我的游戏设计方法论:如何从“熟练工”到“专家”
发布时间:2020-03-09 10:42 | 标签:
游戏设计 方法论 熟练工 专家
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本文首发于公众号“我的游戏设计理论”,由世界是流动的独家投稿,授权游戏陀螺发布。
导语:
工作多年不少人都会遇到一个很现实的问题:职业发展进入瓶颈,能力增长几乎停滞,逐渐变成了一个经验丰富的“熟练工”。最近很火的“35岁困境”也说明了这个尴尬问题的存在。
我也曾经被这个问题困扰了很久,后来终于明白瓶颈是什么:工作中积累了丰富的经验,可是这些经验杂乱无章,头疼医头脚疼医脚。没能把经验整理成知识体系,形成方法论,完成从“熟练工”到“专家”的蜕变。
希望本文可以通过讨论这个问题,为突破职业和能力瓶颈探索一条切实可行的路。
方法论似乎是一个通用的公式,掌握了它就可以创造出任何东西。也就是我们常说的“大道至简”。
可是真的有什么大道至简的方法吗?有什么至简的大道可以造出飞机?有什么至简的大道可以造出原子弹?如果没有,那凭什么就有简单的道理可以设计好游戏呢?
既然造飞机和原子弹需要的知识体系非常复杂,作为同样高复杂度的产品,设计游戏同样需要复杂的知识体系,所以方法论必然是一个复杂的工具,不存在一个公式解决所有问题。现实中有价值的东西往往都很复杂,它不应该被过度简单化。
有不少人知道方法论的定义,可是有多少人能说出自己的方法论呢?我们真的知道什么是方法论吗?
有很多文章讲的是如何解决具体问题,例如“《XXXX》打造高留存的秘诀”、“《XXX》流水过亿的付费设计”,它们都属于“案例教学”。很多人认为这些是干货,是可以拿来就用的方法。
Naval Ravikant[1]在文章《How to Get Rich (without getting lucky)》中有一段文字:
A lot of what goes on in business schools, and there is some very intelligent stuff taught in business schools – I don’t mean to detract from them completely – some of the things taught in business school are just anecdotes. They call them “case studies.”
But they’re just anecdotes, and they’re trying to help you pattern match by throwing lots of data points at you, but the reality is, you will never understand them fully until you’re actually in that position yourself.
Even then you will find that basic concepts from game theory, psychology, ethics, mathematics, computers, and logic will serve you much, much better.
大意是:商学院传授的部分知识实际上是“传闻逸事”,他们称之为“案例教学”。除非你遇到一模一样的环境,否则无法理解使用它们。真正有价值的知识是博弈论、心理学、道德、数学、计算机科学和逻辑学中的基本概念。
很多类似文章看了跟没看一样,不是你没看懂,而是因为环境不同导致的信息偏差不能消除。只有极少数正好需要这些案例的人看了才觉得非常棒,然而换个环境再次复用效果可能就不如以前了。
案例为什么有吸引力呢?因为它会给你一个美丽的预期:只要按他说的做,我也能达到一样的成就。他们正是利用了大脑懒惰的特性,让你以为有捷径可走。
本文不会有“案例教学”,而是旨在探讨设计这些方法的方法,即探讨设计方法的原理。
方法论是指人们认识世界、改造世界的一般方法,是人们用什么样的方式、方法来观察事物和处理问题[2]。
我认为方法论的本质是提高确定性,寻找实现目标的确定性最高的方法。现实生活充满了不确定性,但是不确定性中包含明显的规律。人类的行为就是遵循验证过的规律去做成功率最高的尝试,以获得最大的期望收益,并不断探索规律提高成功率。
所以我的方法论就是不断寻找确定性更强的方法的方法。
不是也有很多成功的游戏是游戏界的新人设计的吗?也有不少游戏通过复制前作的经验继续成功,方法论真的有必要吗?
要回答这些问题,只需要确定没有经验的成功和复制经验的成功能否保持稳定的成功率,因为无法保证成功率的方法不是规律,也就无法复制,对于个人或企业漫长的生涯而言帮助不大。
首先没有经验的成功肯定是偶然,否则它就会有自己的方法论,也就不会有以上疑问。连续的偶然是小概率事件,用高昂的研发成本尝试小概率事件,不是理智的行为。
其次复制成功经验的成功是否可持续。“小马过河”的童话大家小时候都看过,所以应该可以理解经验不能简单的复制,想要简单的复制有严格的限制——产品自身和外部环境都与要复制的经验相同,这是现实中不可能实现的。
那些期望通过复制成功经验继续成功的产品的失败原因在设计层面可能有两个原因:
1. 犯了有相关性但无因果关系的谬误,仅仅通过别人“数据验证过的成功设计”就判断这样设计有效,而不了解这个设计是不是数据好的核心因素,是否可以复制到自己的产品。
2.市场竞争环境是动态变化的,玩家也会随时间、社会文化不断变化。
我们经常说某个游戏或某个设计是数据验证过的,又有多少产品复制了这些设计而失败呢?数据验证过的设计不一定永远正确,数据只能证明结果,无法改进方法。数据也不能预测未来(能预测未来的是数据背后的逻辑)。
假如不能简单复制,需要改进才能成功,那么成功的关键就不是经验而是“改进”(创新这个词太大了,下文都会使用改进)。方法论的作用之一就是创造“改进”方法。
我不否定数据的作用,毕竟需要用数据来验证设计或理论是否正确。而是指数据不能指导如何改进,只能指导哪里需要改进。
因为这个方法论可能只适用于我和游戏设计这两者的交集。
达尔文的《物种起源》说明了一个理论:自然会选择最优化的,而不是最大化的。延伸到游戏设计中就是最完美的不一定能生存,适应性强的才容易生存。
像自然竞争一样,游戏不是做好就可以,得比别人好才行。所以每个设计者都需要创造适合自己的方法论,设计出生存概率更高的游戏。
建立自己的方法论跟用经验和感觉做游戏相比,大路朝天风景独好人还少,缺点就是这条路没头。
我的方法论的基础逻辑是先确定大方向,逐步缩小选择范围,最终选出成功率最高的路径,并且方法论有自己的进化方式。
本文以演绎逻辑的形式进行论证,总共四个步骤,每一个步骤都需要上一步骤支撑。下面详细介绍具体的步骤。
讲游戏感之前需要先讲清楚一个定义:游戏的本质是什么。我认为游戏的本质就是设计者有意识营造的比现实更容易获得期望体验的模拟环境。
游戏能否让玩家获得期望的体验,是衡量游戏好不好玩的标准,而获得体验的表现就是情绪的变化。所以游戏感也是个人判断游戏好坏的工具之一。
做游戏设计需要冷静的激情,才能做到回顾游戏设计是如何营造体验、刺激情绪,进而导致行为变化的。极度沉迷或情绪波动大的人是无法冷静思考的,也就很难成为好设计者。
玩游戏的时候是不是很舍不得花自己辛辛苦苦攒下来的游戏币,即使只价值几块钱?是不是会因为获得一件好装备而欣喜若狂?是什么让你变得如此“不理智”?
游戏感的内核就是代入感,是其他艺术无法提供的体验,其他艺术形式最多可以产生“沉浸感”,却无法使人代入其中。
这是因为游戏独有的特征——环境,游戏可以创造一个人机、人人互动的模拟环境,游戏的结果是由互动行为产生的。而情绪的产生必须要行为去触发,连续的情绪是产生代入感(或者说心流)的必要条件。
标准很简单:在你喜欢的游戏类型中,你觉得好玩的游戏,大多数人也觉得好。
游戏是做给大众的,不是做给自己的,所以衡量一个游戏的好坏需要大众评价,策划的评价假如与大众不一致,说明已经与市场脱节,需要做出调整。你可以说大众评价不够专业,但是没有意义,你做的游戏就是给不专业的人玩的。
设计者必须在自己喜欢的领域中做判断,否则无法确定是因为“不喜欢”而觉得不好还是真的不好。就像我不喜欢体育类游戏,我对这个游戏类型的体验就是“无趣、枯燥、乏味、毫无想象力”,但实际上篮球足球类游戏都有深受玩家喜爱的系列作品。
受教育、经历、环境等因素影响,每个人对环境的认知都有差别,丰富自己的心理体验以找出细微的差异是让自己拥有更敏锐感知能力的方法。
“游戏感好”是个开放的概念,我这里给出的边界仍然不够清晰,需要不断探索创建清晰的框架,给自己一个定义游戏好坏的标准。标准越精确,就越清楚什么是对的。
可以先设置一个笼统的数值标准,我目前为免费商业游戏设置的标准:上线半年内IOS或Google畅销排行在150以上,下滑不超过30名。类似Steam平台的买断制游戏就非常简单了:特别好评数的排行。
这些指标主要衡量长期留存和付费,玩家用钱投票比用键盘投票真实得多。
游戏感的作用就是:找到游戏的核心体验。一个游戏的核心体验只有一个,其他设计都是为了增强核心体验。找到核心之后就可以分析设计者是如何围绕核心进行设计。这里的核心不一定是游戏的“核心玩法”,很多游戏的主要玩法就是通过一个又一个关卡,但它们的核心体验可能是卡牌收集。
举个例子:《梦幻西游》的核心是建立了简化版的社会。设计者为了强化这一体验,做了很多社交玩法,帮派、师徒、结拜、结婚等功能,同时通过玩法设计形成对各个生活职业的需求,形成了足够大的“交易市场”,不同玩家可以找到自己的定位,社会系统就运转起来了。同时也衍生出设计者预料不到的“职业”,比如职业商人、庄家。
想要研究透一个游戏需要长期深入,像普通玩家一样认真玩,可能还要花上不少的钱。再通过游戏感来分析游戏的核心。
游戏感好还有个好处就是能做到见真识假,核心体验好不好很容易就能感知到。在下一个步骤中就可以使用这种能力去验证自己的目标是否正确。
智者说话,是因为他们有话要说;愚者说话,则是因为他们想说。——柏拉图
游戏设计的目标就是:创造产生体验的环境,有意识引导玩家的情绪。
游戏通过玩法设计、剧情包装、美术模型、数值节奏等方式为玩家创造产生代入感的虚拟环境:让玩家扮演舰长,探索未来太空世界;扮演异族,探索虚构的异世界;扮演炮台指挥官,动动手指摆放炮台击退敌人。
虚拟环境是为了营造体验所需的环境。它的意义就在于可以产生丰富的情绪体验,这些都是设计者有意引导的结果。
设计者要设计玩家体验的环境,通过环境产生情绪,情绪对玩家的“价值”就是游戏能够提供的产品价值。这个价值是否足够有吸引力,是玩家留下来或付费的根本原因。
5.联想:与接触过的书、电影、音乐、人或经历进行联结。
不同游戏本质上就是这些体验以不同形式、程度的结合。
游戏类型的区别,就是因为可以产生不同类型和程度的代入感。代入感有强弱之别,有的游戏因为足够具体,可以产生非常真实的代入感。有的游戏因为不够具体,只能体会到淡淡的情绪变化。代入感的强弱是影响玩家留存和付费的关键因素,这也是为什么RPG游戏一般比休闲游戏寿命长。
从反面推导,游戏设计的原则之一就是不能让玩家“出戏”。
受限于设计者的喜好和擅长类型,可能无法在某些类型的游戏中找到自己的目标。比如我可能没办法在体育、解谜类型中找到自己想要的目标。
更广泛的研究多种类型的游戏是非常有必要的,即使以设计某个类型为目标,分析其他类型的游戏仍然有助于拓展思路。而且长期制作同类型的游戏,思维会形成一定的定式,可能会限制设计思路。
游戏从商业化的角度可以分为两种类型,一类商业游戏,一类非商业游戏。商业游戏的目标是赚更多的钱,非商业游戏则是探索游戏设计本身。最好从一开始就想好自己想做哪类游戏,因为这两者在设计理念上有不小的分歧,对具体的设计影响非常大。虽然有些非商业游戏最终获得了很成功的商业成就,但个例的参考意义不大。
有目标不代表有目标感,什么是目标感:把建立目标变成本能,思考时永远想着目标,小目标为大目标服务,沿着路径不断向目标前进。
实际工作中,越来越觉得老生常谈的“格局”就是一个人的目标感,它时刻体现在人的言行举止上。
目标感强的人思路更清晰,以结果为导向,不过会因为过分纠结过程导致目标偏离,始终奔着大目标前进,而目标感不强的人说话做事经常“跑题”。
找到正确目标的人解决问题的思路也会更丰富,他们不仅着眼于已知的方法可不可行,而是认为合理的能达到目的的方法都可以参考或尝试。
目标感强又能找到正确目标是一件极难极难的事,需要花大量时间思考,而且只能靠自己,因为这是你自己的目标。
我们设计的虚拟环境与自身的经历和对环境的理解息息相关。而且设计的过程又会遇到一大堆问题,那么如何建立对环境的正确认知和解决问题呢?接下来我们来了解达成目标的工具。
传说《教父》中有一句名言(实际并没有):花半秒钟就看透事物本质的人,和花一辈子都看不清事物本质的人,注定是截然不同的命运。
“本质”在这里的含义就是事物的运行规律,是由什么方法造成的表象,这些方法又是基于什么原理。
想要看穿本质,就必须建立知识体系,才能从表象推导出方法和背后的原理。当你拥有看清本质的能力时,就可以轻松找到达到目标的最优路径。
如果说方法论的前两个步骤是前进的方向,知识体系则是一条明确的道路。
一条陈述能称得上是知识必须满足三个条件,它一定是被验证过的,正确的,而且是被人们相信的,这也是科学与非科学的区分标准。
知识也是人类在实践中认识客观世界(包括人类自身)的成果,它包括事实、信息的描述或在教育和实践中获得的技能。知识是人类从各个途径中获得的经过提升总结与凝练的系统的认识。它可以是关于理论的,也可以是关于实践的。
2.方法:知道达到目标的步骤和每一步该用哪些工具。
理论讲的是本质、原理,也就是知道为什么(Know Why);方法讲的是因果关系,知道由什么因推导出什么果,即知道怎么做(Know How);经验讲的是表象,即知道是什么(Know What)。
这里并不是想贬低经验的价值,实际上我认为知识体系的构成大部分都依靠经验。只是仅靠经验并不能解决问题,我们懒惰的大脑又常常夸大经验的作用,所以需要时刻警惕犯“经验主义”错误。
我们常问经验可不可以复制,知道什么是知识后,答案就有了:除非环境完全相同,否则经验不能复制,能复制的是理论。因为知识有自己的局限性:指导性越强的知识,通用性就越差;通用性强的知识,指导性就越差,而“经验”就属于通用性差的知识。
知识是为了解决问题存在的,孤立的知识是不能解决问题的。
人类解决问题的方式是先将问题在自己已知的经验中找参照,如果有就使用此经验对应的方法,如果没有就尝试最相似经验对应的方法。
如果一个经验完全独立存在,没有类似的经验,背后也没有方法,与这个经验相关的问题就没法解决。而独立存在的方法和理论,就像屠龙之技,只是无用武之地的空想。所以知识必须连接起来,成体系存在。
有不少人都认为理论太空泛,没有意义,方法才最有价值。在遇到问题的时候如果有人指导解决方法,你一试发现真的可行,立刻觉得方法真好用,能立刻帮我解决问题。
有方法就能解决问题,获得方法可以是别人教的,甚至可以是运气。那理论还有什么价值呢?
理论的价值就在于创造新方法,达到“举一反三”的效果。方法是由步骤和工具组成的,知道原理才可以更改步骤和工具,从而设计新的方法。
举几个例子:我们都知道火能加热食物,假如我们不知道食物变熟的原理,只知道“火——加热食物”的因果关系,那我们可能就见不到便捷的自热食物了。假如我们只知道竞技场排行榜,不知道博弈论中的一美元竞拍陷阱,可能一辈子都在设计竞技场排行榜。
现代科学发展到现在,理论的价值是非常巨大的,仅靠经验、方法可能无法达到目前的科技水平。
作为设计者,解决问题不是终点,找到更好的方法才是,否则人类就不会拥有现在的文明。理论的价值是无限的。
还是前面《梦幻西游》的例子,知道它的核心体验是简化版的社会(这里我没有用“社交”,因为它没有把经济活动和社会组织的概念很好的表达出来),但是社会的本质是什么呢?如果不知道的话是不是没办法把握设计的方向,只能依靠经验和感觉?
知识体系越全面、深入(俗话说就是越接近本质),越容易做出正确的决策。
2.不知道该用哪种方案解决问题达到大目标上的最优。
做决策的准确率不够高,或者决策前很纠结,不是因为知道得太多,而是因为知道得太少。掌握的知识越齐全,问题就越容易被定位并解决。知识体系就是可以解决这两个问题的工具。
举个亲身经历的例子,多年前家里老人心脏病又犯了,我找了一个二甲医院的主任医师给他发了医院的检查报告,他说没大事,回去注意休息按时吃药就行。我不放心,又找了安贞医院的副主任医师发了同样的报告,她跟我说病情非常严重,需要做搭桥手术。虽然我看不懂检查报告,但我知道她肯定是对的。因为已经做过两次心脏手术,硝酸甘油是衣兜里必带的,不可能没大事。
我本人也曾经因为比较严重的气管炎被“确诊”为哮喘,这些事让我深刻认识到一个现实问题:人与人之间的差距真是太大了。
以前对这些事情的理解非常简单,仅仅归结于个人能力不行。现在终于明白,能力只是一个空泛的概念,其本质是知识体系。人与人的差距本质上就是知识体系的差距,不同人对同样事物的理解相差甚远,应用到实际操作上的结果就是差之毫厘,谬以千里。
知识体系的建立就是了解事物本质的过程,越深入的了解其本质,就越容易找到从根本上解决问题的方法。
游戏设计是一个跨多学科领域的职业,即这些学科领域的知识交集,但是又不需要这些领域的全部知识,只需要寻找对游戏设计有价值的知识建立体系。
既然游戏是一个独立的领域,必然拥有属于自身的知识,这些知识与其他领域的知识互相结合形成了游戏设计的知识体系。
其作用就像医生看到病人可以判断治疗方案,游戏设计者制定目标后可以通过自身的知识体系给出能达到目标的设计方案。
什么是认知:人们获得知识或应用知识的过程,或信息加工的过程。用心理学术语来说,就是建立心理表征的过程,心理表征就是事物在人心中的结构,或抽象或具体[6]。例如外观、理解、印象、观点。
什么是认知工具:你要去某地学知识,过去的这个过程叫认知,乘坐的交通工具即是认知工具。越接近本质的知识越远,有更好的交通工具就能快速达到目的地。
每个学科领域都有其知识体系,医学、法学、物理学,经济学等等。这些领域的知识体系是如何建立的呢?都是通过以下认知工具:
1.逻辑学:现代科学发展的基础,也是联合国公布的基础学科之一。
3.观测和统计:部分自然科学和社会科学暂时无法找到原因,但是统计上可以看到明显的表征,同样具有重要的参考意义。
4.思维方式[7]:元认知、系统思维、批判性思维等。
理论上,掌握了认知工具可以获得几乎所有的知识,所以优先学习“学习的技巧”非常重要。
人类犯错的一个主要原因就是 “认知偏差”。有些人没有使用认知工具建立知识体系,导致知识体系缺损甚至是错的,分不清“实然”和“应然”、“现实”和“观点”。
使用错误的依据做判断,怎么能不做错呢?邓宁-克鲁格效应就是很好的例子。
再举个例子:有篇文章说中国还有10亿人没坐过飞机,占总人口的71.4%,以此证明中国还有巨大的消费潜力。但是作者没有说的是:有60%的美国人从未踏上过飞机[8]。航空业远没有美国发达的中国,“巨大消费潜力”这个结论并不能由该数据推导出。这就是使用的数据可能对,但结果不一定对。这个例子充分说明了了解“现实”和使用认知工具的必要性。
有些问题就是无法解决,或者是目前无法解决,要找到这些边界,寻求突破或停止无效开发。
就像理智的科学家不会去研究永动机,但理智的科学家会研究如何提高能源转换效率。
游戏设计也有无法突破的局限。环境设计得再像社会,终究不是社会;再像战争,终究不是战争,这就是前面提到的“体验的边界”:无限接近而无法触及。当然做不到有做不到的好处,就是可以削弱真实的负体验加强虚拟的正体验,这也是游戏吸引人的特点之一。
局限性的另一个含义是:所有原理都有适用边界,在边界以内是永远正确的,边界之外则不一定。在使用原理的时候必须清楚原理的定义,分清适用范围,避免使用不当造成的错误。
知识体系是相对稳定的,假如所有人的知识体系都一样完整了,岂不是所以游戏都一样(这就是为什么相似的游戏大堆,大家的知识体系接近又都不够完整)?这时候就需要“改进”来创造更好的设计。
写到这里逐渐产生一个想法,可能并不存在绝对的“新”。世界上并没有什么东西是真正新的,都是一步步演化过来的,如果你觉得有,只是因为你进入了一个新的领域,才觉得什么都是新鲜的。
创新者将资源以不同的方式进行组合,创造出新的价值[9]。 ——约瑟夫•A•熊彼得
第一个核心“资源”。在游戏设计中创新的资源指的就是“知识体系”,虽然前面说知识体系的作用是用来解决问题,但也是创新必须的元素,因为创新本质上就是将现有元素“排列组合”,这也是为什么说并不存在绝对的“新”,有些知识对不知道的人来说是新鲜的,对知道的人来说只是常识。
创新火花一般是什么时候出现的?是不是看到某个领域的知识点,与自己的知识体系碰撞结合产生的?
举个前面提到的例子:关于博弈论的著名实验——“一美元拍卖陷阱”。拍卖人拿出一张1美元钞票,请大家给这张钞票开价,每次叫价的增幅以5美分为单位,出价最高者得到这张1美元,但出价最高和次高者都要向拍卖人支付出价数目的费用。在哈佛、耶鲁大学等高校做过多次实验,最终拍卖的价格在20到66美元之间。
在游戏设计中经常可以看到这个例子的应用:带独特奖励的各种排行榜。那么:为什么竞争激烈的永远是头部几名玩家?能不能让服务器尾部的玩家也参与竞争?奖励是不是越好竞争的人越多?
这些问题都能根据博弈论的原理找到答案。头部玩家投入的资源足够多,不愿意接受失败的沉没成本。尾部玩家成本小,并且知道获奖无望,所以不能依靠排行榜这一功能刺激尾部玩家加入竞争。奖励越好竞争的人会不会越多不一定,但投入的成本会越多。
通过对原理的理解,是不是可以做出更好的设计?最近已经有利用这个原理改进得还不错的游戏出现了。
第二个核心“新的价值”。这里新的价值指出了一个关键:创新不是指创造新的形式,而是创造新的价值。创新是为了更好的解决问题。
新的价值有两层意思,一个是新类型的价值,一个是当前类型的更高值。
1.新品种的创新价值:随着人类社会的发展,会产生无数新的需求。解决这些需求就是创造新的价值。闻臭师、鉴黄师、电子竞技等职业就是顺应新需求诞生的。
2.当前类型的更高价值:最好的解决问题的方法就是从本质上解决问题,这也是为什么需要建立正确的知识体系,因为正确的知识体系能帮你确认问题的本质,所以创造更高的价值就是以更符合事物本质的方式设计。有一个著名的例子:汽车发明之前人们只想要一匹更快的马。人们其实只是想更快,快才是人们想要的真正本质。
方法论的四个步骤都说完了,但方法论本身还没有完结,方法论是活的,需要进化的,不能变的方法论只能是方法。
世界是非线性的,充满了不确定,同一个原因不一定导致同样的结果,固定不变的方法论无法适应所有的变化,优秀的方法论应该随环境进化,保证自己的存活率。接下来的内容对方法论更加重要。
我的方法论的基础逻辑是通过四个步骤,逐步缩小范围选中目标,那么目标正确的概率就等于四个步骤的积。所以进化的本质就是不断提高每个步骤的成功率,尤其是提高短板,因为短板对整体成功率的限制最大。
我将游戏感列为第一个步骤,是因为我发现我的游戏感还不错,很多游戏上线未火的时候我就开始玩,我觉得好的游戏会玩半年到两年不等,并花点钱支持友商,我真的能从这些游戏中找到乐趣。这些游戏会随着时间慢慢火起来,证明了我的游戏感跟玩家群体非常接近。
工作中我发现并不是所有设计者都能做到这点,难道这就是这行的“天赋”所在?这个问题我并不清楚,所以前文才说我的方法论可能只适合我和游戏设计,或者说适合游戏感跟目标玩家接近程度高的设计者。
我对培养游戏感有以下几点总结,同时也是理解现实环境的必经过程。不过不确定能否通用,因为这些只是我个人的经验总结。
1.玩经典游戏,观察自己的情绪是如何受设计影响的。
2.多玩游戏,对比同类游戏之间的体验差距,以及差距是如何产生的。
3.多看经典文学和电影,丰富自己对多种“情绪”的认知和体验。
4.学习社会科学,认识人和组织和行为间的运行规律。
5.细致入微的观察生活,很多游戏的好设计都是源自生活。
前面说到游戏感的作用是找到游戏的核心体验,所以可以换个思路找核心体验:多了解真正的现实。曾经看过一段话说的非常有道理,大意是看一个人是否聪明,可以看他对现实的认知是否足够准确。
对现实的认知越精准,也就越容易找到某个结构或系统的本质,对分析游戏设计,感知游戏体验就更有帮助,毕竟游戏的设计是源于现实。
举个例子:几年前我跟某人聊起了北京的房价真是贵啊,而且还在涨,他跟我说要是四环里的人少一半房价肯定降,因为他认为高房价房租会逼走很多人,到时候他就能买得起了。他沉浸在这个逻辑里无法自拔。
看起来好像有些道理,为什么还是觉得很蠢呢?这就是对现实没有准确的认知做出的错误判断。高房租房价是经济发展人口聚集的结果而不是原因,如果北京一直保持相对高的发展速度,房价和房租是不会降的。
对现实认知是指建立对社会运作规律的知识体系,这一点将在第三个步骤的进化中介绍。
设计者的目标与潜在的玩家目标重合率,这个重合率就是这一步骤的成功率。这个比率类似市场中的市场渗透率,指某个品类的可能拥有的份额。
游戏肯定是越多人玩越能说明做得好,所以提高渗透率肯定是正确的。这里需要注意的是分母不是全体玩家甚至全人类,而是该游戏类型的潜在玩家数,像我这样不玩运动游戏的人,FIFA设计者肯定不会费事搭理我。
不同类型游戏玩家总量不同,这里不是让大家都去做市场潜量大的游戏类型,而是指只要能让足够多的潜在目标玩家喜欢,就可以是一件非常成功的事,无论收入还是口碑上。
这个步骤的进化方式主要有两种,一种是你知道你的目标是对的,像乔帮主一样把自己的目标实现即可,顺其自然的激活了大量潜在用户。这点太难了,在没有大技术变革的情况下,通过做出超前的设计,大幅度改善体验,从而改变人类惯常的行为模式,我目前水平没办法做到这点,所以没办法讨论。
另一种是发现玩家的需求。贴近目标群体是每个设计者必须做的事,事实上不管是不是做游戏,这点都是必须做到的。了解玩家才能发现玩家的本质需求。
人类有些情绪需求是永远不会变的,像自我满足、完美主义、整理强迫症等。
大部分游戏都是从永恒不变的体验上入手,所以如何做的更好就成了设计者的核心价值。
发现需求后就要思考如何能将玩家想要的虚拟环境设计出来,这个环境的运行规律,背后的逻辑是否完全清楚,这需要将自身经历和知识体系结合起来思考,找到更优解。
总结一下就是想玩家之所想、急玩家之所急、解玩家之所需,再将结论放在时间轴上观察,这个需求的时效是否足够长。
此外前文提到的目标感,也是必须要锻炼的思维,无论对工作还是生活都有很大帮助。
知识体系的完整率决定了解决问题的成功率,即这一步骤的成功率。所有职业的知识体系都是为了解决具体的问题,前文也举例说明了能力的本质就是知识体系的完整程度。
同样的基础信息,知识体系完整的人可以做出正确的判断,找到更合适的方法解决问题。完整的知识体系,遇到未曾经历过的问题有助于找到可行性最高的解决方式。
知识是为了解决问题存在的,这一步骤的进化方式就是建立能解决更多问题的知识体系。
遇到问题无法解决,不用怀疑,肯定是某些知识没有掌握导致的,可能是已知的也可能是未知的。首先把人类已知的可能属于这个职业的知识掌握,建成已知的知识体系。再通过拓展知识体系的边界,把未知的知识变成已知。
这就是先把“不知道自己不知道”变成“知道自己不知道”,再变成“知道自己知道”的过程。
认知工具一定要掌握好,第一个原因是认知工具是建立知识体系的必要条件,掌握得越完整、熟练,建立知识体系的效率越高。第二个原因是知识也会不断更新,有些知识会变得无用甚至错误,这时就需要工具清理旧知识,学习新知识。
其中逻辑学是认知工具的重点,它不仅可以避免一些工作中常犯的错误,还可以验证知识的有效性。
我比较在意做事的逻辑,偶尔不小心的错误反而不太在意。因为逻辑正确的方法即使做错了也能找到错处并改正,如果逻辑错了都不知道错在哪。如果逻辑错误结果正确更完蛋,当你听到“以前不是这样的啊!”、“以前效果挺好啊,怎么现在不管用了?”类似的对话大概就属于这种情况。
社会上的职业所需的知识大多是多个科学领域的交叉结合,游戏设计也不例外。游戏设计的知识体系需要很多自然、社会科学领域的公理、定理、定律、理论、基础概念和方法,复杂的游戏需要复杂的知识体系。
由于游戏是为了满足人类体验而创造的模拟环境,所以社会科学对游戏设计的帮助最大,知识体系的主体将以社会科学为基础核心展开。
多数职业都有数个细分领域,比如同是内科医生,会细分呼吸内科,消化内科,心血管内科等多个科属,不同科属所需的知识体系也就不尽相同。同样不同类型的游戏需要的知识体系也有所区别,每个设计者需要建立自己领域的知识体系。
事实上学校有课程的职业,同样也需要自己建立知识体系,毕竟需要靠人去解决问题,而不是书。他们的优势在于这个职业发展了很多年,课本上的基础知识已经被充分验证,学好基础知识是为了更好的建立知识体系。
游戏设计并没有充分验证的系统的基础知识,所以目前仍然需要依靠个人。
知识体系是我的短板,我会根据目标建立自己的完整知识体系,这个过程会通过文章的形式表达出来,同时希望过程中能够找到一些在游戏设计中“必然正确”的理论。
“改进”这一步没有具体的标准,因为总是会有“更好的”出现。所以我给“改进成功率”定义了一个动态且主观的标准:稳定期最长的同类型游戏,其运营时间为分母,你的产品稳定期时长为分子,得出稳定时间比,再乘以两者ROI的比。
举个例子:你的游戏稳定期3年,游戏A的稳定期长达5年;你的游戏ROI是150%,游戏A的ROI是200%。则改进成功率为3/5*150%/200%=45%。成绩还不错。
再举个例子:你的游戏稳定期1年,游戏A的稳定期2年;你的游戏ROI是300%,游戏A的ROI是100%。则改进成功率为1/2*300%/100%=150%。
恭喜你!你成为了新的标杆,比较目标不再是那个游戏A,而是你自己!这就是为什么说这个标准是动态的。
稳定期的含义。对我来说是指收入,如果不是商业游戏可以参照其他排行,例如下载数,DAU等。稳定期的没有具体的标准,所以这是一个主观的定义,月流水变化不超过-5%我认为就是稳定的,如果持续上涨那就更了不起了。
用ROI做另一个标准有两个原因,一是为了排除收入低得非常稳定的游戏,二是避免赔本赚吆喝的游戏。
注意这个结果在计算方法论的成功率时不能大于1,最多等于1。否则这里会出现矛盾:如果可以大于1,那么方法论就是无效的,因为理论上改进的价值可以无限大。如果改进的价值可以稳定的做到非常大,那么能够稳定改进成功率的方法就是方法论。
给出这样定义有两个目的,一个是评价改进的持续时间,一个是评价改进的效率,两者相乘即改进的价值。
两者兼得才能称得上是成功的改进,否则“一波流”的IP换皮游戏岂不是也能称得上成功的改进了?
事实上目前评价一个游戏成功与否的标准目前来说就是运营时间和收入,我只是用它的变式来衡量改进而已。
1.什么样的体验能“撬动”人类懒惰的情绪并愿意继续尝试?
第二个问题的核心是持续激起玩家新的渴望并满足它。之所以说“相同体验”,是指让玩家留下来的体验肯定是玩家渴望的,如果后续提供的体验变了,很容易导致出戏,无法维持精心营造的代入感。
在《上瘾》一书中,作者为解决这两个问题提供了思路:
1.触发:促使你做出某种举动的诱因,例如看到美景图片想去旅游,或者渴了想喝饮料。
2.行动:在期待酬赏时的直接反应。例如直接定去旅游的机票,或者立刻去超市买冰可乐。
3.多变的酬赏:固定的酬赏会慢慢丧失吸引力,同一个段子看第二遍就不想笑了。所以需要让酬赏“多变”起来。可能有人会问,既然多变了怎么保证“相同体验”呢?这就像听笑话,一个段子听第二遍就不好笑了,讲笑话的人就得编新的,这都是为了让用户“笑”。
4.投入:通过让用户投入改变态度。这里应用了心理学的知识,人会通过改变态度来避免认知失调,而态度改变是培养习惯的必要条件,习惯则是上瘾的表现之一。
这本书为“改进”提供了思路,并介绍了一些原理和例子。但是根据前文对知识体系的分类,并没有通用的“方法”。这是因为改进是针对每个产品自身特性做出的调整,能通用的几乎只有原理,根据正确的原理设计“方法”才能做出“成功的经验”。这也是为什么我认为游戏设计领域,简单复制经验或方法都是不可行的。
第四步骤是建立在第三步骤之上的,没有足够的知识体系,“改进”只能盲人摸象,不得要领。
第四步骤的进化方法总结下来就是:知道原理,利用原理创造针对自己游戏的方法。
在写方法论的时候,明显可以感觉到,虽然四个步骤在做设计指导时是独立的,但在进化时又是互相影响的。
比如在了解什么是对的时候,会对自己目标的形成有影响;在建立目标的时候,自然而然就会想这个目标需要什么条件才能达到;在建立知识体系的时候又会改变自己对“对”和“目标”的认知;在研究改进的时候为了寻找方法,又需要复杂的知识体系。
这四个步骤互相独立又互相影响,一个步骤进化了通常意味着其他三个步骤也进化了。也许说明了一个道理:就像时势造英雄还是英雄造时势很难分清因果一样,目标和知识其实是互相影响的,达到目标需要更庞杂的知识体系和改进,拥有更庞杂的知识体系就可以建立更远大的目标。
也许有人觉得建立知识体系或者改进是最难的,实际上这四个步骤难度是逐渐降低的,觉得改进很难是因为不了解事物的本质,没找到真正的目标,所以怎么做都感觉不太对。
就像引言中所述,方法论本质上就是提高确定性的工具,一切提高确定性的工具都可以称为方法论。大方法论嵌套小方法论,大知识体系嵌套小知识体系,方法论又嵌套知识体系。
这四个步骤还有很多主观的推断,且定义仍然不够清晰,希望在建立知识体系的过程中可以对四个步骤进一步优化。
然后对方法论的进化方式做更深入的探索,找到更优的进化标准和方法。
[1]Naval Ravikant,硅谷著名天使投资人,曾投资过Twitter、Uber、Yammer、Stack、Overflow、Wanelo等多家公司。股权众筹平台AngelList创始人。
[3]有的书中将游戏感定义为游戏给人的感觉,而我定义为人玩游戏的感觉,两者之间有所区别,前者的隐含的意思是游戏给所有人的感觉都是相同的,而我的定义是不同的人玩同样的游戏感觉是不同的。
[5] 由于学界对于知识层次的定义并不明确,本文也并不旨在讨论知识的定义,且我目前对知识的定义已经足够满足在游戏设计中的应用,本文就暂且以这个定义为准吧。
[6] 《刻意练习》,[美] 安德斯·艾利克森(AndersEricsson)罗伯特·普尔(Robert Pool)。
[7]研究思维的学科领域非常多:认知逻辑学、认知心理学、管理学、组织学、行为经济学等,他们对思维的研究产生了很多有价值的结论,本文不一一介绍,可以自行查找资料。
[8]《门到门时代:正在重构人类生活的物流革命》,爱德华·休姆斯。
[9]《经济发展理论》,约瑟夫•A•熊彼得。虽然说这句话的是经济学家,但是他对“创新”的定义依然可以延伸到设计领域。
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