Web3 中的遊戲治理（一）: 什麼是遊戲治理及利與弊

原文標題：《A series on different models of Game Governance》

原文作者：taetaehoho.eth @1kx network

原文編譯：比得潘 @BlockBeats

這是關於遊戲中使用不同治理模型的一個系列分析，在討論不同模型之前，我想先談談：

1）什麼是遊戲治理？

2）Web3 遊戲中治理流程的必要性，以及利與弊

3）未來 Web3 中可能存在的遊戲治理系統

什麼是遊戲治理？

遊戲治理是遊戲的利益相關者參與其演變的一個過程。

它可以採用像通過公共論壇提供有機反饋一樣的間接形式，然後由開發工作室進行迭代；也可以使用像對通過社區討論產生的內容提案進行投票一樣的直接方式。不過，這兩種方法目前都有被使用過。

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此外，它還既可以做到像對單個內容更新的投票一樣精細，也可以像控制生態系統中的參數一樣從內容本身抽象出來，如原生 DEX 上的 bps 交易費、p2e 機制等。

遊戲治理過程可視化

這個過程發生的結構在多個遊戲中是不同的，在「Aggregation games」中可以：

- 通過公共論壇等有機來源抓取對遊戲各個階段更新的回覆；

- 創建一個代表玩家利益的委員會，爲其彙總玩家反饋；

- 要求玩家自己創建提案。

而在「Filtering games」中則可以選擇：

- 所有信息過濾都發生在工作室內，無需玩家輸入；

- 可根據來源對提案給予額外的權重；

- 所有通過投票的提案都將必須執行。

Web3 中的遊戲治理

留存

遊戲治理提高了留存率。

隨着 GaaS（Game as a Service）的流行，遊戲繼續提供滿足消費者需求的體驗變得很重要。因此，這導致了專門用於收集和彙總玩家反饋的方法和人力的增加，正如我們將會看到，許多遊戲治理機制的出現是對玩家在他們不喜歡的更新後離開遊戲作出的補救。

而對於希望通過控制遊戲內關鍵基礎設施（如 NFT 市場、AMM 等）來獲利的 Web3 遊戲，影響其收入的關鍵便是玩家增長的速度和長期投資的意願。因此，玩家留存很重要。

同社區建立信任

同樣重要的是通過讓玩家感到安全並與社區建立信任來增加投資。

不過，遊戲設計者總是有短期刺激玩家資產的動機，這可能會長期損害遊戲的健康。因此，遊戲治理必須非常仔細地考慮權力下放的時機，誰可以投票、投票的內容以及實施其他等財務政策，以使遊戲的長期增長與其投資者級玩家羣保持一致。

並且，精心設計的治理機制還可以確保玩家的聲音被聽到，許多偉大的遊戲就曾因社區未經批准的更新而最終死亡。

利與弊

治理即內容，並且與 Web3 去中心化的精神保持一致，不過這也將額外增加遊戲設計的複雜性。

Edward Castronova 在《虛擬經濟：設計與分析》中寫道，經濟和市場設計是可供玩家享受的額外內容，而我個人也一直是喜歡做市、交易和投資而非玩 MMO 等實際遊戲類型的人。

因此，我認爲遊戲治理的最終目標是將其整合到內容中，並組織其他玩家，尤其是在遊戲開發過程中不斷提出建議的人，他們也是 MMO 類型遊戲中最常見的玩家。從某種意義上說，遊戲治理完美地結合了這兩者。

Web3 遊戲治理系統

加權投票

- 某些重度參與者、人口統計數據可以提高直接投票或理事會投票中的投票權，這可能是那些 UGC 創造者，在遊戲中達到了里程碑的玩家。

- 關鍵的困難則是設計一個最好的人口統計地圖系統來管理某個區域，而不需要隨着時間的推移進行管理捕獲。

可分叉性

- 如果有足夠的時間，所有喜愛的遊戲都會對其代碼庫進行開源，因此私人服務器和改裝分叉將會激增。

- 若是一個基礎層遊戲，通過控制流動性或關鍵基礎設施（Dex、創建者工具、賭注獎勵等）來提供資產和貨幣化，那麼開源可以讓玩家「輕鬆退出」他們不同意的遊戲更新，同時仍然將已作出的貢獻進行貨幣化。

- 私人服務器玩家仍將被激勵使用該核心基礎設施和資產，這類似《魔獸世界》的私人服務器。因此，有理由將開源作爲 Web3 遊戲治理的一種手段，這得益於 Web3 遊戲貨幣化和是讓玩家感到興奮的一個因素。

- 而只要遊戲狀態是非開源的，開發者往往就會充當該遊戲的主要控制者，來決定什麼以及如何實現遊戲狀態的變化。

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不過，有時許多玩家的反饋是來自少數特殊利益集團的「噪音」，這最終將會損害到核心玩家羣的利益，因此在聚合和過濾方面的處理不當，作出滿足邊緣羣體的改進則可能會將遊戲引向死亡。

因此，可以嘗試以下幾個解決方法：

- 傾聽整個潛在用戶羣或目標羣體的聲音；

- 傾聽現有用戶，但過度重視開發人員想要吸引的用戶類型的反饋；

- 使用設計師的直覺，這在很大程度上取決於他們與目標羣體的協調程度；

- 在模擬實例中測試新的政策決策並收集定性（如滿意度）和定量（留存率、交互次數增量等）用戶數據。

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