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      春節將至,你在峽谷里“帶得動”親戚朋友嗎?

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      撰文|香港大學社會學系博士生 胡文波

      隨著春節將至,召喚師峽谷里也熱鬧了起來。不管是好不容易放了寒假的大學生,還是平時忙得沒時間摸鼠標的打工人,大家都想趁著假期開幾把排位,順便和久違的老同學、親戚朋友們“開黑”敘舊。


      不過,這種熱鬧往往伴隨著一些扎心的體驗。你可能發現,雖然自己對線期殺穿全場,卻總是在中后期被隊友氣到“心態爆炸”;或者明明覺得自己操作已經拉滿,卻總是帶不動那些“坑人”的隊友,段位在低段位反復橫跳。很多時候,我們只能無奈地自嘲一句:這都是命。

      但上分真的全靠命嗎?還是說,我們對“技術好”這件事本身就有什么誤解?

      最近,一篇發表在《Computers in Human Behavior》的研究給出了一些意想不到的答案。該研究分析了56萬場“英雄聯盟”比賽數據,涉及2.8萬名不同段位玩家,并且結合職業教練與退役選手深度訪談,探究了影響玩家段位提升的核心因素。最終結果發現,最終決定是不是能上分,關鍵不在于操作,而在于協作能力也就是你的意識夠不夠強。

      他們是怎么研究的?

      這項研究巧妙地將海量的游戲行為大數據與深度專家訪談相結合,構建了一個多維度的混合研究框架。

      研究團隊首先利用Riot Games的官方API接口,從全球服務器中抓取了極其詳盡的對局記錄。為了保證樣本的代表性并避免極端精英水平帶來的統計偏誤,研究者采取了隨機分層抽樣的策略。從“青銅”到“鉆石”的7個大段位的28個小段位中,各抽取了1000名玩家,共計2.8萬名研究對象。通過追蹤這些玩家每人最近的20場單排排位賽,研究者最終獲得了一個包含56萬個比賽實例的龐大數據庫。

      研究中主要關注玩家的協作能力。為了將其操作化,研究者將玩家的協作行為分成了四大類:

      第一類是目標導向的協調能力。在英雄聯盟里,有一些關鍵的戰略目標,比如大龍、小龍、峽谷先鋒、防御塔、水晶等。拿下這些目標需要團隊配合。研究者記錄了每個玩家的隊伍是否率先拿下這些目標,以此衡量他們的團隊協調能力。

      第二類是視野控制和支援行為。研究者統計了每個玩家每分鐘插了多少個偵查守衛、清理了多少個敵方視野、購買了多少控制守衛、以及參與了多少次助攻。這些都是典型的“犧牲個人資源幫助團隊”的行為。

      第三類是溝通模式。游戲里有一套標準化的信號系統(ping),研究者詳細記錄了每個玩家使用各種信號的頻率,包括“全力進攻”“協助我”“敵人不見了”“此處有眼”“撤退”“需要視野”“在路上”“推進”等八種信號。通過分析這些信號的使用模式,可以看出玩家的溝通風格是反應式的還是前瞻式的。

      第四類是破壞性行為。研究者記錄了每場比賽中是否有玩家掛機,這反映了玩家的自我調節能力和對團隊的責任感。

      為了讓不同時長的比賽可以比較,所有跟時間有關的指標都被標準化了。比如“每分鐘插眼數”而不是“總插眼數”,這樣一場20分鐘的游戲和一場40分鐘的游戲就能放在一起分析。

      單純的統計指標或許能展示行為模式,但要理解協作能力的過程機制,還需要更具闡釋深度的定性洞察。為此,研究者邀請了多位深耕電競圈的專家,包括青訓學院導師、職業隊教練及退役職業選手,進行了半結構化的深度訪談。這些專家結合多年人才選拔與選手培養的實戰經驗,為量化數據中呈現的行為趨勢提供了關鍵的解釋。

      發現一:技術好不等于段位高

      如果你問一個青銅段位的玩家為什么上不了分,他很可能會嘆口氣說:“我的技術其實不差,就是隊友太坑了。”這種抱怨在游戲社區里隨處可見,以至于“我的隊友都是演員”幾乎成了一個梗。

      但當研究者真正去分析數據時,卻發現了一個讓人意外的模式。他們對比了從青銅(新手)到鉆石(高手)七個段位的玩家表現,結果顯示:個人技術指標——也就是擊殺數和死亡數——在不同段位之間的差異其實非常小。統計學上的效應量(Cohen’s d)只有0.48和0.32,屬于小到中等的程度。換句話說,鉆石玩家在“能不能打”這件事上,并不比青銅玩家強太多。

      那么,是什么拉開了他們之間的差距呢?答案是協作能力。

      數據顯示,從青銅到鉆石,玩家在視野控制上的投入增加了217%,清理敵方視野的頻率增加了207%,助攻隊友的次數增加了22.8%,戰略溝通的頻率增加了169%。這些協作指標的效應量都在2.3到3.5之間,屬于非常大的效應。更關鍵的是,當研究者用回歸分析來預測段位時,發現個人技術只能解釋42%的差異,而協作指標能解釋94%以上的差異。


      圖1 不同段位的協作行為指標差異

      翻譯成大白話就是,在團隊游戲里,“會配合”遠比“能打”重要。那些段位高的玩家,并不是因為他們操作更秀,而是因為他們更懂得如何為團隊做貢獻——即使這意味著犧牲自己的數據。

      發現二:高手溝通,靠提前布局而非事后補救

      在峽谷里,由于大家沒法像職業選手那樣坐在一起面對面交流,游戲里的“信號(Ping)”就成了唯一的溝通渠道。你可能會發現,段位越高,屏幕上的信號就閃得越頻繁。比如研究中就發現,從青銅到鉆石,信號的使用總量增加了169%。

      但如果你認為高手只是單純的“話癆”,那就大錯特錯。研究中發現,不同段位的玩家在信號的使用上有著本質的質變。

      低段位玩家發出的信號主要是反應式的。當他們被敵人偷襲時,會瘋狂地點擊諸如“請求支援”、“協助我”、“危險”的信號。最經典的莫過于那個被大家當成梗的“敵方不見了”信號——在低段位,它往往出現在已經陣亡之后,隊友才慢半拍地點個問號。這些信號都是在描述正在發生什么,隊友收到信號時,往往已經來不及做出有效反應。


      高段位玩家的信號則主要是前瞻式的。他們更像是在當“預言家”,在事情發生之前就預告自己的意圖。他們會提前告訴隊友“我30秒后到”,讓隊友知道可以等等再開戰;他們會標記“敵方有眼”,讓隊友調整進攻路線;他們會打出“我們打大龍”,提前統一團隊的戰術目標。數據顯示,“在路上”這種分享行動意圖的信號,在鉆石段位的使用頻率增長了246%;而標注“敵方有眼”這種共享信息的信號,更是增長了488%。

      一位職業戰隊的教練在訪談中說得很透徹:“溝通頻率固然重要,但真正重要的是溝通的類型。低段位玩家的溝通是在告訴隊友‘發生了什么’,但高段位玩家的溝通是在告訴隊友‘我們要做什么’。前者只是信息傳遞,后者是協調行動。這是完全不同的思維方式。”


      圖2 不同段位的信號行為差異

      發現三:不同協作能力之間高度關聯

      研究中還探究了不同協作行為之間的關聯度,最終發現不同協作行為之間高度相關。

      數據顯示,視野控制、戰略溝通、助攻行為這三個維度之間的相關系數都在0.80以上。也就是說,如果一個玩家在視野控制上做得好,那他在戰略溝通和助攻支援上很可能也做得好;反過來,如果一個玩家很少給團隊插眼,那他大概率也不太會主動溝通、幫助隊友。

      更有意思的是,這些協作行為和掛機率之間都呈現顯著的負相關(相關系數都小于-0.70)。也就是說,那些擅長協作的玩家,往往也是情緒更穩定、更少掛機的人。這不是巧合,而是暗示著這些表面上看起來不同的行為,可能根植于同一種底層特質。

      發現四:誰塑造了誰?篩選機制與社會化機制的“雙向奔赴”

      研究中還探究了這樣一個問題,竟是協作能力強的人更容易上分(選擇效應),還是高水平的競技環境提高了人的協作能力(社會化效應)?

      研究者通過分析數據和訪談認為,這兩種機制其實是同時存在的,而且相互強化。

      從選擇效應來看,數據的確顯示那些不會協作的玩家確實很難突破某些段位。最明顯的是掛機率,在最底層的青銅,平均每100場比賽就有超過7場會出現掛機行為(7.4%);而到了鉆石段位,這個比例驟降到了1.5%,降幅達到了五倍。訪談中也提到:“在白金以下,你主要依靠個人技術就能取得成功。但在鉆石及以上段位,如果你不能與團隊協作,你就寸步難行。這是游戲環境的要求。”

      從社會化效應來看,高段位的環境確實在持續塑造玩家的行為。訪談中,多位訪談對象都提到了“聲譽機制”的重要性。一位教練說:“在高段位,你的名聲很重要。如果你老是打得很獨,或者容易情緒失控,大家都會知道,好的隊友就不愿意和你一起打了。”此外,高段位的隊友質量本身就是一種學習資源。一位訪談對象提到:“當你和高手一起打游戲,他們會立刻指出你哪里溝通不對,哪里沒有給團隊做貢獻。你的學習速度會快很多。”這種即時反饋和同伴示范,讓玩家能夠快速內化協作的規范和技巧。

      所以,真實的情況很可能是這樣的:那些原本就有一定協作傾向的人,更容易在競爭中脫穎而出;而當他們進入高段位后,環境又進一步強化了這些傾向,讓他們的協作能力變得更強。這形成了一個正向循環:協作能力幫助你晉升,晉升后的環境又提升你的協作能力。

      總的來看,這項研究告訴我們,想要在峽谷里真正上分,可能更重要的不是更秀的操作,而是更全面的游戲協作意識。

      所以,在這個春節假期,當你再次踏入峽谷時,不妨多插一個眼,提前發一個信號,在隊友失誤時忍住不噴。這些看起來微不足道的動作,可能才是真正讓你上大分的關鍵所在。


      參考文獻:Kang, J., & Kim, S. (2026). From iron to diamond: Collaborative behavior development across competitive tiers in League of Legends. Computers in Human Behavior, 179, 108928.


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