Skloni smo da smatramo da smo jedinstveni i nepredvidivi, ali istraživanje digitalnih igrica nam pokazuju da nismo u pravu. U stvari, pošto svi možemo biti smešteni u određene grupe koje pokazuju dosledne modele ponašanja, veoma lako se može predvideti kako ćemo reagovati u budućim situacijama. Na primer, prema vašem načinu igranja lako se mogu predvideti naredni postupci kao i koliko ćete biti zainteresovani da nastavite igru. To dalje znači, da će se ritam igre promeniti da biste u njoj još više uživali da biste nastavili da igrate. Međunarodni tim stručnjaka u saradnji sa industrijom kompjuterskih igara je poslednjih nekoliko godina analizirao te podatke i istraživao tajne koje se nalaze iza postupaka igrača. Naučnici istražuju vezu između ponašanja igrača i njegovih psiholoških osobina, šta mu je zabavno i zanimljivo, i šta to govori o njegovom budućem ponašanju. Za industriju koja zarađuje oko 100 milijardi dolara godišnje izuzetno je važno da igrači budu zadovoljni jer je svaka kompanija u ovom polju u oštroj konkurentskoj borbi.
Mašinsko učenje
Tehnike mašinskog učenja – metoda kompjuterskog programiranja koji omogućava programu da se promeni kad je izložen novim podacima – ovde su primenjene da bi osposobile modele da se usredsrede na način igranja jednog igrača, predvide šta će igrač učiniti kao i probleme koji bi mogli da ga spreče da uživa u igri. Rezultati su pokazali da postoje određeni obrasci ponašanja koji omogućavaju modelima obučenim pomoću veštačke inteligencije da predvide koliko dugo ćete igrati pre nego što vam igra dosadi. Istraživanja su otišla i korak dalje pokušavajući da predvide da li ćete igru kupiti.