从大数据看热门游戏的进化

李荣富

纵观历史，人类对于娱乐方式的追求是相似的，我们可以把这些数据通过数学建模的方式做成一条随时间而变化的线性曲线，再把这个曲线以等长的时间为单位切成无数段，这样不难观察出结果——人类的兴趣爱好在短时间里是没有太大的变化的。这个逻辑关系为大数据能帮助游戏商家做出更受欢迎的游戏奠定了基础。

从《魔兽世界》到《王者荣耀》

一般有玩过游戏的人對这两款游戏都不陌生，稍资深的玩家就能轻易的分辨出这两款游戏的差别：《魔兽世界》属于大型多人在线游戏（MMORPG），而《王者荣耀》属于移动多人在线战术竞技游戏（移动电竞，MOBA类游戏）。二者游戏类型都不同，有啥关系呢？当然有，这二者关系不浅呢。

美国未来学家简·麦戈尼格尔2012年出版的《游戏改变世界》一书中阐述了这样一个机理：人类之所以会被游戏吸引主要是因为游戏能给游戏玩家提供一个即时反馈。现代社会过分复杂的分工使我们不能立刻看到我们的劳动成果，而打游戏让人重返到深植在我们基因中的古代生存模式——打怪就能得到经验、采集就能得到物品。

在MMORPG里游戏商家设计了这样一个盈利的模式，想要获得更好的即时反馈你就得花更多的钱，这一点针对于不花钱玩游戏的玩家很不公平。MOBA游戏不同，它把即时反馈的获得建立在需要玩家通过技术、合作、战术一整套脑力劳动，即所谓的竞技上，这样的改变针对大多数玩家是公平的。而因为有了竞技的存在，游戏商家则可以通过游戏赛事来赚钱。这样的游戏体系同时满足了玩家和商家，可以说从MMORPG到MOBA游戏的转变是一次游戏产业的升级进化。

游戏设计者是如何发现这一切的规律的呢？那就是大数据。

那些被记录的游戏行为

玩游戏的玩家可能没有意识到，其实自己的每一步游戏操作都是被记录成数据供人分析的。很多游戏策划师在背后做的工作就是从游戏中来分析什么样的角色受欢迎、什么样的技能使用次数多、什么样的打斗方式更刺激。网络游戏时代，这样收集来的大数据将会体现在游戏的每个更新版本里。

大数据还经常用来防止玩家流失、帮助游戏策划来在游戏中设置更多新潮吸引人的玩法。比如在《魔兽世界》的成就系统就被广泛复制，这就是一种即时反馈：你走过的地图、打过的BOSS都会被记录下来，打到一定次数还会提醒你一下。反馈更多以进度条的形式表现出来，手游中就设置了各种各样的进度条，比如完成副本、竞技场一定次数能领取奖励。《王者荣耀》的升级机制是：赢一场给一颗星，集齐四颗星可以升一级，不过输一局也要减一星，这样的玩法机制变便来自于大数据。

大数据如何服务游戏

协同过滤是大数据中一种必不可少的算法，该算法的使用大多处于大数据处理中层级别，与上下都有联系。从这一算法入手看大数据进入游戏的切口会更全面。

协同过滤第一步必须给数据分类，在游戏中就可能需要将玩家分为高活跃用户、中活跃用户和低活跃用户。但是这个分层做得并不彻底，一个类别中他们的行为模式会很不一样，因此大数据还需要另外的数据将用户聚集起来。比如一款动漫游戏，我们将它分为三个维度，游戏、社交、元素等。

分类完了，我们还得聚类，聚类比简单的分类更多维。聚类是对玩家未知的分类，会对活跃度、消费、玩法、参与、社交等等进行评估、打分。聚类相当于将N个散乱的点通过机器学习的算法聚为一类，这一类的点之间会是最相似的。通过聚类，从一个未知的角度去分析，我们可以发现一些比较难发现的用户特点，我们可以从用户那里得到更多可以为我们借鉴的东西。

付费玩家和流失玩家在游戏中都会有自己的一定的行为模式，大数据可以通过分析这些行为模式从而去构建模型，然后将这个模型应用到那些未流失、未付费玩家身上，看一下他们这些玩家的行为模式、行为轨迹和模型中的这些玩家行为轨迹、行为模式有什么相似之处，如果其与流失玩家相似度非常高，那策划可以认为这个玩家将来也有可能会流失，但是目前还没有流失，这个时候就留下了一个时间窗口，策划可以在流失之前去定位这个用户，去干预和挽留。

此外，大数据还可以从系统的角度进入大数据，比如通过分析很多数据，玩家升级、观察驻留率，包括人家喜欢哪些道具，喜欢你的哪些商品等等，从而帮助策划去改变游戏里的一些不平衡的地方或者被玩家诟病的地方。（编辑/有庆）