从游戏中学习和体会用户心理

  现在过年在家无聊了,免不了打打游戏。今天突然想看看那些制作游戏的人是如何引诱人们喜欢上打游戏的感觉的。所以在网上看了看一些对游戏设计的评价和看法。我也学习和借鉴一下,以后如果开发一个教育类的软件如何就像打游戏一样让人们对教育上瘾,在学习中体会到成就感。

1. 推搡效应。

推搡效应 (Pushing effect) ,是指把商品放在目标买主够得着的地方。原本商场企图通过将领带货架放在人们容易够得着的通道旁以增加销量,但通道上的人流挤撞不但没有达到预期的效果反而降低了销量。这就是所谓的“推搡效应”引起的销量下降现象。推搡效应在网络上或者游戏上有着同样的作用。例如,游戏中游戏人物在某个场景中的大量聚集,会导致玩家的迷惑,会让误操作变多。同理,某个应用如果功能太多,就会造成功能的聚集,在第一印象上就会让用户失去兴趣。 解决方法很简单,1 屏蔽其他玩家或用户不必要的动作行为(例如游戏大厅中的众多人,众多话语,不必全部显示。只显示与玩家或用户自己有关的)2. 不要聚集功能,让应用简洁化,学会减法。

2.不要有个锤子就到处找钉子,技术慎用,功能慎加。滥用技术只会增加开发成本,得不偿失。

3.让人们继续下去,不要让人们失败。当游戏给玩家造成了某种挫败感的时候,那么就是玩家离开的时候了。游戏一定要让玩家继续下去,例如捕鱼达人会按时间发放金币,因而玩家不会因为“破产”而放弃游戏。不让玩家产生挫败感一定要控制游戏的难度,时常像捕鱼达人一样给玩家“充血”。在做产品的时候,不要以自己或者团队的思维来设置规则,要善意的引导用户,谨记,产品是给用户服务的,而不是给用户带来负担的。

4.不要让我思考。关于游戏规则的介绍不要太复杂, 要让人们直接上手, 不然会失去用户。把想要用户点击的按钮放到明显地方,引导用户能靠感觉操作,而不是阅读冗长的说明。这一点流氓下载网站做的“很好”,最明显的下载按钮往往是所推广的产品或者广告。例如国内某个著名软件下载网站,一个页面竟然有 6 个“立即下载”按钮…… 总之,Don’t make me think.

5.注意不太明显的关联。注意不太明显的关联,《啤酒与尿布》一书中曾经指出, 两件看似毫无关系的物品会出现在同一个购物篮当中, 而同时购买啤酒与尿布的消费者大多数是年轻的父亲。在复杂的合作型游戏中, 可能某个角色得到不适合自己的装备, 而这个装备会适合团队中其他成员, 于是玩家通过私自的赠送, 从而会增加玩家之间的友好度和对游戏的粘性。

6.平衡性。注意游戏的平衡性。这在简单的小游戏中体现的并不明显,而对于大型的战略型游戏尤其明显。当某个阵营的具体属性设置过高的时候,必然会造成游戏各方实力不平衡,从而大量玩家涌入一个阵营或者选择同一个角色。例如三国杀这样的游戏,起初的武将设置还比较合理,但随着游戏追求盈利的同时,一些武将的技能开始“变态”,这就导致人民币玩家的势力增大,如果不能调整人民币玩家与免费玩家之间的关系,整体的布局一定会出现问题,如果人民币玩家过于强大,会导致用户量增长遇到瓶颈,如果人民币玩家较弱,则不能体现金钱的作用,那么花不花钱没有什么两样,玩家自然就不会花钱。作为一个产品或者游戏规则的制定者,必定要平衡各方面的实力,就像古代的君王一样,要平衡两方势力,从而不会使一方独大从而威胁自己的统治地位。例如一个网络的新闻平台,类微博之类的,就要让吐槽控,知识收藏控,自我表现控,当然还有一些大的有影响的营销账号之间有平衡,具体就好似宏观调控,通过一些信息的发布,从而激起网友们的各种反应,从而平衡各方面利益。

7.成就感。游戏最主要吸引玩家的机制就是要让玩家产生成就感,而这种成就感可以由以下几种方法产生:1 对交互及时响应(可以产生小成就感)。交互要求每次点击要有及时的回应,可以是声音,震动等,就像按 android 手机的返回键时产生震动的交互。具体游戏举例:Temple Run;音乐游戏:qq 劲舞团,各种弹钢琴游戏;不太严格的响应游戏:各种体育游戏,极品飞车,各种射击游戏 2 人们喜欢升级,翻倍的感觉。除了积累经验,让人们升级,还要有一些中大奖的感觉,例如游戏中的“几重暴击”,总之要人们有翻倍的感觉。注意,人们的感觉不是那么客观,感觉翻倍并不等同于数字翻倍,感觉中的双倍也许是数字的 3 至 4 倍,注意这个规律的应用。3. 类似于升级,对于各种称号,勋章,服饰的获得也会使玩家产生某种成就感,同时也会有一种虚荣感。 4.“殴打小朋友”的成就感。这主要体现在一些格斗游戏,射击游戏中,随着玩家的技术不断增强(当然这是用时间堆叠的)他能够在游戏中不断取得胜利,从而击败新来玩家,产生一种可以称为“殴打小朋友”的成就感。

8.奖惩机制。游戏的奖惩机制,这等同于论坛的级别限制,以及积分下载的东西。(积分下载所利用的心理机制:人们总是希望得到一些什么,相对而言,不求回报的付出就显得难以接受,这就解释了一些运营良好的论坛或者社区的下载区能够很好维持的原因)

9.别让用户忘记。很多游戏都会经常举行一些优惠活动,用来召回老玩家。同样的,社区游戏中采用的方法更为巧妙,用好友的力量来使其回归游戏。对于论坛社区,采用签到给积分的方式来维持用户粘性,让其“记住”。有道云笔记让用户“谨记”的方式是“在线送使用空间”。方式各种各样,但是目的只有一个,别让用户忘记。

10.无聊的时候怎么办?在你无所事事的时候,面对着电脑屏幕,是不是会右键然后刷新屏幕呢?这时候,是时候找点事情做了。在游戏加载的中间,我们会注意到,屏幕上不仅会有一个进度条,还会有游戏操作的各种提示,这样,玩家就不会产生焦躁情绪,相反,玩家会认真的“学习”游戏操作注意事项。不知你是否注意到,在 qq 餐厅游戏中有一个打地鼠的附加功能,这就是为无聊的时候准备的。如果一个网页,能够在访问者无聊的时候还能让其有事情做,那么一定能 hold 住其访问量。

11、 一款好的产品总是在讲一个故事。

另外看到一个论文,讲的是国内教育游戏发展不乐观。其中有两个观点我觉得需要我们去纠正:1、教育和游戏难以融合。2、教育游戏的本质是教育。跟米老师那里我们相信学习是快乐的事情,我觉得如何让更多人能体会到快乐学习的过程,这个很重要。




标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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