游戏设计必备逻辑思路

在游戏设计中,玩家的目标和游戏创作者的目标并不是一回事,也完全可能是不一致的。本文将详细分析面对游戏产品中涉及的不同目标,我们该以怎样的逻辑和思路来寻找最佳的实现手段。

GMT(Goal-Means-Tools)的主要目的和用途是预防和应对设计过程中的几种常见问题:

  • 混淆不同目标
  • 把手段当作目标
  • 手段和目标间没有逻辑关系

通常,当我们在明确了预想体验,定义了游戏的类型,也大体完成了核心部分的设计之后,我们需要重新审视和检验在这个过程中所做的一系列设计决策是否忠实反映了我们的设计意图。

在GMT方式中,我们将从设计师和玩家的不同视角去分析和评估游戏中存在的几种不同的目标,和它们包含的实现机制的有效性。这将有助于发现实际设计和原有目标的潜在矛盾,疏漏和弱点。

同时,在GMT对设计层级细化的过程中对于提高设计精度,决定各种实现需求的优先级等都有很大价值。

GMT的分解和分析

G:命题里的目标
M:达成目标的主要高阶手段(操作,思维,设计维度)
T:将手段细化之后的具体可执行低阶要素(设计师角度)或实际可交互,可感知低阶要素(玩家角度)

对于不同的品类,具体的游戏,M – T的分解需要case by case来看待。

根据不同游戏的规模和结构,可以需要首先拆分出“总的目标”和各种分解目标/子目标(比如一个战术射击类游戏同时存在射击部分的目标和战术部分的目标需要分别进行分析)。

参考其他媒介的目标和手段:

绘画
目标 = 观者的心理和情感反馈
手段 = 形状,色彩,质感,构图,材质,笔触等等

音乐
目标 = 听者的情感,心理反馈,生理性(比如节奏性)反应
手段 = 音符,旋律,和旋,节奏,变调,音域,结构,介质等

电影
目标 = 观者的心理,情绪,感官反馈和延展思考
手段 = 情节,章回,对话,演技,灯光,镜头,道具,布景,场景,摄影,介质,格式,特效,后期,音乐音效等

体验GMT的推导方式

自上而下G – M – T
先从体验目标出发
通常源于实现特定体验目标,用户故事,市场需求的需要
逐步拆解为合适的/理想的/符合需要和标准的M,和T

自下而上T/M – G
先从特定的工具或者手段出发(比如某种美术风格/主线故事/世界观)
通常为了确保使用特定的手段和工具,因为相信它们会赋予产品最核心的价值和竞争力
然后从工具和手段层面反推合适的体验目标

分析评估体验GMT的Lenses

体验GMT包含着相对客观,存在普遍衡量标准的部分。比如通常意义上的“是否有趣”“是否有新鲜感”等在常识范围内被大多数玩家需求和喜爱的体验目标。
然而往往更为特别的体验来自于一套特殊的,成体系的精密而和谐的手段/工具选择,它们服务于感官/情感体验,而又常常和玩家机制系统一同发生效力。在这背后通常存在一个对特定审美和感官/情感体验有着极为具体的追求的创意头脑。(比如宫崎英高的作品)
尽管如此,我们仍应该试图去做一些有助于预判结果的分析:

  1. 所选择的G本身:是否带来有价值的,新鲜的体验;是否技术可行;是否符合production capacity(这点尤为重要);是否满足需要的产品/商业特性等。
  2. M,T和G的关联性是否直接,纯正(这需要取决于受众的判断)。
  3. M,T的内在关系带来的影响,比如相乘效应或是有特定目的的对比和冲突。结构和整体上的完整性(特别是在一些存在固有范式的成熟品类中)。
  4. 如果为了寻求不同寻常的体验而在整体结构上,内容比重上,表现手法上有刻意有违于常规和传统的做法,那么是否真的有效。

由于涉及“体验”这个感性且常常因人而异的命题,会比玩家GMT更难做可量化的客观判断。需要动态地系统性地对可感知的结果(比如实际的user story)加以主观评估。
但在很多情况下,考量M和T的执行质量和精度是否存在问题,是否有横向比较之下的更优选择等等还是可行的。

关于M – T的拆分
M和T本质上同为实现目标的“途径”,但在实际操作上非常有必要对它们进行层级上的拆分。
通常对于M建议尽量保持比较高阶和可能包含较多T选择的,而本身有足够高的概括性,不容易被替代的。比如“智力考验”作为一个手段就显然不会被“操作考验”替代,而可以来支撑“智力考验”的T的选择有很多比如谜题,记忆力挑战,策略,资源管理等等,因此“智力考验”就是一个比较适宜的M(玩家手段)。
同上,在定义哪些属于T的时候,是否具有替代性就可以是一个判断方式。“高跳”和“二段跳”就都属于“垂直移动能力”这个M之下可选的,可互换的T。
另一个帮助判断和区分M和T的方式是看是否贴近玩家的直接运用,交互和输入。玩家通过输入或最小单位的判断/选择后就可以达成有意义的结果的,就应该属于T。例如“背后物理攻击”,“在节拍点上点击音符”等等。

拆分M – T有什么好处呢?
便于我们在更早的时候(尚未确定具体工具T的时候)就得以更粗线条的选择实现目标的主要途径M,而这些选择往往是受到很多外在因素(团队能力,预算,时间等)影响的。
现选择M就能去掉不相关的M而收窄之后探索的区间,控制设计量和试错成本,从而聚焦于真正重要的T的选择和迭代。