです。つまり、元来重要なのはAmazon式の民主的なレビューであって、Metascoreのような専制的なレビューではない、ということですね。では共に優れている点があって劣っている点もあるわけでそこらをまとめてみます。
専制的なレビューの特徴
・専門家の筋の意見が聞ける（みんなの意見は見えない）
・決定的なリリースのどこかで切り離したレビューになってしまう（存在）
・アップデートに従ってレビューを改訂できない（本質）
民主的なレビューの特徴
・多くの大衆の持つ集合知を聞ける（みんなの意見がレビューに反映される）
・一時的でかつ決定的なレビューとは違い時系列順にレビューが整列させることができる（存在）
・時系列に即した形でレビューを改訂できる（本質）
というわけです。ではこの中間に値するようなレビューを作ってしまえばいいじゃない！ってのが俺らの言っていることです。つまり、俯瞰的に機械学習のノウハウを生かして、箇条書きに専制レビュー・民主レビューなどのテキストをマイニングして、良い点・悪い点を統計的数量化の問題として扱うことは既存の技術で余裕に可能なはずです。
※唯一の注意点
最も単独の物財的レビュー商品は専制的でも民主的でも一時的な時間を区切ったレビューになります。だから、この俺の評論はゲームなどの情報材、中でもアップデートが頻繁に入り、それに対応してレビューできるもののことを特にいうわけですね。この点だけは取り扱い注意！
