我没想到《和平精英》把“用户理解”做到这么细致

由腾讯游戏学堂举办，以“Inspire Six Senses”为主题的2022腾讯游戏开发者大会（Tencent Game Developers Conference，以下简称TGDC）在今天（8月14日）正式举行。

本次大会将持续四天，包含主论坛、产品、技术、市场、艺术、独立游戏、游戏社会价值等七个专场，多款优秀游戏产品的幕后从业者将从从业者需求出发，分享开发经验，以持续探索游戏的多元价值及无限可能。

今天上午，腾讯互娱光子S工作室总经理、《和平精英》项目负责人高丽娜就提出了“玩家网络”的概念，在对游戏内玩家社群的基本情况，主要特征进行介绍后，也从产品开发视角探索了这一理念的应用可能性。

为优化阅读体验，手游那点事删减、调整了部分内容，以下为演讲全文：

大家好，今天我们的主题是游戏世界中的玩家网络，主要包含游戏与网络科学、玩家网络的运营和玩家网络健康度三个板块。

考虑到问题相对复杂，且时间有限，总体会更偏理论基础一些，主要还是想和大家分享《和平精英》在社交网络方面的研究与探索。

01

游戏与网络科学

人作为社会动物，很难脱离群体存在，在信息社会中，网络游戏作为一种新的社交介质，帮助人们连接彼此，解放孤独。由此，玩家的社交也成了网络游戏中重要的玩法构成

以一组游戏里的玩家脱敏行为数据统计为例，我们可以看到超80%的玩家组队进行游戏；超50%的玩家会邀请好友组队；超过50%流失用户再回流也是因好友邀请；单人游戏玩家流失率也是最高的。

基于较大的用户规模，我们对于用户社交生态的维护很大程度上会决定游戏玩家的活跃稳定性，由此凸显了社交健康度的重要性。

但是对于游戏运营来说，一直以来的一个难点是，以往游戏的运营体系，有类似活跃、商业化这类明确的数据指标体系进行衡量，进而帮助我们更好地迭代、运营游戏。玩家社交作为游戏内的重要一环，始终缺乏有效的评估体系与衡量指标，这就是我们今天想要探讨的话题。

美国的天文学家卡尔萨根在代表作《宇宙》中提出，星际中人类能够观测到的恒星数量大约是“23个0”，这个庞大的数字显得人类非常渺小，但有意思的是，在由30个人构成的社群中，可以结为朋友的两两组合的数量有435个，当我们要把他们组成一个朋友关系网的时候，这个朋友网络的数量是2的435次方，这个结果最后大概是131个零的数量级的数字。

所以人际关系的信息是庞大且复杂的，如何对这个体系进行描述和评估呢？我们找到的方法是网络化建模。

那什么是网络化的建模呢？我们把游戏里的每一个玩家描述成一个点，把玩家之间的这个社交关系连接成一条边，最终可以得到一张像右侧这样的网络化连接图。

我们再展示一个更具体的案例。这两幅图源于Pacific RISA网站，它是一个评估太平洋区域气候环境变化的研究项目。研究组织中共有331位专业人士，当把他们以及与他们交流过气候相关问题的人员也包括进来，进行调查和绘制后，就形成了一个有967人的研究关系网络，就是大家现在看到的两幅图。

这两幅图分别采用了不同的布局算法来呈现。图上的每种颜色，标识的是研究人员来自的国家和地区。而圆圈的大小，表示的是每个人所拥有的连接数量。

我们可以看到，在第一种布局里，它以国家地区为主的社群进行分布。原图其实可以放大到非常大的程度，我们可以清晰看到社群里人们的连接情况。也就是说，你能很方便地查阅到来自于同个地区的人们互相连接聚集的情况，同时也能看到哪些人承担了跨地区连接的桥梁作用。

在第二种布局里，它重点呈现了连接数最高的人。拥有最多连接数的这些人员，通常也被我们认为是整个研究组织里面最有影响力的核心成员，他们都位于这幅图的中心位置。网站也把这些人的名字单独列了出来，因为他们是核心研究人员。

参照这两张图，会发现如果我们想要得到玩家的社交网络关系，也会是这样的形式。只不过数量为亿计算时，只能在计算机中绘制，难以直接用肉眼查看、了解信息。

那么像这样描绘出来的网络，其中蕴含着什么样的规律和特点呢？因为如果它是无序随机的，就很难为我们的下一步挖掘提供支持了。

所幸在1999年，美国圣母大学物理系的巴拉巴西教授和他的博士生阿尔伯特，在Science上发表了《随机网络中标度的涌现》。也是这篇论文，揭示了复杂网络的无标度性质，从而诞生了一门新的学科，就是网络科学。

基于这个理论的提出，后续也有学者进行了深挖，比如通信电话网、互联网等等，这里特别要提到的是Twitter和Facebook，它们也就用户关系连接网络进行了研究。

那么现在，我们尝试将这套方法论沿用到游戏里，为我们研究游戏玩家的社交网络提供对应的理论及方法支撑。

这里要强调一下，我们之前提到的网络科学，都是基于无标度网络的。那么什么是无标度网络呢？这里引用巴拉巴西教授在专著中的两张示意图，分别是公路网和航空网。

就图上的公路网而言，它的显著特点是无论大城市还是小村庄，一般拥有的公路数量差别都不大，大概也就是3～5条左右，这种网络我们称之为随机网络。这个网络的特点是每个节点所拥有的连接数大体上差不多，没有拥有特别多连接数的节点，整体遵循泊松分布。

航空网就不一样了，像图上的芝加哥这样的大枢纽城市，会拥有非常多航班路线，但小城市拥有的航线就非常有限。对于这种大多数节点只拥有少量的连接，而少数节点却拥有大量连接的网络，我们把它叫做无标度网络。它整体是遵循幂律分布，尾部会拖得非常长，所以我们说它有重尾效应。

那其实无标度网络的特点就十分明确了，符合幂律分布，拥有枢纽节点。经过我们对游戏内玩家的社交网络分析，发现它也呈现无标度网络特征。大部分玩家的交互好友数量也就是3～4个，少部分玩家交互的好友数量非常多，可以达到十几个，甚至上百人。

另外，无标度网络还有一个重要特征，它不是静态的，它具备成长性。放在游戏里其实也很好理解，就是拥有更多好友的相对活跃的用户也会更容易结交新的社交关系。

再之后就是社群聚集的特征。关于社群，我们之前也有相应的展示。我们常说人以群分，所以具备共性的人也会更倾向于结成新圈子，在游戏里也是一样，不同属性的玩家具备不同的社群分布特点。

回到无标度网络，它的最后一个特征就是面对攻击时呈脆弱性。

以图为例，如果你想要主动攻击网络，那一定会选择攻击这个枢纽节点，因为这样效果会最大化，一旦失去枢纽节点，大量节点之间的关联会断掉。体现在游戏里，就是枢纽用户流失后，同时也会影响大量周边好友的活跃与留存，进而严重影响游戏局部的社交生态。

看完这些特点会发现我们在游戏中尝试构建的玩家社交关系网络，是能够和社科领域的一些概念产生对应的，比如二八定律、六度分隔、小世界等等，就如我们常说的能够在近80亿人的地球上仅通过6个人就找到任意一个人，其实也是因为真实世界里那些拥有广泛人脉的枢纽节点型的人的存在促使地球这样一个大世界通过枢纽节点快速完成了一种连接塌缩。

02

玩家网络的运营

说完了概念引入，我们看具体的玩家网络运营。

首先展示一下游戏中玩家网络的建模过程。为了构建玩家网络，我们需要对网络的边进行定义。游戏里玩家的交互行为非常多样，如果我们想要建立一个描述玩家强互动行为的网络，比如说我们定义边的时候，就可以选取组队、聊天、预约对局，这样的强交互行为。

然后我们把这些行为按照1:1:1的预设权重进行网络边权重计算，就可以得到一个描述强交互行为的连接玩家网络。

同理，如果你想构建轻交互连接的玩家网络，就可以把观战、点赞，这样的轻互动社交行为做定义，具体的边定义可以根据实际研究的需要修改，不同的需求就采用不同的定义方式。目前我们还是聚焦于强交互玩家网络，我们认为是更核心的部分。

那有了这些边定义后，就可以构建出玩家网络。当然这张网很大，前面我们也提了，它的数据量决定了只有计算机才能够阅读它，所以我们也是通过各种算法来查看、管理它的。