借《Bombie》聊炒 Meme 成瘾背后的行为心理学

深潮Pubblicato 2024-09-10Pubblicato ultima volta 2024-09-10

用意义取代机会,用深度体验取代即时奖励,用内行判断取代快速重复。

《Bombie》是 Catizen 的 Game Center 新出的一款《寻道大千》like 的僵尸版游戏,由于之前稀里糊涂地就成了《寻道大千》的付费用户,这次正好顺带看了些研究相关机制设计和原理的文章,让自己付个明白!

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这里涉及到两个类似的心理学概念来让人上瘾,一个是稀缺性循环,一个是斯金纳箱。

稀缺性循环

“稀缺让人想要“,当想要大于需要,这就容易形成上瘾的症状

稀缺性循环采取三步走的形式:

1、机会

一般会有一个场景,一个广告投放,一个朋友推荐,一个暴富机会,让用户想要开始行动

2、不可预测的概率奖励

采取行动后,你有概率得到想要的结果,也可能得不到,也可能中大奖。这个奖励可以是实体的有稀缺性的奖励,也可以是多巴胺。

3、快速的重复性

一局结束马上开始下一局。还来不及为上一局的归零感到哀悼,立马开启下一局。

斯金纳箱

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斯金纳箱是美国心理学家斯金纳做的一个实验,其是一个心理实验装置,其基础结构为:在箱壁的一边有一个可供按压的杠杆,在杠杆旁边有一个放置食物的小盒子。鸽子在箱内按下杠杆,食盒就会释放食物进入箱内,鸽子可以取食。

其做了几组实验,当放入饥饿的鸽子,并且当鸽子按下杠杆就能获得食物这种正反馈时,鸽子很快就建立起了按下杠杆,获得食物这个确定性操作,类似巴普洛夫。与之相对的,当鸽子按下杠杆能减少负反馈时,例如按下杠杆能停止盒子的通电,鸽子也很快的学会了按下杠杆。

于是斯金纳得出一个结论:有机体做出的反应与其随后出现的刺激条件(强化物)之间的关系对行为起着控制作用,它能影响以后反应发生的概率。应用到产品设计上就是:在用户做出某些行为后(关注、转发),你给他一个强化物(积分、Memecoin),就会让这个行为引起重复。

但是实验并没有止步于此,他进行了概率型奖励的实验,即当鸽子按下杠杆时,有概率掉落食物。有趣的是,这种刺激下,鸽子学习行为消失的非常缓慢,即持续力很强,直到要按40~60次才能出现一次食物前,鸽子仍然会不停的按杠杆。另外,后来另一个心理学家赞托尔的实验表明,相对于固定回报,动物更喜欢随机奖励游戏,甚至在固定回报比随机奖励多七倍的情况下,有些动物还是会选择随机奖励。(堪称炒土狗屡败屡战的实验基础)

由于概率性给予结果,行为者很难直观地判断强化机制是否失效,所以单次的失败不会给予明显的“惩罚”效果,终止行为者的习惯,从而行为者的学习行为会一直持续下去。

在概率型奖励实验中,得出的一个副结果,就是观察到鸽子培养出很多奇特的行为习惯,比如撞箱子、比如转圈跳舞。这是因为掉落食物前,鸽子正好在进行这些行为,于是产生了对“玄学”的迷信。现在抽卡游戏前,用户会进行各种玄学的仪式性行为,其实都是这个实验的表现。我称之为有偏的正反馈。

这两者都可以让我们把上瘾精简设计成如下的循环:

机会 → 不可预测的奖励 → 快速重复性

最简单的例子就是刷短视频:

机会—-随时可以打开抖音开刷

不可预测的奖励—-不知道下一个视频是什么

快速重复性—-不喜欢直接划走,下一个。

同时再配以一些沉浸式的场景设计,在这个循环下,很容易就刷上n个小时不自知。

这里其实可以把模型更进一步,在不可预测奖励这边增加有偏的结果提高正反馈,类似于“猜你喜欢的”的算法,可以进一步把你困在软件内。

再看僵尸版《寻道大千》——《Bombie》

机会—-用户可以持续开盒子,而盒子来源于各种游戏内行为激励,活动获取。同时,《Bombie》会设计一系列简单的任务,例如“开10个箱子、累计卖多少装备、挑战一次竞技场、通过第n关、达到n级“等等,让你持续的开箱子开下去。类似于跑步,不断在路边设置多而密的中间目标点,达到让你不断跑下去的目的。

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不可预测的奖励—-每个盒子会奖励各种装备,有时候会爆出好装备,同时开的越多,你能进行升级,让你开出好装备的概率提升。这些都能让你通过游戏中的关卡。

有偏的正反馈—-通过付费达到,在有了初期的心理锚定以后,给你一个首充,让你觉得,我花了这么多的时间才刷到这点装备,既然只要花0.1刀、6刀,就能确定性的拿到好装备,如果你真的觉得自己的时间非常值钱,再叠加自己之前已经付出的时间成本,下手充钱的行为就变得没有那么难下了。即使你在玩之前觉得不可能给这种游戏充钱。而这种事,只有一次和无数次,即使不在一个游戏上。

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快速的重复性—-游戏除了抽和装备技能,唯一的操作就是掷骰子,叠加自动投掷和迭代装备,启动下一轮的速度非常快。

其实让人币圈炒土狗和炒Meme也有这种稀缺性循环

机会—-币圈提供7*24小时的机会,并且在pumpfun等发行平台迭代下,发行资产(赌局)的门槛进一步降低,一个热点能同时跑出来n个Memecoin

不可预测的奖励—-每个Memecoin的结果各不相同,是归零和暴富的叠加态

有偏的正反馈—-各种分析方法,例如链上筹码分析,kol喊单,小群喊单等等策略都让用户产生我pvp能赢的感觉(错觉)

快速的重复性—-在tg群里、推特、快讯或者链上层出不穷的暴富故事和信号在刺激你冲进下一个土狗。

合体进化---《寻道大千》+Memecoin

而现在,Bombie在寻道大千的稀缺性循环上更进一步,结合了会发布无vc的代币,让我们看看这可能会对它的稀缺性循环带来什么样的改变?

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机会—除了游戏内开盒子之外,还会被各种Memecoin的游戏外裂变链接所触达。

不可预测的奖励—除了游戏内盒子开强力装备外,还不知道能拿到多少$Bombie代币,并且在竞技场和排行榜的加持下,增加了奖励的稀缺感。

有偏的正反馈—你玩的,充的越多,会让你有增获得更多$Bombie的感觉

快速的重复性—和原来相同

这种模式会带来怎样的效果,值得观察。目前来看效果不错,从团队了解到,短短两周,在还没怎么宣传的情况下(catizen今天才转发),Bombie 已经积累了 9 万的用户,付费率达到了令人咋舌的 11%。

说完了上瘾,再聊聊如何逃离上瘾

会陷入以上循环,是因为需要给自己无处释放的多巴胺找一个出口,并且形成了稀缺大脑。而要打破上瘾的循环,就需要解构掉稀缺性循环。《稀缺大脑》的作者提出了丰富循环(Abundance Loop)作为解决方案,与稀缺性循环作为对应。

他认为我们会陷入稀缺性循环,是因为我们很容易错把手段当成目的,而进行无意义的囤积和重复。

比如很多人喜欢钓鱼,本来这应该是个放松身心的、佛系的活动,然而这些中年人把钓鱼变成了鱼竿品牌的竞赛。各种竿越买越贵,也没见钓到几条鱼。

如果你关心的是钓鱼而不是鱼竿,那用什么装备其实都不要紧,趁手够用就好,作者总结了「丰富循环(Abundance Loop)」:

  1. 用意义取代机会:你钓鱼本领强,这件事明显比拥有一套高档鱼竿更有意义;

  2. 用深度体验取代即时奖励:收藏鱼竿的多巴胺,跟沉浸于钓鱼活动所带来的乐趣是不能相比的;

  3. 用内行判断取代快速重复:如果你是个钓鱼的行家,你不会那么容易被一副新鱼竿吸引。

一旦你从丰富循环中体会到更高级的意义和更深度的乐趣,你就会藐视稀缺性循环。

这里其实有个问题:深度的意义从何而来?

这有点宿命感:深度的意义,恰恰是从稀缺之中来。

我们在真实世界活着就是要体验受限制条件下的生活,就是要戴着镣铐跳舞,就是要与稀缺为伴。

我们回到炒土狗的例子来,其实炒土狗的多巴胺分泌点,是fomo。发现一个热点,是机会;类似的土狗曾经有10x~100x的涨幅,不可预测的奖励;一转眼又有新的Memecoin,快速重复。

如何通过丰富循环来解构炒土狗的稀缺性循环呢?

  1. 用意义取代机会:收获精通各类新知识的意义感;增加社交及沉淀;构建除了炒土狗以外更丰富的体验,而这其实也是很多数值快乐游戏后期乏力的原因:玩家会因为稀缺性循环短暂的沉迷,当长此以往下去需要更多的意义和乐趣。

  2. 用深度体验取代即时奖励:玩家在炒币交互的过程中获得的反馈(体验自我,会带来大量的交互反馈、感受、情绪),最终收获的情感/记忆/意义/(融入叙事自我,完成个人成长)

  3. 用内行判断取代快速重复:通过炒币建立和迭代出新的认知体系,从而体会到游戏的精通、社交、内容的意义和乐趣。

其实曾经币圈就是这样,虽然也是以赚钱为核心激励,但总能找到各种自我赋予的意义,例如去中心化支付体系、抗监管、所有权、隐私保护等等。并且在岑近视参与各种创新时,获得更多深度体验,曾经的炒作周期也不像现在这样能快速重复。

虽然在流动性匮乏的现在,炒Meme的币圈可能会被认为更本质,但意义本就是自己赋予的,如果什么都这么本质,那避免不了陷入虚无主义。而人生的重点是找到可供自己探索、发现、研究的乐趣和意义,也是曾经的币圈那么令人兴奋的原因之一。

说在最后

研究成瘾行为心理学的目的,自然是避免陷入其中。

你也不想继续成瘾在炒Meme亏钱的循环里吧?

恰巧也叫鸽子的怪鸽大叔曾经说过“消除恐惧的最好办法就是面对恐惧!”

为了将来更好的生活着想,与其被快速重复的一个个Memecoin搞得心力憔悴,

不如主动去玩面对成瘾机制明明白白的《Bombie》来面对主动脱敏!

https://t.me/catizenbot/gamecenter?startapp=p_22

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DeepSeek Announces Permanent Price Cut, But Liang Wenfeng Is Not Trying to Be a "Cyber Bodhisattva"

DeepSeek has announced a permanent 75% discount on its V4-Pro API, significantly reducing its token prices. This move stands out as a major industry-wide price cut while competitors like Anthropic, OpenAI, and Google have been quietly raising theirs. The article contrasts this strategy with the broader trend of AI becoming more expensive, citing examples of companies like Microsoft and Uber struggling with high token costs as usage soars. While CEO Liang Wenfeng is hailed by some as a "Cyber Bodhisattva" for this普惠 approach, the article argues this is a strategic business choice, not mere altruism. DeepSeek's ability to maintain low prices is attributed to several structural advantages: lower-cost AI talent in China, the impending use of domestic昇腾 hardware for further cost reductions, and, most critically, access to China's cheaper and more abundant energy infrastructure, which drastically reduces the electricity costs dominating AI operations. The analysis suggests that for many commercial applications, a "good enough" model that is radically cheaper (e.g., 1% to 11% of GPT-5.5's cost) is more valuable than the absolute top-tier model. This allows for vastly more experimentation and iteration within a budget. Therefore, as AI generally becomes more expensive, DeepSeek's cost-competitiveness—rooted in China's energy and talent advantages—becomes its core strategic value and differentiator in the global market.

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