MDA：一种用于游戏设计和研究的方法

　　利用我们对体验和动态的理解，我们可以想象出解决垄断的方法——要么奖励劣势的玩家，让他们与优势玩家保持合理的差距；要么让优势玩家更难扩大优势。当然，这可能会影响游戏重现真实世界中垄断的能力，但现实有时并不“有趣”。

　　机制（Mechanics）

　　机制是对玩家在游戏环境中各种行为的控制机制。与游戏的内容（关卡，数值等等）一起，机制也支撑着整个游戏玩法。

　　例如，纸牌类游戏的机制包含洗牌、出牌规则和赌博——从这些机制中可以产生像虚张声势这样的动态。射击类游戏的机制包括武器、弹药和出生点——它们有时会产生蹲点和狙击等效果。高尔夫游戏的的机制包含球、球杆、沙坑和水障碍——有时会导致球杆折断或因为球进入水中而失败。

　　调整游戏机制可以帮助我们调整游戏的整体动态。以大富翁中玩家的垄断为例：帮助落后玩家的机制可以设定为对贫穷玩家发放奖金或“补贴”，或对富裕玩家的设置更高的“税收”——比如在穿过广场，离开监狱，或者在一定的价值范围，对优势玩家设定更多的惩罚。通过将这些变化应用到游戏基本规则上，我们或许能够让早期劣势的玩家继续保持进取心，并在游戏中后期也能保持兴趣。

　　解决大富翁游戏有时会缺乏紧张感的另一个方法是：添加一些机制来增加时间压力并加速游戏。或许可以通过征收固定税率的税收（这样人们就能快速消费）来消耗资源，将所有垄断企业的支出翻倍（这样玩家状态就能快速的变化），或者在一定情况下随机分配所有财产。

　　转换（Tuning）

　　显然，我们通过对垄断分析，就可以对游戏进行改进、测试和调优。通过不断地细化惩罚的数值、税率或奖惩的门槛，我们就可以细化大富翁的游戏玩法，直到它达到平衡。

　　在调整时，我们的体验词汇和模型帮助我们明确设计目标，讨论游戏缺陷，并在调整时度量我们的改进。比如，如果我们的设计的垄断税需要复杂的计算，玩家将会很难确定现金的价值，从而影响游戏整体进度，进而破坏玩家的投资意识。

　　类似地，我们的动态模型帮助我们发现问题可能来自何处。比如，使用D6模型，我们可以评估对棋盘大小或布局的更改，进而确定更改将如何延长或缩短游戏的时长。

　　怎样使用MDA（MDA at Work）

　　现在，让我们以开发或改进游戏中的AI组件为例进行讨论。人们往往理想化的认为AI组件是黑箱机制，理论上它可以相对容易地使用在不同项目上。但正如本框架所提到的那样，游戏组件会对系统行为和玩家体验产生影响，不能将其割裂开来单独讨论。

　　第一轮（First Pass）

　　以一个照顾孩子的游戏为例[Hunicke， 2004]。你的主管感觉为某tag设计一个简单、基于游戏的AI是有益的（tag属于程序设计术语，优点之一是可以复用）。你的玩家将扮演一个需要捉到顽皮小孩并让他睡觉的保姆。demo将被设计为为3-7岁的儿童展示简单的情感（来自于婴儿的情感，儿童是游戏的目标玩家）。

　　这个设计的体验目标是什么？探索和发现可能比挑战更重要。因此，这里的动态选择不是为了“获胜”或“竞争”，而是为了让婴儿表达出惊讶、恐惧和期待等情绪。

（编辑：西安站长网）

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