游戏策划如何快速验证玩法？这里有一套实用的OPF工具法

　　一整年，说长不长，说短不短，行业的变动让思路有了大量的改变，其实很多思路早现于市场，但后知后觉的市场行为让我们经过伤痛才能明白。

　　“多杰神教”是个笑话，来源于常年推广某些理念，其背后就是一个跨越了许多年份的计划，不断完善的体系，要回答2019年累积了啥，得先说说，前几年累计了啥。

　　2011年开始探索问题：“人为什么玩游戏？”

　　学习两年，百余本书，2013年有了初步的答案，“人在缺乏决策与情绪的情况下会烦躁”，并将这种感觉起名“寂寞”。

　　2014年开始正式编写《玩家思维》，于2016年出版。

　　最初的“寂寞论”就这样诞生，阐述了一个假设：“人是寂寞的，玩游戏可以排解寂寞，这是生理上的需求，不然人就会烦躁。”

　　什么样的行为可以排解这种烦躁？“拥有动脑频率的行为”。

　　虽已出版，但上述方法有两个问题：

　　1、依然是假设，最多属于“心理学”的方法论构建的理论，没有底层支持。

　　2、没有实用性，缺乏直接指导工作的方法论。

　　在2016年出版《玩家思维》后，经过短时间的总结，2017年就立马开启了新的研究旅程。

　　2017年，重新梳理的基础模型，將原本不完善的“寂寞模型”进行了修缮。

　　1、所谓烦躁，不再是假设，而是生理上缺乏脑啡肽，由杏仁核制造的一种感觉。

　　2、所谓理性人，不再是假设，而是生理上由大脑神经网络组成的“选择”、“存储”、“优化”功能回路。

　　3、所谓动脑频率与多巴胺，不再是“排解寂寞”的核心，而是“情绪”。

　　整个思路从“制造动脑频率”变成了“制造情绪”。

　　同时建立了新的情绪模型与认知模型，来完善之前的寂寞模型，对寂寞模型有了一定的修订。

　　至此，整个知识体系内不再有假设，只有简单的少量基础知识，且都有已经发现证实的客观机制做正确性的保证，让我们可以放心的不用再往下层去探索反而转头回到实用中来。

　　2017年尾，创立了“人类行为闭环”的概念，从底层推导出100%正确，可以信任实用的指导方法论，根据生理过程，將人的所有行为分为了“目标”、“过程”、“反馈”三个类型，并进行细化的研究每个类型的有效，缺失，等对应的场景。

　　2018年一整年，在各种实用场景中运用这条方法论，提炼出了公式描述的方法，既CL = OPF。完成了内部培训与沟通，高效协作的实践，并在用户体验，活动设计，系统设计，游戏分析等各种角度都进行了实践。

　　得出了“高中低三频OPF模型”的检测，设计方法，研究院同事在之前的文章中也有提到过（点击下方蓝字可回顾全文）。

　　1、如何让玩家避免陷入毫无乐趣的游戏“困局”？

　　2、在MOBA游戏中，玩家的期望胜率可以量化吗？

　　3、如何让回合制RPG给玩家更好的游戏体验？

　　在这样的情况下，来到的2019年。

　　未知总是随着已知进行扩充

　　在过去的日子里，我们确定了基础理论，构建了中层方法论，搭建了针对体验的可直接使用的OPF工具。这都是一个过程，等于完成了：经验总结理论，理论指导实践。

　　毛主席说过，实践是检验真理的唯一标准。

　　一个游戏系统是复杂的，设计是针对到每一个系统，每一次操作的。如果我们从一个大而全的角度，是无法验证一个设计的。

　　也就意味着，我们需要一种手段，去验证每一个设计点，也就体现了细致的数据分析的作用。

　　这有什么区别？

　　数据分析谁都知道重要，这不是屁话吗？

　　不一样的，许多公司都做数据分析，最后只不过变成了做报表的，不是做了假数据，就是做真装饰。

　　要让数据分析效果最大化，就需要设计的时候就有预期，什么样的设计可以有预期？

　　就是有理论支撑的设计，什么样的理论可以支撑设计，就是100%正确的理论，不是隔空架构的理论。

　　一层层从上往下探索，再一层层从下往上设计，最终通过数据分析的方法，用来检验设计是否合理，发现设计问题，最终形成了科学的闭环。

　　这就是2019年最缺乏的内容，也是下半年过程中一直尝试研究突破的内容。

　　既然是分享，当然还要將成果分享出来的，因为之前的文章都描述过了，这里就只进行简单的分析。

　　设：

　　O = Object = 目标

　　P = Process = 过程

　　F = Feedback = 反馈

　　定理1：人类的行为，一定包含在OPF的过程中。

　　相关链接：如何让回合制RPG给玩家更好的游戏体验？

　　我就直接讲实例了，我是怎么用这个玩意儿的。

　　当我分析游戏时

　　第一步：画出游戏的结构图；

　　第二步：画出玩家体验的流程图；

　　第三步：分析不同时期，玩家的OPF体验问题。

　　前两步略过，重点讲第三步，这是一个通用法则，在设计游戏的时候也需要。

　　我会画一张表，下面是某游戏某时期的核心战斗体验检查表：

　　里面有定义需要解释一下：

　　CL = Closed-loop = 闭环， 代表一个OPF过程

　　CL = O + P + F

　　明白了CL，要解释前缀，我简单一个例子距离。

　　我要去上班，这是最终极的目标，整个行为中只产生了一次，所以它是低频的，我们就叫做Low Closed-Loop。

　　上班的途中，使用了交通工具，大概三次，就是Middle CL，但它确实不合格的MCL，因为在游戏中，我们定义的MCL，得让玩家感到意外小惊喜。比如，我付钱时候，突然免单了。

　　然后就是我走的每一步，都是HCL，H自然是High的意思，代表高频闭环，因为它随时存在，随时存在的，不需要给玩家带来情绪上的刺激，有即可。

（编辑：南京站长网）

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