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【游戏设计原理】55 - 风险评估

news 来源：原创 2025/5/16 3:34:40

在这里插入图片描述

从本文讲述的内容来看，其实使用“游戏中的决策”作为标题更合适。

核心观点：玩家在游戏中不断进行决策，这些决策涵盖风险评估、资源分配、策略选择等多个方面，其核心是通过选择实现最大化回报或最小化损失。
关键内容：
1. 游戏中的决策与生活中的决策相似，都是基于不确定性条件下的选择。
2. 玩家会权衡短期与长期回报（例如使用炸弹的例子）。
3. 决策不仅涉及风险，还包括优先级排序、情感投入、时间管理等多个维度。
4. 设计决策场景时需关注玩家的预期与奖励的匹配。

决策的核心是平衡回报与投入：
无论是游戏还是生活中的决策，玩家或个体更多是考虑选项的潜在回报，而不仅仅是风险本身。特别是在游戏中，玩家通常会主动寻求挑战和刺激，风险可能反而是一种吸引力（例如高风险带来高回报的设计）。因此，将重点放在“决策”上可以更全面地覆盖游戏中的行为逻辑。

更贴近玩家的体验：
游戏中的很多选择并不直接涉及失败或损失，而是对奖励、资源分配和时间效率的权衡。例如，是花时间探索地图以获得更多资源，还是直接前往目标完成任务？这些情境更多反映了玩家在不同选项之间的价值判断和优先级选择。

决策的多样性：
游戏中的决策不仅仅是资源管理和奖励优化，还可能涉及：

策略选择：短期收益 vs. 长期收益。
行为方式：主动攻击 vs. 谨慎潜行。
优先级排序：完成主要目标 vs. 收集支线内容。
情感因素：选择救助某个角色或牺牲某人。

游戏中的决策 VS. 游戏设计中的行为树

游戏中的决策与游戏设计中的行为树有很大的关系，尤其是在实现和模拟复杂决策时。以下是两者的关联及其在游戏设计中的具体体现：

行为树是什么？

行为树（Behavior Tree）是一种逻辑结构，通常用于人工智能（AI）系统，尤其是非玩家角色（NPC）的行为控制。它以层级化的树状结构表达复杂的行为逻辑，通过节点的顺序或条件实现动态决策。

基本结构

：
1. 根节点：树的起点。
2. 分支节点（控制节点）：管理子节点的执行顺序，决定行为的选择。
3. 叶节点（行为节点）：执行具体的行为或动作。
4. 条件节点：评估是否满足某些条件，用于动态决策。

游戏中的决策与行为树的关系

决策的逻辑实现：
游戏中的决策（无论是玩家还是NPC）都可以看作是在不同选项之间进行权衡，而行为树正是通过条件判断和层次化逻辑来模拟这种权衡。例如：
- 玩家面对的选择可以通过行为树中的分支模拟（如路径选择、高风险 vs. 低风险）。
- NPC的行为可以用行为树来动态生成，例如是逃跑还是攻击。
动态模拟复杂决策：
行为树将复杂的决策逻辑分解为小的条件和动作组合，类似于人类决策的过程。例如：
- NPC在战斗时可能需要判断：是否有足够的血量？→ 是否可以攻击敌人？ → 是否需要寻找掩体？
- 这种逻辑不仅体现了风险评估的思维，还通过行为树的结构实现动态响应。
玩家与NPC互动的决策平衡：
行为树为NPC设计的决策逻辑直接影响玩家的体验。例如，一个聪明的敌人可能会通过行为树实现更加多样化的决策，让玩家需要更加深入地思考自己的行动。
模拟人类决策过程：
玩家决策与行为树的关系也体现在设计师为玩家创造的选择上。设计师可以通过行为树来设计动态场景，比如在游戏中设置：
- 玩家选择路径时，动态触发不同的敌人行为或场景变化。
- 玩家选择不同资源使用策略时，引导游戏的不同结果。

行为树在玩家决策中的应用

虽然行为树主要用于NPC的AI逻辑，但它对玩家的决策设计也有启发性作用：

玩家决策的条件与反馈设计：
玩家做出决策时，游戏系统通过类似行为树的逻辑对玩家的选择作出反应。例如：
- 玩家选择攻击某个敌人，触发敌人的反击逻辑。
- 玩家选择探索某个区域，触发新的故事分支或随机事件。
动态调整决策难度：
行为树可以用于调整玩家决策的复杂性。例如，设计一个高风险区域时，可以用行为树控制不同敌人、奖励的出现频率，让玩家在进入前和途中不断评估是否值得冒险。
多分支游戏体验：
行为树的分支结构与多结局游戏类似，为玩家提供多个可探索的分支路径。例如，玩家的某次决策会影响游戏后续剧情，而行为树的条件节点可以动态管理这些变化。

案例分析

假设一个游戏场景中，玩家需要潜入敌方基地，而敌人使用行为树设计：

敌人的行为树逻辑：
- 根节点：检测玩家。
- 条件分支
  
  ：是否发现玩家？
  - 未发现：继续巡逻。
  - 已发现：根据玩家位置，选择追击或报警。
- 叶节点：执行具体动作，如攻击或搜索。
玩家的决策影响行为树：
- 玩家选择是否使用道具（如隐身或诱饵）来干扰敌人的行为。
- 行为树动态调整敌人的状态，例如，诱饵吸引敌人离开巡逻路径。

这种互动让玩家感受到更真实的决策影响，而行为树为这种动态交互提供了实现基础。

总结

行为树在游戏设计中的作用，不仅仅是帮助NPC实现复杂行为，更为玩家的决策设计提供了逻辑基础和互动反馈的工具。玩家的决策与行为树的逻辑密切相关，行为树通过动态、条件化的反应机制，让游戏世界更具沉浸感和挑战性。这种关联性使得行为树成为现代游戏设计中不可或缺的工具，同时也拓展了玩家决策的深度与乐趣。

原文：

原理55：风险评估

风险评估 (Risk Assessment) 是游戏设计中运用不可知因素考验玩家选择的基本原理。从基础心理学层面来看，人类倾向于规避风险。人们会尽量避免不确定的情况，尤其是在他们无法确定有风险的行为是否会带来实际收益时。因此，风险评估帮助人们判断哪种选择能够在最小失败或伤害风险的前提下，带来最大的利益。我们可以将其看作一种成本效益分析 (cost-benefit analysis)（参见原理16“‘极小极大’和‘极大极小’”、原理95“满意与优化”以及原理75“最小/最大化”）。

好的游戏设计会让玩家频繁进入风险评估的状态。如果风险评估促使玩家进行选择，这就成为一种利益最大化或风险最小化的练习。当玩家做出正确选择时，他们通常会得到令人满意的奖励，比如某种物品，或者至少避免了损失（参见原理73“损失规避”）。引人入胜的设计通过频繁迫使玩家做出决定，将风险评估直接融入游戏过程和实时交互中。这样，玩家在游戏中几乎随时都参与到风险评估的行为中，无论他们是否意识到这一思维过程。

一个典型的例子是，很多横向卷轴射击游戏 (sidescrolling shoot-'em-ups) 会为玩家提供一种炸弹或其他强大武器，可以瞬间清除屏幕上的所有敌人。在游戏的激烈时刻，这是一种非常宝贵的生存工具。然而，将其留到即将到来的下一个 Boss 战中使用是否更有价值？玩家必须决定是要在当前紧急情况下使用这种武器，还是留到之后。这种情境是一个典型的风险评估例子，有助于提升游戏的悬念感。

由于炸弹和强大武器的数量通常非常有限，并严格分配给某些稀缺的时刻（参见原理56“供需关系”），玩家在决定如何使用它们时，通常会表现出一种不愿放手的风险评估态度。有时，玩家甚至会在完全不使用这些强大武器的情况下完成游戏。在游戏过程中，他们认为失去这些武器的风险大于使用它们带来的好处。这种风险评估导致的囤积行为突出了心理学在游戏设计中的作用。

杰西·谢尔 (Jesse Schell) 在其著作《游戏设计的艺术》(The Art of Game Design: A Book of Lenses) 中提出了“三角形式” (triangularity) 的风险评估概念。三角形式指的是根据挑战难度为玩家提供不同的风险和回报路径。这样的设计至少提供两种选择：一种是低风险、低难度但回报也较低的路径；另一种是高风险、高难度但回报也更大的路径。设计师可以通过视觉指示使这种三角形式清晰易见，比如路标或气氛烘托效果；也可以使其隐蔽，让玩家通过尝试和犯错来意识到它。

可以用一个更视觉化的方式来说明这种三角形式。想象玩家站在一条岔路口，一条路是低风险低回报的，另一条是高风险高回报的。玩家可以自由选择，从他们的当前位置来看，这两个选择都会让他们完成差不多的进度，并进入游戏的下一阶段。

设计师在设计风险评估场景时，需要注意玩家获得的奖励必须是有意义的，且不能与他们的期望相差太远。如果奖励的规则（参见原理56“供需关系”和原理79“可变奖励”）过于不可预测，或与玩家通过游戏体验和风险评估认定的价值不符，即使奖励对玩家具有很高的价值，玩家也会感到非常受挫。

除了在游戏基础机制设计中的应用，风险评估也适用于游戏开发实践。正如玩家需要为呈现在他们面前的风险分配价值，开发者也需要权衡游戏开发中的风险。风险评估是一个周期性过程，需要考虑游戏的热度作为衡量项目健康状况和突出威胁的依据，同时指导迭代。

通常，游戏开发者会根据他们采用的开发方法来决定实施风险评估的节奏。例如，在传统的瀑布式 (Waterfall style) 软件开发过程中，里程碑 (milestones) 和截止期限 (deadlines) 通常是回顾整个开发过程和实施风险评估的好时机。在敏捷开发 (Agile development) 流程中，风险评估通常在 Sprint 规划会上进行。这项工作可以由个人完成，但由团队完成通常更有利，因为团队可以依靠一个强有力的组织结构支持深入的讨论。

游戏对人们具有吸引力，其中一个原因是在相对安全的环境下可以实施风险评估。在视频游戏中飙车的风险远小于现实中的飙车，但玩家可以获得几乎类似的乐趣。

游戏中的决策 VS. 游戏设计中的行为树

行为树是什么？

游戏中的决策与行为树的关系

行为树在玩家决策中的应用

案例分析

总结

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