Wounded gladiator attacking with two swords
在2018年的GDC演讲中，我们谈到通过长时间的调查定义了不同类型的玩家（休闲，中度，硬核），我们描绘玩家画像，让他们给自己一些标签，其中选项包括他们游玩不同游戏的频率和游戏类型来确定玩家类型。今天我们专注于分析不同性别的玩家对于游戏看法，游戏在哪些地方吸引他们呢？
我们数据来自于玩家动力调查问卷
玩家会进行5分钟调查问卷，然后获得他们个人的游戏动力报告，玩家会因为哪些因素选择一款游戏呢？参加调查以后他们可以和其他玩家相互比较，全球有35万玩家参与了这项调查，我们以12个要素来衡量玩家动力，然后把数据集合制作相对应图表。
玩家游戏动力（破坏，社交，幻想，故事，设计，发现，刺激，策略和挑战等）
在调查中我们会询问玩家他们对于自己是如何定义自己是属于休闲玩家还是中度，或者是硬核玩家。最后数据结果是68%玩家认为自己是中度玩家，21%为硬核玩家，还有10%是休闲玩家。其中女性玩家占比19%，79%为男性玩家，剩下的选择非二元性别（Non-binary）。
休闲玩家，中度玩家，硬核玩家
每年，ESA都会调查4000多个美国家庭以及每个家庭中最常见的游戏玩家，了解他们玩电子游戏的习惯。美国ESA2018年报告显示45%美国玩家都是女性，我们的数据里面女性玩家比重是19%，这个差距很重要，对于整个报告的结果有重要的影响。因为ESA的报告样本很多都是休闲游戏玩家，2015年报告显示很多玩家都会进行社交游戏（31%）和解谜游戏（30%），这还是最频繁进行游戏的玩家，所以他们的样本数据中很大一部分都是休闲游戏玩家。我们的样本更偏向于核心玩家，我们会深入到一些特定的游戏比如《暗黑3》和ARPG这类特定的玩家群体，因此他们这里45%都是女性玩家并不是特别有意义，因为大部分的数据样本都不玩3A游戏。当然如果是消除类游戏，这里面女性玩家占比很高达到70%。
硬核玩家都在寻找节奏更快强调技术的游戏
在下面的图标中以Y轴作为玩家动力百分比排名，50%为平均线，其中74%硬核玩家因为竞争要素会选择这款游戏，竞争包括PVP，竞技场，排行榜，还包括挑战，技巧性很强，高难度，同样游戏动力还包括紧张刺激，快节奏，需要玩家拥有很多的技巧，另外一方面休闲游戏玩家正在寻找那种相对平缓，对抗性没有那么强且上手简单的游戏。我们本次调查参与玩家超过35万，玩家主要集中在北美和欧洲。
硬核玩家因为竞争选择游戏，休闲玩家寻找上手简单的游戏
游戏完成度和幻想元素在三种不同类型的玩家中间差异不大
对于游戏完成度（收集要素，完成游戏中的任务）和游戏中幻想要素（玩家可以成为一个什么样的人，到达一个不同的地方），这些对于休闲玩家和硬核玩家都能够达成共识，两个群体之间的百分比差距不大，我们这里更多会去考虑休闲玩家和硬核玩家之间的差异。
目前很多MMO游戏采取的路线是创建一个公共区域，在这里可以完成任务，提供快节奏有竞争要素的内容让玩家在这个区域见面，这个世界并非游戏终局内容，但是还是可以提供中等难度的挑战给玩家，让玩家沉浸于此。这种中度的游戏内容希望可以吸引硬核玩家挑战同时还可以让休闲玩家观光。
对于认真游戏男人和女人观点不一样
在硬核玩家群体（女性玩家占比10%，24%为男性玩家），男性玩家对于游戏给他带来的兴奋感和竞争挑战他们很在意，但是女性玩家很在意游戏设计（能够表现个性和定制化要素）这对于她们的驱动性更大。
所以男性玩家认真玩就是为了打败其他玩家，女性玩家，意味着她们需要完成游戏中所有的任务并且在游戏中能够展示自己个人印记在游戏里面，她们更像是在耐心创造和打造一件艺术品。男性玩家对于游戏幻想和故事情节这款不是特别看重，他们更多关注竞争，女性玩家则是关心游戏各个方面，都充满兴趣。
男性玩家，随意游戏就会把事情搞砸
如果玩家把自己定义为休闲玩家，对于游戏更多的是消遣（样本数据中21%玩家是女性玩家，9%为男性），休闲玩家中男性他们认为破坏元素这方面玩家热情很高 ，竞争挑战和游戏带给他们的兴奋感在休闲玩家中不是那么重要。对于女性玩家而言，她们会在意游戏的设计和幻想元素，休闲的女性玩家喜欢沉浸在游戏世界，能够通过任务然后在虚拟世界畅游还可以定制自己的角色。
我们讨论不同性别的玩家对于硬核游戏的看法，他们的驱动力各不相同。我们有两个结论：硬核男性和女性玩家驱动力不同；硬核女玩家注重游戏广度而硬核男性玩家注重游戏的专业化。我们希望探索不同类型的玩家对于认真玩有哪些不同的看法。
现在游戏社区里面普遍认为男性玩家才是硬核玩家，但是对于不同的游戏而言差别很大，我们研究了7000名 《EverQuest 2 》的游戏玩家，其中女性MMO玩家每周在游戏中投入时间更多，而且不太会放弃游戏，而那些被看作是会频繁登录游戏和对一款游戏忠诚的男性玩家更像是游戏的临时工。很显然，我们需要不断探索不同的角度去理解玩家，然后在游戏数据中和我们假设里面寻找和事实最接近的结论。
来源：GameLook