(前沿动态翻译)关于人类社会关系在网络游戏的建模算法

爱之协奏曲

你说算法效率,考虑的无非是技术, 所以没说你,至少你不是谈的根本与文章内容不相干的AI,
  文章本身就说这个算法的应用的可能性.我们现在肯定不要考虑这个算法的复杂度(不需要直接实现),
所以更注重 此算法给我们带来的一种新观念,新的设计方向,而不是算法应用本身.

爱之协奏曲

文章的内容就一个,
即:人的行为是可以数字化的.

乐天灵魂

转载自http://gamasutra.com/features/20060928/cole_02.shtml
关于人类社会关系在网络游戏的建模算法（2）

当前社会关系网络的元素分析

   社会关系网络分析（SNA）是一门新科学。它相当需要直觉。（那可不是吗

，这是一门关于我们人类的科学！）我们都生活在社会的一个个小群体中，并

且和我们周围的人们交流。

   从SNA的核心概念出发，以下是我们将要用到的一些元素。

   元素1：演员
   社会关系网络的基本元素就是演员。大体上说，演员就是人类个体，可并

不总是这样。我们的演员可能是人类，或者新的资源。
    如何组织演员是游戏设计师需要考虑的一个重要的问题：多少演员能够被

他们附近的话题所感染，或者是完全没有反应?

   元素2:联系
   在人们之间的“联系”往往是下意识的。大多数人感觉得到周围的人与他们

之间的联系；他们的家庭，朋友，同事，等等。而衡量“联系”是很困难的，关

系并不需要对称均匀。比如John尊敬Bill，但是Bill可能根本不尊敬John。

但是我们假定可以用演员联系的平均数字。
   当我们衡量联系的时候，有两个因素是重要的：联系的频率和交谈双方彼

此的尊敬程度。
   在我们的模型之中，一个大的正数意味着尊敬，一个绝对值大的负数意味

着轻蔑。（Wow的声望系统就是这么设计的译者注）

    元素3。 网络
    从一张网中拿出几组个体。从中我们可以看到，我们无法把人们同时分成

家庭，种族，或者其它层次------尽管那样分从理论上是可行的。我们用一种

更为简单的方法，大的人口联系是基于随机数的，在一小部分人口之中人口联

系游戏设计师可以设计出来。
  
强度计算
    当在介绍中提到的时候，我们用简单的数字来降低了演员对于观点支持程

度的复杂性。我们可以把这个数字称为小组分数。有些人坚信某件事情，有些

人对那件事情很冷淡，有的人相信相反的情况。这种人们对事物的信任程度很

可能彼此影响。（文中注3：本文作者相信，观念的传播有时甚至是下意识的

。比如说，有个人在听到某个候选人的名字的时候会翻白眼，他们就在向周围

的人们传递一种信号。这就是一个会被人们接受的信号，因为有这么多的非口

头信号，这就是有时候人们怎么也不能被口头说服的一个原因）

    用同一个标准来衡量小组分数很武断。这只是一个简单参考，暗示人们支

持或者不支持一个观点，并暗示他们对于此观点的支持程度。一个例子就是如

下的表，在这张表中，+1是King John一般的支持程度，+3是狂热支持者。

+3      +2   +1   0   -1  -2   -3  
强烈支持                        强烈反对

    我们将用演员所感受到的平均数来计算（被他们联系的强弱程度所衡量）

，然后计算出和演员当前感情之间的距离。如果没有距离（比如，人们支持

John国王，而演员也支持John国王，那么他们就不会改变各自的观点。）

    强制改变=演员感到的情感 - 演员所在的小组所感到的情感

    我们从演员周围的人们中得到了“大多数人的观点”。这大概可以用Boids

算法描述出来：

    小组强制观点    一个演员周围的人们的主要观点     
    强制聚合      小组对其中一个演员关于某事观点的影响力
    强制分离      当小组大体对某个观点排斥的时候，对演员的影响力

    为了让演员能成为其它的独立角色或者是新资源，我们分别有效地运用我

们的聚合和凝聚。也许演员会意识到小组的强制力会是强制他们不做某件事的

模糊的动机。

2/8 页 待续        
   

Modeling Opinion Flow in Humans Using Boids Algorithm &

Social Network Analysis


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Elements of Social Network Analysis that we are Using
Social Network Analysis (SNA) is a fairly new science. It is

fairly intuitive. (It has to be. It is a science about us!)

We all live in groups and communicate with the people around

us.

From the entire SNA tool kit, below are the few elements

that we will be using.

Element 1. Actors
The basis of all social networks is the Actor. In general,

Actors are people, but not always so. Our actors will be

people and news sources.

The composition of the actors is an important question that

the game designer will have to answer: How many actors will

be prone to radicalization or will just plain not change

their mind on the topic at hand?

Figure 1 . An actor can be an individual or news source.

Element 2. Connections
The idea of 'connections' between people is intuitive. Most

people feel connected to the people around them; their

family, friends, co-workers, etc. Measuring 'connectivity'

is difficult, and relationships do not need to be

symmetrical. (Jim may respect Bill, but Bill may have no

respect for Jim.) But we will assume its possible to get an

idea of an average number of connections that the actors

have.

When considering the connectivity important for opinion flow

two things will generally be important: frequency of

communication and the respect the partners hold for each

other in the topic at hand.

In our model, a high positive connection strength will

indicate respect, and a high negative number will indicate

contempt.

Figure 2. Actors have connections.

Element 3. Networks
Groups of connected individuals form a network.

In this study we won’t group the people in family units,

tribal units, or other sorts of hierarchies ? although that

is possible to do. Instead we will take the simple approach

that in the large population connections are basically

random, and in a small population the game creator will

dictate it.

Figure 3. Groups of actors form networks.


Force Calculation
As mentioned in the introduction, we are reducing the actor’

s opinions on the topic at hand into one simple number. We

will call this number the alignment score. Some people

believe strongly in an idea. Others are lukewarm, or may

believe in the opposite. The strength of someone’s belief

influences how likely they are to transmit it to others3.

The scale selected for the alignment scores is arbitrary.

One simply has to be able to indicate people who support or

disagree with an opinion, and indicate how strong they are

in their opinions. An example scale is shown in Table 2. On

this scale +1 indicates a normal follower of King John and

+3 a radical follower.



+3
+2
+1
0
-1
-2
-3

Strong Belief
  
  
  
  
  
Strong Disbelief



Table 2. Initial alignment scores will need to be assigned

to the actors.



We will calculate the average alignment felt by the actor

(weighted by the strength of their connections) and then

measure the distance from that to the actor’s current

alignment. If there is no difference (for example, if the

people around an actor support King John, and he or she

already supports King John) then they will feel no force to

change their opinion.



Force = Average Alignment felt by Actor ? Actors Alignment


Figure 4. The force pulling on the actor comes from their

distance from the crowd.

We are getting the ‘crowd opinion’ from what the actor sees

around him or her. There will be a component roughly

analogous to each of the terms in the Boids algorithm:

Total Force = Force (alignment) + Force (cohesion) + Force

(separation)

Force Alignment
Calculate the force on an actor based on what they perceive

to be the majority opinion.

Force Cohesion
Calculate the average alignment on the topic at hand across

all of the individuals nearby that this individual respects.

Force Separation
Calculate the average alignment on the topic at hand across

all of the individuals nearby for which this individual has

contempt.


Table 3.Review of forces acting on an individual.

By allowing actors to be either other individuals or news

sources, we are effectively combining our forces of cohesion

and alignment, respectively. Originally it was considered

that the force of alignment would be the force that the

nebulous ‘them’ out there have. For example, someone in the

communist Soviet Union would have had know that there were

millions of capitalists. That knowledge could make one

reassess that the people nearby are saying ‘communism beats

capitalism.’

But one has to consider that we only know about the nebulous

‘them’ from our news sources. Since some leaders seek to

control news sources, knowledge of the nebulous ‘them’ may

be restricted. It is better to treat these news sources, and

the respect that an actor may have for them, individually.



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atian.dpnet.com.cn------welcome!

aiber

日哦,他们已经开工咧,干,俺要加快咧.

zfscnu

从看到楼主的文章一直就有点疑问，不过考虑楼主好象是计算机算法的研究生，没有即时提出，随着贴很快的沉下去（好象没有太多人关注），趁现在浮起来，还是提出来问问把。

Boids 算法 是 通过 三个“变量”影响 Boid（即每一个个体）的运动角度，从而在整体上出现类似鸟群或者鱼群运动的情形。

这里要注意，每个Boid（个体）接受三个“变量”的影响，和结果是形成类似鸟群或者鱼群运动的情形。

那么 Boids 算法和 社会关系网络分析（SNA）有什么关联呢？具体文章的作者在后面提到“力”的计算 和 Boids 算法有什么关系

假设 人也接受三个“变量”的影响，那么根据文章的作者计算出来的数值可以“影响”到人的选择吗？怎么影响？人为什么接受那些数值的影响？

如果人在接受三个“变量”的影响后，已经形成类似鸟群或者鱼群运动的情形，那要计算这些数值来干嘛？

分析人们的“运动”趋势？运动有双引号表示不是简单物体运动，对于那篇文章可以理解为“民心的所向”，那花费那么多的计算资源仅仅得到“民心所向”，是不是有点浪费呢？

xiak

     这是好文，是孤陋寡闻的我第一次看到有人在游戏中讨论比较复杂的游戏中的社会关系问题。
     我想随着游戏技术的进步和游戏理念的发展，在游戏中设计比较复杂的社会关系是一种必然的趋势，这可以使玩家在游戏中可以有更多更有趣的事可做，从而能够把游戏从练级打怪的怪圈中解救出来。
     
To Zfscnu：虽然你问的是楼主，不过我还是把自己对这几个问题的理解说出来，大家一起讨论。

      首先我认为原文的作者写社会关系在网络游戏中的建模算法，起根源在于两点，第一，刚才已经所过，游戏发展的趋势是必然会在其中加入比较复杂的社会系统，这样的好处很多；第二，任何游戏都需要控制，以免在游戏的过程中出现设计师意料之外的不利情况。对于复杂的变数极大的MMORPG来说，更加要注重这一点。
      那么，Boid算法和社会网络分析相结合无疑是为了控制在一个有着复杂的社会系统的网络游戏中可能出现的社会情况。所以我想，社会网络分析是获取数据和计算数据的关系。

      至于第二个问题，我觉得不应该问设计师设计出来的数值能不能够影响到人的选择，就好像不应该问结果是不是能影响到原因。我认为设计师是通过社会关系网络分析得出了一些规律，这些规律在文中指的就是强制聚合，强制分离等规律。作者应该是认为这些是在实践中得出的经验（通过SNA），并且作者认为Boid算法“可以通过精简的计算来表达出它的要点”，也就是可以通过Boid算法来得出具有那些规律的社会关系中的一些要点，从而设计一些机制来对社会关系进行一定程度的控制。
      根据对人类社会行为的研究来获得相应的规律，并构建数学模型，然后有数学模型推导出的结果来指导设计师设计一些机制来对社会系统进行控制，这样的科学方法应该是在一定程度上合理有效的。虽然社会系统是人类目前已经认识到的最为复杂的复杂巨系统，不过游戏中的社会系统即使再复杂也会比现实中的社会系统简单得多。

      第三个问题，作者在文中指出了在游戏中的社会关系中，与鱼群或鸟群相似的是人们对某一个事件的思想，我想作者是认为可以以这些数据为依据，来在小组范围内对玩家对某件事情的选择作一定程度上的控制。

      目前在游戏中出现过最接近真实的社会关系的游戏大概要属魔剑，当然魔剑中社会关系的复杂程度比起真实世界的社会关系来同样显得微不足道。我想真正融入了这款游戏的玩家是一定对这款游戏有极深刻的印象的，魔剑在他们心目中的地位也是目前任何游戏不可取代的，包括WOW。可惜魔剑是一个没有什么社会规则的游戏，唯一的规则就是强者为王，弱者将无法生存。没有足够的社会关系控制机制，导致了魔剑的统治模式能够被轻易的复制，最终产生了中国魔剑官服几乎全部被KOK工会统一的情况。魔剑注定是一个不能长久玩下去的游戏。后来，全球的魔剑服务器陆续关闭。在强者绝对优势的压迫下其他玩家没有任何翻身的余地，而玩家不会再对无法取得成就感，一味只受压迫的游戏产生兴趣——他们仍然想玩魔剑，但已经没有可以让他们公平竞争的服务器存在了。所以在一个注重社会关系，让每个玩家自编自导的游戏中，必须要对对社会关系有一定的控制。现实社会不会关闭，因为人们无法自由的退出，然而对于一个游戏，玩家想退出就退出了。


      本来我也在思考如何在游戏世界中通过加入比较复杂有趣的社会关系来促使玩家自发的产生不断的社会冲突（社会冲突是指具有一定程度的社会关系事件，并非只指结怨，爱恨情仇柴米油盐都在其列），从而是游戏更好玩，更耐玩，设计更简便，玩家可做的事更多，游戏也更具深度。不过观察到目前各国游戏的内容以及国内开发商制作游戏的态度，总觉得这种想法的实现过于遥远。不过现在看来，已经有不少人走到前面去了，要努力呀！！

xiak

     期待楼主早日把全文翻译出来，看来英文学好了真的不错。 [em2]

testerHooK

用计算机实现对人类社会的模拟，是无数社会学家的梦想。
真的实现了，我们也就有了真正的 推背图。
关键是，人的行为是随机的还是可控的，抑或是两者的结合？（随机的可控性或可控的随机性）