您如何处理基于概率的游戏中的损失规避？

损失厌恶心理现象是指玩家如何感觉损失是胜利的两倍。

例如，Bite Fight的PvP是基于与角色技能相关的概率的模拟，并且玩家每周在社区论坛中多次表达这种感觉。

如果您不想创建付费游戏，但您想让最差的玩家赢得足够多的胜利，从而对此感到满意，您该怎么做？

问题分为两部分：

1. 您如何从技术上处理它？您是否使用某种数学技术或基于内存的模拟来避免某位玩家连续输掉很多？

2. 从社区的角度来看，您该如何处理？在公共论坛上，您如何处理此类投诉？

我看到这个问题由于过于广泛或基于观点而获得了很多票，但我认为可以在StackExchange答案的范围内提供合理来源的概述-我在这里对此进行介绍。

Sid Meier在他的2010 GDC演讲“游戏设计的心理学（一切都错了）”中谈到了这个问题（这使我在Chrome中出现了一个错误，但我能够在Edge中查看它-您的里程可能会有所不同）他涵盖的方面：

• 优胜者悖论：尽管从某种意义上说，游戏失败比现实中的失败要容易接受得多，但如果玩家花了足够的时间，他们就会习惯于赢得游戏。

• 玩家往往认为良好的结果是他们的行动，技能和策略的应有之选，而不良的结果则是对他们的报复性惩罚或小故障。

• 人类对概率的看法非常扭曲。如果您向玩家展示3：1或4：1的赔率，他们会认为这是压倒性的优势，因此损失（即使应该在20％到25％的时间出现）也令人感到十分消极。

• 将随机事件分为多个较小的阶段可以帮助在这里遇到一半的玩家。（这就是为什么在许多版本的Civ战斗中要进行多轮战斗的原因）。通过多次掷骰子以获得递增结果，概率将结果推向期望值，并且您会看到更少的令人惊讶的异常值。当玩家确实失败时，他们可以看到它是连续几场亏损的轨迹，而不是一道闪电般的闪电。

1）您是否使用某种数学技术或基于内存的模拟来避免某位玩家连续输掉很多？

经常，是的。Sid Meier在上述链接中的Civ中谈到了这样做。XCOM：敌人内部也在较低的难度级别上执行此操作：

Gupta说：“在“普通”和“简易”模式下，会出现严重的断条现象。“在轻松上，它会更强大。在轻松上，实际上很难失去士兵，而您拥有的士兵越少，这种效果就会变得越强，因此，如果您开始失去它，它的作用就是弥补。当然，外星人本身在Easy上的统计就较弱相信我，在Easy上，如果您连续错过3次，也不会错过第4张相片，那可能是1％有机会命中，您将不会错过任何一击。”

甚至“俄罗斯方块”（在大多数化身中）也使用经过改组的棋子，以确保在获得所需棋子的情况下，您绝不能进行超过一定数量的发球。

这些类型的系统提供了防止玩家“掷骰子”的保护措施。通常，作为设计师，我们想要的是一点点变化/不可预测/惊喜，而不是100％不能原谅的随机性。;）

2）您如何从社区角度来处理它？

有两个主要分支：

听取社区意见并保持公开对话。《魔兽世界》提供了一个出色的长期案例研究，以回应社区的反馈-诸如在某些罕见的掉落中引入倾斜概率之类的事情，这样，连续多次错过它们的玩家更有可能在下一轮找到它们（类似于XCOM的上述示例，这可以有效地将Gambler的谬误纳入游戏概率中，以改善玩家体验）。

即使您没有消除所有的痛点（要进行挑战也需要一定的磨擦），但以专心致志来平衡问题而建立声誉可以改善对公平的感知。

培养一个接受失败的社区。 矮人要塞的 社区围绕着“失败很有趣”的口号集会。Dark Souls因其难以忍受的困难而受到称赞（甚至将其包含在营销标语“准备死亡”中）。他们有一些共同点：

• 他们鼓励观众进行自我选择。谁在寻找一个没有头脑的奖励巨星，一开始就不会购买这些游戏。识别为“足够强悍”的人来处理这些游戏是他们宣传的玩家幻想的一部分。

• 这些游戏的损失不是反复无常的。即使一条巨龙可以在不设防的堡垒中徘徊并立即屠杀所有矮人，但那条巨龙并不只是一个致命的骰子。它在世界上具有悠久的历史-它来自某个地方，正在某个地方，而您被它的方式割断的事实在很大程度上是您自己选择该站点并没有对其进行足够辩护的错误。这些游戏世界中的所有事物都遵循一致的规则，掌握得当的玩家甚至可以应对游戏所面临的最艰巨的挑战。这并不意味着可以保证熟练的球员取得成功，但这意味着他们的技能会有所作为。当您以这种方式构建游戏时，失败就成了一个诚实的信号，“有些事情您可以做得更好”，而不是“

DMGregory的答案中有一些要点。我特别喜欢将赢/输分成多个次要的赢/输的游戏，这是从老虎机获得的-如有疑问，请复制老虎机，因为它们是最终（几乎）所有玩家输掉的游戏，因此许多人继续玩。让我们添加更多点：

使用游戏设计即使在失败时也能取得胜利。

理想情况下，压倒性的单面胜利应该非常罕见。因此，在曲棍球模拟中，失败者可以尝试寻求安慰目标，而在策略游戏中，他们可能希望至少拿走某个单位。在《泰坦陨落》中，每场比赛都有超弱的机器人，因此玩家至少可以杀死一些人。您也可以保留胜利的定义，例如在所有死亡竞赛中免费拥有8名玩家，而第一名不太可能实现人们不期望获得的胜利。这样，较弱的玩家可以设定自己的目标，例如不是第一个死亡的人。

使用统计数据让玩家在输球后感到成就感

在游戏结束时，您可以提供统计信息，例如在HotS中，您可以看到谁造成了最多的杀戮，造成了最大的伤害，最多的是其他种类的伤害，吸收了最多的伤害，死亡的最少，贡献了xp最多，已治愈这样，即使比赛输了比赛，在某些统计数据上，你也可能是最好的。在《星际争霸》中，每个统计数据旁边甚至都有一个标记，您在其中的表现要好于平均水平。

玩家必须有机会参加PvP

对任何参与其中的人来说，将新玩家与PVP中的顶级玩家进行对决并不有趣。挑战需要与玩家的技能水平相匹配，因此在PvP中，您需要一个能够猜测玩家实力的系统，并且（a）防止完全不公平的对决，并且（b）为遭受连败的玩家提供次要优势。（b）是关键，因为连续输掉10次可能会使玩家永久退出游戏。

提供选择训练基本技能而不会丢失的选项

如果涉及到任何技能，则玩家需要有机会在不损失所有时间的情况下训练该技能。例如，从未玩过fps的人不会在纯PvP游戏（如最近的以《星球大战》为主题的《战地风云》游戏）中有机会-在第一次被杀死之前，他们可能会死掉100多次。即使在100％多人游戏中，也需要选择对付非人类对手的方法，无论它多么愚蠢和基本。在《战地风云》中，他们使用简单的模式解决了这一问题，在这种模式下，他们只会产生一波微弱的敌人；在其他fps游戏中，他们则通过添加单个玩家战役或允许与任何数量的机器人进行对抗来应对它。

其他答案涵盖了很多很棒的东西。这是我对赢/输概率的看法。对于PvP，请考虑采用其他方式直接或以某种熟练的格式（IE玩家排名）跟踪和显示获胜赔率得分。具体示例：

Puzzle Pirates相对于本地和服务器范围内的所有其他玩家对玩家的表现进行排名。开发者希望在游戏中保持数字分数，这是在积分榜上以描述性文字（例如EG Proficient，Master，Grand-Master，Ultimate）的形式表示的。所有的难题都有一定的运气。诸如剑术之类的战斗可能会受到装备的影响。但是我认为，在所有这些人中，球员的技能是最重要的因素。由于游戏使这一点广为人知，因此下注主要取决于玩家。该游戏允许玩家在比赛中下注资源并进行无等级比赛，从而增强了玩家选择失去排名和/或资源的想法。

FIBS是步步高服务器，它使用开放的公式对球员进行评分。如果您赢了，您的评分就会上升。如果输了，它就会掉下来。如果您击败了一个比您更好的人，您将获得比击败一个更差的人更多的积分，反之亦然。您的盈亏取决于：评分差异，比赛时长和您的经验。

通常会显示统计数据，尤其是以原始形式显示统计数据可能不够好，因为人类经常会误解概率（关于蒙蒂霍尔问题的 EG 混淆）。您可能可以通过提供一些上下文来对此进行调整。例如，流氓般的盗贼提供以下有关战斗的信息：

鳗鱼有63％的几率击中您，通常击中您当前生命值的55％，最坏的情况是有2次击中您。您有70％的机会击中鳗鱼，通常击中鳗鱼当前生命值的30％，最多只能击中3次。

请注意，这一切都是基于当前情况，减少了玩家的数学运算，从而降低了因数学错误而导致死亡的机会。此外，它还提供平均和最佳情况下的损坏。它不是完美的-不能解释来自不同来源的同时损坏，玩家必须选择阅读它，但是总的来说，我认为它比单独的原始数据要好。

@DMGregory涉及过滤/调整随机数。如果进行足够的尝试，则可能会发生来自普通RNG的好坏滚动。考虑到MMO游戏中的掷骰次数，几乎可以保证有人会遇到这种运气。如果要对此进行更正，则需要过滤RNG输出以删除这些运行。我建议阅读有关该主题的内容：

• 史蒂芬·拉宾（Steven Rabin）在AI游戏《编程智慧2》中的AI决策智慧和游戏逻辑的滤波随机性
• Steve Rabin，Jay Goldblatt和Fernando Silva在Game AI Pro中的高斯随机性，滤波随机性和Perlin噪声
• 概率，算法复杂度和主观随机性，作者：Thomas L. Griffiths和Joshua B. Tenenbaum