Randomness is an important factor in games, so much so that some games rely almost purely on it for its outcomes and increase players' engagement with them. However, randomness can affect the game experience depending on when it occurs in a game, altering the chances of planning for a player. In this paper, we refer to it as "input-output randomness". Input-output randomness is a cornerstone of collectable card games like Hearthstone, in which cards are drawn randomly (input randomness) and have random effects when played (output randomness). While the topic might have been commonly discussed by game designers and be present in many games, few empirical studies have been performed to evaluate the effects of these different kinds of randomness on the players' satisfaction. This research investigates the effects of input-output randomness on collectable card games across four input-output randomness conditions. We have developed our own collectable card game and experimented with the different kinds of randomness with the game. Our results suggest that input randomness can significantly impact game satisfaction negatively. Overall, our results present helpful considerations on how and when to apply randomness in game design when aiming for players' satisfaction.


翻译:随机性是游戏中的一个重要因素, 以至于有些游戏几乎完全依赖它来取得其结果, 并且增加了玩家与游戏者的互动。 然而, 随机性会影响游戏经验, 取决于游戏中发生的时候, 改变一个玩家的规划机会。 在本文中, 我们把它称为“ 输入- 输出随机性 ” 。 输入- 输出随机性是像赫特斯通这样的可收集的纸牌游戏的基石, 贺卡随机抽取, 玩牌时会产生随机效果( 输出随机性 ) 。 虽然游戏设计者通常会讨论这个话题, 并且会在许多游戏中出现。 但是, 很少有经验性研究来评估这些不同种类的随机性对玩家满意度的影响。 这项研究调查了四个输入- 输出随机性纸牌游戏在四个输入- 输出随机性条件下对可收集的纸牌游戏的影响。 我们开发了我们自己的可收集的纸牌游戏, 并试验了不同种类的随机性游戏。 我们的结果表明, 输入随机性会显著地影响游戏的满意性。 总之, 我们的结果提出了如何以及何时在设计游戏中应用随机性时, 在游戏中应用游戏中应用随机性时, 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月20日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月18日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月17日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月17日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月16日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
The StarCraft Multi-Agent Challenge
Arxiv
3+阅读 · 2019年2月11日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员