网易游戏研究报告：MMORPG玩家动机研究.doc

MMORPG MMORPG 玩家动机研究玩家动机研究 翻译翻译 By Nick Yee 网易公司网易公司 1 文档版本文档版本作者作者修改日期修改日期修改内容修改内容 2 0王朝光2007 01 25修改一些词汇和格式 添加几处注释 摘要摘要 译者加入 本文调查了 3200 名玩家的数据 研究他们为什么玩 MMORPG 经过因 素分析 发现了玩家动机的三个首要因素 成就 社交 代入感 以及取得进步 认识游 戏机制 竞争 交际等 10 个次级因素 依据这些数据 研究者提出了玩家动机的因素理论 对巴图将玩家分为成就型 探索型 社交型 杀手型这四种类型的理论进行了重要的修订 文章还进一步分析了玩家动机上的性别和年龄差异 并研究了哪些因素对于游戏时间 网 络成瘾和是否购买虚拟道具等起决定作用 本文通过实证数据更清晰的揭示了 MMORPG 玩家 的动机 为我们进一步做好游戏开发和设计工作提供了很好的参考资料 同时这种研究方 法对我们的研究工作也具有重要的指导意义 巴图的玩家类型理论巴图的玩家类型理论 2 2 因素分析方法因素分析方法 3 3 主因素主因素 次级因素次级因素 6 6 成就因素 成就因素 6 社交因素 社交因素 7 代入感因素 代入感因素 7 对巴图分类的修订对巴图分类的修订 8 8 其它数据的分析其它数据的分析 9 9 类型类型 VS VS 因素因素 1414 玩家并不符合类型理论玩家并不符合类型理论 14 动机不互相排斥动机不互相排斥 15 因素理论是构形的因素理论是构形的 16 研究中所用的问卷研究中所用的问卷 1818 2 MMORPGMMORPG 玩家动机研究玩家动机研究 因素分析的一项结果因素分析的一项结果 作者 作者 Nick Yee 参见 前言前言 如果问 MMORPG 玩家他们为什么玩游戏 会发现答案是如此之多 确实 这种动机 的多样性证明了为什么 MMORPG 有如此大的魅力 因为它们能吸引各种不同动机的玩 家 经过几周的体验后 我发现自己对游戏中人们之间的交往很感兴趣 这确实是太吸引 人了 我能够沉浸在游戏里 与其他人息息相关 或者只是听人 闲聊 这一切 都很有诱惑 DAoC F 34 我和丈夫一起玩 MMORPG 把它当作一种娱乐之源 它总体上是一种廉价的娱乐 形式 你可以与其它玩家一起消磨大量时间 随着游戏的进展 你会发现交流的渠道 越来越多 DAoC F 31 我喜欢整体上进步 发展的东西 作为玩家变得越来越好 解决那些以前使我一筹 莫展的问题 EQ M 48 游戏里没有人抱怨工作或其他琐碎的事情 游戏是一个美妙的减压器 我喜欢在一 段时间里变成另外一个人的感觉 SWG M 28 现在 我正试图在虚拟世界的经济中建立一个公司 主要是想了解一下 现实中的 社会理论在虚拟经济中如何运作 EVE Online M 30 整合和建立一个这些潜在动机的实证模型 将为其他方面的研究提供重要的基础 首 先 它开辟了研究不同玩家的途径 例如探讨老年玩家和年轻玩家有什么差异 第二 玩 家动机模型提供了研究游戏内表现和行为的工具 例如 哪些玩家更可能成为公会领导者 3 或者是哪类玩家更可能出现游戏成瘾 巴图的玩家类型理论巴图的玩家类型理论 巴图 Bartle 的玩家分类 http www mud co uk richard hcds htm 是一个著名的玩家动机 模型 在那篇文章中 巴图 Bartle 分析玩家间的区别 按照两个内在维度提出了玩家的 4 种类型 社交型 成就型 杀手型和探索型 最近 巴图 Bartle 进一步把他的模型扩 展到 8 种分类 见 Designing Virtual Worlds 巴图 2004 巴图 Bartle 理论尽管有重要的价值 但也存在许多不足 1 每个类型假定的成分间可能并不相关 例如 巴图 Bartle 假定角色扮演和社交性 都属于同一类型 但它们可能没有高度的相关 2 假定的类型间可能相互重叠 例如 raid 型公会的成员是否可能同时是成就型和社 交型玩家 但在巴图 Bartle 的分类中两者处于模型上相反的位置 3 纯理论的模型没能提供途径 测量玩家是哪种类型 更重要的是 假如没有解决 1 中的问题 任何依据该模型的测量都更可能是造出玩家类型而不是测量它们 关键问题是 除非得到实证数据的支持和证实 否则很难用巴图 Bartle 模型进行实际 研究 例如 巴图 Bartle 提出不同玩家类型间以某种方式相互影响 但除非我们能测量 和确认玩家的不同类型 否则很难将巴图 Bartle 的理论模型运用到实际中 尽管确实存 在 巴图 Bartle 测试 不是巴图本人开发的 但那种测量工具的两分法和强迫性选择 只是先定假设了巴图 Bartle 玩家类型的存在 而不是去验证它们 在本文中 我提出了 验证巴图 Bartle 模型的一种途径 研究结果与巴图 Bartle 假设的类型既有符合之处 也有存在差异的地方 4 因素分析 因素分析 FactorFactor AnalyticAnalytic 方法 方法 在过去几年里 通过经验主义方法 我使用迭代程序 iterative process 来验证 扩展 和改进玩家动机模型 首先 从现有文献 例如巴图的分类理论 或早期的开放性调查中 收集了人们玩 MMORPG 的可能动机 然后把这些动机转换成调查问题 例如 尽可能快地升级对你来说很重要吗 尽可能快地升级对你来说很重要吗 一点也不重要 有点重要 一般重要 很重要 极为重要 在本文的最后 提供了调查所用的全部问题 以及测量工具的相关信息 通过网上调查 玩家在线对每个陈述进行评定 现在这批数据 包括了 3200 名作答者 对 39 个项目的评定 随后对这些数据进行了因素分析 把那些陈述分离成独立的因素 因 素内的题项尽可能的高相关 而因素间则尽可能不相关 这种方法达到了 3 个目的 1 保证每个动机内的成分间是相关的 2 保证不同的动机是相互区别的 3 提供测量这些动机的工具 我希望强调目前这种工作的迭代式本质 开放性调查和头脑风暴提供了研究的线索 通过因素分析来验证 此时再通过开放性调查来进一步探索因素分析所确认的因素 玩家 的作答使我们能探索他们玩游戏的动机 我还收集了玩家的言论来做进一步的探究 从现在的数据中 分析出了 10 个因素 它们又能进一步被归纳成 3 个更高层次的因素 我们可以把这 10 个因素看作次级因素 也可以分别看作主因素 通过主成分分析 principal components analysis 对 39 个题项中的因素进行了聚类 特 征值 eigenvalues 大于 1 的 10 个因素被抽取 5 出来 这些因素共解释了总变异的 60 下面的图表显示了所用题项的因素负荷量 factor loadings 次级因素次级因素调查的题项调查的题项因素负荷量因素负荷量 人物尽可能快地升级 68 获得大部分玩家无缘得到的稀有物品 77 变得强有力 81 积聚资源 物品或金钱 69 在游戏里变的出名对你来说很重要吗 53 取得进步取得进步 advancemen t 79 加入一个严格的 raid 劫掠型公会对你来说很重要吗 60 你对游戏内在机制的具体数值和比率很感兴趣吗 78 使你的人物最适合它们的职业 角色对你来说很重要吗 65 在早期 你经常使用角色编辑器或模拟器来规划角色吗 67 游戏机制游戏机制 mechanism 68尽可能了解游戏的机制和规则 69 与其它玩家竞争 64 你经常试图挑衅或激怒其他玩家吗 81 支配 杀戮其他玩家 72 竞争竞争 competition 75 骚扰其他玩家 82 认识其他玩家 82 帮助其他玩家 65 与其它玩家聊天 77 交际交际 socializing 74 成为一个友好 随和的公会的一员 63 你经常与其他玩家进行有意义的交谈吗 71 你经常与线上的朋友讨论自己的私人事务吗 88 关系关系 relationship 80 当你在现实生活中存在问题时 线上朋友经常能提供支持吗 86 你愿意组队玩 还是单独玩 79 角色的单独生存能力对你来说很重要吗 77 你喜欢与其他人共同组队吗 60 团队协作团队协作 teamwork 71 角色的自给自足 63 你喜欢仅仅为探索而探索地去搜索游戏世界吗 82 你喜欢发现问题 NPC 或者是那些大部分玩家不了解的地区吗 77 你喜欢收集不同的物品和服装吗 即使它们在游戏里没有什么功 能 55 探索探索 discovery 73 探索游戏世界中的每一幅地图 每一个区域 80 为你的人物尝试新的角色和人格 66 沉浸于奇妙的游戏世界 62 你经常为自己的人物编写故事和历史吗 83 角色扮演角色扮演 role playing 87你经常模仿自己人物的角色吗 85 人物创建时 你花费多长时间来个性化自己的人物 73个性化个性化 customizati人物铠甲和装备在颜色 风格上一致对你来说很重要吗 81 6 on 74 使自己的人物与众不同对你来说很重要吗 80 你经常通过玩游戏来忘却现实中的问题和烦恼吗 81 你经常通过玩游戏来释放日常工作中的压力吗 62 逃避现实逃避现实 escapism 65 逃避真实的生活 83 在所有次级因素的分数上 我们都对 3200 名作答者进行了回归分析 regression Method 从而在 10 个次级因素的基础上形成了另外的首要因素 因素负荷量大于 1 的 3 个主因素被 抽取出来 这 3 个因素合在一起可以解释总变异的 54 并且 3 个因素间很不相关 r s 10 下面的表显示了次级因素在 3 个主因素上的因素负荷量 主因素主因素次级因素次级因素 因素负荷因素负荷 量量 取得进步 85 游戏机制 77 成就成就 achievement 竞争 68 交际 74 关系 62 社交社交 social 团队协作 76 探索 72 角色扮演 70 个性化 66 代入感代入感 immersion 逃避现实 53 主因素主因素 次级因素次级因素 这里给出了 3 个主因素以及它们的次级因素 成就 成就 achievement 社交 社交 social 代入感 代入感 immersion 取得进步取得进步 提升 力量 收集 地位 交际交际 聊天 帮助他人 交朋友 探索探索 开发 学问 发现隐藏的事物 游戏机制游戏机制 数值 最优化 模拟 分析 关系关系 私秘化 自我展露 关心和给与支持 角色扮演角色扮演 故事线索 人物历史 角色 传奇 竞争竞争 挑战其他人 挑衅 支配 团队协作团队协作 合作 组队 集体成就 个性化个性化 外表 附件 风格 色彩配置 逃避现实逃避现实 放松 逃离真实生活 避免真实生活中的问题 7 下文主要来说明次级因素上的高分数代表什么意思 而这些因素上的低分数也同样具 有启迪作用 例如 在交际次因素上得分低的玩家 将会更喜欢那些不强迫人进行交流的 游戏机制 像 EQ 中的人物属性 绑定 心灵传送 复活 限于篇幅 对每个次级因素 的 次要方面 这里就没详细讨论 成就因素 成就因素 取得进步 取得进步 这个因素上得分高的玩家 满足感来自于达成目标 快速升级以及收集游 戏中像黄金这样的资源 他们喜欢以游戏中的方式不断进步和获得力量 战斗力 社 会认可 或者金钱 制造业方面的优势 这方面得分高的玩家 将会趋向于那些有助于 他们进步的 严肃的 核心玩家组成的公会 游戏机制 游戏机制 在游戏机制因素上得分高的玩家 满足感来自于分析和理解系统内在的数 值系统 例如 他们的兴趣可能是计算装备两把单手武器与装备一把双手武器间伤害 值的差别 或者是计算招架 未击中和逃跑的几率问题 他们理解游戏内在机制的目 的 就是为了改进并优化角色 使之在某一领域出类拔萃 竞争 竞争 在这个因素上得分高的玩家 喜欢在战场或经济上取得优势 以及享受与其他 人竞争的感觉 这既包括公平 有序的挑战 像决斗或结构化的 PvP RvR 也包括了 非暴力的竞争 像诡计或欺骗 这个因素上得分高的玩家 满足于拥有击败或支配其 他人的力量 社交因素 社交因素 交际 交际 这个因素上得分高的玩家 满足感来自于遇到和认识其他玩家 他们喜欢与其 他玩家闲聊 并且一般乐意帮助别人 无论对方是偶遇的玩家还是老朋友 这方面得 分高的玩家 将会趋向于那些随和 友好的公会 关系 关系 这个因素上得分高的玩家 寻求的是与其他人形成持久的 有意义的关系 他 们不介意与其他人讨论涉及现实生活的私人问题 他们需要的是亲密的网上朋友 以 在面对真实生活中的问题时获得必要的支持 团队协作 团队协作 这个因素上得分高的玩家 喜欢与其他人共事与合作 他们乐于组队而不 是单闯 并且从集体成就中比从个人成就中得到更多的满足 这个因素上得分低的玩 8 家 会倾向于作独行侠 并且认为自给自足 不依赖其他人是至关重要的 他们只是 在万不得已的时候才会组队 代入感因素 代入感因素 探索 探索 这个因素上得分高的玩家 喜欢探索游戏世界 发现那些其他人可能不了解的 区域 任务或物品 他们乐于奔波 但只是为了去观光世界的不同部分 和探索自然 区域 像地牢和洞穴 他们喜欢收集稀有的信息 物品或琐碎的东西 角色扮演 角色扮演 这个因素上得分高的玩家 喜欢通过游戏中人物的视角来沉浸于其中的故 事 这些玩家倾向于阅读游戏世界的背景故事 以及为他们的人物编写历史和故事 同时 他们喜欢人物的角色扮演 以把自己的人物整合进游戏世界的故事里 个性化 个性化 这个因素上得分高的玩家 喜欢个性化他们人物的外表 使自己的人物有独 特的风格或外观对他们来说很重要 他们希望游戏提供个性化方面的多项选择 并努 力使自己的人物具有一致的色彩配置和风格 逃避现实 逃避现实 这个因素上得分高的玩家 把虚拟环境当作放松和释放压力的地方 这些 人把玩游戏当作一种途径 来避免想起真实的烦恼 或者大体上当作逃避现实生活的 工具 对巴图分类的修订对巴图分类的修订 通过因素分析得出的因素不是玩家类型 我们不是造出了 10 个箱子 然后把玩家向里 放 而是揭示了共存的 10 个因素 来共同解释玩家的动机 巴图 Bartle 假设内在的动 机是相互 排斥 的 换句话说 你越是一个成就型玩家 就越不可能是一个社交型 探 索型和杀手型玩家 但是 仅仅因为喜欢冰激凌并不意味着你就会恨通心粉 对动机两极 化的假设 也没有得到对目前数据相关分析的支持 成就因素并不像巴图 Bartle 假设的 那样与社交因素负相关 事实上 两者是略微正相关 r 10 p 001 在文章的后面 对 类型 vs 因素的差异有更详细的解释 经过因素分析 也发现了当前数据与巴图 Bartle 理论几点显著的不同之处 9 1 交际和角色扮演 交际和角色扮演 巴图 Bartle 提出 喜欢聊天和交朋友的玩家也同时是喜欢角色 扮演的玩家 而它们实际上是两个独立的因素 2 成就和竞争 成就和竞争 巴图 Bartle 假设成就型和破坏型是两个独立的类型 而它们实际上 是显著相关的 取得进步和竞争两个因素的相关是 r 41 p 女性 26 35 26 22 12 取得进步男性 女性 19 30 24 20 10 游戏机制男性 女性 24 15 08 17 12 竞争男性 女性 17 34 27 06 02 社交社交女性 男性 12 16 02 05 11 交际女性 男性 07 08 04 05 07 关系女性 男性 25 08 01 11 15 团队协作 14 02 01 05 代入感代入感女性 男性 15 02 13 09 05 探索 02 16 05 01 角色扮演女性 男性 06 02 02 02 00 个性化女性 男性 18 13 12 04 03 逃避现实女性 男性 04 02 08 11 11 注 注 这里报告的所有性别差异都在 p 次要 每个作答者都被赋予一个首要动机 按照这个标准 57 的玩家具有首要动机 这个标准可能并不严谨 但使我们能更直观的理解这些数据 首先来看一下主因素上的性别差异 总体来说 依据上述标准 43 的玩家没有首要 11 动机 在那些具有首要动机的玩家中 20 玩家的首要动机是成就感 20 玩家的首要动 机是代入感 而 17 玩家的首要动机是社交 使用百分率形式时 性别和年龄差异显得更 为显著 首要动机上的性别差异首要动机上的性别差异 男性 2769 女性 430 纵轴代表百分率 横轴自左向右分别是成就因素 社交因素 代入感因素 黑色代表男性 浅色代表女 性 译者注 我们根据次级因素分数推断出玩家的首要次级动机 来看一下在次级因素上的性别差 异情况 次级因素上的性别差异次级因素上的性别差异 男性 2769 女性 430 12 男性玩家更多被成就动机驱动 而女性玩家更多被关系和个性化动机驱动 女性玩家 和男性玩家都同样被交际 团队协作 探索 角色扮演和逃避现实因素所吸引 意外的是 关系因素上存在性别差异 但是交际因素上却没有性别差异 尽管这两个因素可能像是高 度相关的 换句话说 男性和女性都同样对和人打交道感兴趣 但是社交的目的却不相同 对男性玩家和女性玩家来说 年龄大的玩家与年龄小的玩家在成就因素上都有很大的 不同 年龄小的玩家更着迷于取得进步 竞争和认识游戏内在机制 年龄大的玩家与年龄 小的玩家在社交和代入感因素上没有明显的差异 与每周游戏时间长短相关最大的因素 对男性玩家来说是取得进步和认识游戏机制 对女性玩家来说是形成亲密关系 换句话说 男性玩家和女性玩家在游戏投入时间上的原 因是不一样的 男性投入很多时间是为了提升等级 获得稀有装备和了解游戏机制 而女 性投入很多时间则是为了建立私人关系 为了研究影响每周游戏时间长短的因素 我们以性别 年龄和 10 个次级因素作为预测 横轴代表百分率 纵轴自上向下分别是 取得进步 游戏机制 竞争 交际 关系 团队 探索 角色扮 演 个性化 逃避现 实 黑色代表男性 浅色代表女性 译者 注 13 变量进行了多元回归分析 multiple regression 回归模型在 p 001 水平上显著 校正后 的 R 值是 06 回归模型不是很理想 预测性较弱 最好的预测指标是取得进步的动机 Beta 13 p 001 随后是形成关系的动机 Beta 10 p 001 尽管如此 没有任何一 个因素能非常好的预测每周游戏时间 我们以性别 年龄和 10 个次级因素作为预测变量进行多元回归分析 来研究游戏成瘾 的最大影响因素 通过使用下面的题目 我们还开发了一份测量游戏成瘾的量表 基于结 构 特定 construct specific 反应选择的 5 点量表 这些参考了 Ian Danforth 的工作 从 心理承诺方面的研究中抽取题目形成了游戏成瘾的量表 你是否认为自己的游戏时间过多 超过了适宜的范围 你很难控制自己的游戏时间吗 如果服务器意外关闭 你会烦躁不安吗 你的朋友和家人经常抱怨你玩游戏的行为吗 玩游戏影响了你的工作 学习吗 你在生活中的幸福感多大程度上来自于玩游戏 玩游戏影响了你的人际关系吗 通过主成分分析 principal components analysis 得出了特征值 eigenvalue 大于 1 的一个因素 可以解释总变异的 47 所有项目在这个因素上的负荷量都介于 52 和 79 多重回归在 p 001 水平显著 校正后的 R 值是 33 表明模型的预测力较好 游戏成瘾 的最佳预测指标是逃避现实的因素 Beta 31 p 001 其次是每周游戏时间 Beta 27 p 001 再次是取得进步的因素 Beta 18 p 001 这个多重回归的结果是很有趣的 它表明逃避现实因素才是游戏成瘾的最佳预测指标 换句话说 只有那些把网络游戏作为逃避现实手段的玩家 才最可能导致游戏成瘾 这与 以前的看法是相反的 大家以前认为游戏本身与生俱来就有让人上瘾的成分 当然 取得 进步的因素也是一个较强的预测指标 但是比逃避现实因素要弱的多 数据显示 游戏成 瘾的首要原因是现实生活中已存在的问题 而不是网络游戏本身 与玩家的现身情态相比 游戏机制 常常被认为极具上瘾性 只是一个较弱的预测因素 14 玩家也回答了以下题目 是 不是 连续投身于 raid 至少 8 小时 曾使用第三方的宏或插件 购买过虚拟物品 游戏币 游戏中投入的曾经主要是相反性别的角色 我们进行了一系列的多因素回归分析 logistic regressions 来看 10 个次级因素和性 别 年龄中 哪些是以上 4 个题项的较好预测指标 8 小时 raids 的最佳预测指标是关系因素 B 66 p 001 其次是团队协作因素 B 39 p 001 尽管这看起来可能和直觉相悖 但确实显示了对持久关系感兴趣的玩家 也 倾向于长时间的 raid 而事实上 女性玩家比男性玩家更可能会有 8 小时的 raid 35 vs 26 是否使用过 第三方工具 的最佳预测指标是竞争因素 B 28 p 001 其次是探索 游戏机制因素 B 22 p 001 换句话说 玩家通过使用宏或插件 在竞争中取得的优势 和 最优化 他们的人物 购买虚拟道具 的最佳预测指标是年龄因素 B 32 p 001 其次是关系因素 B 28 p 001 年龄成为显著的预测值是与可支配收入有关的 但对于为什么关系也是一个 较好的预测值却找不到较好的解释 性别偏移 的最佳预测指标是角色扮演因素 B 26 p 001 其次是个性化因素 B 24 p 001 类型类型 vs vs 因素因素 本文中的因素和巴图 Bartle 的类型理论是两种不同的类别 例如 交际和角色扮演 是没有高相关的 我想进一步指出两种玩家动机理论内在本质上的不同 下面来详细说明 一下两者的区别 玩家并不符合类型理论玩家并不符合类型理论 只有样本群呈现出高成就者和低成就者两类人的双峰分布 bi modal distribution 我 们才可能定义出一种类型叫作成就型玩家 下面的图表展示了一种假设的双峰分布 15 问题是 双峰分布很少出现在人格 态度和能力的测量中 几乎所有的心理测量都服 从于正态分布 normal distribution 钟形曲线 例如 下面是 3200 个被试成就因素得分 的柱状图 换句话说 大部分人的分数都在平均分附近 只有个别人的分数在正态图的两 端 只有在样本分布有明显差异时 我们才能把人群划分出类型 而玩家动机显然没有这 种明显的差别 巴图 Bartle 模型没有明确提出成就轴 但是他模型中的两个内在坐标轴也存在同样 的问题 只有大部分人都不落在原点时 他模型的四个象限才有意义 巴图 Bartle 模型 是一个分类模型 每一个玩家都是四个象限中的一个 因素模型是一个测量学模型 每一 个玩家在所有因素上都有一个得分 16 动机不互相排斥动机不互相排斥 巴图 Bartle 提出玩家具有首要动机 并且明确的是四种类别中的一种 他模型中的 两个内在轴 表明一个成就型玩家不会同时也是社交型玩家 更重要的是 这表明他认为 动机是相互排斥的 你越是一个成就型玩家 你就越不可能是社交型 探索型 杀手型 玩 家 如果确实是这样的话 那么 3 个主要因素 成就 社交和代入 应该是高度负相关的 换句话说 假如你的成就因素得分高 那么你的社交因素 和代入因素 得分就会低 但 事实上不是这样的 实际上 3 个主因素是非常不相关的 r s 10 下面关于成就因素和社 交因素的散点图表明 动机之间是相互独立而不是相互关联的 成就因素分数和社交因素 分数毫不相关 横轴代表社交因素 纵轴代表成就因素 散点图表明两者不相关 译者注 因素理论是构形的因素理论是构形的 17 构形 Configural 即一个现象是通过它与另一个现象的关系来加以理解的 通过 众 去理解 一 译者注 巴图 Bartle 的动机