为什么那么多人喜欢玩游戏?包括我!

本文探讨了游戏为何吸引玩家投入大量时间,分析游戏带给玩家的独特体验,并对比游戏与现实生活的不同之处。同时,作者提出了利用游戏机制改善现实生活的想法。

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(插图 | 婷之心语)

对于游戏玩家来说,他们有工作,有目标,有课业,有家庭,有承诺,有他们关心的现实生活。不过,他们还是愿意全身心的花大量的时间投入到游戏当中,这是为什么呢?


因为在现实世界里,他们找不到像游戏里那种时时刻刻保持专注和投入的地方、他们找不到像游戏里那种英勇无敌的目标感、他们找不到像游戏里取得成就后的振奋感,游戏玩家感觉现实是破碎的。就我自己而言,我没玩过相对高端的大型游戏,比如说魔兽世界,但我玩过像火炬之光、DOTA、三国群英传7、极品飞车9这类经典的游戏,我对这几款游戏可以说是情有独钟,它们都很优秀,但玩起来一点也不轻松。比如说DOTA,每次我都期待着自己能够拯救团队,喜欢“first blood”、“double kill”、“triple kill”带给我振奋人心的快感,但游戏毕竟是游戏,它是很有难度的。打10把能有一把成为MVP就算是很不错的表现了,可要打十把DOTA,至少要5个小时,在电脑面前就这样一直聚精会神的坐5个小时,不仅仅是个体力活,还是脑力活,所以打游戏是特别艰苦的工作,但正是这种艰苦,点燃了我头脑中的那根快乐雷管。


我最近一两个月不怎么玩游戏了,因为没有时间,我要读书写作、要准备书稿、要经营订阅号、还要带孩子,在应对这些事情的时候,我也能像打游戏那样时刻保持专注和投入,当我完成一个小目标后也能体会到成就感,所以我不再需要游戏来填满那些无聊空白的时间,但这周我读的这本关于游戏的书——《游戏改变世界》,还是值得我去反思和总结的。


这本书告诉我,游戏有四大决定性特征,我简直佩服极了。


1.目标,吸引玩家的注意力,不断调整他们的参与度。你知道最牛掰的目标是什么吗——佛陀的“普渡众生”,他要拯救每一个人的灵魂。


2.规则,对玩家如何达成目标作出限制,这种限制可以推动玩家探索此前未知的可能空间。你应该知道“韩都衣舍”,做得很大很大的一家淘宝店。韩都衣舍的老板就制定了这么一个规则,他给每个小组(3个人)10万期初资金,小组拿这些钱去进货然后开始卖,假如这个小组这次的销售额是20万,那么他们下次就有20*0.7=14万块钱去进货,老板拿走20*0.3=6万块钱的抽成;假如小组这次的销售额是7万,那么他们下次就只有7*0.7=4.9万块钱去进货,老板同样会拿走7*0.3=2.1万块钱的抽成。这个规则会给每个小组无限的可能,只要你做的好,你就挣得越多,相反,小组就要解散。


3.反馈系统,告诉玩家目标是可以实现的。就像打篮球时的技术统计,你得了多少分,犯了几次规,体力槽还剩多少,教练一清二楚,所以他懂得怎么掌控全局。


4.自愿参与,所有游戏玩家都不是被强迫进去的,完全出于自愿。玩家心甘情愿投钱买装备,花时间积攒经验值,而游戏本身还会劝玩家“不要长时间沉迷于游戏!”就像我做“沉默王二”订阅号一样,也是完全出于自愿,付出多少时间都不觉得麻烦。


正是这四大特征,促使游戏玩家自愿尝试克服种种不必要的障碍。对于那些不玩游戏的人来说,完全不能理解游戏玩家打游戏的动机,认为他们是在浪费生命,玩游戏没有一点意思。但我有一句话要说——“玩的对立面不是工作,而是抑郁。”尽管这句话并非我的原创,但这句话的的确确触动了我,因为上帝又带走了一位才华横溢的歌手——林肯公园的主唱查斯特·贝宁顿,上吊自杀的,实在让人难以接受,下面这几首歌你一定不会陌生。



我不想去弄清楚他为什么要自杀,因为每个真相的背后都一段让人唏嘘的故事。如果,假如说有如果,查斯特·贝宁顿在他最难过抑郁的时间里爱上了一款游戏,而玩游戏很有可能会扭转他这种糟糕的情绪,如果是这样的话——那该多好啊,因为“游戏能让玩家保持一种不懈的乐观态度。”


不过话说回来,玩游戏可能就像抽烟一样,玩多了会上瘾。在我看来,这是因为游戏设计者太过功利了,他们没有设计出一款真正的游戏——让玩家在不玩的时候仍能感受到幸福的游戏,因为只有这样,才能让玩家在游戏和现实生活中找到恰当的平衡。也许你会觉得我在痴人说梦,但幸运的是,随着积极心理学的出现,游戏设计者也在逐渐往这方面努力。


我之前介绍过一本书《幸福的方法》,它告诉我们“幸福就是去实现有意义的目标。”游戏,显然就有这种功效,它让我们经常沉浸在自我奖励的艰苦工作中,让我们更频繁的感受到幸福。


以前,游戏不会给我们报酬,不会提升我们的事业,也不会帮助我们积攒奢侈品,但现在真的不同了。在我还玩DOTA的时候,DOTA2已经非常火了,每年的奖金池都在逐步刷新纪录,今年的TI7奖金池已经超过了2100万美金,哇,好想成为一名职业的电子竞技选手啊!


与现实相比,游戏能够让我们得到更满意的工作。我老婆对我玩游戏可以说得上是深恶痛绝,只要发现我在玩游戏,她就开始对我不停的唠叨,这种唠叨完全打散了我在游戏当中才能体会到的乐趣,于是我就不得不放弃游戏回到现实的生活当中。而我对现实中的工作并不怎么满意,冷冷清清的办公室,除了我就是我的老板——一个老头子,他还经常出差,我虽然不讨厌独处,但缺少人与人之间交流的工作还是令人感到孤独的。


与现实相比,游戏还能带给我们更有把握的成功。不就是个“俄罗斯方块”嘛,只要我不主动挑战自己,认认真真的对待每一次落下的方块,我就很容易得到很高的分数,这种轻而易举的成功让我觉得自己就是个游戏天才。


与现实相比,游戏有更宏大的意义。比如说我每次玩“三国群英传7”的时候,我都觉得是我在统一三国,而不是刘备。没有什么比这个更有意义了,不是吗?假如给我一台时光穿梭机,没准回到三国的我真能像游戏当中一样,打败曹操,打败孙权。


与现实相比,游戏真的有太多的魅力。读《游戏改变世界》这本书的时候,我也一直在思考,我也要设计一款让大家自愿投入精力的游戏,从而让更多的人来关注“沉默王二”公众号,提高我们的影响力,所以我仔细的想了以下的内容:


目标:倡导更多的人做自己喜欢的事情。比如说朗读、写作、绘画和书法,其实每个人都有着不平凡的才华,只是工作太忙了,生活太累了,让我们忽略了自己的优秀,那么我们沉默王二公众号就是希望通过努力来证明我们自身的价值。


规则:原创文章获得的所有打赏,到账后会红包发给作者。


反馈系统:对订阅号有建议的朋友希望多多留言哦,我们会持续改进。


自愿参与:如果我们的文章能够和你产生共鸣,那么请毫不犹豫的关注我们吧,我们是那星星之火。


这是游戏带给我关于“沉默王二”公众号的思考,那么,游戏之于现实的意义呢?


上上周,我们给孩子报了一个“金宝贝”的早教班,一万三千多的学费,对于我们这个收入阶层的家庭来说,还是挺贵的。在我看来,孩子上课其实学习不到什么新鲜的知识,那些年纪轻轻的老师咬着一口我都不怎么能听得懂的英语,对于孩子来说,恐怕也听不懂多少,但我认为交这样的学费还是值得的——孩子能够学会做不同类型的游戏,而做游戏本身需要孩子和家长的齐心协力,也需要孩子之间的相互帮助以及分享谦让,这些不仅仅能够锻炼孩子的合作能力,还能够让她感受到快乐,因为他们在不断的完成每一个小目标,即使是一个上或者下的动作。


游戏,已经成为互联时代的重要趋势,所以我们要好好利用它,从而让现实变得更美好。

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研员与工程技术员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究员或工程技术员,尤其适合研究生及科研员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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