Dmitri Williams：以社交的眼光理解游戏

小篱

作者简介：Dmitri Williams，美国南加州大学安娜伯格传播学院副教授，他的研究重点是在线游戏玩家和消费者的团队合作、心理关系和动机，并通过与数据科学家的合作持续进行跨学科研究。

2019年3月12日，腾讯研究院、腾讯游戏学院共同举办了第一期游戏众声说，邀请游戏学领域的权威研究者与游戏从业者深度交流游戏的相关问题。本次众声说活动邀请到了Dmitri Williams副教授与大家分享《主流之外的游戏研究》。

威廉姆斯教授在游戏领域是学界与业界平衡的典范。在南加州大学做副教授的同时，他也是一家游戏分析咨询公司的CEO，帮助世界各地的游戏开发公司理解游戏，并更好地开发游戏。

在本次分享中，他为大家介绍了自己的众多研究，其中最值得注意的观点与亮点是：游戏作为一种服务，是带有社交属性的产品，在玩家个人之外，游戏开发者应当有网络化的思维方式，从玩家的文化背景、相互联系及社群影响力等多个方面理解和改进游戏。

那么，这些结论是如何得出的呢？以下是Williams教授在现场的分享。

游戏里：新数据与新思维

在游戏研究方面，我想讲几个关于数据与游戏的故事。

第一个故事讲数据收集，与博物馆有关，60年代美国有一个博物馆馆长想知道这个展馆中最受欢迎的藏品是什么，于是他做了一个调查——参观者离开博物馆的时候，问他们最喜欢哪个展品。但当员工看到结果时，觉得不太对劲——这些人从来都不去这个房间看这些展品。

因此，他们意识到参观者在撒谎，这是调查的一个难点——调查时的答案未必反映了现实，被调查者可能不情愿说真话。那么，怎么能够真正找到受欢迎的展品呢？调查员有一个很好的主意——不询问参观者，而是直接看展馆的玻璃框。由于每次走到玻璃框前面，参观者经常会把鼻子贴到玻璃面板上，留下一个小小的印记，调查员于是数一数每一幅画前面的玻璃框有多少个鼻子的印记；再看看下面的地砖，有一些地砖因为参观人数很多，都已经磨破了。通过这些，他就能衡量展品的受欢迎程度。这是最早的一种以行为观察为主的数据收集思维。

如何更好地获得数据，不要直接问他的意见，这样容易出现扭曲。我们都知道，说话容易，也很容易扭曲，行动才是最重要的。

第二个故事关于我们对数据和关系的看法，以及我们对彼此的看法。

我们房间差不多有60个人，如果我问，其中2个人的生日相同的几率有多大呢？你可能马上做一番运算，60个人，365天，大概是1/6的机会。当然，这个答案肯定是错误的。但是我们每个人都是这样看世界的，我们从自己出发，每60个人有1/6的机会，所以总的来说我有1/6的机会与别人有同样的生日。但是我的问题不是这样的，我的问题是，这个房间里任何两个人生日相同的机会有多大？这个区别很重要，对每个人这样计算，就能发现几率蛮高的。这反映出，其实我们每个人都有一个自我中心的思维，每个人都认为自己是宇宙的中心，而没有去关注另外两个人之间的关系。

为什么我要讲这点？这点其实是所有游戏运营商的挑战，作为一个游戏发行商、开发商，总觉得自己是宇宙的中心，但其实更加重要的是游戏玩家之间的关系如何，这样想的话就会进行社区关系的运营，这是一个很大的转变。

从影响力看网络性思维

第三个故事讲社会网络和影响力。在医疗健康领域的研究里，医生会收集一个数据集。这本身是一个真实人组成的社会网络，每一个节点是一个人，每一条线是人与人之间的关系。医生不光是掌握了他的健康数据，医生也知道这些病人跟谁有关系。

这些数据有两个层面，第一作为一个病人，你的健康程度和生活。第二可以看到和别人的联系，可以看到同一个社区、同一个镇十年之后发生了什么？我们立刻可以发现一些规律，首先，基本形态是一样的，这个小镇还是这个小镇，有人可能去世或离开，也有一些新人加入，有一些人可能搬到镇的另外一端，也许两个家庭联姻了。

但是请大家注意这些数据点的大小，每个点大小表示肥胖度。这个点越大，说明这个人的体重越大。所以我们注意到十年前跟十年之后，肥胖者多了。美国人的肥胖是一个重大的卫生问题。第二点请大家想想，在这个网络当中胖子在哪里？胖子是随机发生的，还是扎堆呢？其实胖子是扎堆的。这意味着有一个社会的元素，体重过重是一个社会的因素，肥胖是社会性的问题，怎么可能呢？比如说我来到腾讯，给大家推荐一个炸鸡，大家听了我的介绍，就一起吃炸鸡，一起肥胖，这样我就影响了大家，这个其实是一个影响的故事。如果我们有数据可以看到每个人怎么影响到其他人，他们怎么互相影响，就会提出很多很有意思的结论。

玩家之间其实与此很相似，他们也会互相影响对方。

另外一个有意思的研究是网络性的思维。用网络思维的理念来想，我们能看到另外一个组织的架构。我们研究一个大型在线多人挖金游戏，在这个游戏中有四个角色，他们听起来很像，第一个人去挖金子，第二个人去说我有金子可以卖，第三个是收钱，第四个是把金子分给你。从上帝视角看这个组织，我们能看到一个网络的形态，思考这些玩家之间的关系，会看到一些规律。这种网络型思维的分析很有用，就好像很多稻草里面藏一根针，把稻草吹走那根针自然就可以找到了。

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除此之外，Williams教授还分享了用大数据分析游戏中社交网络的研究成果，将量化的社交价值引入游戏研究，并为游戏开发者提出了相应建议。正如我们看到的，用网络化的思维分析玩家之间的关系，为我们深入理解游戏打开了新的大门。

作者：Dmitri Williams  
来源：腾讯游戏学院
原地址：https://mp.weixin.qq.com/s/jwLAZnyLYYnZvygdiggp2g