定义与解释

已知:个人记忆中,与目标事物重合得部分。

模型

关联记忆得知,个体人类要理解一个事物,这个事物必然有一个或以上的属性在他记忆中重合,否则该事物对于该个体就是无效的信息,无法被该个体理解。

既可延伸出:

人类学习某事物,必然需要学习目标包含一部分可被认知的属性。

简单归纳后,可概括为:

基于已知,扩展未知

演绎

基于已知,扩展未知

在玩家初期接收来自游戏的信息,可以包含以下几点:

  • 画面
  • 声音
  • 题材
  • 规则

根据社交型游戏生命周期模型,我们更希望玩家在游戏初期保持新鲜感,即动脑频率来源于学习,所以要求游戏一直有新的内容展现给玩家。

新的内容:相对于玩家认知,已有部分被玩家认知,且包含玩家没接触过的部分。

通常,我们在设计过程中还会特别关心新内容对于玩家是否易学,所以我们需要对学习成本进行分析。

我们可以用简单的模型去理解这层关系1)

被学习系统 = 未被认知部分 + 已被认知部分

未被认知部分 = 展现出的部分 + 隐藏的部分

因为任何一个系统是具有结构性的,且子系统之间是关联的,在认知结构里是网状的结构,如果展现出的未知部分与玩家记忆中已知部分重合度不高,则玩家无法理解这部分展现的内容。

也就是我们要注意展现的未知部分是基于已被认知部分的


案例

从用户认知来看

基于对“游戏”已知

《王者荣耀》基于对《英雄联盟》已知,满足该部分用户群体。

《英雄联盟》基于对《Dota》与《澄海》已知,满足该部分用户群体。

本质:通过降低原有游戏的认知成本,吸引更多的老玩家与新玩家进入。


基于对“某属性集”已知

《我叫MT》基于对用户对动画《我叫MT》与游戏《魔兽世界》的认知。

本质:在泛型的认知基础上,添加了对某属性集的认知利用。


基于对“常识”已知

《三国群英传》基于中国国民对“三国”题材的普遍认知。

《梦幻西游》基于中国国民对“西游”的普遍认知。

本质:仅利用人们对“常识”的利用。


从用户来源来看

基于被属性集吸引

《花千骨-手游》的初期玩家来源于人们基于对《花千骨-电视剧》的认知。

本质:属性集可以直接为游戏带来大量用户群。

1)
但不追求精准度的结果与模型,仅作为理解
/teamtop3/dokuwiki/data/pages/用户范围模型.txt · 最后更改: 2017/06/13 09:39 由 john
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