?騰訊分享的這套用戶網(wǎng)絡模型，可能會顛覆行業(yè)的運營思路
判斷游戲社交做得好不好，可能是長久以來困擾廠商的難題。
對他們來說，反映玩家活躍度的有日活、月活這些數(shù)據(jù)；反映游戲商業(yè)化能力的，也有流水、付費率這些明確的指標。但相對應的，游戲社交卻沒有這樣的描述方式和評估標準。
退一步說，對玩家社交行為分析本身就是一個運營難題。畢竟游戲玩家群體數(shù)量龐大、社交行為多種多樣，要想全面系統(tǒng)地形成數(shù)據(jù)體系基本不現(xiàn)實。但在這方面，《和平精英》卻給出了不一樣的解題思路。
在8月14日由騰訊游戲學堂舉辦的第六屆騰訊游戲開發(fā)者大會（ Tencent Game Developers Conference ，即 TGDC ）上，騰訊互娛光子S工作室總經(jīng)理、《和平精英》項目負責人高麗娜，介紹了《和平精英》在社交網(wǎng)絡研究方面的一些探索，例如利用建模和算法形成玩家網(wǎng)絡和動態(tài)社群；通過觀測網(wǎng)絡集聚系數(shù)，量化社交與游戲活躍度的關系等等。
以下是這次分享的具體內容，其中一些思路或許能復用到更多產(chǎn)品上，幫助大家更好地了解用戶，維護游戲社交生態(tài)：
大家好，今天我們的主題是：游戲世界中的玩家網(wǎng)絡。因為人類是一種社會動物，很難脫離群體而存在。因此在信息社會，社交性也成為網(wǎng)絡游戲的重要玩法構成。
以一組游戲中玩家群體的脫敏社交類信息為例，我們可以看到：超過80%的玩家通過組隊進行游戲；超過50%的玩家會邀請好友組隊；超過50%的流失玩家回流歸因于好友邀請；「單人進行游戲」的玩家流失率最高。
雖然這些數(shù)據(jù)相對明確，但想借此指導游戲運營和迭代卻非常困難。因為像游戲的活躍、商業(yè)化這些都有成熟數(shù)據(jù)指標體系來描述衡量，而玩家社交一直缺乏有效的描述方式和評估方法——這就是我們今天想要探討的話題。
阻礙玩家社交評估體系的第一個難點，可能是玩家人際關系網(wǎng)絡的數(shù)量。
舉個例子，一個30人社群，他們其中兩兩結為朋友的情況有435種，把這些情況組成一個朋友關系網(wǎng)時，這個數(shù)量會達到2的435次方，遠遠超過宇宙的可觀測恒星數(shù)量。
那對于如此復雜的人際關系信息，我們應該如何去描述、并且建立起相應的評估體系呢？我們選擇了網(wǎng)絡化建?！斍凹夹g時代，計算機可以幫助我們存儲和分析處理如此巨量的數(shù)據(jù)。
什么是網(wǎng)絡化建模？簡單舉例，我們把游戲里的每個玩家描繪成一個「點」，把玩家之間的社交關系連接成一條「邊」，最終我們就能得到如下圖右側這樣的網(wǎng)絡化連接圖。
這里我用一個更具體的案例展示。
上圖中有兩幅采用不同的布局算法呈現(xiàn)967人關系網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)圖。其中圖上的色彩，代表人員來自的國家地區(qū)；圓圈的大小表示每個人連接數(shù)量的多少。
第一種布局以呈現(xiàn)國家地區(qū)為單位的社群分布為主，可以方便地看到社群里以及社群間人們的連接情況，包括同地區(qū)人們之間的連接聚集情況，以及哪些人承擔了跨地區(qū)連接的橋梁作用。
第二種布局重點呈現(xiàn)了那些連接數(shù)最高的人，擁有最多連接數(shù)的人員也被認為是最有影響力、最核心的成員，他們位于這幅圖的中心位置。
如果我們把游戲里的玩家網(wǎng)絡繪制出來，那也將是上面這兩幅圖的呈現(xiàn)方式。只不過游戲的玩家數(shù)以億計，計算機繪制出相關玩家網(wǎng)絡后，我們沒辦法憑借肉眼了解和處理信息，只能通過計算機算法從不同維度幫助我們透視信息。
完成數(shù)量龐大的玩家網(wǎng)絡化建模后，另一個難點是能否從其中找出一些規(guī)律或特點。
幸運的是，很早之前就有學者研究過復雜網(wǎng)絡的課題。1999年，美國圣母大學物理系的 Barabási 教授及其博士生 Albert 發(fā)現(xiàn)了復雜網(wǎng)絡的無標度性質。
此后包括互聯(lián)網(wǎng)、電話網(wǎng)在內的大量真實網(wǎng)絡被證實存在無標度網(wǎng)絡性質，包括 Twitter 和 Facebook 也進行了相應研究，發(fā)現(xiàn)它們的用戶關系網(wǎng)也符合該性質。
所以，現(xiàn)在我們把這種研究復雜網(wǎng)絡的方法引入到游戲里，為我們的游戲玩家社交網(wǎng)絡提供理論和方法支持。
那么，什么是無標度網(wǎng)絡？這里以 Barabási 著作中的公路網(wǎng)和航空網(wǎng)這兩張示意圖為例。
首先對于公路網(wǎng)來說，它的顯著特點是各個城市擁有的公路數(shù)量差別不大，大概都在3~5條。我們稱其為隨機網(wǎng)絡，每個節(jié)點擁有的連接數(shù)大體是差不多的，沒有擁有特別多連接數(shù)的節(jié)點，遵循泊松分布。
而航空網(wǎng)不一樣，比如下圖，像芝加哥這樣的大樞紐城市航線非常多，而小城市的航線相對較少。
像這種大多數(shù)節(jié)點只有少數(shù)連接，而少數(shù)節(jié)點卻擁有大量連接的網(wǎng)絡，就叫做無標度網(wǎng)絡，它的主要特點如下：
符合冪律分布、擁有樞紐節(jié)點。對于游戲玩家網(wǎng)絡來說，我們經(jīng)過分析，發(fā)現(xiàn)游戲里大部分的玩家通常交互的朋友數(shù)也只是3～4人，但是有少部分玩家交互的朋友數(shù)卻非常的多，可能達到幾十人，甚至幾百人。
無標度網(wǎng)絡不是靜態(tài)的，且在生長的過程中具有優(yōu)先連接特征。這個在游戲里也很容易理解——擁有更多朋友、更活躍的玩家確實更容易交到新朋友。
社群聚集的特征。我們常說人以群分，具有共性的人們傾向于結成圈子，在游戲里也一樣，所以基于不同屬性的玩家標簽，可以挖掘出不同的社群。
面對攻擊的脆弱性。對于這樣的網(wǎng)絡，當你攻擊它的主要樞紐節(jié)點，效果一定是最大化的。因為失去樞紐節(jié)點會讓它所連接的大量其他節(jié)點斷聯(lián)。這在游戲里表現(xiàn)為當樞紐用戶（可以理解為KOL）流失時，也會影響他周邊大量好友的活躍和留存，進而影響到游戲局部社交生態(tài)。
我們先來具體展示一下玩家網(wǎng)絡在游戲中建模的過程。首先為了構建這個網(wǎng)絡，我們需要對它的「邊」進行定義，因為游戲中玩家的關系和交互行為非常多樣。
如果你想要建立一個描述玩家強互動行為的網(wǎng)絡，那么就可以選取比如組隊、聊天和預約對局這樣的強交互行為，假設把它們按照1：1：1的權重進行網(wǎng)絡「邊」的計算，就能得到一張描述強交互行為連接情況的玩家網(wǎng)絡。
而如果你想構建一張輕交互連接的玩家網(wǎng)絡，那就可以選取比如觀戰(zhàn)，點贊這樣的輕互動來定義它。因此這個定義可以根據(jù)實際研究的需要進行修改——我們目前主要是聚焦于研究強交互玩家網(wǎng)絡，認為這種交互更加核心。
有了「邊」的定義之后，我們就能用游戲中所有的玩家數(shù)據(jù)，構建出一張帶有「邊」權重信息的玩家網(wǎng)絡。當然，這張網(wǎng)很大，前面也提到，數(shù)據(jù)量決定了只有計算機才能閱讀它，我們只能通過各種算法、從各種維度查看和管理它。
在全局網(wǎng)絡生成之后，我們就可以進行社群的挖掘。首先我們認為社群是一些緊密連接的節(jié)點的集合，集合內部連接緊密，而與外部的連接是稀疏的。我們根據(jù)這個定義，運用相應的算法來篩選玩家網(wǎng)絡，最后得到了幾百萬個社群——這樣，我們游戲中的玩家網(wǎng)絡和相應的社群信息就都建模好了。
下面我們來看如何動態(tài)地運營這張網(wǎng)絡。
首先我們在游戲中研究的都是玩家群體，因此我們就需要借助一些標簽來定義群體。同時，我們需要在原有用戶標簽基礎上補充添加一些社交相關的標簽信息，以便于我們針對社交屬性進行研究。
一方面，我們在原有的標簽里增加了一些社交標簽，用來標識玩家社交相關的特征。比如是否偏好組隊、是否喜歡主動添加好友等等。我們會盡量去還原用戶的社交偏好，以便更好地為他們服務。
另一方面，我們也給挖掘出來的社群定義了社群標簽，用于標識他們的特征。偏好類例如有的社群喜歡玩團競模式，而有的只玩海島等；屬性類，比如有的社群平均段位可能就很高。
有了這些標簽后，我們就能從用戶群體出發(fā)做一些體驗優(yōu)化。首先我們關注的是玩家網(wǎng)絡的生長和維護。
其中生長就是網(wǎng)絡中的新的連接關系的建立。主要有陌生人之間的交友聯(lián)建，以及將玩家推薦建聯(lián)到合適他的群體組織這兩部分。
陌生人之間的交友聯(lián)建，根據(jù)不同情況和適用性有很多種公開算法。
這里的優(yōu)化重點是，以前我們做推薦更多都只考慮玩家的活躍、行為偏好來進行，但現(xiàn)在我們提取并新增定義了社交類的標簽，社交標簽能幫助更好地了解用戶在社交方面的特征偏好，讓推薦結果更精準化。畢竟只有精準、有效地推薦對玩家來說才是有用的，因為他們不是不喜歡交朋友，而是希望交到自己覺得合適的朋友。
將玩家推薦到適合的組織也是類似原理。假如你是一個軍團長，你會同意什么樣的玩家加入自己的軍團是有一定標準的，那么我們就需要盡量讓算法理解軍團吸納成員的偏好，把適合的玩家推薦過來，才更有可能讓他們加入到群體中來。
總體上，這些算法的思路都是通過將用戶社交屬性進行定義，并且融入到算法里提升推薦的精準性，從而促進玩家網(wǎng)絡的生長。
除了生長以外，我們還需要不斷地維護這張網(wǎng)絡，也就是要不斷的激活網(wǎng)絡中的聯(lián)通關系，促進玩家間實實在在的交互，畢竟我們都知道很多玩家加好友之后確實有不再互動的情況。
從我們過去對流失玩家的分析經(jīng)驗來看。用戶流失通常的路徑，先是活躍度降低，當降低成低活躍用戶時，因為粘性不足就很可能會流失。而活躍度降低原因里，關鍵好友流失、社交行為減少這樣的社交原因占比是比較重的。
下圖中由紅色點組成的網(wǎng)絡圖，這是使用 PageRank 算法標識的一個局部社群。在這個算法里，我們把用戶的每次互動都看作是一次能量的交換傳遞，假如對社群以月為周期進行標識，就可以得到一個這樣的月度社群能量值網(wǎng)絡圖。
從這張圖中我們能明顯看到，這個社群里存在社交能量遠遠高于其他用戶的大KOL，以及一些能量次之的小KOL，他們就是我們之前講到的樞紐用戶，都擁有非常多的朋友連接數(shù)?？梢哉f社群的形成離不開這些KOL，正是這些有非常高社交意愿的KOL，他們所輻射的高社交能量才使得這個社區(qū)被緊密的維護在一起。
而社群還具有另一個特點：信息在社群內部傳播得很快，但如果想把信息出圈傳到其他社群就比較困難，因為社群之間的連接是比較稀疏的。
所以當我們想要把重要的信息盡可能觸達到所有用戶時，我們往往需要借助社群和KOL的力量，由傳播意愿最高的大KOL傳播給傳播意愿次之的小KOL，那么最終，這個信息就最有可能傳遍到整個社群、觸達到盡可能多的人。
最后我們仍然是對一些常用的熟人推薦算法在使用上進行了優(yōu)化，在算法中融入社交特征去激活已經(jīng)建立的連接，幫助玩家間可以更好的互動起來，加深連接。
介紹完玩家網(wǎng)絡的搭建和基本運營方式后，我們回到這次分享的主題，談一談目前我們在社交評估方法上的一些探索。注意，因為各種游戲中的具體情況不同，所以接下來圖表中舉例的數(shù)據(jù)也僅是示意值，但不影響結論的呈現(xiàn)。
1. 社群的平均在線時長與社群規(guī)模呈正相關，但存在邊際效應。
首先看上邊這張圖，我們可以在此前講到的社群挖掘方法上，根據(jù)自己的需求設定一些社群規(guī)模的標桿值，例如10人以下社群、10～50人社群、50～100、500人以上等等。這樣我們就能統(tǒng)計比如游戲中各種規(guī)模的社群數(shù)量有多少，也可以很方便的看到游戲中各類社群所會覆蓋的玩家數(shù)量。
需要注意的是，這種數(shù)據(jù)展示基于玩家間一定周期內的真實互動而生成，它區(qū)別于統(tǒng)計游戲中的靜態(tài)社交組織，比如單純統(tǒng)計游戲中公會、幫派這樣的社交組織中有多少玩家，因為很多玩家加入這些組織后可能流失很久了，靜態(tài)社交數(shù)據(jù)統(tǒng)計沒辦法真實反映出玩家的聚集情況，我們也沒法知道玩家們都身處在怎樣繁榮度的朋友網(wǎng)絡里。
當我們把社群分成不同的規(guī)模后，我們就可以針對不同規(guī)模的社群挖掘它的其他規(guī)律。
比如上面這張圖，這是一個對不同規(guī)模的社群進行當周平均在線時長統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)的結果，我們可以很明顯看出：當社群規(guī)模小于10，隨著社群規(guī)模的增大，平均在線時長增長得很明顯；當社群規(guī)模大于10人以后，增長開始變緩，而當社群規(guī)模大于50人以后基本上這個值趨于穩(wěn)定。
所以這里我們通過社群的分解和挖掘，得到的一個結論是：社群的平均在線時長與社群規(guī)模呈正相關，但存在邊際效應。以這個數(shù)據(jù)為例，我們可以有一個直觀的策略：如果能夠把游戲里規(guī)模少于10人的社群提升到10人以上，勢必會增加不少用戶粘性，玩家的社交體驗會更好。
2. 社群CC值跟社群的活躍度、留存情況正相關。
為了進一步研究清楚社群規(guī)模和用戶活躍度的關系，我們又進行了進一步的探索。這里我們要引入一個圖論中的集聚系數(shù)的概念（Cluster Coefficient，簡稱CC值），下圖是有關這個概念的簡單解釋。
簡單來說，CC值描述一個網(wǎng)絡圖里鄰接點之間相互連接的密集程度，來表征圖中的點之間集聚的程度，最小為0，最大為1。對于現(xiàn)實中的朋友網(wǎng)絡來說，CC值越大網(wǎng)絡里人們的關系十分緊密，大多數(shù)人互相都認識；越小說明關系比較疏散，很多人互相間不認識。
以下三幅圖展示了不同的連接情況以其對應的CC值。
第一幅CC=0的這個圖里，左上的四個點里，我們可以看到其中一個點和其它三個點都有連接關系，假設這就是你，也就是說你有三個認識的朋友，但他們互相之間都不認識，這時候如果你流失了，那么這個網(wǎng)絡就斷開了，他們就會變成三個無社群的散點。但如果你一直留存，就有可能某一次你會邀請他們三個和你一起四人組隊，這樣他們之間可能就會互相認識，建立起新的連接，這時CC值就會變大了。
有了CC值的概念后，我們繼續(xù)以10人群為例，橫坐標是CC值，縱坐標是一周的平均對局次數(shù)，明顯會看到隨著CC值的增大，平均對局次數(shù)也在不斷增大，是一個正相關的關系。
下面一張圖是10人群里，CC值和留存率的關系很明顯也是正相關，可以看到隨著CC值靠近1，這個留存率會達到非常高的程度。
這兩張圖都說明在一個社群里，當CC值很高時，每個人都身處在熟悉的環(huán)境里，朋友圈內部關系很親密，良好的社交支撐將帶來高度的活躍。所以我們在運營中觀察各種規(guī)模的社群按不同CC值的數(shù)量分布情況，可以讓我們比較直觀地了解到用戶網(wǎng)絡的緊密與活躍情況。
當然，我們努力的目標也是盡量去通過各種方法，把社群的CC值向上引導，讓玩家的社交網(wǎng)絡更加活躍健康，改善游戲體驗。
3. 游戲里無社群和小社群占比與活躍度負相關。
從之前的講述里，我們可以知道因為樞紐用戶的流失，游戲中的大社群會拆分變成多個更小的社群。如果我們去統(tǒng)計各種不同規(guī)模社群的占比變化，可以發(fā)現(xiàn)這個情況存在著一些數(shù)據(jù)上的關聯(lián)，例如50人以上社群每減少1%，那么下一個周期的2～5人社群就會增加0.3%；10～50人社群每減少1%，那么2～5人的社群下一周期就會增加0.5%。
當我們把這個情況跟時間關聯(lián)（如上圖），我們就能發(fā)現(xiàn)這種占比變化是存在明顯的周期性的，比如在每年春節(jié)因為各種玩家的回流，大社群就會多起來，游戲活躍度也會增加；而假期結束很多人重新忙碌起來，大社群就會拆分，小社群多起來。
因此游戲里的無社群和小社群占比的增加，與活躍度呈負相關。所以我們運營目標依然是要維穩(wěn)社群，這對游戲的活躍非常重要。
最后，我們總結一下玩家網(wǎng)絡生態(tài)整體的動態(tài)運行方式。
首先是玩家網(wǎng)絡的生長和修復，分為以下三點：
通過對陌生關系的破冰促進網(wǎng)絡的生長；
運用融入了社交標簽的陌生關系推薦以及社群推薦算法，幫助玩家結識新朋友；
注重做好回流玩家的承接，運用融入社交標簽的熟人推薦算法，幫助玩家激活修復原有的關系網(wǎng)絡。
其次是對社交關系的帶動加深。我們會關注和運用社群化傳播的方式，來最大化帶動和觸達網(wǎng)絡中的每位用戶；同時重視提升玩家社群的CC值，以加深玩家間的連接緊密性，從而提升玩家活躍度。
當然，在玩家網(wǎng)絡運行的整個過程中，我們也會不斷從對全局指標和局部指標的觀察出發(fā)，來分析波動產(chǎn)生的原因，同時也開展一些主動預測，及時干預和加固社群，維穩(wěn)活躍。
8月14日-17日期間，TGDC2022將在官網(wǎng)、騰訊游戲學堂視頻號開啟線上直播，感興趣的觀眾可以點擊下方鏈接觀看。
本文系作者：
小莊
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5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內容質量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權歸屬本網(wǎng)站所有)