Prognosen, die sich messen lassen

TrendBrain ist der Kern der Plattform. Es beobachtet, wie sich Spiele und Themen über Wochen entwickeln, gibt Hinweise auf aufkommende Trends und hält jede Prognose vorab fest, damit sie sich später an der Wirklichkeit messen lassen muss.

Die Entscheidung vor dem ersten Prototyp

Wer mehrere Spielideen hat, muss entscheiden, welche zuerst gebaut wird. Das Roblox Analytics Dashboard ist auf Kennzahlen zum eigenen, bereits veröffentlichten Spiel ausgerichtet. TrendBrain setzt früher an, bei der Recherche vor der Entwicklung: Welches Genre, welche Mechanik gewinnt gerade über Wochen Spieler?

Ein deutliches Signal ist ein Anlass für einen kleinen Prototyp. Die Qualität der Idee und ihre Umsetzung bleiben die Entscheidung des Studios. Wir messen, wie oft die Hinweise richtig lagen, und legen das offen.

  1. Datenaufnahme: Quellenregister mit Risikostufen. Ein Collector startet erst, wenn ein Mensch die Quelle freigegeben hat.
  2. Datenhaltung: PostgreSQL als einzige Wahrheit, Parquet-Snapshots für nachvollziehbare Datenstände.
  3. Vergleichsmodelle: Persistenz, 7-Tage-Mittel, robustes Wachstum, frühe Popularität, Chartaufstieg.
  4. Prognose-Log: Einträge lassen sich per Datenbank-Trigger nur anhängen, nicht ändern.
  5. Audit: Nach Ablauf des Horizonts wird jede Prognose gegen den tatsächlichen Verlauf geprüft.

Nachrechnen erwünscht

Am 18. Oktober 2026 wurden drei Vergleichsfunktionen des Python-Kerns unverändert auf synthetische Daten angewendet: fünf erfundene Spiele, sieben Tage Signalwerte. Die Formeln wurden zusätzlich unabhängig nachgerechnet.

Wachstum: logarithmische Veränderung von Tag 6 auf Tag 7, minus Median der Gruppe, geteilt durch 1,4826 × mediane absolute Abweichung (MAD).

Letzter Wert: ln(1 + letzter Wert) − ln(1 + Schwelle). 7-Tage-Mittel: ln(1 + Mittelwert) − ln(1 + Schwelle). Die Schwelle beträgt 100.

Rangwerte sind keine Wahrscheinlichkeiten und gelten nur innerhalb eines Modells.

Alle Eingaben und ungerundeten Ergebnisse (JSON)

Wachstum: Veränderung des letzten Tages im Vergleich zur Gruppe, robust normiert.

Wachstumsmodell, nach Rangwert sortiert
SpielTag 6 → 7Rangwert
Spiel A130 → 1500,674
Spiel D100 → 1100,209
Spiel E65 → 700,000
Spiel B500 → 500−0,713
Spiel C150 → 140−1,382

Offline-Beispiel mit synthetischen Daten, keine echten Spiele.

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