理查德·巴特尔(Richard Bartle)是MUD游戏类型的创始人之一,也是大型多人线上游戏的研究员,他在1996年的一篇论文中,用扑克牌的四种花色将游戏玩家进行了划分,将其命名为巴特尔玩家分类模型(Bartle's Taxonomy of Player Types)。最初用于分析MUD玩家的类型,不过后来人们也发现它基本适用于现代游戏玩家。
理查德·巴特尔(Richard Bartle),2011
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一、巴特尔的四类型划分
杀手(Killers)
花色:草花♣️(原文Club,也有“大棒”之意,形容为该类型的玩家喜欢用大棒敲死敌人)
目标:追求竞争性和支配地位,享受击败其他玩家的快感,是典型的pvp游戏爱好者
代表玩家:PVP对战者、电子竞技爱好者等
代表游戏:PVP游戏,比如CSGO、瓦、英雄联盟、守望先锋等
成就者(Achievers)
花色:方片♦️(原文Diamond,也有“钻石”之意,形容为该类型的玩家跟追逐钻石一样追逐游戏成就)
目标:追求游戏时长和成就、收集游戏奖励和纪念品
代表玩家:游戏白金爱好者、100%完成度强迫症患者、通马桶式任务列表爱好者
代表游戏:基本绝大部分单机游戏都属于
探索者(Explorers)
花色:黑桃♠️(原文Spade,也有“铲子”之意,形容为该类型的玩家喜欢掘地三尺深挖游戏内容)
目标:探索游戏世界、挖掘隐藏内容和彩蛋、研究游戏深度机制、讨论游戏剧情内涵
代表玩家:游戏测试员、攻略制作者、喜+1爱好者、桐谷和人
代表游戏:开放世界游戏和沙盒游戏等
社交者(Socializers)
花色:红桃♥️(原文Heart,也有“爱心”之意,形容为该类型的玩家喜欢与其他人进行善意的交流沟通、互帮互助)
目标:结交朋友、把游戏当成社交平台、享受与其他玩家的互动、参与公会活动
代表玩家:固定的最高配置(朋友)、组队爱好者、游戏搭子团伙成员
代表游戏:多人在线、社交类游戏、合作联机游戏、MMORPG等
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二、巴特尔四象限模型
巴特尔使用一个带有四个象限的二位坐标轴来形容四种游戏玩家划分。
横轴的两端代表世界(World)与玩家(Player),纵轴代表玩家互动(Interacting)和玩家行为(Acting)。越偏向哪个轴,代表越喜欢哪种游戏成分。
简单地来说,可分为以下四种形态:
左上角:杀手。玩家+行为,倾向于让自己在游戏中的行为能够影响到其他玩家,比如杀死其他玩家、支配和控制其他玩家(比如pvp虐狗和捞薯条)等。
右上角:世界+行为,倾向于让让游戏世界来影响自己的游戏行为,比如不断地完成游戏任务清单、达成游戏通关和100%全清等。
右下角:互动+世界,倾向于在游戏世界中进行互动,比如探索游戏未知的内容、寻找游戏彩蛋、深入研究游戏世界观和剧情等。
左下角:互动+玩家,倾向于在游戏中与其他玩家进行互动,比如结交朋友、加入公会、参与团体活动、打团本等。
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三、巴特尔玩家模型延伸
2004年,巴特尔在这个原理的基础上再次拓展,把每一种象限分为“显性(Explicit)”和“隐性(Implicit)”两种,由此将玩家进一步分为了8个类别。
杀手(Killers)
显性杀手(Explicit Killers):直接竞争者,享受在游戏中直截了当地面对对手、击败对手。
隐性杀手(Implicit Killers):间接竞争者,更喜欢控制和操纵他人,而非直接pvp战斗,比如通过经济垄断、市场操控等手段使对方失去资源。
成就者(Achievers)
显性成就者(Explicit Achievers):收集者,喜欢收集显眼可见的游戏内容、游戏成就、甚至挂游戏时长,并喜欢将它们展示出来以彰显自己的游戏历程。
隐性成就者(Implicit Achievers):优化者,不太在意这种外在的成就,而是更在意如何对自己的玩家角色、游戏技巧、战斗策略等进行优化,追求个人成长。
探索者(Explorers)
显性探索者(Explicit Explorers):探险家,游戏目标是探索未知,挖掘游戏中每一个未被人所知的角落,探索游戏隐藏剧情、地图秘密和彩蛋。
隐性探索者(Implicit Explorers):研究员,喜欢研究游戏机制、搞玩法实验、游戏数值计算等。
社交者(Socializers)
显性社交者(Explicit Socializers):社牛,游戏目标以社交为核心,目标是认识更多同好玩家,并拓展自己的影响力,喜欢公会活动、聊天室、组团打本等。
隐性社交者(Implicit Socializers):社恐,不一定愿意主动跟人接触,但愿意默默帮助他人,比如撰写并发布游戏攻略、指导新手、担任团队辅助角色等。
通过显性和隐性的区分,大致可以分析玩家的动机:
显性玩家:追逐更外向、更可见的目标,往往与竞争、成就、社交等明显行为相关。
隐性玩家:偏好更内向、个人化的目标,比如深入研究、挖掘数据、默默帮助他人等。
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了解了自己的玩家类型,就更容易能找到自己喜欢的游戏。对于游戏设计师来说,使用玩家分类模型也能更深入理解玩家的行为模式,并针对不同的玩家类型来优化自己的游戏体验,以让自己的游戏的适应面更广泛。
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