मैंने हेलो 2 को कैसे बेहतर बनाने की कोशिश की, लेकिन लगभग इसे बर्बाद कर दिया

2004 में अपनी रिलीज़ के बाद, हेलो 2 तुरन्त Xbox Live पर सबसे लोकप्रिय मल्टीप्लेयर गेम बन गया। उसने लगभग दो वर्षों तक इस खिताब को बनाए रखा, और आप विश्वास के साथ कह सकते हैं कि उसके शुरुआती वर्षों में Xbox Live के जीवित रहने का मुख्य कारण इस एकमात्र गेम की बड़ी लोकप्रियता थी। खेल के छह साल के जीवनकाल में 6.6 मिलियन से अधिक खिलाड़ियों ने ऑनलाइन मल्टीप्लेयर हेलो 2 में 499 मिलियन से अधिक घंटे खेले हैं। बुंगी विकास टीम ने एक बड़ा जोखिम लिया और एक नए प्रकार का ऑनलाइन गेम बनाया, जो एक बड़ी सफलता थी और लाखों लोगों को प्रसन्न किया।

और इसलिए मुझे खुशी है कि मैंने इस खेल को कली में नहीं मारा।

विकास के दौरान, हेलो 2 को "पैगंबर" नाम दिया गया था, क्योंकि हेलो ब्रह्मांड में एक नई विदेशी दौड़ जोड़ी गई थी। उस समय, Microsoft के अधिकांश शोधकर्ताओं ने तीन से पांच खेलों के लिए समर्थन प्रदान किया था, लेकिन इस तथ्य के कारण कि यह प्रोजेक्ट पहले Xbox के लिए इतना महत्वपूर्ण था, दो उपयोगकर्ता अनुभव शोधकर्ताओं, मुझे और रैंडी पगुल्यायन को खेल के डेवलपर्स को पूरे समय मदद करने के लिए आवंटित किया गया था। । हम दोनों प्रयोगात्मक मनोविज्ञान में डॉक्टरेट के साथ अनुभवी वैज्ञानिक थे और लंबे समय से Microsoft के खेल उपयोगकर्ता अनुसंधान विभाग में हैं । हमारा कार्य गुणात्मक और मात्रात्मक तकनीकों का उपयोग करना था, उदाहरण के लिए, प्रयोज्य अध्ययन, खेल परीक्षण (प्ले परीक्षण) और सर्वेक्षण, विकास टीमों को यह समझने की अनुमति देता है कि रिहाई के बाद उनके खेल को कैसे स्वीकार किया जाएगा।

यह उस समय की कहानी है जब मैं भविष्यवक्ता नहीं बन सकता था, और भविष्य के लिए अनुसंधान डेटा को प्रोजेक्ट करने के मेरे प्रयासों के कारण Microsoft अनुसंधान विभाग और बुंगी डिज़ाइन टीम के बीच संघर्ष हुआ। खेल उपयोगकर्ताओं द्वारा अनुसंधान के बारे में बात करते समय, आमतौर पर केवल उन मामलों में जहां हम सही थे, उन मामलों में जब डेटा ने हमें खेलों के डिजाइन को सही करने की अनुमति दी। लेकिन यह कहानी ऐसे किसी मामले की नहीं है। यह इस बारे में है कि कैसे दो अन्यथा सक्षम शोधकर्ताओं ने खेल के अभिनव डिजाइन तत्व के बारे में गलत निष्कर्ष निकाला और खराब सिफारिशें दीं, साथ ही खेल ने इसके बावजूद सफलता कैसे हासिल की।

नवोन्मेष

हेलो 2 से पहले, अधिकांश ऑनलाइन गेम में स्वचालित खिलाड़ी मिलान (मंगनी) का उपयोग नहीं किया गया था। ऑनलाइन खेलने के लिए अन्य लोगों को खोजने के लिए लॉबी का उपयोग किया गया था। खिलाड़ियों की लॉबी की एक सूची थी, उन्होंने अपने संक्षिप्त विवरण पढ़े और उपयुक्त को चुना। यदि यह पता चला कि लॉबी पर गुंडे या अधिक प्रतिभाशाली खिलाड़ियों का कब्जा था, तो आप वापस जा सकते थे और एक नई लॉबी चुन सकते थे जो आपके लिए अधिक उपयुक्त हो।

ऐसी लॉबी प्रणालियों का महान लाभ नियंत्रण था। लॉबी के निर्माता लचीले ढंग से गेमप्ले को अनुकूलित करने की क्षमता रखते थे, केवल उन कार्डों और मोड्स को अनुमति देते थे जो उन्हें पसंद थे, और उन उपयोगकर्ताओं को बाहर फेंकते थे जो अपने नियमों के अनुसार नहीं खेलते थे। यह लॉबी को देखने का रिवाज था, गर्व से घोषणा करते हुए: "बिना स्नाइपर्स के" या "_ एक विशिष्ट कार्ड_ का नाम, प्रत्येक अपने लिए।"

हेलो 2 में प्रस्तावित प्रणाली ने सभी खिलाड़ियों की पसंद को छीन लिया , इसे एक ऐसी प्रणाली के साथ बदल दिया जिसमें खिलाड़ी केवल सामान्य प्रकार का मैच चुन सकते थे (यानी सभी के लिए नि: शुल्क, बिग टीम बैटल इत्यादि), जिसके बाद बंगी ने चुना। नक्शा, खेल का प्रकार और विरोधी। नीचे दी गई छवि ऑप्टिमैच हॉपर के लगभग समाप्त हो चुके प्रीलेइज़ संस्करण से स्क्रीनशॉट दिखाती है। (खेल में हमारे द्वारा उपयोग की गई शब्दावली संरक्षित नहीं थी।)



इस खेल को जारी करने से पहले जारी किए गए लेख में GameSpy ने हेलो 2 प्रणाली का वर्णन इस प्रकार किया है:

“एक दिलचस्प मोड़ - सभी खेल मोड, नक्शे, वाहन और लगभग सब कुछ बंगी द्वारा निर्धारित किया जाएगा।

हालांकि यह पहली बार में अजीब लग सकता है, यह कई कारणों से एक अच्छा विचार है। यह सुनिश्चित करके कि सभी खिलाड़ी एक ही प्रकार के खेल के लिए समान रूप से अनुकूलित हैं, बुंगी यह सुनिश्चित कर सकती है कि सभी गेम आसानी से चलें। इसके अलावा, कंपनी सही रेटिंग के बारे में सुनिश्चित हो सकती है, क्योंकि लगभग सभी खिलाड़ी एक ही कार्ड पर लगभग समान खिलाड़ियों के साथ खेलेंगे। वे किसी भी समय Xbox Live पर अपडेट पोस्ट कर पाएंगे, और हर कोई नए गेम खेलना शुरू कर देगा। रेटिंग प्रणाली मैचों के प्रकार से निर्धारित होती है, अर्थात, आप उदाहरण के लिए, असॉल्ट मोड में 25 वें स्थान पर हो सकते हैं, लेकिन केवल 78 वें स्लेयर में ... "

यह विवरण आज हर रोज़ और स्पष्ट लगता है, लेकिन ऐसा इसलिए हुआ क्योंकि सिस्टम इतना सफल था कि यह मल्टीप्लेयर गेम्स के लिए नया मानक बन गया। हेलो 2 की जीत इतनी भारी थी कि अब कल्पना करना मुश्किल है कि पहले ऑनलाइन गेम कैसे काम करते थे।

और फिर से दोहराता हूं - मुझे खुशी है कि मैं इसे नष्ट करने में सक्षम नहीं था।

अनुसंधान

हमारा शोध कार्य यह सुनिश्चित करना था कि खिलाड़ी नए प्रतिमान को समझें। पहले हेलो में जो लागू किया गया था, उससे यह इतना अलग था कि हम कागज के प्रोटोटाइप और पाठ विवरण के साथ शुरू करते हुए असली खिलाड़ियों के नए डिजाइन को जल्द से जल्द शुरू करना चाहते थे। खिलाड़ियों को नए मैचमेकिंग सिस्टम सहित मल्टीप्लेयर गेम खेलने के कई विकल्पों के विवरण और इंटरफ़ेस स्केच दिखाए गए थे, लेकिन उपयोगकर्ताओं द्वारा बनाई गई पारंपरिक लॉबी के बिना।

प्रतिभागियों की भारी संख्या की प्रतिक्रिया यह थी: "हम इसे समझते हैं, लेकिन यह घृणित है।" जिन खिलाड़ियों से हमने बात की थी, उन्होंने लगभग सर्वसम्मति से बताया कि वे व्यक्तिगत नियंत्रण का स्तर चाहते थे जो लॉबी प्रणाली ने उन्हें दिया था। उनका मानना ​​था कि नई मंगनी प्रणाली के फायदे पुराने को छोड़ने के लायक नहीं थे। आज की कल्पना करना कठिन है, लेकिन फिर "एक बटन को धक्का दें और हमें भरोसा करें" सिद्धांत का उपयोग खिलाड़ियों को अपने आप ही असामान्य और नियंत्रित करने के लिए किया जाता था।

अपने आप को उपयोगकर्ताओं की सच्ची आवाज़ मानते हुए, रैंडी और मैं बुंगी गए और उन्हें बताया कि खिलाड़ियों ने नए डिजाइन को घृणा की है, और यह कि उन्हें मल्टीप्लेयर को लागू करने के अन्य तरीकों के बारे में सोचने की जरूरत है। डिजाइनरों ने अपना पक्ष रखा, यह तर्क देते हुए कि भविष्य की उनकी दृष्टि यथास्थिति से बेहतर है, और इतिहास ने साबित कर दिया है कि वे बिल्कुल सही थे। खिलाड़ियों को नई प्रणाली से प्यार हो गया और यह ऑनलाइन गेम का स्वर्ण मानक बन गया। हेलो 2 मैचमेकिंग का अध्ययन करना मेरे करियर की एकमात्र बड़ी असफलता थी (कम से कम अभी के लिए)।

त्रुटियों

क्या हुआ था? यह कैसे हुआ कि शोध परिणाम इस तरह के विरोधाभास में थे कि रिलीज के बाद वास्तव में क्या हुआ था? उत्तर दो परस्पर संबंधित त्रुटियों में निहित है: एक अध्ययन में प्रतिभागियों द्वारा किया गया था, दूसरा स्वयं शोधकर्ताओं द्वारा।

प्रतिभागियों की गलती "भावांतर पूर्वानुमान" की संज्ञानात्मक विकृति थी: उन्होंने मान लिया कि वे एक काल्पनिक स्थिति में महसूस करेंगे। इस बात पर बहुत बड़ी मात्रा में साहित्य है कि गलत लोग उन पर काल्पनिक स्थितियों के भावनात्मक प्रभाव का मूल्यांकन कैसे कर सकते हैं। यहां तक ​​कि गंभीर जीवन-बदलती घटनाएं, जैसे विकलांगता या लॉटरी जीतना, सार रूप से मूल्यांकन करना मुश्किल है।

यदि आपने उस समय हमारी शोध टीम से इस बारे में पूछा था, तो आपको जवाब मिला होगा: "बेशक, लोग नहीं जानते कि उनकी भावनाओं का अनुमान कैसे लगाया जाए, लेकिन हम ऐसा नहीं कर रहे हैं।" प्रारंभ में, हमारे अध्ययन में निम्नलिखित प्रश्न सामने आए: क्या खिलाड़ी इस प्रणाली को समझ सकते हैं? यह शोध के लिए एक बिल्कुल स्वीकार्य प्रश्न है, जिसका हम आत्मविश्वास से जवाब देने में सक्षम थे "हाँ।" लेकिन जब प्रतिभागियों ने भी सिस्टम के बारे में अपनी राय व्यक्त करना शुरू किया, तो हमने इन राय को कयास नहीं, बल्कि सच्चाई माना।

पकड़ यह थी कि अध्ययन के प्रतिभागियों ने कभी वास्तविक मंगनी के साथ एक ऑनलाइन शूटर नहीं खेला। एक बार फिर, यह आज अजीब लगता है क्योंकि मंगनी हर मल्टी-प्लेयर ऑनलाइन गेम का एक मानक फीचर बन गया है। लेकिन उस समय, प्रतिभागी केवल स्थानीय नेटवर्क पर मल्टीप्लेयर खेल रहे थे या, सबसे अच्छा, छात्र छात्रावास के नेटवर्क पर। हमने 2003 में शोध किया था जब 16% से कम अमेरिकियों के पास ब्रॉडबैंड था। वास्तव में, हमने प्रतिभागियों को अपने ज्ञात अनुभव (लॉबी) की तुलना अज्ञात (एक बड़े ऑनलाइन समुदाय के बीच ईमानदार और सटीक मिलान) से करने के लिए कहा। उन्होंने मौजूदा व्यवस्था की ताकत और कमजोरियों को समझा। प्रस्तावित मंगनी प्रणाली के मामले में, वे वास्तव में केवल यह समझ सकते थे कि वे क्या खो रहे थे। इस वजह से, प्रस्तावित प्रणाली वास्तव में की तुलना में बहुत खराब बदलाव थी।

इसलिए, जब अध्ययन में भाग लेने वालों ने हमें बताया कि वे इस तरह की प्रणाली का उपयोग नहीं करना चाहते हैं, तो हम, शोधकर्ताओं ने अपनी गलती की और वास्तव में खेल खेलने के बाद अपनी टिप्पणियों को अधिकांश भविष्य के खिलाड़ियों की भावनाओं का सटीक प्रतिबिंब के रूप में प्रस्तुत किया। हालांकि, एक गर्म बहस के बाद, बुंगी ने हमारी आपत्तियों को नजरअंदाज करने और अपनी नई मंगनी प्रणाली के साथ आगे बढ़ने का फैसला किया, जो एक बिल्कुल सही विकल्प निकला।

बेशक, जब बुंगी डिजाइनरों ने अनुसंधान टीम के डेटा को खारिज कर दिया, तो उन्होंने पद्धतिगत त्रुटियों को इंगित नहीं किया और संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह को उजागर नहीं किया। उनके पास ठोस सिद्धांतों पर आधारित एक स्पष्ट रूप से स्पष्ट डिजाइन दृष्टि थी, और स्टूडियो के अंदर आगामी गर्म चर्चाओं के दौरान, उन्हें विकास और डिजाइन नेताओं से युद्ध-कठोर आत्मविश्वास मिला कि यह एक उत्कृष्ट मल्टीप्लेयर गेम बनाने का तरीका था । उनमें से एक ने मुझे बाद में गुप्त रूप से बताया कि हमारे शोध का कोई भी परिणाम उन्हें अपना पाठ्यक्रम बदलने के लिए राजी नहीं करेगा। लगभग हमेशा, जब मैं डेवलपर्स को अनुसंधान डेटा स्थानांतरित करता हूं और वे इसे इस तरह से अस्वीकार करते हैं, तो एक पेशेवर टोन में गेम की रिहाई के बाद, मैं कहता हूं: "ठीक है, मैंने आपको ऐसा कहा था।" लेकिन हेलो 2 के मामले में, विपरीत पक्ष सही निकला, और इसके लिए धन्यवाद, खेलों की दुनिया बेहतर हो गई है।

हमें, शोधकर्ताओं को, परिणामों को अधिक अंतर से प्रस्तुत करना चाहिए। हमारा डेटा केवल तभी सही था जब आप उन्हें एक निश्चित कोण से देखते हैं: "जब कुछ खिलाड़ी पहली बार सिस्टम के बारे में सुनेंगे तो यही कहेंगे।" इसके आधार पर, हम टीम के साथ काम कर सकते हैं ताकि खिलाड़ियों को सिस्टम से परिचित कराने के विभिन्न तरीकों का परीक्षण किया जा सके ताकि उनकी पहली धारणा में सुधार हो सके और इस गति को बढ़ाया जा सके जिससे खिलाड़ियों को इस प्रणाली के सही मूल्य का एहसास हो सके। एक मौलिक अर्थ में, डेटा खराब नहीं था, हमें सिर्फ उनके नाममात्र मूल्य पर विचार करना था।

सबक

तब से, मैंने इस घटना के बारे में बहुत सोचा, इसलिए मैं इससे सीखे गए कुछ पाठों को सूचीबद्ध करूँगा। मुझे उम्मीद है कि यह कहानी दूसरों को विशेष रूप से इन गलतियों को नहीं करने देगी और अपनी खुद की, अधिक रोचक और नई गलतियां करना शुरू कर देगी।

पाठ 1: कभी-कभी शोधकर्ताओं को विवादों में खोना पड़ता है

यूएक्स शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि वे एक पूंजी के साथ सत्य की खोज करते हैं "और।" यह महान घर्षण पैदा कर सकता है जब विकास प्रक्रिया में अन्य प्रतिभागियों ने हमारे निष्कर्षों को स्वीकार करने से इनकार कर दिया। वास्तव में, हम आमतौर पर सही होते हैं, लेकिन गलत सकारात्मक, गलत नकारात्मक और बस गलत परिणाम हमेशा संभव होते हैं।

गेम उपयोगकर्ता शोधकर्ताओं की राय हमेशा विकास प्रक्रिया में महत्वपूर्ण भार वहन करती है, तब भी जब हम अन्य सभी कर्मचारियों की तुलना में अधिक आदर्श नहीं होते हैं। हमें यूएक्स की हमारी समझ का सक्रिय रूप से बचाव करना चाहिए, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि हमें हमेशा जीतना चाहिए। वास्तव में, मैं यह कहना चाहता हूं कि, हमारे खेलों में खिलाड़ियों की तरह, शोधकर्ताओं को भी विफलता का एक आदर्श स्तर होना चाहिए। यदि प्रत्येक अध्ययन समान रूप से सफल है, तो इसका सीधा मतलब यह होगा कि हम पर्याप्त रूप से नवीन नहीं हैं या जटिल शोध विषयों से नहीं निपटते हैं। हमें जोखिम लेने की जरूरत है, और इसका मतलब है कि कभी-कभी हमें हारना पड़ता है।

पाठ 2: एक गलती का मतलब शोधकर्ताओं के साथ काम का अंत नहीं है

हेलो 2 उपयोगकर्ता अनुसंधान बहुत मेहनत किया गया है। Microsoft ने इस परियोजना पर एक बड़ा दांव लगाया, जिससे उसे शोधकर्ताओं का ऐसा संसाधन मिला जो किसी अन्य समय में आधा दर्जन खेलों का समर्थन कर सकता था। बॉगी स्टूडियो, जो अपने साझेदारों के शानदार चयन के लिए जाना जाता है, ने विश्वास की एक छलांग ली है, जिससे हमें अपने इतिहास में सबसे कठिन संकटों में से एक के दौरान इसकी विकास प्रक्रिया का एक अभूतपूर्व स्तर प्राप्त हुआ है। रैंडी और मेरे पास एक बड़ी जिम्मेदारी थी: हमें गेम के डिजाइन पर उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया को प्रभावित करना था, जो बहुत सारे लोगों के लिए बहुत महत्वपूर्ण था। प्रतिभागियों की असमान रेटिंग के साथ सामना करते हुए, भयभीत हो गया कि डिजाइन लाखों खिलाड़ियों के छापों को नकारात्मक रूप से प्रभावित करेगा, हमने फैसला किया कि हमें लड़ाई को स्वीकार करने की आवश्यकता है। लेकिन हमसे गलती हुई और हम हार गए।

यह कहानी 2003 में हेलो 2 विकास चक्र के मध्य में हुई और हमने खेल पर कई अन्य सफल शोध किए। अपनी रिलीज़ के बाद, रैंडी और मैं अगली कड़ी समर्थन प्रक्रिया हेलो 3 में डूब गए, जो सबसे सफल गेम उपयोगकर्ता अनुसंधान परियोजनाओं में से एक बन गया। वही दो शोधकर्ता, एक ही डिज़ाइनर, एक ही फ़्रैंचाइज़, लेकिन हमारा काम वायर्ड पत्रिका के कवर पर समाप्त हो गया और एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर बन गया जिसने उपयोगकर्ता अनुसंधान को गेमिंग उद्योग के लिए एक आवश्यक प्रक्रिया बना दिया। वास्तव में, इस अध्ययन और इसकी विफलता ने भविष्य की सफलता में प्रत्यक्ष योगदान दिया। बंगी प्रबंधन ने निष्कर्ष निकाला कि अनुसंधान को डिजाइनरों के काम के साथ और अधिक एकीकृत करने की आवश्यकता है ताकि यह अब और न हो, और यह एकीकरण हेलो 3 के साथ हमारी सफलता का मुख्य कारण बन गया है। कुछ साल बाद, बंगी ने खुद को भी मुझे अपने आंतरिक अनुसंधान विभाग को बनाने और प्रबंधित करने के लिए काम पर रखा।

शोधकर्ता परिपूर्ण नहीं हैं, लेकिन हमारे साझेदारों को हमें परिपूर्ण होने की आवश्यकता नहीं है। उन्हें हमें ईमानदारी से और पूरी तरह से खिलाड़ियों की राय से अवगत कराने की आवश्यकता है, ताकि हम अपनी गलतियों को स्वीकार करने और उनके अनुकूल होने के लिए खुद को नया करने और जोखिम लेने के लिए खुद को आगे बढ़ाएं।

पाठ 3: अनुसंधान और डिजाइन एक ही क्षेत्र में काम करते हैं, लेकिन विभिन्न नियमों के अनुसार

खिलाड़ी केवल अपनी भावनाओं से न्याय कर सकते हैं: या तो उनके जुआ खेलने के अनुभव से, या उनके द्वारा प्रयोगशाला में उनके सामने जो कुछ देखा जाता है। चूंकि शोधकर्ता का काम खिलाड़ियों की आवाज को मजबूत करना है, इसलिए हमारी सीमाएं समान हैं। हमारी भविष्यवाणियां सच हैं कि खिलाड़ियों की प्रतिक्रिया क्या है।

डिजाइनरों के पास ऐसा कोई प्रतिबंध नहीं है। वे उन विचारों के साथ आते हैं जिनका पहले कुछ भी नहीं है या कुछ भी नहीं है। इस वजह से, ऐसे विचारों का परीक्षण और सत्यापन करना मुश्किल हो सकता है। नए विचारों का मूल्यांकन करने के तरीके हैं, लेकिन शोधकर्ताओं के रूप में, हमें पता होना चाहिए कि ये तरीके अन्य उपकरणों की तुलना में बहुत अधिक जोखिम वाले हैं, और हमारे निष्कर्षों को मापते हैं।

यह मजेदार है कि हेलो 2 के विकास के दौरान नए गेमप्ले तत्वों की प्रस्तुति का एक अच्छा प्रतिरूप स्पष्ट रूप से बुंगी टीम द्वारा प्रदर्शित किया गया था। आलेख में चर्चा की गई मंगनी प्रणाली मल्टीप्लेयर सुविधाओं की एक बहुत अधिक व्यापक सूची का केवल एक हिस्सा थी जो हेलो 2 में दिखाई दी, और कई अन्य विचार समान प्रतिरोध के साथ मिले। Microsoft के संदेहपूर्ण नेतृत्व को समझाने के लिए, डिज़ाइन टीम ने एक वीडियो सिमुलेशन बनाया कि गेम तैयार उत्पाद में दोस्तों के साथ कैसे दिखेगा । हालांकि यह समाधान मंगनी के साथ काम नहीं करेगा, यह एक उदाहरण बन गया है कि एक नए गेमप्ले की दृष्टि को व्यक्त करने के लिए कितना प्रयास और कल्पना आवश्यक है।

पाठ 4: अनुसंधान की संरचना को समझने के लिए पद्धतिगत त्रुटियां करना और उनके परिणामों का सामना करना सबसे अच्छा तरीका है

बेशक, मुझे इस अध्ययन से पहले भविष्यवाणी प्रभावित करने वाली समस्याओं के बारे में पता था। लेकिन मैंने फिर भी खुद को नई प्रणाली के बारे में प्रतिभागियों की भरोसेमंद राय से दूर ले जाने की अनुमति दी और एक तथ्य के रूप में उनकी भविष्यवाणियों को लिया। एक बार ऐसी गलती करने और उसके अपमानजनक परिणामों का सामना करने के बाद, मैं इसे दोहराने के लिए बहुत कम इच्छुक हो गया।

बेशक, एक गुणवत्ता अनुसंधान की योजना बनाने के सिद्धांतों को याद रखना सही और अच्छा है, लेकिन जब तक आप इन सिद्धांतों को नहीं तोड़ते और व्यक्तिगत रूप से परिणामों पर नहीं आते हैं, तब तक आप उन्हें अपनी त्वचा में कभी महसूस नहीं करेंगे। यदि आपने जानबूझकर नियमों का उल्लंघन किया है या परिस्थितियों को आंशिक रूप से दोष देना है तो यह कोई बात नहीं है। जब आपको एक बाल्टी में दिन या हफ्तों की मेहनत फेंकनी होती है, तो यह अपने आप को याद दिलाने वाले निशान छोड़ देता है। झंडे से परे जाना यह समझने का सबसे अच्छा तरीका हो सकता है कि इन झंडों की आवश्यकता क्यों है।

लेकिन आप यह भी पाएंगे कि कभी-कभी ... कोई प्रतिशोध नहीं है। गुणात्मक शोध के कुछ नियम प्रकृति के नियम हैं, जबकि अन्य केवल सिफारिशें हैं। खेल उपयोगकर्ताओं का अध्ययन एक लागू क्षेत्र है, इसमें काम ब्रेकनेक गति, सीमित संसाधनों और भ्रम की स्थिति में किया जाता है। हर शोध नियोजन का रत्न नहीं होगा। नेता अनुसंधान विधियों में बदलाव के लिए जोर दे रहे हैं, प्रतिभागी बैठकों को छोड़ते हैं, उपकरण तोड़ते हैं, और शोधकर्ता का काम कम से कम नुकसान के साथ परिस्थितियों के अनुकूलन का एक तरीका चुनना है। यह समझना कि कौन से सिद्धांत लचीलेपन की अनुमति देते हैं और जिनका उल्लंघन नहीं किया जा सकता है, हमें शोधकर्ताओं के रूप में सुधार करता है, जिससे हम डेवलपर्स और उनके खेलों के लिए अधिकतम लाभ उठा सकते हैं।

निष्कर्ष में

डिज़ाइन नवाचारों के लिए जोखिम की आवश्यकता होती है, और इस मामले में, बुंगी डिज़ाइन टीम द्वारा उठाए गए जोखिम ने कई बार खुद को साबित किया है। विकास प्रक्रिया में उपयोगकर्ता अनुसंधान का एक महत्वपूर्ण कार्य इस डिजाइन जोखिम को कम करना है। शोध से वास्तविक खिलाड़ियों के रास्ते में आने से पहले डिजाइनरों को संभावित समस्याओं का पता लगाने और उन्हें ठीक करने के लिए नई चीजों की कोशिश करने की अनुमति मिलती है। लेकिन हमारे पेशे के अंदर, हम अपने छोटे जोखिमों को भी लेते हैं, अनुसंधान संरचना को चुनने में हमारी व्यक्तिगत राय का उपयोग करते हैं और क्या यह पहचान की गई समस्याओं के समाधान के लिए लड़ने के लायक है। इस मामले में, हमारी विशिष्ट पसंद ने खुद को सही नहीं ठहराया, लेकिन यह इस तथ्य को नकारता नहीं है कि अनुसंधान जोखिम आवश्यक हैं।एक अच्छे शोधकर्ता को अपने अनुभव और अंतर्ज्ञान का उपयोग हमेशा जोखिम के उचित स्तर का चयन करने के लिए करना चाहिए, जो कि डिजाइनरों और खिलाड़ियों को लाभ पहुंचाने के लिए उपयुक्त रूप से उपयुक्त है।

इस लेख को बनाने में उनकी मदद के लिए और उस साहस के लिए रैंडी पगुल्यायन का विशेष धन्यवाद जिसने उन्हें मेरे साथ सार्वजनिक शर्म के इस बोझ को साझा करने की अनुमति दी। मैं क्रिस कसाई, डेविड कैंडलैंड, कर्टिस क्रीमर, मैक्स होबरमैन और जेसन जोन्स का भी धन्यवाद करता हूं कि उन्होंने मुझे इस कहानी को ताजा करने में मदद की और मुझे इसका सबसे अच्छा वर्णन करने की सलाह दी।

लेखक के बारे में: 16 . , Halo, Age of Empires, Destiny, World of Warcraft, Overwatch Hearthstone. , , «Behavioral Game Design». ArenaNet. ArenaNet .