Web3 中的游戏治理（一）: 什么是游戏治理及利与弊

原文标题：《A series on different models of Game Governance》

原文作者：taetaehoho.eth @1kx network

原文编译：比得潘 @BlockBeats

这是关于游戏中使用不同治理模型的一个系列分析，在讨论不同模型之前，我想先谈谈：

1）什么是游戏治理？

2）Web3 游戏中治理流程的必要性，以及利与弊

3）未来 Web3 中可能存在的游戏治理系统

什么是游戏治理？

游戏治理是游戏的利益相关者参与其演变的一个过程。

它可以采用像通过公共论坛提供有机反馈一样的间接形式，然后由开发工作室进行迭代；也可以使用像对通过社区讨论产生的内容提案进行投票一样的直接方式。不过，这两种方法目前都有被使用过。

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此外，它还既可以做到像对单个内容更新的投票一样精细，也可以像控制生态系统中的参数一样从内容本身抽象出来，如原生 DEX 上的 bps 交易费、p2e 机制等。

游戏治理过程可视化

这个过程发生的结构在多个游戏中是不同的，在「Aggregation games」中可以：

- 通过公共论坛等有机来源抓取对游戏各个阶段更新的回复；

- 创建一个代表玩家利益的委员会，为其汇总玩家反馈；

- 要求玩家自己创建提案。

而在「Filtering games」中则可以选择：

- 所有信息过滤都发生在工作室内，无需玩家输入；

- 可根据来源对提案给予额外的权重；

- 所有通过投票的提案都将必须执行。

Web3 中的游戏治理

留存

游戏治理提高了留存率。

随着 GaaS（Game as a Service）的流行，游戏继续提供满足消费者需求的体验变得很重要。因此，这导致了专门用于收集和汇总玩家反馈的方法和人力的增加，正如我们将会看到，许多游戏治理机制的出现是对玩家在他们不喜欢的更新后离开游戏作出的补救。

而对于希望通过控制游戏内关键基础设施（如 NFT 市场、AMM 等）来获利的 Web3 游戏，影响其收入的关键便是玩家增长的速度和长期投资的意愿。因此，玩家留存很重要。

同社区建立信任

同样重要的是通过让玩家感到安全并与社区建立信任来增加投资。

不过，游戏设计者总是有短期刺激玩家资产的动机，这可能会长期损害游戏的健康。因此，游戏治理必须非常仔细地考虑权力下放的时机，谁可以投票、投票的内容以及实施其他等财务政策，以使游戏的长期增长与其投资者级玩家群保持一致。

并且，精心设计的治理机制还可以确保玩家的声音被听到，许多伟大的游戏就曾因社区未经批准的更新而最终死亡。

利与弊

治理即内容，并且与 Web3 去中心化的精神保持一致，不过这也将额外增加游戏设计的复杂性。

Edward Castronova 在《虚拟经济：设计与分析》中写道，经济和市场设计是可供玩家享受的额外内容，而我个人也一直是喜欢做市、交易和投资而非玩 MMO 等实际游戏类型的人。

因此，我认为游戏治理的最终目标是将其整合到内容中，并组织其他玩家，尤其是在游戏开发过程中不断提出建议的人，他们也是 MMO 类型游戏中最常见的玩家。从某种意义上说，游戏治理完美地结合了这两者。

Web3 游戏治理系统

加权投票

- 某些重度参与者、人口统计数据可以提高直接投票或理事会投票中的投票权，这可能是那些 UGC 创造者，在游戏中达到了里程碑的玩家。

- 关键的困难则是设计一个最好的人口统计地图系统来管理某个区域，而不需要随着时间的推移进行管理捕获。

可分叉性

- 如果有足够的时间，所有喜爱的游戏都会对其代码库进行开源，因此私人服务器和改装分叉将会激增。

- 若是一个基础层游戏，通过控制流动性或关键基础设施（Dex、创建者工具、赌注奖励等）来提供资产和货币化，那么开源可以让玩家「轻松退出」他们不同意的游戏更新，同时仍然将已作出的贡献进行货币化。

- 私人服务器玩家仍将被激励使用该核心基础设施和资产，这类似《魔兽世界》的私人服务器。因此，有理由将开源作为 Web3 游戏治理的一种手段，这得益于 Web3 游戏货币化和是让玩家感到兴奋的一个因素。

- 而只要游戏状态是非开源的，开发者往往就会充当该游戏的主要控制者，来决定什么以及如何实现游戏状态的变化。

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不过，有时许多玩家的反馈是来自少数特殊利益集团的「噪音」，这最终将会损害到核心玩家群的利益，因此在聚合和过滤方面的处理不当，作出满足边缘群体的改进则可能会将游戏引向死亡。

因此，可以尝试以下几个解决方法：

- 倾听整个潜在用户群或目标群体的声音；

- 倾听现有用户，但过度重视开发人员想要吸引的用户类型的反馈；

- 使用设计师的直觉，这在很大程度上取决于他们与目标群体的协调程度；

- 在模拟实例中测试新的政策决策并收集定性（如满意度）和定量（留存率、交互次数增量等）用户数据。

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编译者/作者：区块律动BlockBeat

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