玩家类型

将近二十年里，虚拟世界始终没有任何理论。别的领域倒是有一些理论，也被人套用到了虚拟世界身上（第 6 章“它不是游戏，而是一种……”会讨论这件事），但虚拟世界自身一直没有理论。1996 年，这种情况变了：《红桃、梅花、方块、黑桃：适合 MUD 的玩家》（Hearts, Clubs, Diamonds, Spades: Players Who Suit MUDs） ¹ 发表在新创办的《MUD 研究杂志》（Journal of MUD Research） ² 第一期上。这篇论文的作者是理查德·巴特尔，那就是我 ³；如果这让你倒了胃口，请直接跳到下一节。

我不打算在这里全文照录整篇论文，只讲要点。有兴趣的读者如果更愿意看书而不是看网页，可以去读布里奇特·帕特罗夫斯基（Bridgette Patrovsky）与杰西卡·穆里根（Jessica Mulligan）的《在线游戏开发：内部人士指南》（Developing Online Games: An Insider’s Guide） ⁴，该书把这篇论文收作附录。

“乐趣”的本质

人们为什么要玩虚拟世界？

对非娱乐性质的虚拟世界来说，答案可能是“因为有人要求他们这么做”。不过，如果参与是自愿的，那就说明玩家必定想从这段体验里得到些什么。这可能是对现实世界有用的实用知识——玩 MOO 来学编程，或者学一门外语。可对那些没有教学要求的虚拟世界来说，人们又为什么要玩呢？

这不是明摆着的吗？为了获得乐趣！

从表面上看，这个答案没问题。可一旦开始细究，它就开始站不住了。自己的角色被怪物杀死，这算乐趣吗？花三个小时等一条龙刷新出来，而它也许会带着一件稀有物品（但多半不会），这算乐趣吗？花 40 分钟跋涉过一片沙漠，却没碰上任何一个别的玩家，这算乐趣吗？

好吧，那么也许人们玩，是因为他们的全部体验加起来是有乐趣的。当你终于杀死那只怪物，或者那条龙身上带着一根比格鲁特之杖（Rod of Bi’Gloot），或者你抵达了那片失落的绿洲，这就足以抵消你为走到这里所经历的一切痛苦。可是，奖励到最后想必总会褪去光彩，那些苦差事却永远不会变得更有意思，不是吗？

嗯，也许人们玩，是因为它虽然可能算不上多有乐趣，但总归比不玩更有乐趣。不过，要真是这样，那这些人非得过着非常悲惨的生活不可，不是吗？不幸的是，他们完全可能就是这样——并不是每个人在现实世界里都过着这样的生活，在异国情调的地方参加一场接一场令人兴奋的社交应酬，转个不停。

无论是什么让一个玩家一次又一次回到虚拟世界，其中必定有些事情，总体上让他们觉得愉快、或对他们个人有所回报。这就是他们所说的乐趣。这种乐趣也许不多，也许很多，但它必须存在。玩家进入虚拟世界，是为了获得乐趣；至于那算不算乐趣，别人可能有不同的想法，但对那位玩家来说，它就是乐趣。乐趣是因人而异的。

因此在虚拟世界的语境里，“乐趣”这个词的含义，比在标准英语中略微具体一些。它指的是玩家预期自己会因为在那个世界里游玩而体验到的最高情绪状态。这是个多少有点循环的定义：玩家玩，是为了获得乐趣；而乐趣，就是玩家玩的时候想要感受到的东西。

那么，去考察玩家在虚拟世界里实际做些什么，是不是就能更有成效地剖析“对具体的个人而言，乐趣由什么构成”这一概念？

玩家类型

1989 年和 1990 年，《MUD2》的资深玩家们展开了一场持续数月的辩论，想回答一个问题：“人们想从 MUD 里得到什么？”辩论结束时，我分析了他们的回答，把他们眼中什么才算“乐趣”的看法归纳成四类：

• 成就型（Achievers）。这类人把虚拟世界里像游戏的那一面摆在最显眼的位置。他们喜欢做那些能达成既定目标 ¹ 的事，从而让自己的角色在虚拟世界内置的排行系统里不断晋级。

• 社交型（Socializers）。对这类人来说，最大的回报是借虚拟世界这个媒介与他人互动。有些人以自己的身份这么做；另一些人则戴着面具扮演角色。

• 探索型（Explorers）。对探索型玩家来说，最大的快乐是不断加深对虚拟世界运作方式的了解。他们的喜悦来自发现。他们寻求新奇之物。

• 杀手型（Killers）。这类人想支配他人。最经典的做法是攻击别人，或者用别的办法让别人的日子不好过 ²；但它也可能以不那么露骨的形式表现出来，比如搞政治、散布谣言、卖弄学问，或者靠让人愧疚的慈母式说教（“算了，没事，你去玩你的吧。我就一个人坐在这儿，等有人过来，我再想点事情做……”）³。

这些分类从经验上看似乎是对的，但我无法确定它们是否已经穷尽。也许还有一类是我漏掉的？因此，我需要一种把玩家类型形式化的办法，好让每一类都能被证明是从一个更稳健、而且保证穷尽的框架里涌现出来的。

我很快意识到，既然有四种玩家类型，一张二维图（带四个象限）就能把这件事办成。不过，我还得找到合适的坐标轴。

我立刻看出，成就型和探索型对游戏本身的兴趣，胜过对玩游戏的玩家的兴趣；而社交型和杀手型则更关注玩家，而不是游戏的任何方面。这一区别提供了一条轴。可是，成就型与社交型、或者成就型与杀手型，有什么共同之处？同样的划分方式，能不能也用在探索型与杀手型、或者探索型与社交型身上？

我确信成就型玩家和杀手型玩家是主动的：他们喜欢对别的对象做点什么（这里分别指游戏或游戏中的玩家）。探索型玩家和社交型玩家则是被动的：他们喜欢别人对他们做点什么。不过，我对此并不太满意，因为社交型玩家显然确实喜欢对别人做点什么（找他们说话），探索型玩家也显然确实喜欢对游戏做点什么（做实验）。

接下来几年里，我不断打磨自己的想法。我把 x 轴改标为玩家／世界，取代原来的玩家／游戏，因为只有成就型玩家才把虚拟世界首先看作一款游戏 ⁴。不过，y 轴仍然让我头疼。直到我把整套理论写成论文、提交同行评审，我才得到答案：《MUD 研究杂志》（Journal of MUD Research）的创刊编辑艾伦·施瓦茨（Alan Schwartz）提出，探索型玩家和社交型玩家看重的都是某种形式的互动。这正是我需要听到的话，一切立刻都各就各位。

由此得到的玩家兴趣图（Player Interest Graph）见图 3.1。

这张图用两个（连续的）维度来描述玩家：他们更偏好对事物施加作用（acting），而不是与之互动（interacting）；他们更偏好把注意力投向玩家，还是投向那些玩家（以角色身份）所在的世界。

• 成就型玩家以对虚拟世界施加作用为乐。

• 探索型玩家以与虚拟世界互动为乐。

• 社交型玩家以与其他玩家互动为乐。

• 杀手型玩家以对其他玩家施加作用为乐。

其他分类方式显然也有可能（而且很可能更胜一筹），但玩家兴趣图的两条轴各自采用一对相反的标准，说明就这一特定做法而言，这些分类是穷尽的。

就目前这样，这张图已经能告诉设计者不少东西。比如，你想让自己的虚拟世界对成就型玩家更有吸引力，就应当加入更多对世界施加作用的内容；你想让社交型玩家更多，就应当为与其他玩家互动的能力提供便利，依此类推。假如你限制这个世界可被改变的程度（例如把某些区域划为某几类玩家的禁地），那么你会打击到成就型玩家和探索型玩家，却打击不到社交型玩家和杀手型玩家。假如你增强互动的能力（例如允许玩家对世界里任何可以右键双击的东西留下笔记），那么你会提升社交型玩家和探索型玩家，却提升不了成就型玩家和杀手型玩家。

同样的做法也可以换成别的维度，既可以是适合特定虚拟世界的，也可以是适合一般虚拟世界的。例如，一个 MUSH 可以有“讲故事／构建故事”与“理论／实践”这两条轴。喜欢教别人扮演角色的人，会落在理论／讲故事的象限；而喜欢构建新内容的人，会落在实践／构建故事的象限。设计者会用自己觉得最好用的那套分类。

不过，分类能做的事不止是把它说出来、再证明它穷尽。把一个集合分成四个（或更多）子集之后，还可以接着问：这些子集之间存在什么样的动态关系？它们是彼此独立的（教人如何构建的人增多，对扮演角色的人数影响极小），还是存在因果（教人如何构建的人减少，最终会导致构建者变少）？

有趣的地方就在这里。

动态

在野外，水坑边的角马数量增加，会对附近狮子的数量产生什么影响？狮子吃角马，所以角马越多，赶来觅食的狮子也就越多。可是，角马只要嗅到一丝狮子的气味，就会成群逃散。狮子来得越多，留下来等着被吃的角马就越少。而角马一少，狮子的数量随之下降；狮子一减少，角马的数量又会回升，如此往复，直到达成平衡。

假设我们谈论的不是水坑，而是一个虚拟世界。把“狮子”替换成“杀手型”，把“角马”替换成“社交型”，就能大致看清这两者之间的关系。

这就是玩家类型动态的一个例子。采用某一种玩法风格的玩家数量增加或减少，会影响采用另一种玩法风格的人数。这又可能引发连锁反应，如此层层传递，直到系统最终找到某个平衡点。

玩家数量有两种变化方式（上升或下降），类型之间的两两配对则有 10 种（A/A、A/E、A/S、A/K、E/E、E/S、E/K、S/S、S/K 和 K/K）。其中有些配对完全不涉及依赖关系——探索型数量的增加或减少，对社交型的数量毫无直接影响，反之亦然。另一些则会产生程度不一的影响。根据经验观察，这些动态关系可以归纳如下：

• 成就型增多，会导致：

  • 社交型略微减少

  • 杀手型增多

• 成就型减少，会导致：

  • 社交型略微减少

  • 杀手型减少

• 探索型增多，会导致：

  • 探索型增多

  • 杀手型略微减少

• 探索型减少，会导致：

  • 杀手型略微增多

• 社交型增多，会导致：

  • 社交型增多

  • 杀手型增多

• 社交型减少，会导致：

  • 社交型减少

  • 杀手型减少

• 杀手型增多，会导致：

  • 成就型减少

  • 探索型略微减少

  • 社交型大幅减少

• 杀手型减少，会导致：

  • 成就型增多

  • 社交型大幅增多

图 3.2 展示了这些关系。

图例：箭头表示起点方框里的数量是增加还是减少——增加为实线，减少为虚线。箭头所指的方框受到的影响，则是使它的数量增加（实心箭头）还是减少（空心箭头）。影响的程度分三档：轻微（细线）、中等（中等粗细的线）、很大（粗线）。

图 3.2 表明，大部分动态都集中在杀手型与社交型之间：杀手型的数量很受社交型数量的影响，而社交型的数量受杀手型数量的影响则极大。探索型玩家独来独往，但会轻微压低杀手型的数量；虚拟世界吸引探索型玩家，可以说只会得到好处。成就型与杀手型之间处于平衡；此外，成就型的数量一旦发生变化（无论上升还是下降），都会给社交型的数量带来负面影响。

这些关系怎么用来做预测？

举个例子：假设出于某种原因（广告宣传、一个新补丁、另一个虚拟世界关停），杀手型的人数急剧上升。会发生什么？对照影响力图就能清楚看到，社交型的人数会立刻大幅下跌。社交型自身构成一个放大回路——这类人越多，加入的人就越多；这类人越少，离开的人就越多。于是，社交型的人数还会跌得更狠，直到最后也许只剩下一小撮。杀手型还会拉低成就型的数量；而成就型一少，杀手型的数量也随之下降。结局要么是最终达成某种平衡，要么是杀手型和成就型的数量一起跌得太狠，剩下的玩家撑不起临界规模，游戏就此死亡。

对每一种玩家类型都重复一遍上面的推演，就能找出稳定的配置。结果，这样的稳定配置共有四种：

• 类型 1。杀手型与成就型处于平衡，社交型和探索型几乎没有。

• 类型 2。社交型占主导地位，其余各类只当配角。

• 类型 3。四种类型之间保持平衡，探索型的数量足以制约杀手型。

• 类型 4。一个空无一人的虚拟世界。

这四种里，类型 3 最有利于虚拟世界长存（类型 1 和类型 2 最终都会滑向类型 4）。不过，大型虚拟世界天然伴随着社区的分裂，它能否真的达到类型 3 这种状态，并不清楚。这也解释了，为什么大多数虚拟世界要么是社交型的（以 MUCK、MUSH 和 MOO 为代表），要么是冒险型的（以《DikuMUD》《LPMUD》和大型图形化游戏为代表）。实际上，在普通大众当中，社交型和成就型的数量远多于探索型和杀手型，所以类型 1 和类型 2 相对稳定，倒也算是好事。

弄清某个虚拟世界底层的动态关系之后，运营团队就有可能影响这个世界的状态。如果社交型的人数持续下滑，以致这个世界变得“过于”偏向成就型玩家，一个简单的对策也许是：用更能吸引社交型玩家而非成就型玩家的方式来宣传这个虚拟世界。改动虚拟世界的设计也能帮上忙，比如大幅提高对成就型玩家的挑战难度（好让他们为了过关而结伴行动，而社交型玩家喜欢这一点），或者添加一些社交型玩家喜欢的东西（比如让他们编写自己的世界内报纸）。影响世界的办法多得很 ¹。对策容易找到（尽管未必容易落实）；不过，你得先意识到自己有问题。

顺带一提，虚拟世界有可能在某类玩家并不存在的情况下，营造出这类玩家在场的假象。最适合这么做的类型是杀手型。玩家挨 mobiles（活动体）一顿揍固然恼人，却比挨其他玩家揍更容易接受；何况 mobiles 还有个好处：随时可控。出人意料的是，用 mobiles 顶替杀手型玩家这种做法很值得一说；它虽然无法精确复制有杀手型玩家在场的效果，却能在不同程度上成功地模拟出这一效果。更多细节，见第 5 章“虚拟世界中的生活”中关于 persona death（化身死亡）的讨论。

一般性观察

我在第 1 章里提到过，虚拟世界的许多玩家并不把自己看作游戏玩家，哪怕这个世界被宣传成一款游戏。而且，他们是对的——他们确实不是游戏玩家。

人们会注册大型商业虚拟世界，是因为这些世界被宣传成游戏；可一旦到了里面，他们未必想把这些世界当游戏来玩。讽刺的是，游戏已经成了新的“高尚内容”。玩家自娱自乐的方式各不相同。套用玩家类型的分类，可以这样看：

• 成就型把虚拟世界看作游戏。他们的目标是精进、晋级，最终取胜（前提是“取胜”能有一个通用的、说得清、并且由这个世界本身支持的定义）。

• 探索型则更倾向于把它们看作消遣，比如读书、园艺，或者在厨房里瞎鼓捣。回报来自发现，以及理解的不断深入。

• 社交型把虚拟世界看作娱乐，比如电视、俱乐部或者音乐会。最能吸引他们的，就是议论自己和别人的表现与行为。

• 杀手型把虚拟世界看作体育运动。这里说的是打猎、打枪、钓鱼那一类，而不是跑 100 米或者跑马拉松那一类 ¹。如果用户群足够大，有些杀手型玩家可能把虚拟世界当成团队运动——自己则当队长或者主教练。

设想一下，把虚拟世界作为游戏之外的东西来推销，可能会有什么效果，这很有意思。比如，为了吸引社交型玩家，一个世界可以被描绘成一个精致的聊天室，里面自带各种玩具，玩家可以拿它们做点什么；在这种语境下，成就只是副产品，只有当人们选择用这些玩具去玩自己设计的游戏时才会出现。这种做法用在《模拟人生在线》（The Sims Online）这类世界上会很合适。

当然，如果只抓住“某个虚拟世界是什么”的某一种说法，就有一种危险：人们会认为它不适合自己，于是敬而远之。假如《模拟人生在线》连朝“游戏”的方向点个头都不肯，成就型玩家还会去理会它吗？正是因为“电脑游戏不必是游戏”这种看法日益流行，而《模拟人生》（The Sims）在某种程度上正是始作俑者，非游戏玩家才转而接受这些游戏，把它们当成高尚内容。然而，如果他们走进一个虚拟世界，却发现它真的全是游戏，他们也不会久留。因此，设计者的一部分工作，就是要确保主导“自己这个虚拟世界究竟是关于什么的”的那套理念不至于太排他。如果设计向玩家传递了错误的信息，就可能把玩家推开。

另一方面，也存在走得太远的风险：想讨好所有人，最后可能谁都讨好不了。针对特定受众量身定制广告，本身没什么不可以：例如，电影《珍珠港》（Pearl Harbor）² 在美国是按战争故事来卖的，在日本是按爱情故事来卖的，都很成功。不过，当期望不同的群体碰在一起时，也会出问题：假如日本观众和那些为美军反击叫好的美国人坐在同一个放映厅里，日本观众未必会觉得《珍珠港》好看。在描述一个虚拟世界的时候，告诉所有玩家同一件事，没问题；用不同的方式把同一件事告诉他们，也没问题；不推荐的做法，是告诉他们不同的事。说“这是给所有人玩的游戏”，和说“这是给你玩的游戏”，两者是有区别的。

设计者告诉玩家的东西，塑造着人们感知虚拟世界的方式。这里的“告诉”，指的是靠行动而不是靠言辞：一个世界大可以被宣传成这样一个地方：在那里，编篮子的人和战士一样受尊敬；可是当那里摆着 25 种不同的武器，却只有两种不同的篮子时，它传达出来的就不是这个意思。设计如何（无论好坏）向玩家传递信息，这个话题在第 5 章有更详细的讨论。

运用玩家类型

为什么在虚拟世界设计中要运用玩家类型模型？

一个纯粹务实的理由是：它是这类模型中的第一个，所以人人都知道它；因此，它为大家与其他设计者交流想法提供了共同的基础。不过，这绝不是唯一的理由。

这个模型的主要长处，在于它把玩家分成四种特定的类型：成就型、探索型、社交型和杀手型。它源于对人们在虚拟世界里觉得什么才算“乐趣”的思考，因此对可能影响这一点的情况很敏感：换句话说，就是所有重大的设计决策。如果你正在创建一个虚拟世界、手头还没有实际的用户群，那么按这个模型主张的思路对你的世界加以分类，就能让你大致了解玩家会怎样看待某项功能（也可能根本不买账）；如果你运营的是一款已经上线的游戏，这个模型则能提示现有玩家可能会怎样接受拟议中的改动。

支撑这套分类的动态关系，对大多数设计者来说实际用处较小。偶尔可能会有这样的情况：计划进行一次重大、重大的改动，把平衡彻底打乱，以至于必须做出某种补偿性改动，才能止住玩家的大出血；不过，大多数时候这并不是个问题。当你添加新功能时，把各种玩家类型逐一过一遍，确认它不会对其中任何一类帮助过大或伤害过大，这很有用；至于去琢磨下一层连锁反应会是什么，用处就没那么大了。动态关系对咨询顾问很有用：他们要看的虚拟世界，要么没有用户群，要么病得不轻；而就日常设计而言，分类才是更顺手的工具。

当然，你并不非得用这个模型，也不非得用别的任何模型。这些年来，恰好是这个模型被成功地应用于各种虚拟世界的玩家身上，但这并不意味着另一个模型不会对设计者更有帮助。主要问题在于，眼下实在没有什么别的模型可谈；另一个还在常规使用的模型，大致上也只有一个，那就是按玩家的经验来分类——“新手会怎么看这件事？”玩家类型模型做过的最大贡献，或许就是证明了理论性的设计辅助工具这种东西竟然可以存在；要是有人能做出更好的一个，那就更好了。

当然，玩家类型模型确实有它的局限，设计者应当了解这些局限。最需要注意的有以下几点：

• 它没有谈到玩家如何随时间改变自己的风格。最经典的路径是从杀手型到探索型，再到成就型，最后到社交型，但其他路径也是可能的。

• 它没有考虑这样一种玩家：表面上玩的是一种风格，实际上玩的是另一种。如果你的成就型把杀戮当成成就，那很糟；如果你的探索型认为杀戮值得探索，那就是一场灾难。

• 如果一个虚拟世界大到能分裂成若干（地理上或社交上的）子世界，这个模型也许分别适用于各个子世界，却不适用于作为整体的世界。

• 它假设玩家之间是彼此独立的。对于玩家数量众多的虚拟世界，情况可能并非如此。杀手型之间往往合不来，所以在多数世界里，他们都独来独往。不过，在一个大型世界里，如果其中某个杀手型玩家能带领 50 个容易受影响的成就型组成一帮，杀手型的影响力就会在一定程度上被放大。

• 它假设虚拟世界之间是彼此独立的。玩家在造访这个世界之前，也许已经在另一个虚拟世界里练过本事了。

• 它无法解释糟糕的设计。如果你的世界里社交型太少，这个模型能提出增加社交型人数的办法，但这些办法未必奏效。它没有办法知道，你运营的是一个用手机玩的 MUD，而人们根本懒得用拇指去敲命令。

• 它容易被误解。玩家对自己玩法风格的判断并不总是可靠：许多成就型玩家似乎以为自己是杀手型或探索型；有些杀手型玩家则误把自己归为社交型。去问某一类型里自封的代表人物怎么看待一项可能的大改动，得到的结果恐怕很成问题。

除此之外，这个模型也许依然适用，却仍旧没什么用，甚至毫无用处。有些世界，人们玩它并不是为了获得乐趣（比如为了学创意写作），这类世界的设计者并不真的需要它；还有些世界让人玩不出乐趣（比如因为这些世界令人压抑或难以理解），这类世界的设计者另有问题需要先解决。

另一方面，这个模型已经成功越出虚拟世界的范围，应用到在线社区管理和桌面角色扮演游戏等领域 ¹。

虽然工作在与虚拟世界相关领域的设计者可能会觉得，玩家类型模型足够灵活、能派上用场，但他们离虚拟世界这个主题越远，动态关系就越不可能起作用。他们可以用它来作参考，但多半不能用它来作规定。

我要指出的是，尽管支撑这个模型的研究已多次被用来“证明”以游戏为主的虚拟世界“需要”杀手型玩家，事实却并非如此。这个模型是描述性的，不是规范性的：它展示玩家类型的比例发生变化时会出现什么情况，却不主张某一种比另一种更好。如果你想要成就型玩家、不想要杀手型玩家，那也可以；不过你需要意识到，不加干预的话，成就型不会待太久。同样，如果你设计的游戏瞄准的是杀手型玩家，那就需要付出极大的努力，才能不让那些差劲的杀手型玩家因受挫而退出，也不让那些厉害的杀手型玩家在没有人可欺负时离开。

重要的是要记住：即便玩家类型的动态关系运转正常，即便改动是照顾到这些分类之后才做出的，这一切也可能毫无价值。外部影响很容易压过这个模型。如果虚拟世界一天到晚崩溃，或者客服代表格外不友好，又或者价格上涨到原来的三倍，那么玩家就有了乐趣之外的别的理由去考虑不玩。如果是这种情况，设计者就应当把精力放在引人注目的改动上，不管他们觉得哪种性质的改动合适——什么都行，只要它能在问题解决之后拉来一些玩家。当根本没有玩家可以平衡时，试图平衡玩家群体是没有用的；先把玩家拉回来，然后再去平衡。

这些外部影响大多只需要按应急情况预先作些准备，甚至根本不必考虑。不过，有一样东西设计者确实需要操心，因为它是虚拟世界真正的命脉：新手流入。

新手流

想象一下，你的虚拟世界是一只水桶，玩家是水。桶上有洞，水会从洞里漏出去。如果你不经常往里加水，水最终会全部漏光。桶的最底下也许还剩着一汪水，水位低得够不到最低的那个洞——那就是你和你的死忠玩家。不过，连这一汪水最终也会蒸发掉。

所有虚拟世界要想存活下去，都需要有新手流入。你的世界有多精彩、玩家有多忠诚都不重要：没有新手，你就麻烦大了。

这股水流不必恒定不变，只要规律就行。只要你的桶足够大，万一突然涌来一波新手（比如学校放假了，或者电视上做了报道）也装得下，那么平均进水量不低于平均出水量就够了。

到目前为止，无非是水龙头进水、下水道出水。

设计者没法直接控制新手从哪里来，但把虚拟世界设计得吸引人，就可以间接地做到这一点（玩家会告诉现实里的朋友这个世界有多棒 ¹）。新手有时候会自己找上门来：他们本来一直在找一款合自己心意的虚拟世界，于是决定到这一个来试试。对小型虚拟世界来说，这两个来源通常就够让一切顺畅运转了。否则，想要新手，你就得靠营销把他们吸引进门。

嗯，这话也并不完全对：还有另一种可能，我在第 1 章里提过——新手水管 ²。它指的是别人控制着一股新手流，并把它对准你的方向。最经典的例子是，某款虚拟世界与一家不以此为耻的大型门户网站有链接，就像 1990 年代中期美国在线（AOL）上的那些世界一样。不过，新手水管的出现并非只有这一条路。《无尽的任务》（EverQuest）最早那批玩家中的热议太过火热，以至于平常的口口相传实际上就变成了一根新手水管；《星球大战：银河》（Star Wars Galaxies）则凭着自身的授权得到了一根。

新手水管的好处在于：不管你的桶上有多少洞，进去的水实在太多，桶总是满的。嘿，只要你愿意，甚至还能再多加几只桶。新手水管的坏处在于：它迟早会把水箱抽干，或者被接到别处去。真到了那时候，就得有人来回答一个非常现实的问题：接下来新手从哪里来。

人们离开一个虚拟社区的速度叫作流失率（churn）。它用百分比来表示，即一段固定时间内离开的用户占用户基数的比例（通常默认是一个月，但也可以是别的时长）。因此，如果你的虚拟世界里有 100,000 名玩家，每个月有 5,000 人没有续订，流失率就是 5%。这也就意味着，玩家平均能待满 20 个月才退出。一般来说，目标是把流失率压得尽可能低 ³。

公司不公布自己的流失率，因为这类数字会给股价带来不利影响。比如美国在线（AOL）过去一直维持在 3% 左右的流失率，但它降不下这个数字之后，就不再公布相关数据，转而强调订户的绝对数量；后来，它又转而主张用用户在线总时长来证明自己越来越成功 ⁴。

已经站稳脚跟的虚拟世界，流失率都在 5% 以下 ⁵，对这类产品来说，这已经算是相当出色的水平了。不过，新手水管会掩盖流失。如果一个虚拟世界每月增长 3,000 名玩家，一切看上去都很美好。可那是净增长。如果 3,000 人注册、无人离开，这是好事；如果 103,000 人注册、100,000 人离开，就没那么好了。2002 年 8 月的一篇文章 ⁶ 引述索尼在线娱乐（SOE）的说法称，《无尽的任务》的玩家会在这款游戏里待上八个月 ⁷。这意味着平均每个月有八分之一的 EQ 玩家退出——换句话说，大约 54,000 人。既然当时 EQ 每月的净增长约为 2,300 名玩家 ⁸，这就意味着他们每月新签下的订阅有 56,300 份。每月吸引 56,300 名新订户非常了不起；流失 54,000 人同样非常了不起，只是原因不同。以《无尽的任务》这样的用户基数，12.5% 的流失率让他们极度依赖新手水管，这或许解释了 SOE 为何要在 2003 年进军韩国市场。

新手流如此重要，所以设计者应当尽量少给它设置障碍。有人也许会主张：有幸拥有新手水管的设计者，尽可以把精力放在留存上（也就是留住那些已经在虚拟世界里玩过若干次的人），而不必花力气吸引新手；不过，对大多数虚拟世界来说，对新手友好永远应当排在老手友好之前。多数时候，这两者本来可以和谐共存，真出了问题，也只会是因为设计者忘了这一方或那一方。可是有时候，老手感兴趣的东西会把新手彻底吓跑。第 5 章会更详细地讨论这方面一个重要的例子（涓滴效应）。

玩家类型可以帮助处理新手流。对彻头彻尾的新手，它们派不上用场——这些人常常又糊涂又害羞，根本不知道该做什么（因此设计者最该操心的头一件事，就是说服他们随便做点什么！）。可是，玩家一旦站稳了脚跟，玩法风格就开始起作用了。许多新手首先想弄清这个世界既定的行为规范（其中可能涉及杀手型的行为），随后会花上一段时间去探索虚拟世界，以及自己在这个世界里的能力。等他们获得了必要的技能和知识，就可以开始以成就型玩家的身份“正经”地玩了。几个月后，等他们爬到顶端，便退隐去过社交型的生活。这就是我先前提到的那条杀手型→探索型→成就型→社交型的路径。当然，并非所有玩家都走这条“主序”，也并非所有玩家走它的速度都一样。一个骨子里是社交型的人，很快就会认定探索和成就不是自己的菜，于是早早走到最后阶段；而一个本质上就是游戏玩家的人，会把自己能达成的一切都达成，然后发现除了聊天也没别的事可做，只好离开（于是他们就会离开）。

那么，回到新手流这个话题：对经验不足的玩家，设计者最该着力去做的是，让他们能够迅速摸清这个世界的行为边界，并提供大量有趣的、可看可做的事情，帮助他们提高自己的游玩技能 ⁹。在实践中，客服迎新人员的支持能让其中一些事情进行得更顺利，但这并不意味着设计者可以推卸自己的责任。

在这个早期阶段，设计者有可能影响那些容易受影响、或者心态开放的新手日后的玩法风格。在别的虚拟世界里是成就型的玩家，到了你这个世界里，也许会体会到当探索型的乐趣——只要你让他们看到自己错过了什么。如果你想让某一类玩家比另一类多，那么让这类玩法对新手有吸引力，就是达成目标的一条途径。这并不是说要对玩家强行推销：重点在于把机会摆出来，而不是强按着人接受。《无尽的任务2》（EverQuest 2）有一套特别令人印象深刻的方案，来帮助新手安顿下来（尽管他们让新手安顿进去的那个东西，跟《无尽的任务1》相比并没有多大不同）。

新手当中各玩家类型是否平衡，并不重要。等他们跳下主序、开始用最适合自己的风格游玩，他们才加入大多数玩家之列，标准的类型动态才对他们起作用。非新手之间的整体平衡很重要，因为平衡能带来留存。与此同时，下一批新手又开始了这个过程，轮子再次转动。

本章后面我们会比较详细地考察“主序”这个概念。它会变得复杂得多得多。

巴特尔测试

关于玩家类型，最后要提的一点是巴特尔测试。

经常有人问我巴特尔测试的事，理由无非是：这测试冠着我的姓氏，那它想必该由我负责。很遗憾，并不是我。这项测试出自埃尔温·S·安德烈亚森（Erwin S. Andreasen）和布兰登·A·唐尼（Brandon A. Downey）之手，他们写它，是为了回应我那篇关于玩家类型的论文，以便检验这套理论。

巴特尔测试是一份在线二选一问卷 ¹，虚拟世界的玩家可以拿它来弄清自己属于哪种玩家类型。就这一点来说，它能为设计者提供可能非常有用的信息。玩家是否真如经验观察所暗示的那样，以成就型（Achievers）和社交型（Socializers）为主？杀手型（Killers）到底有多少？是否还有大量无人知晓的沉默探索型（Explorers）？不同的代码库之间结果又有何差异？这些问题的答案可以提供确凿的数据，帮助设计者看清自己现有或想要的用户群由什么人构成。

做过巴特尔测试之后，得到的结果是一个巴特尔商数（Bartle Quotient），用三个字母表示。例如，ASK ² 表示你首先是成就型，其次是社交型，再次是杀手型。因此，结果里的第一个字母表示一个人最主要的玩法风格。

到 2003 年 4 月为止，做过这项测试的 176,000+ 人 ³ 当中，29% 被评定为探索型，25% 为社交型，23% 为杀手型，21% 为成就型。在各字母组合中，SEA 最高，占 12%；其次是 ESA，占 10%；EAS 占 8%。

几乎可以肯定，这些数字根本不能反映玩家中的实际分布。原因如下：

• 参加测试的人是自我选择的。大多数人都是玩过一段时间虚拟世界之后才听说有这么个测试，因此他们并不能代表普通的用户群体。

• 从许多问题的性质就能清楚看出测试想测的是什么，这就意味着玩家可以给出自认为能换来更酷评定结果的答案（比如探索型或杀手型），而不是实话。

• 没有“都不选”这个答案。一个社交型玩家被要求在击败敌人和探索一片区域之间做选择时，抛硬币作答也无妨：反正这两样都不怎么在乎。

• 有些答案会同时偏向两种或更多类型。杀手型玩家和成就型玩家大概都更愿意击败敌人，而不是探索一片区域，但问卷无法区分这两者。

• 打平的情形处理得并不好。如果你选成就型答案和社交型答案的次数相同，记录下来的结果会是偏好 A 而不是 S。

不过，测试有缺陷，并不意味着它就没用。它对玩家肯定有帮助，因为它会列出与每一种玩家类型组合最匹配的虚拟世界。做这项测试的人非常多，以至于它已经积累了一个庞大的数据库，收录各个虚拟世界（超过 700 个）的得分；如果你做完测试，评定结果是 ASK，系统就会列出五个虚拟世界，它们拥有最多同样评定为 ASK 的玩家，并给出相应的实际百分比。反过来说，如果你是个杀手型玩家，想找一款挤满社交型玩家、好去骚扰他们的游戏，也能从总体统计数据里查出来。这些数字也许在严格意义上并不准确，但拿来做相对比较已经相当可靠。假如某个虚拟世界评出的成就型玩家比另一个世界少，那它很可能确实拥有更少的成就型玩家 ⁴。

对设计者来说，总体的平均得分没太大帮助，因为这些数字会被其来源虚拟世界的热门程度带偏。更有参考价值的是各个虚拟世界自己的评定结果（见表 3.1）。

表中是头四个收集到 1,000 名受访者数据的虚拟世界各自排名前三的商数。相似之处很明显：这些商数的组合里都不含杀手型玩家 ⁵，也都没有把成就型玩家排在首位。当然，实际情况可能不一样（EQ 是成就型玩家的天堂，但单看这组数据你是看不出来的）。不过，作为相对值，它们还是能让人得出一些结论：

• UO 和 EQ 相当接近，只是 UO 容许的多样性略多一点（它的各项比例都略低一些）。

• AC 里挤满了探索型玩家——正是那种照理会喜欢剧情线（story arc）这种设想的人。

• DAoC 容纳玩法风格的方式不像其他几款那么死板（它的各项比例都低得多）。这也许是因为它的许多玩家都是在 UO、EQ 或 AC 里入门的，却对它们不满意；而 DAoC（靠它的 RvR 系统）能提供一种不同的体验，于是他们转了过去。

单看一个虚拟世界，巴特尔测试的结果并不足以让设计者推断出多少东西。不过，对于两个在其他方面都很相似（比如共用同一套代码库）的虚拟世界，它们之间某个重大差异所带来的相对影响还是可以判断的。因此，如果设计者正在考虑给自己的游戏加入这样一个特性，就能从中得到一些提示，了解这个特性可能对用户群产生什么影响。

顺便说明一下，我自己没做过巴特尔测试。这倒不是因为我反对它——我并不反对。而是因为我已经不能再为了乐趣去玩虚拟世界了，所以答不了与乐趣有关的问题。我要是真给出什么回答，那也只会取决于我当时所扮演的那个玩家，那可就相当偏离这项测试的本意了。