遊戲邦注：本文原作者是認知心理學博士Paul Williams，他在這篇論文中討論了遊戲設計與“熱手”心理現象之間的聯繫，並認爲深入研究“熱手”現象，可爲遊戲的風險和獎勵機制設計指明方向。
摘要：本文主要通過探討一款遊戲的風險和獎勵機制設計，研究被稱爲“熱手”的心理現象。“熱手”這種表達起源於籃球運動——人們普遍認爲處於熱手狀態的球員在一定程度上，比起他們長期的記錄情況更可能再次進球，很多運動員在賽場上表現出了這種傾向。然而，大量證據認爲這其實是一種站不住腳的觀念。對於這種觀念與有效數據存在出入的一種解釋是，處於成功勢頭的球員因爲膨脹的信心，更加樂意去冒更大的風險。我們非常有興趣通過開發一個上下神射手的遊戲來研究這種可能性。這種遊戲有獨特的設計要求，它包括平衡性良好的風險和獎勵機制，無論玩家採取何種策略，這種機制都能爲玩家提供相應的獎勵。我們對這種上下神射手的迭代開發過程的描述，包括定量分析玩家如何在變化的獎勵機制下冒險。我們將根據遊戲設計的一般原則，進一步討論研究所發現的意義。
關鍵詞：風險、獎勵、熱手、遊戲設計、認知、心理學
背景介紹
平衡風險與獎勵是設計電腦遊戲時的一個重要考慮因素。一個優秀的平衡風險與獎勵機制可以提供很多額外遊戲價值。與之類似的是賭博所帶來的興奮感。當然，當玩家如果在一個策略上打賭，他們都會持有一定的勝算和風險。打賭時，希望更大的風險能得到更多獎勵的想法是很合理的。Adams不僅稱“風險總是必然與獎勵同在”，而且他還認爲這是電腦遊戲設計的基本原則。
許多遊戲設計書也討論了平衡風險與獎勵在遊戲中的重要性：
·“獎勵與風險相當”
·創造一個複雜而進退兩難的困境，讓玩家自己權衡利弊，判斷每一步行動可能產生的風險或者回報
·給玩家一個選擇的機會擇，要麼在獎勵少的情況下安全地玩，要麼在獎勵多的情況下冒險，這是使遊戲有趣刺激的絕妙方法。
風險與獎勵在其他領域也有所體現，例如股市交易和體育。在股票市場，風險與回報總會影響投資選擇。因爲高風險下潛藏着高回報，所以一些投資者可能喜歡冒險投資如納米技術這種股票。其他投資者可能更保守，選擇投資浮動性更小的聯邦債券，雖然得到更低的回報，但同時也承擔更小的風險。在體育賽場上，因爲從遠距離投球能得三分，所以籃球運動員有時會採用更困難的動作來爭取三分球，因此得冒更大的風險。
心理學家、認知科學家、經濟學家等對這些因素非常感興趣，總喜歡研究這些因素對人類在風險和回報結構中不同決定的影響。然而，股票市場和體育領域是喧鬧的環境，這一點給玩家和研究者分離出任何事件的風險與獎勵情況增加了難度。電腦遊戲提供了一種卓越的平臺，可以在控制良好的環境下，讓人們研究風險與獎勵對玩家行爲的影響。我們從認知科學和遊戲設計兩個角度來考察風險與獎勵，並相信這兩個角度是互補的。心理學可以爲遊戲設計提供理論依據，而設計得當的遊戲也可以成爲心理現象研究的有利工具。
本文討論的對象是上下神射手這種可不斷更改迭代、以玩家爲主心，並運用於調查“熱手”心理現象的遊戲。雖然本文關注的重點在於風險與獎勵機制的設計過程，這種機制符合熱手遊戲的設計需求，我們將從這種現象的綜述和目前的研究情況入手進行探討。在隨後的部分中，我們將描述遊戲設計和研發的三個階段。在最後一部分，我們會把這些發現與遊戲設計的更普遍原則相互聯繫起來。
熱手效應
“熱手”的表達起源於籃球，它描述的是認爲球員在進球后更有可能在下一次投籃時得分的心理現象（遊戲邦注：也就是說，人們普遍認爲這些球員正處於得分順勢中，投籃順手，這種心理現象被稱爲“熱手效應”）。在一份針對100名籃球迷的調查中，91%的人認爲球員在成功投籃兩次或三次後更可能再次命中，而之前如果連失幾個球，以後再投籃時就不會那麼順手了。
直觀的看，這些觀點和預言似乎合理，開創性研究並沒有發現在1980-81年的費城76人隊投籃命中率，或者1980-81年和1981-82年的凱爾特隊的罰球命中率中有出現熱手現象。隨後一系列運動研究證實了一個驚人的發現——投籃表現的冷熱勢可能只是一種假象。
然而，之前的投籃熱手結果研究揭示了一個更加複雜的情況。之前的研究暗示，有確定困難的任務和不定困難的任務之間存在顯著區別。籃球中的罰球可以作爲一個確定困難的任務的例子。
在這種投籃中，距離是不變的，所以每一次投籃都有相同的難度級別。而在不確定困難的任務裏，就像籃球賽中的投籃，球員可能要調整他們每一投的風險級別，所以投籃的難度會隨着不同的投射距離、守勢的壓力和整個比賽的情況而改變。
有證據表明，玩家可能在確定難度的任務，例如擲馬蹄鐵、檯球和十瓶式保齡球中獲得順勢。然而，在非固定難度的任務裏，例如棒球、籃球和高爾夫球，這種冷熱勢並不明顯——其實際情況與普遍觀念相反。
對於流行觀念和真實數據之間不一致的最普遍解釋是，人類往往誤讀了數字中的小趨向模式。也就是說，我們傾向於形成基於幾個事件組的模式，例如球員三連投，然後用這種模式來預測隨後的情況。關於投籃，經過三次成功的投球后，人們會錯誤地認爲下一個投射比起長期水準更可能成功。這就是順勢的謬誤。
關於這種不一致的另一種解釋表明，爲了不產生失誤，投球者在一連串的成功中往往要冒更大的風險。在這種情形下，一個球員在熱手情況下確實表現更好—–因爲他們在相同準確度的條件下承擔了更困難的任務。這種能力的增強恰好印證了熱手預言，然而傳統的投籃表現紀錄卻沒有發現這一點。儘管我們通過界定固定難度和非固定難度之間的區別（因爲熱手情況多發生於固定難度的任務中，運動員所面臨的是難度固定的挑戰），可以讓這種假設暫時成立，但只有進一步的研究才能證實這種假設究竟是否站得住腳。
不幸的是，如果設法收集更多運動比賽中的數據來研究熱手現象，則不免帶有主觀性因素。我們如何評估一個確定投射的難度超過另一個投射呢？如果辨別球員是否採取了更有風險的策略？
解決這個問題的一個好辦法就是，設計出可以準確記錄玩家策略變化、難度不定的電腦遊戲。這種遊戲或許可以回答與心理學和遊戲設計相關的重要問題—-玩家如何對遊戲中一連串的成功或失敗做出反應？
這款“熱手遊戲”的開發過程正是本文討論的重點。這種遊戲需要一個非常協調的風險和獎勵機制，並通過玩家所採取的冒險行爲，不斷調整遊戲結構。在各個開發階段，我們測試了玩家對風險和獎勵機製作出的反應，然後按照玩家的策略和表現，分析這些結果，以便將其運用於下一階段的遊戲設計。
這種設計的特徵是反覆性、以玩家爲主心。雖然本文所示的遊戲設計比較簡單，但考慮到心理學調查地準確性的要求，我們執行的是比一般遊戲開發更爲規範的玩家測試。結果發現，我們可以準確評估玩家策略的改變，發現即使是風險與獎勵機制中的微小變化，也會對玩家的風險策略產生影響。
遊戲要求和基本設計
這種熱手遊戲首先需要一個相當協調的風險和獎勵機制，它必須具備幾個（5-7）高度協調的風險級別，使得玩家樂於調整他們的冒險級別來應對成功和失敗。比如，一個風險級別得到的獎勵實際上多過其他的風險級別，玩家久而久之會學到這點，然後就不太可能在這個級別中改變策略了。所以我們希望每個風險級別都能讓普遍玩家都得到相應獎勵。換句話說，不論採用什麼風險級別，玩家得到最佳獎勵的機會應該是相等的。
第二個要求是，支持我們在玩家成功和失敗後對其策略進行考察。如果玩家經常失敗，我們就無法記錄足夠的成功次數。如果玩家大多時候成功了，我們就考察不了失敗情況。所以這個遊戲的核心要素和關鍵難度在於，提供平均的成功概率，其範圍介於40-60%。
滿足這些要求的是使用Actionscript在Flash環境中開發的上下神射手遊戲。任何基於物理挑戰，帶有得失分的簡單動作類遊戲都適用於我們的研究，上下神射手則恰好具有這幾個優勢。首先，人們這種風格的遊戲極爲熟悉，這意味着玩家容易上手，有助於我們用這個遊戲來收集實驗數據。第二，簡單的重點難度參數編碼（即目標速度和加速度），可以使我們輕鬆而準確地操作獎勵機制。最後，上下神射手遊戲中的“一擊”與籃球中的“一投”相類似，有相似的“命中”和“錯失”結果。這就是當前實驗與熱手起源之間的聯繫所在。
在上下神射手遊戲中，玩家的目標是在規定的時間內儘可能多地射擊外星飛船。也就是說總射擊量和命中數量取決於玩家的表現和策略。遊戲的屏幕會顯示兩架飛船，代表外星人的飛船和玩家的射擊機（圖1）。簡單的界面顯示了當前命中數和所剩時間。在遊戲過程中，玩家的飛船會在屏幕底部中間保持靜止。任何時候屏幕都會只出現一架外星飛船，它會在屏幕上部水平地前後運動，並且每次返回都碰一下右邊沿或左邊沿。玩家按下空格鍵即向向外星飛船射擊。玩家只有一次機會來摧毀每一架新出現的外星飛船。每擊落一架外星飛船，玩家就得到一個命中數的獎勵。
圖1：遊戲界面
每一架外星飛船都是從屏幕上方進入遊戲界面，隨機向左邊沿或右邊沿移動。飛船飛離屏幕兩邊，水平移動，如此經過八次後纔會離開屏幕。最初，外星飛船移動飛快，但它以相同的速率減速，每一次經過都更加緩慢。因此這個遊戲能夠展示一種不同難度的任務；玩家可以選擇適合的風險級別，這樣每次外星飛船經過時射擊就更簡單些。
對於玩家來說，這種風險和獎勵的等式相當簡單。無論玩家何時開火，每一次命中的得分都是一樣的。因爲目標是在一個遊戲週期裏摧毀儘可能多的外星飛船，所以玩家可以儘快從射擊中獲利；越早射中目標，玩家不僅得到命中數，同時獲得更多的時間來擊落隨後的外星飛船。然而，因爲外星飛船在八次經過的每一次經過裏都減速，玩家越早開火就越難命中。如果射空了，玩家就減少1.5秒作爲懲罰。也就是，下一架飛船的出現只有1.5秒的延遲，這就增加了準確射擊的間隔時間。
第一階段：玩家鎖定目標
經過自測遊戲，我們將遊戲拓展到在線版。通過向學生、家庭和朋友發電子郵件，我們找到了五名實驗玩家。我們要求玩家在給定時間內擊落儘可能多的外星飛船。玩家先在練習級別上試玩6分鐘，然後在競技級別上玩12分鐘。因爲玩家的策略和命中率存在差別，所以他們遇到的外星飛船數量也各不相同。一個玩家有可能在60秒內遇到大約10架外星飛船。遊戲結束後，玩家對每架外星飛船的反應時間和命中率都被記錄在案。
遊戲的要求之一是，玩家在一系列難度級別中射擊經過的飛船（越後面的飛船經過意味着更低的射擊難度——這種簡單的測試證明了在整個遊戲中，玩家樂意探索空間，並且改變他們的冒險行爲。圖2是代表玩家1和玩家2的結果。通常玩家在遊戲的練習級別時往往很有探索精神，這顯示在第一次經過和第八次經過之間的射擊數分佈。然而在競技級別，玩家往往採用單一策略，從圖2的大尖峯可以看出來。它暗示了玩家在經過探索期後，試圖通過射擊三個固定的飛船經過以獲得更多得分。
圖2：玩家首次測試結果
上圖是兩名玩家在遊戲第一階段的測試結果。玩家1數據顯示在上部，玩家2的數據顯示在下部。左邊的柱形代表在練習階段的射擊頻率；右邊則代表在競技階級中各個經過的射擊頻率。受測玩家在練習模塊，射擊頻率均勻地分佈在各個飛船經過，如左邊圖所示。但之後在競技模塊中，玩家採取固定策略，右半邊的圖中的尖峯正體現了這種情況。在以上各圖中，n代表玩家的嘗試射擊總數；m代表命中數，sd代表嘗試射擊數的標準差。
在實驗術語裏，守定一個策略的行爲被稱爲“投資”。在遊戲結束時玩家反映，因爲飛船的勻速減速，那麼如果他們鎖定同一次飛船經過，且與邊界達到特定距離，就總能射中目標。針地特定經過的外星飛船，玩家採用特定的限時策略（即一個特定的難度級別）。在同一次飛船經過的射擊中，玩家在每個時間單元裏的命中數總是最高的。在案例表格（圖2）裏，一個玩家“投資”於第四次經過，另一個則是第五次經過。這種類型的投資行爲與熱手遊戲的一個要求相反，也暴露了遊戲的一個主要設計缺陷，這需要在下一個迭代調整中進行修正。
第二階段：鼓勵玩家探索
遊戲設計第二個階段的目標是解決玩家在單一策略上的投資問題。我們提議的解決辦法是改變玩家飛船的位置，這樣它就不再出現在屏幕中間那個相同位置了，而是在每架外星飛船出現時隨機轉移到中間的左邊或右邊（圖3）。這樣，在每一次測試，玩家飛船的位置都從平均分佈的100像素中心的左邊或右邊中隨機移動。這個操作旨在防止玩家習慣單一策略，總是等待湊效的時間序列採取行動（例如總是在飛船第四次經過，與屏幕邊沿有固定距離時射擊）。
圖3：改變玩家射擊位置
上圖是遊戲第二階段的屏幕。藍色矩形出現在這裏是爲了指明玩家飛船可以隨機定位的範圍，但在真正的遊戲過程中不會出現這個藍色矩形。
這一次我們推出了這個遊戲的在線版本，並記錄了6個玩家的測試數據。再次讓他們先在練習級別上試玩6分鐘，之後在競技級別上玩12分鐘。
各個玩家在競技級別的結果顯示在圖4上。在玩家射擊位置裏引入隨機變化，顯著減少了玩家投資於同一次飛船經過的傾向。與圖2相比，圖4變化的增加突顯了投資的減少。因此，遊戲中的微小調整對玩家的行爲產生了重要影響，它鼓勵玩家在遊戲中改變冒險策略。另外，這種調整滿足了熱手研究的必備要求。
圖4：玩家改進策略
上圖是玩家在測試第二階段中競技級別的個人結果。減少的峯值和變化的增加表明，與第一階段相比，玩家在競技級別的單次飛船經過中射擊的傾向大大減少。以上各圖，n代表玩家的嘗試射擊總數；m代表命中數，sd代表嘗試射擊數的標準差。
圖5代表所有的玩家在練習級別和競技級別的平均測試數據。所有玩家在練習和競技級別中的平均數據，均突出了遊戲獎勵機制對玩家遊戲策略的影響。左邊的柱形代表練習級別（沒有在圖4中顯示）的數據，右邊則代表競技級別的數據。
圖5：玩家推遲射擊
上圖是第二階段中玩家的平均數據結果。左邊的柱形圖代表在練習級別每一次飛船經過的射擊頻率（%），右邊則顯示了在競技級別每一次飛船經過的射擊頻率（%）。在以上各圖中，n是所有玩家在該模塊中嘗試射擊的總數；m是平均命中數。練習級別和競技級別的射擊對比，突出了玩家在遊戲進程中推遲射擊的趨勢。
圖5顯示隨着遊戲的推進，玩家的射擊策略有預見性地發生改變。例如，在練習級別的平均命中數（m=5.8）比競技級別的（m=6.21）更少。這樣在競技級別，玩家往往更遲發動射擊。這表明遊戲獎勵總集中於後面幾次飛船經過，而玩家越來越熟悉這種獎勵機制時，就會相應地調整遊戲玩法。
爲了在熱手研究中最小化這種偏差，我們在平均玩家表現的基礎上檢測了風險與回報機制。我們特別感興趣的是，第一次成功射擊的可能性以及這種可能性如何轉換爲獎勵系統。在後面的飛船經過中射擊要花更多時間，但與之相伴的是更高的命中率。因爲熱手遊戲的目標是在12分鐘內擊中儘可能多的外星飛船，所以命中率與所花時間對獎勵機制來說具有同等重要性。
之後我們分析了一種情況，假如玩家堅持在特定的飛船經過裏射擊各個出現的飛船，那麼12分鐘內，平均命中數是多少。例如，在發現第一飛船經過的命中率後，玩家在第一次經過中會採取幾次射擊行動？第二次飛船經過時呢？以此類推，其後幾次飛船經過的情況又將如何？圖6顯示了這個檢測的結果。圖6A顯示了玩家在幾次飛船經過時射擊的平均數（柱形的總高度），以及每一次飛船經過的命中數（柱形黃色部分的高度）。圖6B用這份數據表現成功的可能性，並且表明在後面幾次的飛船經過中，玩家成功的概率更高。這從實驗上證實，玩家在心理上感覺，後面幾次飛船經過更容易讓他們射中目標。
圖6：預測玩家命中率
上圖是遊戲進程的第二階段中的平均數據和模型預測。在圖A，每個矩形的總高度表示嘗試射擊頻率。黃色和藍色矩形的高度表示命中和錯失比例。圖B表現的是給定嘗試射擊總數，每一次飛船經過命中的平均概率。圖C和圖D在實驗結果的基礎上，預測了假如玩家自始至終只在一次飛船經過時射擊的命中數量。
這些可能性評估了在全程12分鐘的模塊裏，只在一次從飛船經過中射擊的情況下，一般玩家可能取得的總命中數。通過演示每次經過的期望命中數，我們爲當前的遊戲畫出了一個最佳的策略曲線，如圖6C所示。這個曲線是單調遞增的，表明隨着經過次數的增加，平均玩家的總命中數也隨之增加。換句話說，玩家在低難度射擊中更可能命中。遊戲獎勵明顯集中於後面的飛船經過次數，這證實了玩家在遊戲過程中改變了策略（即推後射擊）。隨着對獎勵機制的熟悉，玩家的策略也相應地轉向更遲，更容易的射擊機會。
對遊戲而言，在第8次飛船經過時射擊可以認爲是一種探索策略。圖6C表明不斷地在第8次飛船經過時進行射擊產生了最大命中數，這也因此成了玩家的普遍策略。因爲形成了這種策略，玩家爲了獲得一連串命中，就會減少早點射擊的次數。可見這種設計仍然不能滿足熱手遊戲的要求。
但只要一個簡單的調整就能解決這個問題，那就是減少失敗射擊後的懲罰等待時間。目前懲罰時間是1.5秒，所以應該允許獎勵機制中的懲罰時間發生一定的彈性變化。考慮到如果玩家選擇在早一點的飛船經過時射擊，擊射次數越多，失誤也就越多——減少每一次失誤的懲罰時間，實際上等於是增加了在早期飛船經過時進行射擊的獎勵。
圖6D表現的是在懲罰時間從1.5秒減少到0.25秒的情況下，一般玩家在12分鐘裏的預測命中數。這看似很小的調整平衡了獎勵機制，這樣玩家就得到更平衡的獎勵（遊戲邦注：至少從第3次飛船經過到第8次飛船經過是這樣的）。對第一次飛船經過和第二次飛船經過準確率的評估是以小次數測試爲基礎的，這使它們難以成爲測試模型；玩家避免採取更早的射擊行動，有可能是因爲外星飛船移動得太快。但允許玩家在第3次到第8次飛船經過中射擊，仍然可爲我們的熱手研究提供了足夠的參考數據。
第三階段：平衡風險與獎勵機制
在遊戲設計的第二階段，我們展示了玩家在飛船第8次經過時取得最佳表現的風險與獎勵探索策略。我們認爲這有可能就是促使玩家在飛船後面經過時射擊的原因。可以用實驗數據來模擬玩家表現，表明將懲罰時間降至0.25秒就能解決這個問題。
在改良版的在線遊戲中，懲罰時間是0.25秒，五位玩家的測試數據均已一一記錄。平均結果顯示，在練習和競技級別，玩家的射擊大致發生在相同的飛船經過次數裏（圖7）。這個特徵與圖4相反，後者突顯玩家在12分鐘的競技級別中，呈現了在飛船後面經過時才射擊的傾向。這組數據證實了選擇0.25秒懲罰時間的正確性，同時也證實了獎勵機制的改變，可能影響玩家行爲的說法。
圖7：改變獎勵機制的影響
圖7：遊戲第三階段玩家的平均數據結果。左圖代表玩家在練習級別的各次飛船經過的射擊頻率；右圖代表玩家在競技級別的各次飛船經過的射擊頻率。在以上各圖中，m是平均命中率，n是玩家在該模塊的總射擊數。平均命中率顯示了在均衡的獎勵機制下，玩家不再嘗試推遲射擊。
我們開發熱手遊戲的前提條件就是，遊戲在每一個假定風險級別中，都應該爲一般玩家提供相應的獎勵（總命中數）。第三階段起的設計通過平衡獎勵制度，開始與研究熱手現象的要求保持一致。
最後，我們要求這個遊戲有一個總體上的難度級別，使玩家的嘗試射擊有40-60%的成功率。這個範圍內的表現，有助於我們綜合比較玩家對應一連串成功和失敗的策略。也就是，對熱勢和冷勢的測試。圖8突出總體成功概率確實滿足這個標準，總體成功概率（命中率）是43%。因此，這個遊戲現在滿足了研究熱手現象的必要條件。
圖8：第三階段平均結果
圖8：遊戲開發第三階段的競技級別的平均結果。在圖A，每一塊矩形的總高度代表玩家在每一次飛船經過時嘗試射擊的頻率。命中和錯失比例分別用黃色和藍色表示。圖B是根據總體射擊次數的情況，顯示每一次飛船經過時的平均射擊成功概率。在圖B裏，ps是總體成功概率（命中率）。
總結
爲了研究熱手心理現象，我們纔開發這個電腦遊戲作爲研究工具，需要以此觀察玩家對一連串成功和失敗挑戰的冒險反應。
我們設計了一款簡單的上下神射手遊戲，在該遊戲中，外星飛船在屏幕上來回經過8次，玩家只有1次射擊機會。玩家在遊戲中面對幾次相同的挑戰。該遊戲的目標是在一系列時間段內擊落儘可能多的外星飛船。隨着飛船減速，遊戲設置裏的風險就相應減小。玩家在靠前的飛船經過時成功擊落目標就可獲得1個命中的獎勵，並且立即出現新的外星飛船。錯失一次射擊，就以一段額外的等待時間作爲對玩家的懲罰。
作爲一款熱手遊戲，它需要達到特殊的冒險和獎勵標準。玩家需要在遊戲中探索一系列冒險策略，並且均衡地獲得與風險級別相當的獎勵。我們還希望這個遊戲挑戰有一個與失敗率大致相當的平均成功率，即介於40-60%，這樣我們就可以用這個遊戲來收集玩家應對成功和失敗的行爲數據。
爲了達到目的，我們開發了超過三個階段的迭代遊戲版本。在每一個階段，我們都通過在線版遊戲的測試收集實驗數據，並分析玩家的策略和表現。在各個後續設計階段，我們都調整了遊戲機制，使其在一定程度上達到平衡，以滿足熱手遊戲的特殊要求。這個遊戲設計的調整及其影響總結如表1所示。
表1：實驗總結
表1總結：各階段的設計調整及其對熱手實驗要求的影響。
遊戲設計書往往會描述出遊戲迭代的設計過程。這種迭代過程支持設計者在後繼開發階段解決原先沒有預料到的問題。由於遊戲機制在開發之初並不明朗，只有在遊戲創建和操作階段才突顯出來，因此迭代過程對遊戲的完善來說尤其重要。Salen和Zimmerman將這種迭代過程描述爲“以試玩爲基礎“的設計，同時強調了”遊戲測試和創建原型“的重要性。爲了實現目標，開發者往往需要連續創建遊戲原型。我們確實是以高要求開始用相同的迭代完善、創建原型方法來改進我們的遊戲設置。
我們這個方法的主要不同點在於，我們在各個設計階段都會更規範地測驗玩家的策略和探索行爲。考慮到我們的遊戲要求相當獨特，單純的客觀反饋無法支持我們對遊戲機制的需求進行微小調整。比如，在最初的測試裏，我們發現玩家傾向於單一的遊戲策略。進一步的分析也表明玩家通過射擊最後一次經過的飛船，可以容易地增加他們的總體命中數，這是玩家對遊戲策略的潛在開發。
遊戲策略的探索問題在遊戲界常引起爭議，並屢屢被作爲心理學界研究對象。開發和探索之間的權衡現象在許多領域也存在，外部和內部條件決定了玩家爲擴大最大利益，或者最小化損失所採取的策略。例如，在尋找食物過程中，玩家就會關注資源分佈情況。集中的資源，會讓玩家集中對資源豐富的就近地區進行開發，而分散的資源則會將玩家引向對空間的探索過程。
Hills等人表明，探索和開發策略在精神領域也存在競爭，這取決於對需求信息的獎勵，以及爲研究探索所付出的代價。在我們的遊戲環境裏，玩家始終在最容易的情況下（即飛船第8次經過時）射擊的這種策略總會產生最高的獎勵。這就鼓勵了玩家在遊戲中採取推遲射擊的策略，反過來也抑制了玩家探索其他策略（更早的射擊）的嘗試。如果沒有收集玩家的實驗數據，我們不可能預測到這個結果。
收集實驗數據的另一大優點在於，它支持我們在衡量玩家表現的基礎上，改變我們的獎勵制度。在第一和第二階段，每次損失1.5秒，玩家就會錯失一個外星飛船。在第三階段，我們在分析玩家表現的基礎上，將懲罰時間降至0.25秒。這個微小的調整卻足以改變玩家的行爲，並鼓勵他們更早地冒險射擊外星飛船。我們的遊戲從本質上來看是相當簡單的，但它卻足以證實設計一個平衡性良好的冒險與獎勵機制的困難性和重要性。
其他遊戲文獻裏談到的另一個共同的設計原則是以玩家爲中心，這被Adams定義爲“一種由設計者想象自己所希望遇到的玩家類型的設計哲學。”儘管如此，還是有一些觀點認爲遊戲設計通常是以設計者的經驗爲基礎。將玩家納入設計過程往往也涉及更多客觀反饋，例如將中心羣體和採訪廣泛運用於可用性設計。我們在研究中發現，即使是很簡單的遊戲挑戰，使用實驗數據來測驗玩家如何應對遊戲以及他們如何表現，這也會成爲平衡遊戲設置的一個重要元素。
我們也認識到這種方法有一些缺點，即平均考察每位玩家的表現，有可能忽略玩家之間的重要差異。如果有一個理想的玩家模型就太好了，但這種玩家是不可能存在的，事實上，關於誰是“玩家”這個問題本身就存在許多富有爭議的不同觀點，因此我們才需要收集不同玩家羣體的實驗數據。如果玩家之間的差異很大，設計者有可能得針對不同羣體進行抽樣調查，例如將其分爲休閒玩家、硬核玩家等不同羣體。
現在我們所完成的遊戲設計已滿足研究熱手現象的要求。這個遊戲也許可以回答以下幾個問題：
1．在遊戲挑戰中，玩家如何對一連串的成功或失敗作出反應？
2．如果玩家處於熱勢，他們會接受更困難的挑戰嗎？
3．如果玩家處於冷勢，他們是否會降低風險？
4．這種多變的風險級別如何影響玩家表現的總體測驗？
5．熱手原則如何運用到遊戲機制設計中？
相信關於這些問題的答案不僅會激發心理學家的研究興趣，而且也能進一步促進遊戲設計。例如，設計者可以激起玩家的熱勢，使其更傾向冒險或探索他們的策略。當然也有可能運用冷勢來抑制玩家當前策略，這種遊戲機制可以在不打斷玩家注意力的情況下，不知不覺地控制玩家的冷熱勢。進一步探索熱手現象，將對心理學研究和遊戲設計產生重大意義。（來源：遊戲邦）