游戏测试

我们能够成为创建游戏机制和系统的专家，却无法在没有测试数据支持的情况下，妄言游戏的真实品质。因为游戏更关注的是人的感受而非系统，毕竟系统通常都很清晰且符合逻辑，而玩家的感受却个人化且难以洞悉。我们能够在自身能力所及的范围内完美设计游戏内容，但若未正确收集数据，就难免出现遗漏。作为游戏设计师，在测试中投入更多时间是值得的。测试游戏可能很好玩，也可能很枯燥，它是工作的一部分，要以认真严谨的态度面对，确保能够有效测试游戏。

游戏测试是针对游戏行为和结果的研究，需要在秉承心理学研究方法的同时，结合游戏本身的特点进行有针对性的测试。通过测试我们才能找到当前设计的弱点，并根据这些信息进行迭代和优化。因此，每次测试都是获得数据的宝贵机会。正如其他学科的科学实验一样，游戏测试要有明确的目标和假设。因为有限的测试无法覆盖所有内容，有了明确的目标之后我们才能准确设计测试内容并找准测试对象，更重要的是在获得测试数据之后对结果进行取舍和分析。游戏测试有时会得到一些我们从未预料到的结果，若没有明确测试目的，我们难免会被测试结果打乱计划。这些问题不仅在样本测试模式下值得警惕，在大数据分析方式中也不可轻视，在面对海量数据时，这些问题产生的副作用也会加倍。

在游戏测试开始之前，我们需要决定是在线测试还是离线测试。这两个模式各有利弊。在线测试如内测和公测有更大曝光度，能够覆盖更多玩家，且不会单独占用额外时间。但这种方式对游戏的完成度有较高要求，需要在近似完整游戏运营的环境下才能获得真实的玩家数据。另外，处理这些数据的任务量也很大。而离线测试是模拟实验室环境，通过较高检验标准让我们准确获悉特定玩家反债，以解决特定问题。但这需要精心设计测试环境，并且由于时空限制，被试的数量也有限。

此外，我们还需要根据测试目的来确定测试对象。测试对象的年龄、性别、游戏技能、是否玩过类似游戏等因素都非常重要。性别、年龄等因素并不是选择测试对象的首要条件，但这些数据会为测评不同市场的玩家提供参考。玩家的不同游戏技能水平是多数时候需要考虑的筛选条件。如果测试的主要目的是验证核心机制的可玩性，那么熟练玩家是最优选择，因为他们能够快速掌握操作方式和游戏机制，然后反馈游戏是否有趣，甚至还能够发现游戏中的缺陷。相反，如果我们希望获悉游戏新手教学的实际效果，则从未玩过游戏的群体更适合参加测试。如果他们能在完成教学关卡后顺利融入游戏，那么其他大多数玩家也能够做到。业界实际测试新UI的易用度时总是邀请年长者参与就是这个原因。此外，我们还需要测试其他群体，以保证其他群体在别的层面不出现负面反馈，比如新手教学系统是否令熟练玩家感到厌烦等。