MDA:游戏设计和游戏研究的正式方法
作者：Robin Hunicke、Marc LeBlanc、Robert Zubek
翻译：王司丞
摘要：
在本文中，我们将介绍MDA框架(代表机制、动态和美学)，它是在2001-2004年圣何塞游戏开发者大会的游戏设计和调优研讨会上开发并教授的。MDA是一种理解游戏的正式方法，它试图在游戏设计与开发、游戏批评和游戏技术研究之间架起一座桥梁。我们相信这种方法将理清并优化开发者、学者和研究人员的迭代过程，使各方可以更容易分解、研究和设计广泛类别的游戏设计和游戏构件。
介绍：
所有产物都是在一定的设计方法中被创造出来的。无论是构建物理原型、构建软件接口、构造论点还是实现一系列受控实验，设计方法都可以指导创造性思维过程，并有助于确保工作质量。
具体来说，迭代、定性和定量分析这些方法可以在两个重要方面支持设计人员。它们帮助设计师分析最终结果以改进实现，再分析改进实现方法以改进结果。通过从这两方面着手，设计师可以考虑到各种可能性和相互依赖关系。
设计方法在处理计算机和视频游戏时尤其重要，这些游戏中，编码子系统之间的交互创建了复杂的、动态的(通常是不可预测的)行为。在实现更改之前，设计人员和研究人员必须仔细考虑相互依赖关系，而学者在对生成结果得出分析结论之前必须先理解设计逻辑。
在本文中，我们将介绍MDA框架(代表机制、动态和美学)，它是在2001-2004年圣何塞游戏开发者大会的游戏设计和调优研讨会上开发并教授的。MDA是一种理解游戏的正式方法，它试图在游戏设计与开发、游戏批评和游戏技术研究之间架起一座桥梁。我们相信这种方法将理清并优化开发者、学者和研究人员的迭代过程，使各方可以更容易分解、研究和设计广泛类别的游戏设计和游戏构件。
建立一个全面的框架
游戏设计和创作发生在许多层面，游戏研究和开发领域涉及来自不同创意和学术背景的人。虽然做一件事通常需要我们专注于一个领域，但每个人，无论其规则如何，都会在某个时候需要考虑该领域之外的问题：游戏系统的基本机制、总体设计目标或游戏玩法的期望体验结果。
人工智能程序员和研究人员也不例外。看似无关紧要的关于数据、表现、算法、工具、词汇和方法论的决定将会影响上层，塑造最终的游戏玩法。类似的，所有期望的用户体验都必须联系到来自底部的影响。随着游戏不断生成越来越复杂的代理、对象和系统行为，人工智能将和游戏设计融合在一起。
当冲突的约束条件得到统一时，系统的一致性就出现了，游戏的每个部分都可以作为一个整体相互关联。分解、理解和创建这种一致性需要从系统和代码到内容和游戏体验，在所有抽象层次之间流畅地转换。
我们提出MDA框架将作为一个工具来帮助设计人员、研究人员和学者执行这种转换。
MDA
游戏由设计师/开发团队创建，并由玩家消费。它们被购买、使用，最终像大多数其他消费品一样被丢弃。
游戏作品的生产和消费。
游戏与其他娱乐产品(如书籍、音乐、电影和戏剧)的区别在于，它们的消费是相对不可预测的。在游戏过程中发生的一系列事件以及这些事件的结果在产品完成时都是未知的。
MDA框架通过将游戏分解为不同的组件来形式化游戏的消费:
hellip;hellip;并建立它们的设计对象:
机制（M）：在数据表示和算法的层次上描述了游戏的特定组件。
动态（D）：描述了机制在运行时玩家输入和对玩家输出的行为。
美学（A）：描述了当玩家与游戏系统交互时，游戏所唤起的令人满足的情感反应。
这个框架的基本思路是游戏更像作品而不是媒体。我们的意思是，游戏的内容在于它的行为，而不是游戏所在的媒体。
将游戏视为设计好的构件有助于将它们框定为通过交互构建行为的系统。这有助于在所有层次的研究和开发中进行更清晰的设计选择和分析。
MDA的细节
MDA视角
MDA框架的每个组件都可以被看作是游戏的一个“视角”或一个“视图”——独立，又互相联系。
从设计者的角度来看，机制产生了动态学的系统行为，从而产生了特定的审美体验。从玩家的角度来看，美学奠定了游戏基调，它诞生于可观察的动态与可操作的机制。
设计师和玩家都有不同的视角。
在处理游戏时，同时考虑到设计师和玩家的视角是很有帮助的。它帮助我们观察到，即使是一层的微小变化，也会波及到另一层。此外，考虑玩家有助于鼓励体验驱动(而不是功能驱动)的设计。
因此，我们从美学的讨论开始我们的研究，并继续到动态学，再以潜在的机制结束。
美学
是什么让游戏“有趣”？当我们体会到一种特定类型的乐趣时，我们怎么描述它呢？谈论游戏和体验是困难的，因为我们使用的词汇相对有限。
在描述一款游戏的美学时，我们希望从“乐趣”和“游戏体验”等词汇转向更直接的词汇。这包括但不限于这里列出的分类:
例如，考虑一下《字谜游戏》、《雷神之锤》、《模拟人生》和《最终幻想》。每一款游戏本身都很“有趣”，考虑一下它们各自创造的玩家体验美学元素会提供更多信息:
《字谜游戏》：社交、表达、挑战。
《雷神之锤》：挑战、感受、竞争、幻想。
《模拟人生》：发现、幻想、表达、叙述。
《最终幻想》：幻想、叙事、表达、发现、挑战、消遣。
在这里我们可以看到每个游戏都在不同程度上追求着多重的审美目标。《字谜游戏》强调的是友谊而不是挑战；《雷神之锤》将挑战作为游戏的主要元素。虽然没有理论统一的玩法或像公式一样的细节元素的组合比例可以得出“有趣”，这种分类法将有助于我们描述游戏，阐明如何以及为什么不同的游戏吸引不同的玩家，或者在不同的时期吸引同一类型的玩家。
美学模型
使用像指南这样的美学词汇，我们可以定义游戏模型。这些模型可以帮助我们描述游戏动态和机制。
例如：《字谜游戏》和《雷神之锤》都具有竞争力。 当这些游戏中的各个团队和玩家投入到相互击败的情感体验中时，这些游戏就会成功。 这需要玩家拥有对手（在《字谜游戏》中，团队参与竞争，在《雷神之锤》中，玩家与计算机对手竞争）并且所有各方都希望获胜。
很容易看出游戏的对抗性以及关于谁赢的明确反馈对于竞争性游戏至关重要。 如果玩家没有看到明显的胜利状态，或者感觉他们不可能获胜，那么游戏就会突然变得不那么有趣了。
动态模型
动态系统创造美学体验。 例如，挑战是由时间压力和对手游戏等因素造成的。 可以通过在会话的某些成员（团队）之间共享信息或提供单独难以实现的获胜条件（例如捕获敌人基地）来鼓励玩家合作。
游戏体验来自鼓励个人用户留下个人记录的动态系统：用于购买、构建或赚取游戏物品的系统；用于设计、构建和改变关卡或世界的系统；以及用于创建个性化、独特的角色的系统。戏剧性的吸引力来自动态系统，在设计时鼓励创造紧张情绪、情绪释放和情感结局。
与美学一样，我们希望我们对动态学的讨论尽可能具体。 通过开发预测和描述游戏动态的模型，我们可以避免一些常见的设计缺陷。
随机变量2 D6的概率分布。
例如，考虑到掷骰的不同概率，2个六面骰子的模型将帮助我们确定一个玩家在大富翁游戏中绕着棋盘前进所需的平均时间
。
恒温器，起反馈系统的作用。
类似地，我们可以在游戏中识别反馈系统，以确定特定情况或变化如何影响游戏的整体状态。在《大富翁》中，当领导者或领导者变得越来越富有时，他们可以惩罚玩家并提高效率。较穷的玩家变得越来越穷。
随着差距的扩大，只有少数(有时只有一个)参与者真正获得快乐。戏剧性的紧张情绪和活力消失了。
利用我们对美学和动态学的理解，我们可以想象解决垄断的方法——要么奖励落后的玩家，让他们与领先者保持合理的距离，要么让富有的玩家更难取得进展。当然，这可能会影响游戏重现生活中现实的垄断——但现实并不总是“有趣”的。
机制
机制是指在游戏背景中供玩家的游戏的各种动作、行为和控制方法。除了游戏的内容(关卡，资产等等)，机制还代表整体的游戏玩法。
例如，纸牌游戏的机制包括洗牌、欺骗和下注——从这些机制中可以产生像虚张声势这样的动态。射击游戏的机制包括武器、弹药和衍生点——它们有时会产生露营和狙击等内容。高尔夫运动的原理包括球、球杆、沙坑和水的危害——这些东西有时会导致球杆破裂或淹坏。
调整游戏机制可以帮助我们调整游戏的整体动态。思考我们的垄断例子：帮助落后玩家的机制可能包括对贫穷玩家的奖金或“补贴”，以及对富裕玩家的惩罚或“税收”——这些惩罚或税收可能是在越过广场、离开监狱或在一定价值范围内行使垄断时计算出来的。通过将这些变化应用到游戏的基本规则中，我们或许能够让落后的玩家保持更长的时间的竞争力和兴趣。
另一个解决长时间垄断游戏导致缺乏紧张感的方法是增加机制，鼓励时间压力并加快游戏速度。或许通过征收固定税率的税收(让人们快速消费)，将垄断企业的所有支出翻倍(让玩家迅速分化)，或者在一定的价值阈值下随机分配所有财产，随着时间的推移耗尽资源。
调优
显然，垄断分析的最后一步包括游戏测试和调优。通过不断细化惩罚价值、税率或奖惩门槛，我们可以细化垄断博弈，直到达到平衡。
在调优时，我们的美学定义和模型帮助我们明确设计目标，讨论游戏缺陷，并在调优时度量我们的进展。如果我们的垄断税需要复杂的计算，那么我们可能会让玩家更难追踪现金价值，从而更难追踪整体进展或竞争排名，从而破坏他们的投资意识。
类似地，我们的动态模型帮助我们查明问题可能来自何处。使用D6模型，我们可以评估对棋盘大小或布局的建议更改，确定更改将如何延长或缩短游戏的长度。
用MDA方法工作
现在，让我们考虑开发或改进游戏的人工智能组件。人们往往倾向于将人工智能组件理想化为黑盒机制，从理论上讲，黑盒机制可以相对容易地注入到各种不同的项目中。但是正如框架所暗示的那样，除了对系统行为和玩家体验的影响之外，游戏组件不能在真空中进行评估。
第一个环节
创作一个照看小孩的游戏。你的主管认为，创建一个简单的基于游戏的人工智能原型将是有益的。您的玩家将是一个保姆，一个必须找到并让婴儿睡觉的角色。这个演示将被设计用来展示简单的情感角色(如婴儿)，针对3-7岁儿童的游戏。
这个设计的美学目标是什么？探索和发现可能比挑战更重要。因此，这里的动态优化不是为了“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。
隐藏地点可以手动标记，它们之间的路径是通过编码记录的；大部分的游戏逻辑将致力于操纵婴儿进入视野并创造出类似婴儿的反应。游戏机制包括与婴儿交谈（“我看见你了！”或“嘘！”）、追逐婴儿（用角色或鼠标）、偷偷摸摸地四处走动、贴标签等等。
第二个环节
现在，考虑一下相同设计的一个变体——与尼克国际儿童频道的“淘气小兵兵”系列节目合作，目标受众是7-12岁的女孩。从美学角度来看，游戏应该更具有挑战性——也许游戏中包含了某种叙事（需要几个“关卡”，每个关卡都呈现出一个新的故事片段和相关任务）。
在动态方面，玩家现在可以同时照顾多个角色并与之交互。我们可以添加时间压力机制（即在晚上9点之前让他们都上床睡觉），包括一个“混乱因素”或监控角色情绪（脏尿布会导致哭泣，哭泣会让你失去分数）等等。
对于这种设计，固定隐藏路径将不再具有足够挑战性——让它们选择自己的隐藏位置可能是一个好主意。让每个宝宝都拥有自己的特点、能力或挑战类型吗？如果是这样，他们将如何向玩家展示这些差异？玩家们将如何理解游戏规则、游戏世界观、其他婴儿和玩家？玩家将被要求执行什么样的任务和行动？
第三个环节
最后，我们可以把这个标签游戏想象成一个全面的战略军事模拟——比如《分裂细胞》或《小偷》。我们的目标受众现在是14-35岁的男性。
审美目标现在扩展到包括一些幻想元素（扮演间谍狩猎的军事精英或寻找战利品的流氓），玩家可以挑战或者在游戏中投降。除了充满阴谋和悬疑的复杂情节外，玩家还会期待对手的协调活动——但很可能是更少的情感表达。如果有什么情感的话，特工们看到对手的出现应该会表示出恐惧和厌恶。
游戏动态可能包括获得或购买强大的武器和间谍设备的能力，以及为秘密行动、欺骗行为、逃避和逃跑开发战术和技术。机制包括扩展的技术和技能树，各种各样的敌人单位类型，以及具有不同移动范围、可见性和视野等的级别或区域。
在这个空间中，除了协调运动和攻击外，特工还必须在大范围的感官数据上进行操作。推理玩家位置和意图应该属于一个挑战，但看穿他们的意图能促进游戏胜利。敌人是会够越过障碍、在具有挑战性的地形中航行，还是这只是敌人意图“欺诈”？声音传播是以现实为标准还是基于距离的进行简单衡量就足够了？
结语
在这里我们看到，游戏审美需求的简单变化将在许多层面上为游戏的人工智能组件带来机制的变化——有时需要开发全新的导航、推理和战略问题解决系统。
相反，在实际游戏中我们看到并没有这样的“人工智能机制”——智能或一致性来自于人工智能逻辑与游戏逻辑的交互。使用MDA框架，我们可以明确地对美学目标进行推理，得出支持这些目标的动态，然后相应地确定我们的玩法机制的范围。
结论
MDA是一种用来迭代设计和优化的正式
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