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行为经济学、行为心理学在游戏中的运用

1.确定效应:
在确定的好处(收益)和“赌一把”之间,做一个抉择,多数人会选择确定的好处。所谓“见好就收,落袋为安。
举例:
A.你一定能赚30000元。
B.你有80%可能赚40000元,20%可能性什么也得不到。
你会选择哪一个呢?实验结果大部分人都选择A。

2.反射效应:
在确定的坏处(损失)和“赌一把”之间,做一个抉择,多数人会选择“赌一把”。
举例:
A.你一定会赔30000元。
B.你有80%可能赔40000元,20%可能不赔钱。
你会选择哪一个呢?大部分人选择B。

3.损失规避:
多数人对损失比对收益更为敏感。
白捡的100元所带来的快乐,难以抵消丢失100元所带来的痛苦。
举例:
投一枚均匀的硬币,正面为赢,反面为输。如果赢了可以获得50000元,输了失去50000元。请问你是否愿意赌一把?请做出你的选择。
A.愿意
B.不愿意
结果证明,多数人不愿意玩这个游戏。虽然出现正反面的概率是相同的,但是人们对“失”比对“得”敏感。

4. 迷恋小概率事件:
面对小概率的赢利,多数人愿意冒风险。
面对小概率的损失,多数人不愿意冒风险。

5. 参照依赖:
多数人对得失的判断往往由参照点决定。
在“其他人一年挣6万元你年收入7万元”和“其他人年收入为9万元你一年收入8万”的选择题中,大部分人会选择前者。
前景理论引申出的三个基本结论
1,大多数人在面临获利的时候是风险规避的;
2,大多数人在面临损失的时候是风险喜好的;
3,大多数人对得失的判断往往根据参考点决定
简言之,人在面临获利时,不愿冒风险;而在面临损失时,人人都成了冒险家。而损失和获利是相对于参照点而言的,改变评价事物时的参照点,就会改变对风险的态度。

应用前景理论总结出四种人生态度:
1.面对大概率的盈利(比较A.60%赢1000块和B.稳拿500块),风险回避。
2.面对小概率的损失(比较A.1%损失10000块和B.花200块买保险),风险回避。
3.面对小概率的盈利(比较A.花2块去赌0.001%概率赢10000块和B.啥也不干),风险追逐。
4.面对大概率的损失(比较A.90%概率损失100块,10%概率回本和B.坐等损失80块),风险追逐。

Endowment effect
您如果一开始手里拿的是钱,那么你买别人的东西时,别人的东西在你眼里就是破铜烂铁;如果您一开始手里拿的是货想换别人的钱,那货在您自己眼里就不是破铜烂铁(哪怕它是),而是珍贵的好宝贝。

回本作用
A. 5月18日朋友送您一张9月20日的相扑票。到了9月20日,狂风大作,天降大雪,开车去危险,走路嫌路远,打的去没车。您给个您一定去看的概率(0到100)吧。
B. 5月18日您排队买了张打折不退钱的相扑票,150块(/250块/500块/1000块)。到了9月20日,狂风大作,天降大雪,开车去危险,走路嫌路远,打的去没车。您再给个您一定去看的概率(0到100)吧。

应用举例:

买机票,票面250块,如果您有托运行李,请加十块。或者说,票面260块,如果您没有托运行李,我们给您10块的折扣。
哪种您觉得更爽?当然是第二种了。第一种让您觉得这10块钱是个损失,多不爽?

行为游戏设计
作者:John Hopson(john.hopson@duke.edu)
怎样让玩家保持一个比较高而持续时间比较长的行动频率?答案就是一个使用可变比率的过程,在这期间玩家的每一个动作都有机会得到奖励。
怎样让玩家持续投入?持续提供奖励。如不能持续提供奖励,让玩家做一些事情防止消极结果的发生。
怎样让玩家不退出游戏?1-随时提供复数的活动方案。不能杀怪,那么探索、提升装备、练习新战术等。2-防止对奖励期望的背离
想一想《WOW》中的炼金术机制。每一次你给朋友做烧瓶或每日例行物品合成,你就有可能学习到新配方。这是一种很好的致瘾机制。它刺激玩家做更多炼金,但又 不会太强迫。或者再想想炼金合成的冷却。必须有一些限制因素来保持物品合成的价值,给这种功能一天的冷却时间,意味着玩家每天都要上线。设计师并不是用这 些冷却条件来捉弄玩家,他们只是在设计他们给出的奖励。

人的本性就是这么矛盾:当玩家可以选择时,他们会选择使游戏更容易,然后再抱怨游戏太容易。

 

行为游戏设计
作者:John Hopson(john.hopson@duke.edu)
原文链接:http://www.gamasutra.com/features/20010427/hopson_01.htm
译文链接:http://dev.gameres.com/Design/Design/Behavioral.htm

所有的计算机游戏的设计都围绕着一个中心进行:玩家。游戏的硬件和软件环境在不断改变,而玩家玩游戏的心理过程却是比较固定的。关于人类思维的研究成果 确实有一些可以用在游戏设计上,不过大多数都登载在科学期刊上或是以对设计师而言不容易接触到的方式发表。具有讽刺意味的是,很多这些发现都是通过简单的 计算机游戏作为工具来探知人们是如何在特定的环境下学习和作出行为的。

下面我要讨论的东西在行为心理学中属于开头部分 (译者:换而言之,基础,浅显易懂)。这一领域中最广为人知的是动物实验部分——行为心理学主要关注的是实验和可以观察到的行为。行为研究的特点就是主要 的研究发现与对象无关,从鸟到鱼到人类,都一样适用。行为心理学家想要了解的(也是这篇文章所着重的)是一般的学习和应对环境的“规则”。因为这些规则与 实验对象、与上下文无关,所以很方便应用到计算机游戏设计上去。与游戏理论不同,这里要讲的是玩家们如何应对典型的实体条件(stereotypical conditions),而非单个玩家对某种情境作出的反应。

 

将一些普通的行为心理学术语引入游戏设计:

 

强化刺激:玩家达到某种结果,并因此而得到奖赏。例如:一个经验点,上升一个等级,一把更强的枪

行为心理规则(Contingency。译者:这个词的翻译我想了很久,最后还是采用了网友的建议):一条或一套关于什么时候会进行强化刺激的规则,也会被用来指代一系列的强化刺激。例如:每1000经验一个等级,杀掉特定的对手后会得到额外的升级奖励

回应(Response):能够让行为心理规则实现的玩家行为。可能是杀掉一个怪物,探索游戏中的一个区域或是使用一种特殊技能等等。

当然,这里提供的并不是一张“完美游戏”的蓝图,而仅仅是一些人们对不同奖赏的反应方式。任何一个游戏都期望它的玩家产生特定的回应,(而玩家会作出怎样的回应我们又怎么知道呢?)。心理学能够提供一个理解我们提供给玩家的东西的结构和语汇表。

“无 端消失”会让玩家感觉到挫折和愤怒。我们希望这个世界有意义,稳定,当规则有所改变的时候能够用渐进的方式来进行。有趣的是,这种想法不光适用于人。在一 个实验中,两只鸽子被放在一只笼子里。其中一只只能呆在笼子的后部而另一只相对自由一些。每三十秒钟,一个小机关(hopper)会提供一点食物(前面提 到过,一条固定间隔规则)。那只自由的鸽子能够接触到食物而另一只不行,而自由的鸽子很高兴能够独享所有的食物。一个小时或更久之后,停止提供食物。自由 的鸽子仍然每三十秒会去检查一次机关,不过当它绝望地发觉食物不再出现后,它跑到了笼子的后面揍了另外那只鸽子一顿。好了,那只倒霉的鸽子从来没有吃过食 物,而另外那只鸽子也没有任何理由认为这个倒霉鬼应该为食物的消失负责。这就是说,挫折感会令人失去理智,再正确不过了。

“行 为比照”,可以在黑猩猩及其他物种中观察到。一只黑猩猩正在做一项简单的工作:推一只杠杆,它会为此而得到它们喜欢吃的成片的生菜。持续一段时间后,其中 的一次它得到了一串葡萄——它们非常喜欢的食物。结果,它再次推动杠杆之后又得到了生菜,但是这次它把生菜朝着试验人员扔了过去。之前它仅仅有生菜就很满 足了,但葡萄的出现给了它新的期望,当这些期望变成失望的时候,挫折和愤怒就是必然的结果了。相应的推论就是,降低“强化刺激”的程度对于玩家而言是一件 很严重的事情,能够为他们离开游戏提供足够的理由。

“逃避”:玩家努力避免发生某事发生的规则。

网络创世纪里玩家拥有的城堡或是房子需要玩家经常访问,否则就会坍塌。在这个例子中,玩家需要做一些事情来防止一些事情发生,以维持现状。从游戏设计师的角度来说,这是一种相当划算的策略。这样设计师便不需要经常给玩家提供新的奖励或是刺激。

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行为心理规则(Contingencies)和排列表(Schedules)

“我们想要玩家干什么?”可以直译为“我们提供的行为心理规则是什么?”。行为心理规则是一条或一套关于什么时候给与强化刺激的规则。关于这个概念有一 个有趣的故事(是B.F.Skinner的学生告诉我的):有一天,B.F.Skinner在用老鼠做实验,但他没有给老鼠准备足够的食物。为了不至于用 光食物以至停止工作(去买食物),他决定将老鼠压下杠杆之后的奖励由原来的压下一次给一次改为压下十次给一次。从这个实验上,他发现老鼠的行为模式发生了 显著的改变。就这样一个新的心理学研究领域诞生了——一个对游戏设计非常有用的领域。

游戏中的行为心理规则更复杂,但 分析起来并不困难。例如,在角色扮演游戏中,玩家需要经验值来升级或是搜集奖励物品来得到额外的生命。在街机游戏(arcade-style)的游戏中, 会在随机的时间间隔后或是特定条件满足后出现补给品。在任何行为心理规则中,参与者的行动在特定的情况下会给他带来奖励。这并不是说玩家和老鼠一样,只是 他们之间有共通之处。

 

比率(Ratios)和间隔(Intervals)

 

存在着两种基础的行为心理规则:比率和间隔。比率(Ratio schedules)指完成一定数量的动作后给与奖励。例如,玩家杀了20个敌人之后可以得到一点的额外生命值。这被称作固定比率(fixed ratio schedule),因为每次行动的次数都是一样的。其他类型的比率容后讨论。

作为游戏中最常见的行为心 理规则,固定比率导致了玩家一种非常独特的行为模式。首先是一段时间的行为停滞(不作为),然后是一段尽可能快的爆发性活动直到得到奖励。因为规则让人感 觉到第一个作出行动并不必定伴随着奖励,因而对人们踏出第一步没有什么激励作用。不过一旦玩家决定要得到这个奖品,他们会尽可能快地达到目的。

对于游戏设计师而言,固定比率下的时间间隔确实是一个问题。游戏中有一段时间得不到任何奖赏会让玩家走开(去干别的事情)。暂停的时间基本是比率大小 (所需要的行动数量的大小)的衍生物(function),行动越多,暂停越久。这意味着如果比率随时间流逝增长(例如在龙与地下城中每一级都需要更多的 经验值),那么暂停的时间也要变长。最终,暂停的时间到达无限,玩家会认为已经没有任何乐趣可言(译者:典型的练级综合症)。

另一方面,对于玩家而言,暂停总是意味着之后的奖励会越来越少。例如,玩家一旦知道他们到达下一个等级需要很长时间,他们便会把这个时间花在发现一种新的战术或是寻找游戏中其他方面的乐趣上。

还有一种“可变比率(variable ratio)”,也需要玩家作出特定数目的动作,不过这个数目可能每次都会变。玩家必须击毙大约20名敌人才能够得到一条船,不过这个数字并不精确,会随 机改变。玩家不知道确切的行动次数,但是从以前的经验中,他们会得到一个平均数。

在可变比率下,玩家的行动持续时间会更长,而且能保持相当高的速度。虽然不如固定比率那么富有爆发力,不过能够更持久,不会有暂停带来的麻烦。尽管玩家可能仅仅击毙一名敌人便得到一点生命(仅仅是假设),可变比率还是为玩家继续玩下去提供了足够的理由。

一般而言,在可变比率下,玩家的平均行动速度是我这里讨论的所有的规则(schedules。译者:我相信这么译符合原文意思)里面最高的。这不是说可变比率最好,不过这很可能符合你的需要。

硬币的另一面是间隔。与一定数量的行动后提供奖励不同,间隔是在一段时间过后提供奖励。在固定间隔下,一段时间后第一个行动的人将会得到奖励。比如,游戏会在玩家搜集到最后一个补给品30分钟后提供一个新的。

玩家对固定间隔的反应经常是得到一个奖励之后就歇一会,然后对这种诱惑回应得越来越频繁,直到得到奖励为止。在我的补给品例子中,(得到奖励之后)玩家 会专注于游戏的其他部分,稍后才回来看看新的补给品出现了没有。如果没有,玩家又会晃悠到一边去。随着时间点的接近,这种检查会变得越来越频繁,直到玩家 决定坐在那里等为止。

和固定比率一样,固定间隔中的暂停有可能引起麻烦。不过在固定间隔下,玩家不会有从静止到剧烈运动的急剧转变,固定间隔下的转变是慢慢进行的。在暂停的时间段里,玩家处于低潮,缺乏主动性。

当然,也就有“可变间隔”。在可变间隔下奖赏之间的时间间隔不固定。与可变比率相对应的是,可变间隔也会导致稳定、连续的行动,尽管会更慢一些。上文中 提到的补给品这次可能会马上再次出现或是一个小时后才出现。玩家的主动性将随着时间的流逝均匀地降低,所以不存在一个玩家的注意力会到处乱跑的特别的(时 间)点。玩家的行动会比可变比率下慢,因为奖励的出现不依赖于行动。即使玩家在间隔内访问重生点1000次,奖励也不会出现得更快(译者:这里比较的是间 隔和比率)。实验证明,我们非常善于判断什么是我们行动的结果,什么不是。

这些就是最基本的材料,但远不是一份详尽的清单。每个规则都是一种对时间,动作,奖励的安排,而这些安排有着数不尽的组合,能够让玩家按照你所设计的模式来行动。

 

特别事项

 

在行为心理规则中有一些东西值得在学习中特别注意。第一,存在着“综合规则表(chain schedules)”,代表有复数行为心理规则的情形。例如,玩家必须要杀掉10只兽人才能进入龙的洞窟,而龙会在洞窟内的随机点出现。这种过程在解谜 和角色扮演游戏中很常见,而玩家对此经常会持一种很特别的态度:他们把进入下一个场景作为对他们的一种奖励。在这个例子中,大部分的玩家会把第一部分作为 一种固定比率规则,而把第二部分作为可变间隔规则。

第二,如果奖赏停止了,会发生什么?这种情况会被看作是“无端消失 (extinction)”。假设玩家正在很高兴地屠戮“必定”会出现的龙,而实际上特定数量的龙出现后,它便再不见踪影……玩家会做什么?答案是:受行 为心理规则影响之后的行为会遵循先前的规则。经过比率规则洗礼之后,玩家会持续原先的行动一段时间,然后这种影响会慢慢减弱;经过固定间隔规则洗礼的,他 们会持续关注那个原本能够得到奖励的时间点直到不再存有幻想为止。

通常而言,“无端消失”会让玩家感觉到挫折和愤怒。 我们希望这个世界有意义,稳定,当规则有所改变的时候能够用渐进的方式来进行。有趣的是,这种想法不光适用于人。在一个实验中,两只鸽子被放在一只笼子 里。其中一只只能呆在笼子的后部而另一只相对自由一些。每三十秒钟,一个小机关(hopper)会提供一点食物(前面提到过,一条固定间隔规则)。那只自 由的鸽子能够接触到食物而另一只不行,而自由的鸽子很高兴能够独享所有的食物。一个小时或更久之后,停止提供食物。自由的鸽子仍然每三十秒会去检查一次机 关,不过当它绝望地发觉食物不再出现后,它跑到了笼子的后面揍了另外那只鸽子一顿。好了,那只倒霉的鸽子从来没有吃过食物,而另外那只鸽子也没有任何理由 认为这个倒霉鬼应该为食物的消失负责。这就是说,挫折感会令人失去理智,再正确不过了。

有种相关联的现象被称作“行为 比照”,可以在黑猩猩及其他物种中观察到。一只黑猩猩正在做一项简单的工作:推一只杠杆,它会为此而得到它们喜欢吃的成片的生菜。持续一段时间后,其中的 一次它得到了一串葡萄——它们非常喜欢的食物。结果,它再次推动杠杆之后又得到了生菜,但是这次它把生菜朝着试验人员扔了过去。之前它仅仅有生菜就很满足 了,但葡萄的出现给了它新的期望,当这些期望变成失望的时候,挫折和愤怒就是必然的结果了。

相应的推论就是,降低“强 化刺激”的程度对于玩家而言是一件很严重的事情,能够为他们离开游戏提供足够的理由。如果出于需要而降低,也应该非常谨慎并渐进地进行,否则会产生反弹。 即使是暂时的降低也应同样谨慎,例如在玩家尚未发现巨人可以代替兽人之前不应取消兽人的经验值。奖励的突然取消令人厌恶,能够避免则避免。

最后值得一提的是“逃避”:玩家努力避免发生某事发生的规则。一个简单的实验将一只小白鼠放在有一个杠杆的笼子里(译者:原文有附图,杠杆的位置相当 高)。每过一段时间,笼子的金属底层就会通过一次电流(仅仅是一个很小的静电放电器)。如果小白鼠推动杠杆,放电就会停止至少30秒。小白鼠很快就学会了 推动杠杆,而且推动的时间间隔很固定。

这方面我所知道的最好例子就是网络创世纪。在那里玩家拥有的城堡或是房子需要玩 家经常访问,否则就会坍塌。在这个例子中,玩家需要做一些事情来防止一些事情发生,以维持现状。从游戏设计师的角度来说,这是一种相当划算的策略。这样设 计师便不需要经常给玩家提供新的奖励或是刺激。

强化刺激被用作心理学的一个主要工具已经50年以上了,因此有很多的特别事项和与一般情况不符的综合表。这三个仅仅是对游戏设计而言比较有用的例子。

 

处方

 

为了把我所讨论的东西说透彻,我要提供一些简单的能够达到特殊目的的行为心理规则的使用方法。这并不是唯一的解决方案,不过简单,实用,非常有效。

怎样让玩家付出努力:把这个翻译成我们前面所使用的语言就是,怎样让玩家保持一个比较高而持续时间比较长的行动频率?看看我们的四个基本规则,答案就是 一个使用可变比率的过程,在这期间玩家的每一个动作都有机会得到奖励。行动的层级是玩家希望得到的奖励频率的函数。只要玩家觉得奖励就在面前,他们会更加 努力。当他们觉得奖励遥不可及,例如玩家刚升了级而距离下一级还有数千的经验,他们的积极性就会大大降低。

怎样让玩家 持续投入:简短的答案是让玩家总有玩的理由。我提到的规则提供了一种持续提供奖励的可能,那样的话玩家就有了继续下去的动力。游戏设计者希望的是玩家总有 “行为动力”,也就是希望玩家能够重复以前的行为,尽管不会有即时的奖励。解决的方法是“逃避”规则,那样玩家必须要做一些事情来保持现状。就算没有事情 可干,玩家也能够做一些事情防止消极结果的发生。

怎样让玩家退出:也就是说,玩家在什么情况下会停止游戏,如何防止这 种情况。我将要讨论主要的两种情况。第一种是暂停,在这期间玩家的行为主动性很低。主动性相关的是玩游戏的欲望同从事其他活动的欲望之间的比较。玩家有比 较高的主动性玩游戏的同时,他们会不断对“继续玩下去”与“做其他事情”进行比较。如果他们刚完成了一关,同时知道自己在继续投入一个小时做同一件事之前 会无所作为,他们玩游戏的主动性会很快下降。

一种解决办法是随时提供复数的活动方案。如果杀怪物不能提供奖励了,游戏 中有其他办法能够代替。怪物没有利润可言,探索总是可以的吧?玩家会花一些时间来提升他们的装备或者是练习一种新的战术。对主要的活动兴趣下降可能会提升 对其他次要活动的兴趣,不过也要注意这就是退出游戏的理由之一。

另一种会退出游戏的情况是奖励等级的大幅度下降,如我 在大猩猩的例子中所提到的。如同主动性一样,奖励也是相对的。玩家会将当下的奖励同之前的奖励比较得出那个价值比较高。如果当下的奖励是上次奖励的10 倍,那么玩家会有很深刻的印象。如果当下的奖励比之前的还差,玩家又会经历一次“挫折和愤怒”。对期望的背离会被认为是一种侵犯的行为,是游戏创造者不公 平的决定。时间过去,游戏越来越难的时候,最好避免奖励的剧烈变化。这一点特别适用于解谜游戏——玩家会消耗数小时在一个问题上直到通过。如果下一个遇到 的问题比之前的还要难很多,玩家很容易便放弃。

 

结论

 

将一般

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