MDA: формальный подход к игровому дизайну и исследованию игр

В этой статье мы представляем структуру MDA (обозначающую как: Механика, динамика и эстетика), разработанные ипреподается в рамках Мастерской по игровому дизайну и настройке на Конференции разработчиков игр, Сан-Хосе, 2001–2004 гг.

MDA — это формальный подход к пониманию игр, который пытается преодолеть разрыв между игровым дизайном и разработкой, критикой игр и техническим исследованием игр. Мы считаем, что эта методология прояснит и укрепит итерационные процессы разработчиков, ученых и исследователей одинаково, облегчая для всех участников правильное, понимание и разработку широкого класса игровых дизайнов и игр.

Вступление

Все артефакты создаются в рамках определенной методологии проектирования. Будь то создание физического прототипа, создание архитектуры, программирование интерфейса, построение аргументов или проведение серии контролируемых экспериментов в дизайне методологии, которые направляют творческий мыслительный процесс и помогает обеспечить качественную работу.  В частности, итерационный, качественный и количественный анализ поддерживает дизайнера двумя важными способами.

  1. Они ему помогают проанализировать конечный результат, чтобы уточнить реализацию.
  2. Проанализировать реализацию, для уточнения результата.

Подходя к задаче с обеих сторон, даст вам широкий спектр возможностей и взаимосвязей. Это особенно важно при работе с компьютером и видеоиграми, где взаимодействие между закодированными подсистемами создает сложные, динамичные (а часто и непредсказуемое) поведение.

Дизайнеры и исследователи должны внимательно рассмотреть взаимосвязи перед реализацией изменения, а учёные должны признать это, прежде чем рисовать выводы о характере полученного опыта.

В этой статье мы представляем структуру MDA (обозначающую Механика, динамика и эстетика), разработанные и преподается в рамках Мастерской по игровому дизайну и настройке на конференции разработчиков игр, Сан-Хосе, 2001-2004 гг. [LeBlanc, 2004a].

MDA — это формальный подход к пониманию игр, а игра, которая пытается преодолеть разрыв между гейм дизайном и разработкой игр — это критика и технические исследования игр. Мы верим в эту методологию, которая прояснит и укрепит итеративный процессы разработчиков, ученых и исследователей, облегчит для всех участников понятие, изучение и

разработку широкого класса игровых дизайнов и игровых артефактов

На пути к всеобъемлющей структуре

Дизайн игры и авторство происходят на множестве этапов, и области исследования и разработки игр, которые включают люди из разных творческих и научных кругов. Хотя часто необходимо сосредоточиться только на одной области, независимо от дисциплины, в какой-то момент нужно будет рассмотреть проблемы за пределами этой области: основные механизмы игровых систем, всеобъемлющих целей проектирования или желаемых экспериментальных результатов игрового процесса. Программисты и исследователи ИИ в этом не исключение. По-видимому несущественные решения о данных, представлении, алгоритмов, инструментов, словарного запаса и методологии, будут просачиваться вверх, формируя окончательный игровой процесс. Точно также как все желаемое пользовательского опыта должен где-то достигать дна, в коде. В качестве игр, продолжают генерировать все более сложные агенты, слияние объектов и систем, искусственного интеллекта и игрового дизайна. Систематическая согласованность достигается при противоречивых ограничениях удовлетворения, и каждая из частей игры может относиться к друг другу в целом. Понимание декомпозиции, для создания этой согласованности необходимо путешествовать между всеми уровнями абстракции — плавное движение от систем и кода к контенту и опыта игры и обратно. Мы предлагаем Фреймворк MDA как инструмент, помогающий дизайнерам, исследователям и ученым выполнять этот переход.

MDA

Игры создаются дизайнерами / командами разработчиков, и потребляется игроками. Их покупают, используют и со временем выбрасывают, как и большинство других расходных материалов.

Производство и потребление игровых артефактов.

Разница между играми и другими развлекательными продуктами (такими как книги, музыка, фильмы и пьесами) в том, что их потребление относительно непредсказуемо. Последовательность событий, происходящих во время игры, и их исход неизвестны на момент завершения работы над продуктом. Фреймворк MDA формализует потребление игр, разбивая их на отдельные компоненты:

Правила формирования системы и развлечения
… И установка их аналогов по дизайну:

Механика — описывает отдельные компоненты игры на уровне представляет данные и алгоритмы.

Динамика — описывает поведение механики во время выполнения, действующей на вход игроков и выходы друг с другом в течением времени.

Эстетика — описывает желательные эмоциональные реакции, вызываемые у игрока, когда он взаимодействует с игровой системой.

В основе этой концепции лежит идея о том, что игры больше похоже на артефакты, чем на медиа. Под этим мы подразумеваем, что содержание игры — это ее поведение, а не средства массовой информации, которые вытекает из него к игроку. Думая об играх как об артефактах дизайна,
как их системы, выстраиваются поведение посредством взаимодействия. Оно поддерживает более четкий выбор дизайна и анализ на всех уровнях обучения и развития.

MDA в деталях

MDA как линза, каждый компонент структуры MDA можно рассматривать как «линзу» или «виденье» на игры — которое в свою очередь имеют разные, но связанные точки зрения. [LeBlanc, 2004b].

С точки зрения дизайнера, механика порождает динамическое поведение системы, которое, в свою очередь, приводит к определенным эстетическим переживаниям.

С точки зрения игрока, эстетика задает тон, который проявляется в наблюдаемой и, в конечном итоге, в действующей механике.

У каждого дизайнера и игрока разные точки зрения.

При работе с играми полезно учитывать точку зрения как разработчика, так и игрока. Это помогает нам наблюдать, как даже небольшие изменения в одном слое могут переходить в другие. Кроме того, размышление о игроке, поощряет дизайн, основанный на опыте (в отличие от функционального). Таким образом, мы начинаем наше исследование с обсуждения эстетики и переходим к динамике, заканчивая лежащей в основе механикой. Эстетика вот что делает игру «веселой»! Как мы узнаем определенный тип развлечения, когда видим его? Говорить об играх и играть сложно, потому что словарный запас, который мы используем, относительно ограничен. При описании эстетики игры мы хотим отойти от таких слов, как «веселье» и «игровой процесс», в пользу более направленной лексики. Это включает, но не ограничивает перечисленными здесь таксономиями:

  1. Сенсация Чувство удовольствия
  2. Фэнтези — Игра как фантазия
  3. Повествовательная играИгра как драма
  4. Челендж (Challenge)Игра как полоса препятствий 
  5. ТовариществоИгра как социальная структура
  6. Исследования  — Игра как неизведанная территория
  7. Выражения — Игра как само — открытие
  8. Под действия — Игра как время препровождение

Например, рассмотрим игры Charades, Quake, The Sims и Final Fantasy. Хотя каждый из них по-своему «забавен», гораздо информативнее рассмотреть эстетические компоненты, которые создают соответствующий игровой опыт:

  • Charades: товарищество, выражение, челендж.
  • Quake: челендж, сенсация, соревнование, фэнтези.
  • The Sims: исследование, фэнтези, выражение, повествование.
  • Final Fantasy: Фэнтези, Повествование, Выражение, Открытие, Вызов, Покорность.

Здесь мы видим, что каждая игра преследует несколько эстетических целей в разной степени. Charades делает упор на товарищество, а не на челенджи; Quake предоставляет челенджи как главный элемент игрового процесса. И хотя не существует Великой Объединенной Теории игр или формулы, детализирующей комбинацию и соотношение элементов, которые приведут к «веселью», эта таксономия помогает нам описывать игры, проливая свет на то, как и почему разные игры нравятся разным игрокам или одним и тем же игрокам в разное время. Эстетические модели Используют эстетический словарь как компас, мы можем определить эти модели для игрового процесса. Эти модели помогают нам описывать динамику и механику игрового процесса. Например: Charades и Quake — соревновательные. Они добиваются успеха, когда различные команды или игроки в этих играх эмоционально вкладываются в поражение друг друга. Для этого у игроков должны быть противники (Charades команды соревнуются, в Quake игрок соревнуется с компьютерными оппонентами) для того чтобы все стороны хотели победы. Легко понять, что поддержка состязательной игры и четкая обратная связь о том, кто выигрывает, необходимы для соревновательных игр. Если игрок не видит четкого условия выигрыша или чувствует, что он не может выиграть, игра внезапно становится намного менее интересной.

Dynamic Models Dynamics работает для создания эстетических впечатлений. Например, проблема создается из-за нехватки времени и игры оппонента. Общение можно поощрять, делясь информацией между определенными участниками сеанса (командами) или предлагая условия победы, которые труднее достичь в одиночку (например, захват базы противника). Выражение исходит из динамики, которая побуждает отдельных пользователей оставлять свой след: системы для покупки, создания или получения игровых предметов, для проектирования, конструирования и изменения уровней или миров, а также для создания индивидуальных, уникальных персонажей.

Драматическое напряжение возникает из-за динамики, которая способствует нарастанию напряжения, расслаблению и развязке. Как и в случае с эстетикой, мы хотим, чтобы наше обсуждение динамики оставалось максимально конкретным. Разрабатывая модели, которые предсказывают и описывают динамику игрового процесса, мы можем избежать некоторых распространенных ошибок проектирования.

Вероятностное распределение случайной величины 2 D6

Например, модель двух шестигранных кубиков поможет нам определить среднее время, необходимое игроку, чтобы пройти по доске в «Монополии», учитывая вероятность различных бросков.

Термостат, действующий как система обратной связи

Точно так же мы можем идентифицировать системы обратной связи в игровом процессе, чтобы определить, как определенные состояния или изменения влияют на общее состояние игрового процесса. В «Монополии», когда лидер или лидеры становятся все более богатыми, они могут наказывать игроков с возрастающей эффективностью. Более бедные игроки становятся все более бедными.

Система обратной связи в «Монополии».

По мере того, как разрыв увеличивается, только несколько (а иногда и только один) игроков действительно инвестируют. Драматическое напряжение и свобода действий теряются. Используя наше понимание эстетики и динамики, мы можем вообразить способы исправить монополию — либо вознаградить отставших игроков, чтобы держать их на разумном расстоянии от лидеров, либо затруднить прогресс для богатых игроков. Конечно — это может повлиять на способность игры воссоздать реальность монополистической практики — но реальность не всегда «веселая». Механические Механики — это различные действия, модели поведения и механизмы управления, предоставляемые игроку в игровом контексте. Вместе с игровым контентом (уровнями, активами и т. Д.) Механика поддерживает общую динамику игрового процесса.

Например, механика карточных игр включает в себя тасование, взятие уловок и ставки — из которых может возникнуть такая динамика, как блеф. Механика стрелков включает в себя оружие, боеприпасы и точки возрождения, которые иногда производят такие вещи, как кемпинг и снайперская стрельба. Механика гольфа включает мячи, клюшки, песчаные ловушки и водные преграды, которые иногда приводят к поломке или затоплению клюшек. Регулировка механики игры помогает нам точно настроить общую динамику игры. Рассмотрим наш пример «Монополия».

Механика, которая поможет отстающим игрокам, может включать в себя бонусы или «субсидии» для бедных игроков, а также штрафы или «налоги» для богатых — возможно, рассчитываемые при пересечении квадрата «Вперед«, выходе из тюрьмы или установлении монополий сверх определенного порогового значения. Применяя такие изменения к основным правилам игры, мы сможем сохранить конкурентоспособность и заинтересованность отстающих игроков в течение более длительных периодов времени. Другим решением проблемы отсутствия напряжения в долгих играх в «Монополию» было бы добавление механики, которая поощряет нехватку времени и ускоряет игру. Возможно, истощая ресурсы с течением времени с помощью постоянной ставки налога (чтобы люди тратили быстро), удваивая все выплаты по монополиям (чтобы игроки быстро дифференцировались) или случайным образом распределяя все свойства под определенным порогом стоимости.

Настройка

Очевидно, что последний шаг нашего анализа монополии включает тестирование игры и настройку. Итеративно уточняя значение штрафов, ставки налогообложения или пороговые значения для вознаграждений и наказаний, мы можем улучшать игровой процесс «Монополии» до тех пор, пока он не будет сбалансирован. При настройке наш эстетический словарь и модели помогают нам сформулировать цели дизайна, обсудить недостатки игры и измерить наш прогресс во время настройки. Если наши монопольные налоги требуют сложных расчетов, мы можем побороть чувство инвестирования игроков, усложнив им отслеживание денежной стоимости и, следовательно, общего прогресса или конкурентоспособности.

Точно так же наши динамические модели помогают нам точно определить, откуда могут исходить проблемы. Используя модель D6, мы можем оценить предлагаемые изменения в размере или макете доски, определяя, как изменения увеличат или уменьшат продолжительность игры.

MDA в действии

Теперь давайте рассмотрим разработку или улучшение компонента AI в игре. Часто возникает соблазн идеализировать компоненты ИИ как механизмы черного ящика, которые теоретически можно относительно легко внедрить в различные проекты. Но, как предполагает структура, игровые компоненты не могут быть оценены в вакууме, за исключением их влияния на поведение системы и опыт игрока.

Во первых.

Рассмотрим пример игры «Няня» [Hunicke, 2004]. Ваш руководитель решил, что было бы полезно создать прототип простого игрового ИИ для тега. Вашим игроком будет няня, которая должна найти и уложить одного ребенка спать. Демоверсия предназначена для демонстрации простых эмоциональных игроков (например, младенцев) для игр, ориентированных на детей от 3 до 7 лет. Каковы эстетические цели этого дизайна? Исследования и открытия, вероятно, важнее, чем челенджи. Таким образом, динамика здесь оптимизирована не для «выигрыша» или «соревнования», а для того, чтобы ребенок выражал такие эмоции, как удивление, страх и ожидание. Тайники можно пометить вручную, пути между ними жестко запрограммированы; Большая часть игровой логики будет посвящена тому, чтобы вывести ребенка из поля зрения и вызвать его реакции. Механика игрового процесса будет включать в себя разговор с младенцем («Я вижу тебя!» Или «Ба!»), Погоню за младенцем (с аватаром или с помощью мыши), крадущуюся, пометку и так далее.

Во вторых

Теперь рассмотрим вариант того же дизайна — созданный для работы с такой франшизой, как «Rugrats» от Nickelodeon, и нацеленный на девочек 7–12 лет. С эстетической точки зрения игра должна казаться более сложной — возможно, здесь присутствует какой-то вид повествования (требующий нескольких «уровней», каждый из которых представляет новую часть истории и связанные с ней задачи). Что касается динамики, теперь игрок может отслеживать и взаимодействовать с несколькими персонажами одновременно. Мы можем добавить механику давления времени (т.е. уложить их всех спать до 21:00), включить «фактор беспорядка» или контролировать эмоции персонажей (грязные подгузники вызывают плач, плач теряет очки) и так далее. Для этого дизайна статических путей больше будет недостаточно — и, вероятно, неплохо было бы, чтобы они сами выбирали себе укрытия. Будут ли у каждого ребенка индивидуальные особенности, способности или проблемы? Если да, то как они покажут игроку эти различия? Как они будут отслеживать внутреннее состояние, рассуждения о мире, других младенцах и игрока? Какие задания и действия будет предложено выполнить игроку?

В третьих

Наконец, мы можем представить ту же самую игру с тегами как полномасштабную стратегическую военную симуляцию — наподобие Splinter Cell или Thief. Наша целевая аудитория сейчас — мужчины 14-35 лет. Эстетические цели теперь расширяются и включают элемент фэнтези (отыгрыш военной элиты, охотящейся за шпионами).

В дополнение к запутанному сюжету, полному интриги и неизвестности, игрок будет ожидать скоординированных действий со стороны противников — но, это вероятно, получит гораздо менее эмоционального выражения. Во всяком случае, агенты должны выражать страх и отвращение при самом намеке на его присутствие. Динамика может включать в себя возможность заработать или приобрести мощное оружие и шпионское снаряжение, а также разработать тактику и методы скрытного передвижения, обманного поведения, уклонения и побега. Механика включает обширные деревья технологий и навыков, различные типы вражеских юнитов, а также уровни или области с переменным диапазоном мобильности, видимости и поля зрения и так далее. Агенты в этом пространстве, помимо координации движений и атак, должны оперировать широким спектром сенсорных данных. Рассуждения о позиции и намерениях игрока должны указывать на проблему, но способствовать их общему успеху. Смогут ли враги преодолевать препятствия и перемещаться по сложной местности, или вы будете «обманывать»? Будет ли распространение звука «реалистичным» или будет достаточно простых показателей, основанных на расстоянии? Заключение Здесь мы видим, что простые изменения эстетических требований к игре вносят механические изменения в ее ИИ на многих уровнях — иногда требуя разработки совершенно новых систем для навигации, рассуждений и решения стратегических задач. И наоборот, мы видим, что не существует «механики ИИ» как таковой — интеллект или согласованность возникают в результате взаимодействия логики ИИ с логикой игрового процесса.

Используя структуру MDA, мы можем подробно рассуждать об эстетических целях, выделять динамику, которая поддерживает эти цели, а затем соответственно определять диапазон нашей механики. Выводы MDA поддерживает формальный итеративный подход к проектированию и настройке. Это позволяет нам ясно рассуждать о конкретных целях дизайна и предвидеть, как изменения повлияют на каждый аспект структуры и результирующие проекты / реализации. Перемещаясь между тремя уровнями абстракции MDA, мы можем концептуализировать динамическое поведение игровых систем.

Понимание игр как динамических систем помогает нам разрабатывать методы итеративного проектирования и улучшения, позволяя контролировать нежелательные результаты и настраиваться на желаемое поведение. Кроме того, понимая, как формальные решения в отношении игрового процесса влияют на взаимодействие с конечным пользователем, мы можем лучше разложить этот опыт и использовать его для новых разработок, исследований и критики соответственно.

References

  • Barwood, H. & Falstein, N. 2002. ìMore of the 400:
    Discovering Design Rulesî. Lecture at Game Developers
    Conference, 2002. Available online at:
    http://www.gdconf.com/archives/2002/hal_barwood.ppt
  • Church, D. 1999. ìFormal Abstract Design Tools.î Game
    Developer, August 1999. San Francisco, CA: CMP Media.
    Available online at:
    http://www.gamasutra.com/features/19990716/design_tool
    s_01.htm
  • Hunicke, R. 2004. ìAI Babysitter Electiveî. Lecture at
    Game Developers Conference Game Tuning Workshop,
    2004. In LeBlanc et al., 2004a. Available online at:
    http://algorithmancy.8kindsoffun.com/GDC2004/AITutori
    al5.ppt
  • LeBlanc, M., ed. 2004a. ìGame Design and Tuning
    Workshop Materialsî, Game Developers Conference 2004.
    Available online at:
    http://algorithmancy.8kindsoffun.com/GDC2004/
  • LeBlanc, M. 2004b. ìMechanics, Dynamics, Aesthetics: A
    Formal Approach to Game Design.î Lecture at
    Northwestern University, April 2004. Available online at:
    http://algorithmancy.8kindsoffun.com/MDAnwu.ppt