改变是困难的：激励冲突游戏中玩家行为的一致性

文献标题

Change is Hard: Consistent Player Behavior Across Games with Conflicting Incentives

出版信息

• 主题领域: 竞争性游戏环境中的跨游戏玩家行为分析。
• 关键词: 玩家灵活性、专精化、竞争性游戏、英雄联盟、云顶之弈、能动性与结构、结构化理论、自我决定理论、行为持续性、跨平台设计。

背景与问题

• 问题/挑战: 现有研究缺乏关于用户行为是否更多受到系统设计约束还是稳定的个人偏好影响的实证研究，特别是在跨平台背景下。
• 意义: 理解这一动态对于设计能够有效影响用户行为的系统至关重要，具有游戏设计、人机交互（HCI）和跨平台用户建模等领域的应用价值。
• 动机与相关研究: 以往关于玩家行为的研究多集中于单一游戏或平台，通常受到自我选择偏差的干扰。本研究通过分析在两个具有相反结构激励的游戏（英雄联盟强调专精化，云顶之弈强调灵活性）中同一批玩家的行为，填补了这一研究空白。

解决方案

• 提出的方法: 对4,830名至少在英雄联盟和云顶之弈中分别进行了50场竞争性游戏的玩家进行跨游戏行为分析，重点研究其灵活性和专精化倾向。
• 创新点:
  1. 引入跨游戏分析框架以减少自我选择偏差。
  2. 使用吉登斯的结构化理论对能动性与结构动态进行实证测试。
  3. 将灵活性操作化为跨游戏的可测行为特质。
  4. 提供关于精英玩家与非精英玩家行为以及对结构激励部分适应的洞见。
• 流程与关键技术:
  1. 为每个游戏定义灵活性指标：英雄联盟中的玩法多样性和云顶之弈中的阵容多样性。
  2. 通过Riot Games的API收集纵向数据，跟踪玩家在两个游戏中的表现。
  3. 使用多元回归、核回归和SHAP分析测试关于灵活性、性格持续性和部分适应的假设。

结果

• 具体发现:
  • 英雄联盟奖励专精化（灵活性与成功率呈负相关），而云顶之弈奖励灵活性（灵活性与成功率呈正相关）。
  • 无论激励冲突如何，玩家在两个游戏中的相对灵活性模式保持一致。
  • 精英玩家对游戏特定激励表现出部分适应，但仍保留其基本的性格倾向。
• 相较基线的优势:
  • 使用拉普拉斯核的核回归优于其他模型，在英雄联盟灵活性上的R²值为0.2235，在云顶之弈灵活性上的R²值为0.4551。
  • 跨游戏灵活性比单一游戏的竞争成功更能预测玩家行为。
• 实验/评估:
  • 数据集: 包含4,830名玩家，这些玩家在每个游戏中至少进行了50场比赛，数据跨度为14个月。
  • 指标: 灵活性得分、竞争成功（胜率）和参与特征。
  • 模型: 多元回归、线性混合效应模型、梯度提升、核回归和神经网络。
• 局限性与未来工作:
  • 仅限于Riot Games的两个游戏，可能降低研究的普适性。
  • 灵活性通过游戏结束时的快照测量，缺乏对游戏内决策动态的捕捉。
  • 数据集仅限于北美服务器，未探索文化影响。
  • 精英玩家的过采样可能掩盖了非精英段位内的差异。

总结

本研究探讨了能动性与结构在塑造玩家行为中的作用，分析了两个具有相反激励的游戏（英雄联盟和云顶之弈）中的玩家行为。尽管结构存在差异，玩家表现出一致的行为模式，精英玩家对游戏特定激励表现出部分适应。通过核回归和SHAP分析，本研究强调了性格偏好的持续性以及结构设计在改变行为方面的局限性。这些发现对游戏设计、人机交互和跨平台用户建模具有重要意义，强调了在结构激励与个体能动性之间寻求平衡的必要性。未来工作应扩展至更多样化的游戏、地区以及更细粒度的游戏内数据。