如何用数值量化游戏体验？——以养成系统为例

引言

在如今盛行的服务型游戏中，游戏策划越来越难依靠直觉，简单地设计核心玩法机制与游戏循环。游戏设计的核心挑战已然发生转移：当长线运营成为游戏生存的基础，长线养成系统就成为了维持玩家活跃度（DAU/WAU）的基石。这就引出了一个关键问题：面对漫长的养成周期，开发者如何避免玩家陷入枯燥的重复劳动，从而确保游玩体验的流畅性？

本文探讨的核心问题是：作为游戏策划，在长线运营游戏系统内最重要的养成系统中，如何利用游戏中与游戏循环紧密相连的数值设计，来量化游戏循环中的玩家行为与期待，尽可能使玩家维持心流，以得到游戏体验的数值化方法论。游戏设计不仅仅是艺术创作，或简单的玩法、机制、关卡设计，更是基于心理学和统计学的玩家心理控制。探究这一问题，有助于我们理解游戏设计如何将抽象的心理感受转化为可控的底层设计和管理。

本文认为，在养成系统设计中，需要通过概率控制、经济系统设计等数学方法，以及赌徒谬误、峰终定律等心理机制，在底层设计上实现对玩家心流体验的持续控制。

养成系统中的经验值设计

我们以最基础的经验值获取为例。假如我们现在要设计一个非常简单的战斗经验值数值：角色从1级升到2级，需要100点经验；玩家打死一只普通怪物，可以获得多少经验？

• 方案A：获得1点经验。即玩家需要打100只怪才能升级。

如果这么设计，我们很容易就可以猜到玩家会是什么心理活动：“好无聊”、“太肝了”、“这游戏不充钱玩不下去吗”。玩家潜意识中会启动“成本效益分析”——玩家会下意识地计算“投入的时间精力”与“获得的回报”之前的比值。当这个比值低于某个心理阈值时，大脑的多巴胺系统将停止释放奖励信号，转而产生烦躁、厌恶的情绪。

• 方案B：获得99点经验。玩家打死一只怪，还差1点即可升级。

玩家完成第一次行动后，不得不再打一只以获得升级；而当玩家打完第二只，此时累计198点经验，玩家又再次需要为了及其微小的数值满足（2点经验值）去执行一次多余的操作。这里将会触发“终峰定律”中的“终点厌恶”心理——任务末端不合理的付出将严重破坏玩家对整个经验值获取/战斗养成过程的体验记忆。

综上，可以发现，即使是一次最简单的升级经验分配，背后都涉及到复杂的数值计算和选择，而这个数值运算的过程直接决定了玩家的游玩体验是“顺畅”还是“憋屈”。而在实际的养成系统设计中，数值设计需要同时考虑几十种怪物、几十种武器、装备加成、活动经验加成、付费加速等等因素，此时可能某个看似不起眼的数值选择，就会让玩家的升级曲线出现断崖——某个20级角色可以击败的BOSS，掉落了15级战斗力的武器；或者某个等级中玩家能刷的怪的经验值涨幅，远小于升级所需经验值的涨幅。这些都将影响玩家对后续游戏行为的期待，从而破坏心流体验。因此，在战斗结算的经验值分配中，需要多轮测试，以得出适当的动态数值计算方法。

养成系统中的抽卡概率设计

现在，让我们讨论如今以“二次元游戏”（泛指以抽卡角色塑造和养成的游戏，以下简称二游）为主的长线运营游戏中最核心的部分——抽卡。不同二游社区中，玩家对于抽卡的抱怨基本一致：为什么有的玩家一发十连就能出金，而我需要抽到大保底或接近大保底。这些抱怨的背后，本质上是玩家对概率的直觉认知与真实的概率分布之间的冲突。
再举个例子。假设一个稀有角色的真实抽取概率是1%。

$$P(\text{百抽落空}) = 0.99^{100} \approx 0.366032$$

由此可得，有大约36.6%的玩家会在前100抽内落空，这意味着超过三分之一的玩家会经历极其负面的商业循环体验。一个常见的解决方案是概率递增保底，以终末地1.3版本卡池详情举例：卡池中的六星干员基础概率为0.8%，若连续65次没有获取6星干员，则接下来的获取概率依次提高5.0%，并且最多80次寻访必定获得6星干员（以上概率增加均在出货后重置）。当然，其中可能也有隐性的概率递增：每次抽取都在初始概率上增加一个固定值（如0.1%），直到达到某个上限（如5%）或出货后重置。这种做法可以让数学期望仍然维持在100抽左右，但“百抽落空”的概率被大幅压缩，并且提高了玩家对于卡池的心理目标期望。这里是“赌徒谬误”的反向利用——人天生倾向于认为“连续失败后成功概率会增加”，而概率递增恰好迎合了这个心理预期，让玩家在每一抽都感到“期望还在”。

更深一层，是随机性奖励的调度。行为心理学中的“变比率强化（Variable-Ratio Schedule）”机制揭示了不确定性对主体行为的强大驱动力。正如斯金纳箱中的动物在随机奖励下会表现出远超固定奖励模式的疯狂按压行为一样，抽卡系统也利用了这一点。然而，纯粹的数学随机会剥夺玩家的能动性，可能导致其产生“失控感”。为了消解这一负面体验，我们需要在底层逻辑中引入“可控的随机性”：偶尔的惊喜（“双金”）或偶尔的小确幸（“十连至少一个五星”）。通过设计多个随机层，控制各类事件的触发概率，将玩家的情绪波动锚定在一个特定的阈值区间：利用微小的挫败感维持欲望，又通过周期性的阈值奖励避免彻底的绝望，即“有点失望但不绝望”。在此机制下，玩家被持续置于一种“积极的不确定”之中，这恰恰是维持长期心流体验、确保玩家留存的核心机制。

养成系统中的数值控制设计

许多长线运营游戏在游玩体验上存在一种普遍的“体验断层”：玩家在初期往往能获得密集的正向反馈（如资源奖励、数值奖励），但随着游戏进程的推进，很快就会撞上必须依赖大量重复劳动、甚至付费（这里不讨论将引导玩家付费为数值设计底层核心的游戏）才能克服的数值壁垒。这种前后体验的巨大落差，其核心原因在于底层数值增长曲线的设计失衡。

从玩家心理来看，游戏内的投入与回报受到两个规律的制约。首先是边际效用递减——相同的资源奖励，在首次获取与多次重复获取时，其带来的情绪刺激会显著衰减。其次，是玩家的学习与成长体验通常呈对数型分布：前期投入普遍能迅速转化为肉眼可见的提升，而后期进步会越来越慢，需要大量投入才能获得微小提升。如果游戏本身的难度或养成曲线未能贴合这一认知规律——例如前期成长反馈迟缓导致挫败，或后期曲线过于平缓导致缺乏挑战——都会直接引发玩家流失。

为了维持长线的游玩动力并兼顾营收，开发者需要引入复杂的数学模型，基于游戏的预期生命周期来倒推并规划各阶段的资源产出节奏。这种精密的数值规划不仅可以约束玩家的成长速度，更可以决定商业化节点的切入时机。例如，最优的付费引导往往被设定在一个微妙的心理交汇点：当玩家刚刚通过努力跨越难关、处于正向情绪高峰，却立刻在下一关卡遭遇“轻微受挫”时，此时推送限时的付费提升方案，其转化率往往达到最大化。这种对玩家“成就感”与“挫折感”交替节奏的精准拿捏，本质上正是由那条看不见的数值曲线所主导的。

养成系统中的宏观与微观数值

大型服务型游戏，如MMO或二游，其内部数值系统堪比一个微型国家。以经济系统举例，游戏策划需要构建并维护一个包含多元代币体系（如终末地中的地区调度券、折金票、信用等）、产出渠道（任务、副本、签到）与消耗池（角色升级、装备强化、资源合成）的动态循环。在这个宏观尺度下，数值设计的核心任务是确保经济生态的长期稳定性，避免系统失衡——既要防止老玩家手中资源过度囤积而引发的“通货膨胀”或资源无处使用（如终末地目前的地区调度券问题），也要规避新手玩家因基础资源匮乏而陷入的“通货紧缩”。

在微观的日常设计上，这种经济模型的调控尤为精细。以长线养成中常见的“每日任务”，即日活奖励系统为例，系统通常会要求玩家完成一定数量的日常任务以换取阶梯式奖励。此时，奖励价值的标定便成为了体验量化的关键：若奖励数值设定过高，玩家会产生强烈的“错失恐惧”，即被游戏“绑架”的感觉，认为没有完成任务就“亏了”；若设定过低，则无法为玩家提供足够的行为驱动力，玩家“懒得做”。最优的数值解，是使奖励的实际价值恰好微大于玩家主观感知到的“操作负担”。

寻找这一微妙的临界点不能只依靠直觉，而是高度依赖于实际游玩的数据分析与A/B测试。策划需要从玩家行为统计中寻找显著差异，得出游戏最终的数值设计。通过这种基于数据的数学验证，策划得以将抽象的“肝度（负担感）”与“获得感”转化为具体可调的参数，进而实现对玩家日常游戏行为进行精准且长效的引导。

结论

综上所述，从养成系统的数值分析中可以得出，游戏体验的量化并非简单地将玩家行为代入预设的数学公式，而是一套融合概率统计、行为心理学等方法的系统性设计。因此，长线运营游戏中的游戏体验，不仅仅只受其游戏品类中最基础的玩法、机制、关卡、剧情等因素影响，作为策划，更需要关注长线运营体验。作为长线运营服务型游戏，游戏内的系统需要根据长线运营特征作针对性设计。而数值设计是系统设计中最重要的部分之一，玩家的游玩体验很大程度上是游戏内多系统的数值驱动感受。其游戏策划需要紧密关注并利用数值设计，做好游戏体验的量化，从而在更深层次上实现对玩家长期心流状态的维持。