游戏可以带来快乐

本文探讨了游戏设计中的心理学原理,特别是如何利用玩家的心理需求来提升游戏体验。解释了玩家为何会寻求娱乐活动以排解寂寞,并分析了游戏如何通过提供多样化的挑战、即时反馈和社交互动来满足这些需求。

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人需要娱乐



当一个人的大脑在一段时间没有达到一个阈值的思考强度后,他就会产生不舒服的感觉。

这种感觉会促使人在满足了生存条件后无法闲下来,总会去找一些事去做。

需要大脑的活跃强度达到一定的阈值,而且这种强度的活动需要保持一定的频率才能排解寂寞。

达到动脑级别的运动所构成的频率称之为“动脑频率”。

这种感觉称之为寂寞

与寂寞做斗争,去做某些行为来帮助自己克服不舒服感,久而久之成为习惯。

有序的信息能排遣寂寞

看书,当信息进入我们的大脑时,我们需要处理这些信息,这个处理过程就是我们抵抗寂寞的过程。

有序的信息是人们思考的基础,也是人类娱乐行为的基础。

在有序信息的基础上,高级思维的涌现是派遣寂寞的本质。

人们总会选择性价比高的方式来满足娱乐

玩家只要能够在初期接受了游戏,就能在很长的时间内得到稳定的排解寂寞的方式。

1.游戏具备其他娱乐方式,没有的复杂结构,复杂的结构能够给用户带来持久的动脑频率。

2.多样化的游戏能够满足各式各样玩家的需求,而多样化的有戏内容则可以让玩家在游戏里得到更持久更满足的动脑频率。

3.游戏具有其他娱乐方式所无法具备的多样化内容。

4.游戏具有其他娱乐方式所无法完成的及时反馈结果的能力。

5.与其他娱乐方式相比,游戏能够在付出很低代价的情况下让玩家获得并保持很长时间的排解寂寞功效。

理性人:当一个人在神智正常的情况下,总会理性的思考问题

自私人:当面临选择时,理性人一定会选择他认为对他好处最多的选项

人的认知决定了他认为哪种选择利益更大


神经认知科学里的基础知识点

肢体记忆:人类在执行重复活动时,与该活动相关的神经细胞会记忆该活动发生时的情况,一段时间后,这些神经细胞在执行该活动时就能自己处理更多信息,以减少大脑处理的信息量。

大脑活动:当我们需要大脑处理信息时,这些信息会通过大脑皮质传递到有关的活动区域,不同的区域有不同的效果,最终这些区域会对信息进行处理。

脑电波:当我们的大脑活动时,大脑皮质会出现活动的电信号,这些电信号不同的频率反应了大脑不同的活动情况。

如果一个神智健全的人遇到问题,他一定会理性的选择他认为性价比最高的方式去解决这个问题,在他选择的过程中,他的大脑会产生高频的活动,这种活动会呈现出脑电波频率更高的客观生理现象。

如果一种行为活动和规则的存在仅仅是为了帮助人们排解寂寞,我们就把这种行为活动和规则叫作娱乐。

1.人类的大脑始终活动,活动停止,大脑死亡

2.在清醒的情况下,大脑需要保持某种状态

3.在这种状态可以通过情绪刺激与高频动脑来维持一段时间

4.大脑缺乏这种状态时会产生不舒适感

5.为抵抗这种不舒适感,人们就会寻找刺激

  • 人类拥有记忆与分析的能力
  • 清醒时,人类一定会根据记忆选择刺激方式
  • 在记忆分析结果下,人类总选最优的


认知决定寂寞值,它们成反比

理解玩家

如果寂寞模型成立,我们可以得出一条人类行为的流程线:“当人类满足了生存需求后,对抗寂寞的行为就会成为人类活动的本质目的,认知的局限决定了该活动的类型”。

有可能是学习,有可能是娱乐,一个人的认知决定了他有多少种方式可供选择,在这些方式中,性价比高的方式会得到了他的最终选择。

一个人选择了一种排解寂寞的活动后,经过不断的学习与熟练,这项活动给主体带来的排解寂寞的功效是有时限的,它不能无限制地帮助主体排解寂寞。当一个活动到期后,这个人就需要寻找新的方式去排解寂寞。

个人行为的局限性让玩家得到动脑频率的代价随着时间越来越高,不管是与其他人交流还是游戏内部的多人模式出现,都让玩家得到了新的体验方式,同时降低了玩家获得动脑频率的代价,提高了游戏产品排解寂寞的性价比,最终玩家会倾向于以多人模式进行游戏。

也就说,因为性价比的原因,玩家在排解寂寞的过程中总需要“求偶”。这种求偶行为并不单指异性同时也包含同性和一切能给玩家带来性价比的对象。

寂寞使得玩家倾向于求偶行为,学习又使得玩家再求偶的过程中不断地需要新的变化,如果求偶的主体与客体之间不能产生共同的目标,共同或者相互之间创造出新鲜感以及策略性,并且他们之间没有其他利益维持,就会因为没法在一起好好排解寂寞而分开。

设计游戏组队系统

1.梯度水平线

2.维持组队的系统

3.组队的平台

根据玩家的求偶倾向,为玩家创造组织的平台,可以降低玩家求偶的代价。

我们将玩家之间互换的所有利益没成为资源。

将玩家之间互相排解寂寞的功效看成一种资源的交换,就是寂寞论分析玩家与玩家关系的重要方法。

总结

1.一个人排解寂寞受到局限的认知控制,总有技穷的时候、而多人一起排解寂寞。则是多个思维世界的碰撞,猜测和观察,应对别人的行为就成了一种变化无穷的排解寂寞方式。所以我们为玩家设计了多人游戏的游戏模式,从而提高他们在游戏内排解寂寞的性价比。

2.而当人数达到参与者处理能力上限的时候,我们又为他们安排了不同的分工,让团队得以合理地存在。

3.最后我们再将团队成员组织起来,让他们有一个共同的平台去交换资源,与现实世界并没什么不同,不过在游戏内会更加简单,这个系统也更加可控。

4.从组队到组织,从组织到资源的交换,与现实世界并没什么不同,不过在游戏内会更加简单,整个系统也更加可控。

在moba游戏中,整个过程都充满了高频率的动脑,这种需要大脑思考的刺激一遍又一遍地快速在大脑中流动,就会使得大脑中的这一条链接通路的细胞越来越活跃,最终产生惯性思维。

基本上所有的玩家都希望自己能够获得胜利,所以玩家一遍又一遍地思考战斗策略时,他也会对胜利做出一些想象,慢慢地,战斗策略的区域在大脑中就会与胜利感觉的区域联系起来,形成一种思维惯性。

当一场战斗结束后,玩家不再需要思考,此时动脑频率瞬间降到一个很小的值,原本一遍又一遍洗刷的回路突然感受不到刺激了,这时候玩家就会产生很大的情绪刺激。如果胜利了,因为之前在玩家的大脑中胜利得区域与战斗策略的区域之间的流通代价小了,所以胜利区域的刺激能够传到战斗策略区域,使得玩家再受到了胜利情绪刺激的时候不会产生难过的感觉。

而如果这个玩家失败了,因为玩家之前一直没有在思考失败,大脑中失败区域与战斗策略区域之间的联系代价很高,所以大脑中失败区域受到的刺激无法将信号递给战斗策略区域,最终战斗策略区域加上预期的胜利区域的感觉突然消失,造成了不好的情绪刺激。

把这种过程叫做“惯性崩溃”。

玩家高频率的动脑是PVP的过程,而高频率动脑带来的结果就是玩家很容易产生情绪刺激,这是PVP备受喜爱的主要原因之一。

设计多个不同复杂度的规则以满足不同玩家在同一个系统中的需求。

从心理学角度讲,凡事都会使人产生预期。当人们产生情绪刺激时,如果结果在预期内,就会产生正面情绪,如果结果与预期相反,则会产生负面情绪。

给玩家一个预期,培养一段时间,再摧毁这个预期。

让玩家死在意料之外

很多设计师都害怕过多的失败会让玩家产生挫败感,要知道,那是因为这些失败都在玩家的预期中,通常这时候玩家的离开都是因为纯数值系统给玩家带来了绝望,他们除了离开游戏或充值,没有其他路可以走。

而设计出色的游戏,将PVP平衡做到了规则上,玩家始终有得选择,失败很多源于自己的“不小心·”,设计师的“彩蛋”,队友的“不给力”。在这种非预期的失败下,玩家得到了情绪刺激,满足了排解寂寞的需求,自然也就不会离开你的游戏。

总结:

1.长期对一个预期的思考会产生思维惯性。

2.短期高频对这个预期思考会使得思维惯性更加强烈

3.当思维惯性崩塌时,就会产生情绪刺激

4.情绪刺激能够带来足够的动脑频率,使玩家排解寂寞

原文:http://www.manew.com/thread-145556-1-1.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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