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Fair Play Summit: How to Encourage Social and Emotional Learning In-Game in a Data and Research Driven Manner
如何通过数据和研究驱动社交情感学习
Jane Skullman
Jane Skullman是Star Stable Entartainment的执行制片人和技术制片人。Star Stable Entartainment是《Star Stable Online》,一款针对女性玩家的大型多人在线骑马冒险游戏的开发商和发行商。SSO自2011年10月在瑞典上线以来,在超过180个国家内收获了2100多万注册用户,并在今年依旧保持着65万的月活跃玩家数。
Alexander Gee
Alexander Gee是Oterlu AI的创始人。Oterlu AI提供智能AI服务识别平台上的有害评论,以此帮助建立健康繁荣的在线社区。其AI模型可以针对公司的需求进行定制,并针对数据进行分析,给出可执行的建议。
演讲概述:
本次演讲通过在《Star Stable Online》中一次成功的试运行,向游戏行业介绍了一种新的通过社交情感学习保持在线社区健康并减少玩家恶语相向的方法。相比起现在主流的惩罚“行为不端玩家”的方式,这种新的方法以同理心设计为中心,通过三个步骤在测试中显著减少了玩家有害性行为的数量。
游戏中,“警察式”管理方法指的是通过惩罚或禁止那些影响他人游戏或是对其他人恶语相向的玩家,从而达到保持良好和谐游戏环境的管理方法,也是现在绝大多数游戏,包括《Star Stable Online》都使用的一种方法。
《Star Stable Online》在最初使用了“警察式”管理方法中一种“黑名单”的方法,通过自动识别一些被禁止的恶意词汇。来自动撤回该条消息并禁止该玩家继续发言。然而,这种简略快速的手段并没有让游戏环境更好,反而是滋生了许多系统无法辨识却依旧带有有害性的表达方式。而且,一味的禁止并没有在根本上解决那些发表有害性言论的玩家的问题,反而会让他们在被禁止后更加的愤怒。因此,在两年前,《Star Stable Online》正式用“白名单”系统取代了之前的黑名单系统。
为了解决传统“警察式”管理方法带来的问题,Star Stable联合Peppy Agency以同理心设计为基础,构思并实现了一个新的社交情感学习方案。
针对以上原因,Peppy Agency基于“非暴力沟通”研究方法想出了一个三步骤的解决方案。
当人在情绪激动的时候会做出许多不理智的行为,而想要在这时候进行劝阻,首先需要让他自己意识到自己所处的状态以及他处于这个状态的原因和过程。
在意识到自己的状态后,需要让玩家对其他玩家产生同理心,而最简单的方法就是换位思考。让已发出有害性言论的玩家站在其他接收有害性言论玩家的角度去思考问题会很好地达到这一目的。
● 建立关系&鼓励玩家做出负责任的决策:可以通过举一个例子,告诉玩家他们能够做些什么,以此鼓励他们做出负责任的决策。
根据以上三个步骤,Peppy Agency确认了在游戏中需要发送的信息:
“嘿,看起来你刚刚发送了一个不太友善的消息。请停下并且思考:如果有人这么对你做,你会怎么想?记住,与人友善会让你获得更多人的善意。”
这三句话分别通过帮助玩家识别自己所做的行为、让玩家产生同理心、最后让玩家感受到这样做可能带来的收获(能交个朋友似乎也不错),进而产生作用。
然而,仅仅知道该如何向此类玩家提供信息是不够的。整个解决方案还差了最后一环:如何将信息在正确的时间送达至需要的玩家,而这也是Oterlu AI发挥作用的地方。
为了测试解决方案的可行性,Star Stable联合Peppy Agency和Oterlu AI进行了一次为期六周的试运行。参加试运行的玩家一共被分为了两组,分别是治疗组和控制组。治疗组的玩家在发送有害性言论后将会收到上述那条信息,而控制组的玩家不会收到任何信息,只是会向往常一样撤回他们的评论。
第一周的时候两组并没有呈现任何显著差异,但是随着实验进行到第四周时,一些重要的变化出现了:玩家发送有害性信息的数量在减少,这也让团队对这一消息设置的效果产生了信心。实验过程中还出现了一些有趣的事情,玩家并没有对这些信息的弹出感到不满或抱怨,甚至有部分玩家第一次发现弹出窗口的时候,会尝试再次触发它,很可能是想挑战在被禁言或接受到其他惩罚之前,这条消息的触发边界到底在哪里。玩家们接受了这一形式 ,因为这一形式并没有禁止他们发言,只是让他们短暂的停下来去思考。
在试运行结束后,治疗组玩家发送伤害性言论的数量较控制组减少了百分之五,有统计显著性的差异,由此证明了这种新方案的可行性。
通过试运行的成功,Star Stable成功将这一新的方法融入现有的玩家言论管理体系,组成了新的“三部曲”:
最后,通过这次的尝试和试运行经验,演讲者也总结了一些关键点及感悟:
如何维护一个和谐的游戏环境是所有多人游戏关注却又烦恼的一点,而Star Stable这次联合Peppy Agency与Oterlu产出的跨行业的方案则是给整个游戏行业打开了一扇全新的大门。相比起传统的“警察式”管理方法,这种新的社交情绪学习方法配合针对性的智能AI可以从本质上解决部分玩家在游戏中恶语相向的问题,并且进一步净化网络游戏的环境。然而,该方案仍存在一些不足之处,在能走到那一步前,还需要经过许多次不同的测试与改良。
● 《Star Stable Online》是一款MMO骑马冒险游戏,其竞争性远远没有其他类型的游戏(如MOBA)激烈,因此这种方案可能很难适用于其他游戏。
在提问环节中,演讲者表明了他们这次测试只是总体的统计了两组的数据差,并没有统计更多细节的信息(如哪种特性的玩家改变得更多)。并且,演讲者承认根据目前的数据,他们发现新的方案并没有改变那些顽固玩家(日常发送有害性信息频率高)的行为习惯。
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