《游戏设计的100个原理》——第一章游戏创新的一般原理

原理1 对称性/非对称性和同步性

对称性游戏（Symmetric gameplay），参与游戏的玩家的体验完全一样。国际象棋就是一个例子。两个玩家轮流发动自己的动作，两人看到的画面完全同步，都和对方完全一样。
非对称性游戏（Asymmetric gameplay），参与游戏的玩家的体验并不完全一样。此外在一些电子游戏中，一些玩家可以利用特殊技能看到其他玩家看不到的事物，比如陷阱。这些都属于有目的的不对称。

赛车游戏既属于对称性游戏也属于不对称性游戏，因为一局游戏中可以看到所有玩家相同的小全景图又能看到以自己赛车为中心的主窗口。

同步（synchronicity）的游戏是指在游戏过程中参与的双方同时发动自己的动作。这是多人网络游戏中常见的形式。玩家同时在线时通常会看到几乎相同的画面。多人游戏机游戏的特点正是如此，如《马里奥赛车》就拥有完美的同步性。

原理2 A最大，鬼万能

A最大，鬼万能代表的是一种游戏中的组织架构方式，在这种架构方式下，一系列游戏中的对象可以根据它们在游戏中的价值或等级重组。玩家在开始扑克牌游戏之前都要建立一套规则，确定最大的牌。这样他们可以在不改变游戏基本规则，甚至不需要玩家重新抓一手牌的前提下，改变特定结果的概率分布。

有一些游戏利用这个原理，在游戏进行时中途改变这个大小顺序，或是要求玩家根据自己或团队的目标来重新定一张最大的牌。这就给游戏引入了多样性和惊喜，避免了过多的重复。

除了重新打乱之前牌力大小的机制，鬼牌可以作为万能牌的设定，也进一步为游戏增加了复杂性。万能牌可以替代游戏中的任何其他牌。事实上，万能牌就是一个玩家可根据需要随意赋值的空变量。玩家通常使用那些能改变价值的牌来使自己更接近胜利，而鬼牌或者其他的万能牌则可能是这些牌中价值最高的。它们可能比A更有用，虽然A价值很高，但是改变某张牌的价值从而组成一个更强力的牌组则为游戏增添了更多复杂性。

原理3 玩家分类理论

理查德·巴特尔（Richard Bartle）在1996年发表了一篇题为《牌上的花色——MUD中的玩家》（Hearts，Clubs，Diamonds，Spades：Players Who Suit MUDs）的论文，将MUD 游戏中玩家的行为分成了4个基本类别。

成就型玩家（Achievers）↖（方片）主要关注的是如何在游戏中取胜或达成某些特定的目标。
探险型玩家（Explorers）↗（黑桃）尝试在虚拟世界的系统中寻找一切他们所能找到的东西。
社交型玩家（Socializers）↙（红桃）享受在游戏过程中与其他玩家的互动。
杀手型玩家（Killers）↘（梅花）喜欢把他们自己的意愿强加给他人。

巴特尔用两条轴线分出的4个象限来分析这4种不同的玩家。X轴从左至右分别是玩家（Players）和世界（World），Y 轴从下至上分别是“交互于”（Interacting With）和“作用于”（Acting On）。成就型玩家倾向于作用于世界，探险型玩家倾向于交互于世界，社交型玩家倾向于交互于其他玩家，杀手型玩家倾向于作用于其他玩家。

原理4 合作与对抗

在合作型的游戏中（co-op play），两个或多个玩家共享一个目标，并且通过共同努力去实现这个目标。
对抗型游戏的概念很简单：一个或一组玩家与另一个（或一组）对抗去取得胜利。

个别游戏机制和功能可能会起到鼓励或阻止玩家之间的合作或对抗的作用，有时候会是以意想不到的方式产生作用。例如，许多Facebook游戏中显示玩家的好友列表来鼓励社交互动，但是这些列表是以排行榜的形式来显示的，这就鼓励了玩家之间的竞争，而不是合作。追求在排行榜上达到一定位置这样的游戏目标和其他直接对抗的游戏一样具有竞争性（参见原理25“社会关系”）。

原理5 公平

根据字典，所谓公平，意味着某事某物是公正的、无偏见的。游戏设计中的公平性也是一样——游戏对于玩家必须是公平的。换句话说，游戏必须不偏不倚，不对玩家作弊。当游戏与玩家订立了一个合约，这个合约必须是公平的。拉宾（Rabin）的公平模型。这个模型基于3个核心规则：

第一，对于那些友好的人们，其他人愿意牺牲他们自己的物质利益。
第二，基本上可以认为是第一条的反面——玩家将会愿意损失自己的物质利益去惩罚那些不友好的玩家。
第三，第一和第二条规则在物质损失越小的情况下越容易发生。

显然，拉宾的公平规则适用于多人游戏。举例来说，

在社交游戏中赠送礼品通常没有什么成本，所以玩家们常会给其他对他们友好的玩家赠送礼品。
另一方面，在大型多人在线游戏MMO中，如果杀死一个玩家会导致十分严重的物质损失，绝大部分人都会尽量避免去杀死其他人哪怕是最不友好的玩家。

当玩家觉得游戏给了他们不公平的对待时，他们有可能会退出游戏。当玩家觉得其他玩家给了他们不公平的对待时，他们有可能会去惩罚其他玩家。

原理6 反馈循环

反馈循环有两种不同的类型。

正反馈循环，达成一个目标能够获得奖励，而这让继续达成目标变得更容易。（强者更强）
- 正反馈循环可能让游戏失去平衡，因为只有第一个占到上风的玩家才有可能一直胜利下去。
- 解决负反馈循环的难题其实很容易：为玩家完成游戏的目标提供奖励。
负反馈循环。其中达成一个目标会让下一个目标更难达成。（后来居上）
- 负反馈循环有时候看起来也不公平。如果一个游戏被设计成为失败者提供奖励，那么其奖励行为是背离其目标的。
- 而要解决正反馈循环的问题相对有点棘手，要保证玩家依然能感觉到达成游戏的目标会得到实在的奖励。

我们可以考虑将正反馈和负反馈配合起来，或者是找到一个对玩家的实力不造成真正影响的奖励方式，比如新的皮肤或者动画效果之类装饰性的奖励。

原理7 多元智能理论

1983年，哈佛大学发展心理学教授霍华德·加德纳（Howard Gardner）提出了多元智能理论。该理论认为，作为个体，我们每一个人在认知方式上都各有长处和短处。

比如，对于有些人来说在学校学数学很容易，对有些人来说却很难。这并不意味着他们不能学好它，而是学校对于数学的传统教学方式可能不适合这些学生。

8种认知方式：

数理逻辑认知
- 通过批判性思维和逻辑来认知的过程，有时也被含糊地称为左脑学习。
空间认知
- 通过想象将物体在空间中的情形视觉化来认知的过程。专业的国际象棋选手们在脑海中想象他们和对手走的每一步棋的画面就是这样的一个过程。
语言认知
- 以听觉或书面的方式，通过文字来认知的过程。在这方面能力比较强的人擅长通过听演讲或者读书来学习。
身体-运动认知
- 通过身体或者周围的物理世界的移动来认知的过程。这些人如果能站起来，走动走动，或者与他们正在学习的东西有身体上的接触，就能学得更好。
音乐认知
- 通过各种和音乐有关的东西，包括音调、旋律、节奏和音色来认知的过程。这种类型的人能从童谣或任何以音乐形式呈现的东西中学习。
人际交往认知
- 在与其他人的互动中来认知的过程。这类人可能非常有爱心或者是一位交际花。
内省认知
- 自我反省和认知的过程。这类人通常都很安静，一直从自己的内心寻找答案。
自然探索认知
- 从周围相关的自然环境中认知的过程。

原理8 隐匿性游戏设计法则

霍华德的隐匿性游戏设计法则（Howard’s Law of Occult Game Design，隐匿性游戏设计法则，或称霍华德法则）可以用以下公式来表示：秘密的重要性∝其表面看来的无辜性× 完整度

翻译成日常用语来说，这个方程式意味着秘密的重要性，是与其表面上看起来无辜的程度及其完整度是直接成比例的。

霍华德法则在游戏的空间、时间、机制设计和经验累积方面都有影响。很多成功的独立小游戏都可以这样总结：“这个游戏看起来是一个简单的平台跳跃类（射击类/冒险类/解谜类）游戏，但是接下来……”通常，一个特定的机制在游戏的叙事和玩法层面包含一个非同寻常的情节转折，来展现游戏出色的叙事设计。

隐匿性设计和彩蛋（游戏中隐藏的一个秘密设计，比如将设计师的首字母放在其中）的概念也有关联，但主要是跟世界建筑相关的彩蛋。有的彩蛋让玩家有机会透过重重面纱进入另一个世界，从而在原本游戏的基础上带来一个巨大的空间扩张。

原理9 信息

在一个游戏中的任何一个点上，玩家能接触到的信息数量和性质可以极大地改变其决定。当一个玩家不知道游戏的规则或一般状态时，他们没有办法理性地做出抉择，他们所能做的就是做出大胆的、无知的猜测。所以，在游戏中的不同点展现出来的信息类型和级别，可以极大地影响这个游戏的玩法。

和游戏相关的信息可以采取不同的形式以及分类呈现。

游戏的结构
- 所有信息的类别中最首要的一个是游戏的结构，包括游戏的设定和规则。
- 游戏环境本身也应该被视为信息。如果一个游戏中的随机元素被作为参数而不是一个固定值来考虑，它也是一条明确的信息。
游戏的状态
- 第二类信息是游戏在任何一个时间点上的状态。广义的说，它可以被概括为“现在是怎么回事？”这类信息包括单位元素所处的位置、分数、资源的情况等。
完全信息（Perfect Information）
- “完全信息”是游戏中一种最基本和限制最少的信息传达方式。在“完全信息”的环境下，所有的玩家都知道关于游戏的每一件事——环境，规则，当前位置，所有物品的状态，以及当前的游戏阶段。
不完全信息（Imperfect Information）
- 与“完全信息游戏”相对的，如果在游戏中一部分信息对某一个或更多的玩家是隐藏的，那么这个游戏是“不完全信息游戏”。这些游戏和更多这类游戏利用对信息的掌握和探索作为他们的“核心游戏循环”（参见原理33“核心游戏循环”）。

原理10 科斯特的游戏理论

《游戏设计快乐之道》（A Theory of Fun for Game Design）是拉夫·科斯特（Raph Koster）出版于2004年的一本著作。这是所有设计师都应该熟悉的一本基础性著作。

科斯特正面解决了如何使一个游戏让人入迷、引人入胜，并且令人快乐的问题。他同时也说明了当一个游戏没有魅力、不好玩的时候，它将如何失败。

这本书的前提是，所有游戏其实是低风险的学习工具，要让每一个游戏在某种程度上都是寓教于乐的。好玩的学习体验让我们的大脑释放内啡肽，从而强化学习效果，并给玩家带来愉悦感。

在游戏设计中用到“组块化”的概念。“组块化”是一个将复杂的任务分解成我们能够下意识地完成事情的过程（参见原理99“工作记忆”）。

在我们的体验中，我们在一个不断变化的过程中参与并接受挑战就是“快乐”，特别是在学习中。他断言，我们成功完成一个挑战——也就是在一个游戏中学会如何达成游戏目标——就是“快乐”的来源。游戏设计的目标就是重组大脑的思维范式，在设计游戏时记住他们所承载的力量和责任。

原理11 拉扎罗的4种关键趣味元素

人们玩游戏有以下4种原因：

玩家对一种新的体验感到好奇，他被带入到这种体验中去并且开始上瘾。这些事情本身就很有趣，这被称为“简单趣味”（Easy Fun）。
游戏提供了一个可供追求的目标，并将其分解成一个一个可以达成的步骤。目标达成过程中的种种障碍给玩家带来挑战，让他们发展出新的战略和技能来实现“困难趣味”（Hard Fun）。
在“他人趣味”（People Fun）中，竞争、合作、沟通和领导结合在一起，增加参与度。“他人趣味”带来的情绪上的感受比其他3种加起来还要多。
最后一种“严肃趣味”（Serious Fun）描述的是玩家通过游戏来改变他们自己和他们的世界。他们从节奏、重复、收集和完成中得到的刺激和放松为他们创造了价值，推动他们参与。

“简单趣味”是一个吸引好奇的玩家的并且促使他们加入游戏的诱饵。因为他们从中体验到新颖的控制方式，探索和冒险的机会和想象的空间，玩家对“简单趣味”的反应通常是好奇心、探索欲和惊喜。

“困难趣味”提供一个清晰的目标让玩家去完成，并在完成过程中设置障碍，给玩家机会让他们运用策略，从而让他们在经历挫折之后从史诗般的胜利中感受到“自豪”（fiero），在这个过程中，游戏的难度和玩家的技巧间达到了一个良好的平衡。

当与朋友在一起时，胜利的快感会让人感觉更好。围绕着游戏展开的社交互动能创造娱乐效果和社交纽带。当一群人在同一个房间里一起玩同一个游戏时，更多的情绪体验会被引入，而这些来自“他人趣味”的情绪体验比其他3种趣味加在一起带来的情绪体验还要多。

沃尔特·迪斯尼认为与人共享的体验是更具吸引力的体验，而更具吸引力的体验更有意义，游戏中“严肃趣味”让玩家感觉到他们自己和他们世界的改变。当“自豪”（fiero）的感觉逐渐变淡，“严肃趣味”依然在为玩家创造价值和意义。

原理12 魔法圈

20 世纪早期历史学家约翰·赫伊津哈（Johan Huizinga）在其著作《游戏的人》（Homo Ludens）中指出，游戏有其单独的活动空间： “它包含特殊的规矩，如禁污损、互相隔离、划分禁地、神圣化等。它们都是在我们的‘正常’世界之中，为了一个独立行为而存在的临时世界。”

虽然对很多人而言，这个区分对他们而言并没有什么不同，但是让我们想想这样的游戏给我们带来的自由吧。同时，一些游戏也会越过魔法圈的边界。当“这只是一个游戏”不再只是一个游戏，魔法圈的界限就被丢诸脑后了。

原理13 采取行动

游戏中的博弈，依据博弈各方做决定或采取行动的先后关系，可以被区分为“同步博弈”（Simultaneous game）或“序贯博弈”（Sequential game）。

在同步博弈中，博弈者必须考虑其他人会采取什么样的行动，但是不能肯定他们到底会做什么。
在序贯博弈中，每个博弈者能得到更多的信息。他们能通过其他人刚刚采取的行动，对其下一步行动进行可靠的预测。

同步博弈有可能是在时间上真正同步进行的，比如“石头剪刀布”（参见原理22“石头剪刀布”）；也有可能不是，博弈者各自在不同的时间进行自己的行动，只是他们在采取自己的行动时不知道其他博弈者的决策（这在实际效果上相当于“同步的”）。同步博弈可以用“纳什均衡”（参见原理17“纳什均衡”）来解决。

序贯博弈要求博弈各方每一步都要轮流做出决策，如国际象棋。同时他们对于其他人之前做出的决定至少是部分知情的（他们掌握的有可能是不完全信息——参见原理9“信息”）。在多人博弈中，了解第一个行动会有哪些优势（或劣势），以及玩家在这个轮流的顺序中的哪一个点需要作出他们自己的决策，也是非常重要的。也就是说，谁已经作出了决策。

这类博弈的“得益”（参见原理19“得益”）通常通过扩展形式（Extensive Form）或决策树（Decision Tree）来表示。序贯博弈通常要用逆向归纳法来解决。

原理14 游戏的机制、运行和体验MDA

游戏的机制、运行和体验（Mechanics，Dynamics，and Aesthetics，MDA）是一个系统化的分析和理解游戏的方法。

他们认为，所有游戏都可以被分解为以下组成要素。

游戏机制是整个系统的规则。它定义了这个系统如何处理玩家的输入，以及玩家能看到什么和做什么。
游戏的运行讲的是在玩游戏的过程中整个系统的各个参与者的行为。游戏的运行是对游戏机制在真正运行时效果的展现。
游戏的体验是在游戏运行的影响下玩家的情感输出。

MDA只是在游戏中达到创造特定情绪反应效果的一个方法，它有它的局限性。尽管如此，如果你要回到最初，开始对一个新游戏的机制进行分析，MDA是一个相当有用的工具。以下是一些MDA能帮助你回答的问题：

这些机制将创造什么样的玩家行为？
这些行为是符合你的游戏的期望的吗？
如果规则改变，对游戏的运行会有什么样的影响？
你的游戏想要达到什么样的目的？
哪些机制和你想要达到的目的是契合的，哪些是对立的？

原理15 记忆和技巧

更广义的游戏分类方法把游戏分为记忆游戏和技巧游戏。

记忆游戏中需要用到试错法、记忆识别、本能反应（平台跳跃游戏）以及对游戏本身的掌握。
技巧游戏需要体能或精神上的实力和条件来完成。许多游戏在特定情况下对这两种类型都有涵盖。

在这两种不同类型的游戏中，记忆游戏可能会在玩了一段时间之后让玩家感到无聊。解决这个问题的方法是在保持游戏机制、故事和结果不变的前提下为游戏加入一些随机性。

在技巧游戏中，如果玩家没有达成完成游戏特定部分所需要的技能，他会感到越来越沮丧。可以进行一些通关提示，或让一些多余物品隐藏起来，这也能在某种程度上给玩家提供帮助。敌人有时候也能给玩家带来帮助，比如，跳到一个敌人身上对他造成伤害的同时，玩家也借助这一跳弹到更高的高度，来到达他之前跳不到的平台上。

原理16 “极小极大”和“极大极小”

“极小极大”（Minimax）是指在一个零和博弈中，每个博弈者会选择一个能最大化他们回报的混合策略，由此产生的策略和回报的组合是帕累托最优的。在经济博弈论中，极小极大原理常被用来减低机会成本（也就是后悔）。

根据冯·诺伊曼的观点，这个定理是所有现代博弈论的基础。这个定理反过来就是“极大极小”（Maximin），它应用于非零和博弈（nonzero sum games）。极大极小原理解决的问题是玩家致力于防止最差的后果，想要避免错误决定导致的最坏结果。

极小极大。选择这个策略的人是机会主义者或乐观主义者，他们的决策目标是让对手得到最小回报。他们并不见得总是选择让自己获得最大成功的选项，因为那不一定能减少他们对手的收益。他们的选择将永远是“纳什均衡”（参见原理17“纳什均衡”）。
极大极小。选择这个策略的是杞人忧天者或悲观主义者，他们会做出保守的决定来避免自己得到负面的回报。他们倾向于选择最不会带来可怕失败后果的选项。

在数学上，极小极大算法是一个递归算法，用来在参与人数确定（通常是两个）的博弈中做出下一步的决定。

极小极大也被应用于没有其他对手，但结果取决于不可预知事件情形下的决策。它帮助人们在自然、偶然的机会，或环境影响下的决策，（高风险股票）在这样的情形下，可能出现的结果与有两个参与者的零和博弈类似

原理17 纳什均衡

纳什认为，在任意一个混合策略博弈中有这样一个策略组合，在该策略组合上，任何参与人都有有限的选择；而当所有其他人都不改变策略的时候，没有人会改变自己的策略，因为改变策略会导致该博弈者得到的得益降低，那么这个策略组合就是一个纳什均衡。

当所有的参与人都有一个最佳选择，而且改变策略不会让他们得到更好的结果时，这就是一个纳什均衡。

纳什均衡原理可用于预测博弈者在他们最优策略的基础上互动的结果。如果不把另一方的行动考虑进来，纳什均衡就无法预测一个决定将带来的结果。因此，纳什均衡仅在博弈各方都对博弈可能的决策和结果有共识的情况下有效。这时，博弈各方都明白所有人可能的结果及回报，所以能判断出哪个决策是对自己最有利的，哪个决策是对其他人最有利的

原理18 帕累托最优

意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托（Vilfredo Pareto）在财富和收入分配等领域研究了这样的关系。

也有一些情况下，玩家可以在不影响其他玩家地位的情况下让自己的地位上升。帕累托不是单独地看每个个体的增长，而是将它们放在整个系统中去分析。

资源从一个人手上转移到了另一个人手上，这就是“帕累托交换”（Pareto shift）。
没有直接损害系统中其他人的利益，这个变化就是一个“帕累托改进”（Pareto improvement）。
当一个系统达到了没有帕累托改进的余地的状态，它就达到了“帕累托最优”（Pareto optimality），又称“帕累托效率”（Pareto efficiency）。

达到帕累托最优时，系统中的任何一个交换都是零和的——也就是说，这个交换将损害系统中至少一方的利益。

在合作的游戏或系统中，帕累托最优是一个理想的目标。在竞争的游戏中如果达到了帕累托最优，则往往意味着僵局或不可避免的冲突。

需要再次强调的是，资源平衡的游戏机制中，达到帕累托最优并不意味着这就是最佳组合，只是表示所有的资源都被有效地使用了。

原理19 得益

得益（Payoff）是指在游戏中一个决定所带来的产出或结果，不管是正面的还是负面的，不管它如何被计量。

在博弈论中，得益可被分为基数的和序数的：

基数得益（Cardinal Payoffs）是固定量的值，用可计量的货币、点数或其他可用之物做计算单位。
- 基数回报是定量的，有特定的数目。这种回报可以设置在不同的层级来区别结果之间的不同关系。
- 基数得益的要点是具体数值，比如1或0，是或非，有奖或无奖。
序数得益（Ordinal Payoffs）采用得益产生的顺序而不在于其数值的大小来描述结果。
- 序数得益是相对的比较值，从最好到最差排序，就像竞赛一样，排序名次比时间和距离更重要。
- 序数得益的要点是排序，如1，2，3，8，……，12。赢家是居于排列之顶的第1号，而不是其他什么特别的数目。

在平衡一个游戏的得益时需要注意的一点是：在决策过程中的理性自利（没有与其他玩家之间的可信承诺）通常会给玩家带来最坏的结果（囚徒困境）。

原理20 囚徒困境

囚徒困境（Prisoner’s Dilemma）是一个简单的博弈，它解释的是为什么两个博弈者在博弈时会分别作出不是对自己最有利的，却能通过合作达成一个更好结果的选择。

一罗伯特·阿克塞尔罗德（Robert Axelrod）提出了博弈者的策略要获得成功的4 个必要条件：

要友好（Nice）。不要首先背叛（尽可能的合作）。
不嫉妒（Non-Envious）。不要试图比对方得到更多（优化平衡积分）。
要报复（Retaliating）。当对方背叛你时一定要报复（不要永远合作）。
要宽容（Forgiving）。报复之后要改回合作（如果对方不背叛你的话）。

原理21 解谜游戏的设计

解谜游戏（Puzzles）是游戏中很有意思的一类。设计师斯科特·金（Scott Kim）这样定义“谜题”（puzzle）：“有趣的东西，并且有一个正确的解答”。

完美的谜题应该有恰到好处的难度，让玩家感到挑战，又不会因为太过困难而受挫放弃。

面包屑式（breadcrumbs）的引导。面包屑式的引导将游戏中的线索渐进式地提供给玩家，一步一步地降低难度，接近玩家对困难的容忍度。在难度上要让玩家保持在一个“心流”状态；
好的谜题应该需要一个聪明、智慧的解决方法，而不是通过简单的蛮力就能解决。一个仅有寥寥数条错误路径的迷宫不是一个好的迷宫。
谜题的产生可以是随机的，但当玩家开始解答它时，它必须是确定的。（数独、国际象棋）
最后，一个好的谜题必须让玩家知道目标是什么，他们需要进行怎样的操作来达成这个目标。从其目标和机制上来说是明确而公平的。

原理22 石头剪刀布

石头剪刀布也被称为“Roshambo”，是一种只需要通过手势参与的、同步的、半随机的，零和博弈。

游戏采用3种手势，其中每一个都跟另外两个相互制约，这个博弈有着完美的平衡，形成一个循环的制约关系：石头>剪刀>布>石头。

这种循环的制约关系已被应用于其他游戏中，以防止占优策略的演进，保证游戏过程中各种类型的元素保持同等的价值。有些游戏甚至会把互相制约的关系链中的物品从3个增加到5个甚至以上，或创造网状而非链状的制约关系，以带来更复杂和多变的战略组合。

原理23 7种通用原则

游戏设计师往往致力于唤起玩家的情感，他们花费很大的精力去研究“兴趣曲线”，以及设法保持玩家对游戏的注意力。7种通用的情感表达是世界的每一种文化公认的。这7种情感是：

惊讶（Surprise）；
轻蔑（Contempt）；
愤怒（Anger）；
喜悦（Joy）；
恐惧（Fear）；
悲伤（Sadness）；
厌恶（Disgust）。

情感总是无意识的、稍纵即逝，但可以很容易地通过人们面部的变化看出来。这是情感和情绪的一个显著区别，后者持续的时间更长，并且可以被隐藏和掩饰。

游戏经常利用游戏中角色表现出这些通用情感，由于图形化的处理比直接观察面部表情更为直接，这种表现能够达到更好的沟通效果。

游戏中的人物面部表情非常容易辨认，即使是稍纵即逝的一个表情。由于这些通用情感表达的应用，玩家能够随着游戏中的人物表情的变化，更多地了解人物，并与他们建立起同类的认同和情感联系。

原理24 斯金纳箱

预测玩家的行为是游戏设计师最基本的需求，这使得心理学领域对他们有巨大的吸引力和实用价值。

其中一个被过分广泛使用的理论流派 ——行为主义，斯金纳验证行为主义者理论的方式之一是把老鼠关在笼子里，并针对它们不同的行为给予不同的食物奖励，然后检测这些做法的效果。

一些游戏设计师将这一发现转化成了更适用的结论。他们认为玩家与游戏的交互等同于价值，因此，最能引导玩家与游戏产生更多交互的方式就是以随机的周期给用户奖励。

或许在玩家获胜时可以用提供玩家获得一定数量金币的机会来替代直接给他们一个金币（可变奖励vs固定奖励）。
或许可以奖励玩家与系统的互动机会，来替代按照玩家游戏的一定时间或是可变时间段给予他们奖励（基于比例vs基于时间间隔）。

当人们越接近自己的目标的时候，他们就越有动力去完成它。这种现象被称为目标的梯度效应（goal-gradient effect）。 例如进入新一等级的时候，使用保留原有经验的经验条更容易激励玩家升级。

此外，如果玩家知道他将马上能得到奖励，他们会更有动力去完成能让他们得到这个奖励的任务。如果你发现你的玩家在游戏中的某一点逐渐失去他们的兴趣，或许这就是向他们展示他们如果继续下去将得到的奖励的最佳时机。

原理25 社会关系

大多数现代游戏要求设计师至少要考虑激活玩家的社会关系网络。要了解社交游戏的设计，设计师通常需要从了解人类社会关系和社交活动背后的心理开始。

社交机制可以是主动的、被动的，也可以介于两者之间。排行榜促进竞争，互赠礼品促进合作。它们都在玩家和他们的朋友之间建立起正反馈循环，从而加强了游戏的影响力。

这反过来又可以提高游戏的粘性，减少玩家流失。有一个心理现象叫“害怕错过”，这是个体寻求能帮助他们被纳入团体的经验的一个很有说服力的理由。

原理26 公地悲剧

公地悲剧（Tragedy of the Commons）的含义是，如果一项资源是可供所有人使用的，那么该资源最终一定会被耗尽，而这对所有人都是有害的，长期的损失远大于短期内获取该资源得到的好处。

但是由于没有一个人认为自己该对这个损失负责，他们往往不会承认自己的责任，也不会减少自己对该资源的使用。

广义而言，公地悲剧表达了一个人艰难的选择：

努力争取物质利益，并由此导致自己和他人的长期损失——寄希望于短期的物质利益能弥补长期损失
为了所有人的利益与大家合作来节约资源，但是这样做的风险是，如果有其他人有更好的个人资源，或者有其他人谎称合作实则过度使用公共资源，这个人就吃亏了。

对于公地悲剧有两种常见的，并且是相反的解决方案，但是它们都不能理想地解决这个问题。

资源平等的再分配意味着无法有效利用资源的人依然能得到它，这样有很大一部分被浪费掉或很快被用完。
垄断资源则意味着资源的利用效率远低于腐败、法律法规和特殊利益集团对资源的征用。

2009 年，马克·范伍格特（Mark Van Vugt）提出了一些降低公地悲剧的有现实影响的方法。他的建议包括：

向人们提供足够的资源被过度使用的信息来让他们意识到保护资源的重要，
确保对社区的强烈归属感以减少自私的囤积行为和滥用集体财产，
建立值得信赖的机构来管理关键资源的分配，
以及对负责任的资源利用行为提供激励机制，
并惩罚那些不负责任的过度使用行为。

原理27 信息透明

许多游戏都是围绕着发现隐藏信息的过程而展开的。它们将人类对学习的喜爱带入下一个境界：人类对于挖掘他人秘密的喜爱。在这些游戏中，探索和试验都是“核心游戏循环”的组成部分。

游戏理论将这些信息不透明的游戏归类为“不完全信息（imperfect information）游戏”。一个这种隐藏一部分游戏结构的例子就是“战争迷雾”（fog of war），很多视频游戏甚至一些桌游都利用了这种巧妙的做法来隐藏一部分地图，鼓励玩家进行探索。

另一种信息——游戏状态，则在不完全信息游戏的分类下还有所细分。这种区别取决于玩家能够接触到多少信息、何种类型的信息：

完整信息：这类游戏中玩家能够接触到关于游戏环境和规则的所有信息，但不能看到其他玩家的行动状态，这就是完整信息（complete information）的游戏。（扑克牌游戏）
不完整信息：在不完全信息游戏中，那些玩家没有依据对未知进行假设的游戏就是不完整信息（incomplete information）的游戏。（而在不完整信息的游戏中则没有办法去“计算卡牌”，因为无法得知到底有哪些类型和种类的卡牌。）

住信息透明可以是自愿的或非自愿的：

非自愿信息透明：以游戏《妙探寻凶》（Clue）为例，该游戏中有规则规定玩家有时必须向另一名玩家展示手中的一张牌，这张牌本来应该是保密的。这就是非自愿的信息透明。玩家可以选择他要展示哪张牌，但不能选择是否展示。他们被迫展示他们秘密的一部分。
自愿信息透明：而像《狼人杀》（Werewolf）这样的游戏则允许“预言家”（seer）这个角色自行选择是否透露身份，而其他角色都必须隐藏自己的身份。游戏设计师设立这样的规则通常是为了鼓励玩家虚张声势、双重间谍的行为，并且建立一个互相不信任的氛围。毕竟，如果有人在没有被强迫的情况下承认了一个秘密，其动机和诚实性就很值得怀疑了。

原理28: 大五人格游戏理论

大五理论认为人类的行为主要是由5类动机驱动的：

对体验的开放性（Openness to Experience），这一点将那些有创造力、有想象力的人和那些更务实、更循规蹈矩的人区分开来；
尽责性（Conscientiousness），人如何控制和缓和自己的冲动情绪；
外倾性（Extraversion），这一点将那些追求刺激以及在他人面前的存在感的人，与那些不这么做的人区分开来；
随和性（Agreeableness），反应人如何处理与社会和谐的规则相关的问题；
神经质或情绪稳定性（Neuroticism），这反应了一个人是否选择经历（或不经历）负面情绪的倾向。

每一类人格特质都能被细分为6个子维度，大五理论中每一类人格特质都有6个子维度，一共就是30个。这描述了更加具体的内在驱动。比如“对体验的开放性”就包括以下几个子维度：

想象力（Imagination），这将那些认为自己的内在精神世界比外部世界更有趣的人跟与他们相反的人区别开来；
艺术趣味（Artistic Interest），这关系到一个人如何体验美；
情绪性（Emotionality），这指示了一个人意识到自己内心情感状态的程度；
冒险性（Adventurousness），区分那些喜欢探索、寻求新事物的人和那些更喜欢已知和常规事物的人；
求知欲（Intellect），关于一个人从用他们自己的脑子解决谜题，或者参与进复杂的心理游戏这样的活动中能得到多少满足感；
自由主义（Liberalism），衡量一个人希望社会如何发展，是向未来推进、保持稳定不动、还是回到过去。

这向我们指出一条让我们不舒服却不可回避的真理：我们抱着同样的目的生活和游戏。

我们希望在游戏中扮演别人的看法很普遍，但这是错误的。在有些情况下人们在游戏中体现出与真实生活中不同的个性，而实际上这种“不同的个性”在大五人格测试的分数中还是会体现出来。通常这样的人在正常生活中没有途径表达他们人格中这一面，所以将游戏作为一个表达途径。然而这样的动机依然是他们人格中的一部分。我们抱着同样的目的生活和游戏。

原理29 志愿者困境

在志愿者困境中，一个人面临的选择是，是否牺牲自己的一小部分利益来让群体中的所有人受益，同时这个人自己不能得到任何额外的好处。

志愿者困境和搭便车问题是相似的，都是一个群体中的一个或几个人需要付出一定的成本来完成一件对整个群体有利的事情。在这种情况下，有些人会选择不付出他们的成本，因为他们假设反正会有其他人来完成这件事，这些人就是免费搭便车者。如果承担这件事情的成本保持固定，那么每个人需要承受的负担会上升——这也就给了那些免费搭车者更大的不支付成本的动机。

如果这个策略成功，他们会受到鼓励而继续这样的行为——并且可能会有更多的玩家选择这种对自己来说没有风险的做法 ——这样也就把越来越多的责任转嫁到了仍然愿意执行危险任务的团队成员身上。