7、探索说服性游戏与技术对储蓄行为的影响

探索说服性游戏与技术对储蓄行为的影响

1. 游戏介绍

在探讨储蓄相关的话题时,有两款游戏引起了我们的关注,它们分别是 PlayMoolah 和 Debt Ski。

PlayMoolah 的设计在一定程度上遵循了 Fogg 说服性技术设计原则中的简化和引导原则。其目标设定机制采用了引导技术,玩家可以通过一系列预设事件来设定储蓄目标。玩家不仅能明确目标状态,还会经历反思过程,评估取舍并找到满意的平衡。例如,玩家在 PlayMoolah 的目标储蓄功能中设定一个储蓄目标,如购买 iPad,需要考虑物品价格以及达成目标所需的天数。玩家每天输入储蓄金额后,可以在左侧红色保存按钮处跟踪储蓄金额,还能通过左下角的进度条查看目标完成进度。完成目标后,玩家会获得游戏内奖励,如小宠物头像。

Debt Ski 是一款基于 Flash 的网页游戏,由 Ian Bogost 创立的公司设计,受 mtvU 委托开发。该游戏围绕储蓄、债务及其后果展开,通过多个关卡挑战玩家。每完成一个阶段,都旨在凸显过度债务的危险,鼓励年轻人避免不良财务行为,促进财务责任行动。玩家需要操控游戏主角 Piggy Banks 穿越一系列障碍,以最大化储蓄、限制债务并维持幸福水平。在游戏中,玩家要为住房和食物等必需品付款,还可以选择购买电子产品和服装等非必需品,但需注意适度,否则可能陷入债务困境。此外,玩家还能选择升级 Piggy Banks 的船只外观和功能,决定是储蓄现金支付还是信用卡支付。“消费海啸”代表意外生活事件,如医疗费用或生活成本增加,可能会大幅削减储蓄并增加债务。

2. 研究方法

为了研究这两款游戏对玩家储蓄意识和行为的影响,研究人员进行了一项实验。
-

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值