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기존 게임 관련 연구들은 인디 게임과 상업용 게임이 게임 시장을 구성하는 비율과 산업 성장 속도, 인디 게임 개발환경 등 많은 측면에서 서로 다르게 발전하고 있다고 보고 있다. 그러나 실제 이용자들이 각 게임들을 어떻게 평가하고 인지하고 있는지에 대한 연구는 통합된 게임 분석에서 인디 게임 리뷰에서 게임 시스템에 대한 피드백이 상업용 게임보다 많이 등장하는 것을 확인하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 인디 게임과 상업용 게임 이용자들의 게임 평가를 비교하여 그 차이를 분석하려 한다. 이를 위해 본 연구에서는 PC 게임의 전자 소프트웨어 배급(electronic software distribution, ESD) 서비스를 제공하는 스팀(STEAM)에서 사용자 리뷰와 추천 여부(인디 6318개, 상업용 6281개)를 수집하였고, 이를 텍스트 마이닝을 통해 게임의 추천/비추천을 예측할 수 있는 로지스틱 회귀분석 모형을 작성하였다. 이렇게 작성된 각각의 게임 추천도를 예측할 수 있는 모델을 서로 다른 종류의 게임에 적용해 본 결과, 인디 학습 모델의 경우 상업용 평가 데이터 추천도를 예측했을 때 정확도가 하락하는 결과를 볼 수 있었고, 상업용 학습 모델의 경우 인디 평가 데이터 추천도 예측에서 정확도가 유지되는 결과를 확인하였다. 본 연구의 결과는 상업용 게임 평가 기준은 인디 게임 평가에도 적용될 수 있으나 인디 게임의 평가 기준은 상업용 게임의 평가 기준의 특정 일부에 한정된다는 것을 시사한다.