无需证明。

我们只能通过人的行为结果 猜测 一个人的想法。

但无法得知除自己外任何一个人在想什么。

所以，得出

已知大脑是 神经网络 结构。

基于该结构，大脑记忆事物是以 网络权重 的方式记忆。

又因为，我们处于不可平行重叠的三维宇宙世界，任意两人不可重叠。

所以当人观察世界时，一定与另一个人不同。

则对同一个事物的记忆网络也 一定不同，其中包含 网状结构不同 以及 结构内权重不同。

由此可证，

抉择的过程，就是选择哪种结果的过程。

选择后，这段记忆就暂时存储下来了，自然预期也创建了。

虽然后续可能会忘记，但在抉择时，是产生了预期的。

似乎这条可为公理。

来源《认知神经科学》的基础知识，无需证明，在本领域可做基础公理。

无需证明。

我们选用的模型，情绪爆发时不分正负性。在情绪爆发后，经过 语言记忆 分析后得到情绪的分类。

已知 抉择误差 公式有：

多巴胺反应 = 实得的奖励 – 预期的奖励

此时：

实得奖励 > 预期奖励，则产生 **正性情绪**，通俗理解为：开心。  

实得奖励 < 预期奖励，则产生 **负性情绪**，通俗理解为：难过。

已知我们定义的寂寞是 缺乏脑啡肽后产生的烦躁感。

又知道：情绪波动可产生脑啡肽。

故，此题成立。

人缺乏 脑啡肽，杏仁核就会产生一种感觉，此感觉通常被称为 烦躁感。

烦躁感令人不舒服，会驱使我们去做特定的事情来获得 脑啡肽。

人消耗 脑啡肽，所以总会趋于烦躁状态。

在日常用语中，这种 烦躁状态的外在表现被成为寂寞。

所以给出该命题。

已知命题：人是趋于寂寞的。

可得，人对 脑啡肽 的需求是恒定的。

通过资料可得，杏仁核 参与的反应会产生脑啡肽，其反应的主要方式为 抉择误差 过程。

又可得，抉择误差 是人在有了预期后，实际结果与预期大不同时产生的。此时，在通常的话语中，该过程的外在表现为 情绪波动。

所以，得出此命题。

此为定义，无需证明。

案例1 最初的主要目的来判定

张三在玩的时候学会了X，但张三依旧是娱乐，因为他个人在主观上，他最初是以排解寂寞为目的的。

案例2 以主要目的来区分

张三是奴隶主，进行了斗兽活动，角斗士因生存而战，但对于张三与观众，这是娱乐行为。

案例3 主观可不知

张三下意识的刷抖音，但并不知道自己以“排解寂寞”为目的，因为这是我们定义的概念。

已知定义：部分参与者以排解寂寞为主要目的的行为称为娱乐。

又知：命题：负性情绪使人远离目标，正性情绪使人倾向目标。

故，当目标为排解寂寞时，人会不断地倾向更容易解决问题的方式。经过了迭代后，当下被称为娱乐的行为，相比起其他非娱乐行为，则一定是排解寂寞性价比高。

基于个人，在众多选择中，性价比最高是一种主观结果。所以，该推论要注意，因人而异。

性爱与毒品是较为特殊的行为，广义上可归属为娱乐。

主观上 要个体主观上以排解寂寞为目的。

必须交互 要与规则或他人交互，有输入的行为。

已知 命题：实际结果与预期结果差异过大则产生情绪波动。

又知道，劳动与学习会产生该命题描述现象。

故：劳动与学习在一定条件下会产生情绪波动。

又因为：推论：情绪波动可排解寂寞。

故，此推论成立。

所指的 一定条件，用到后面的知识，就是需要 OPF闭环健全，这样才算是参与者参与到了其中。

举个例子，张三被迫坐在书桌上看他看不懂的英文书，这不算学习，或者说是失败的学习闭环。李四自发的做试卷，这算学习。

以提高生产力为主要目的的行为是学习。

通过使用生产力，以创造价值为主要目的的行为是生产。

因为到应用层面，很多内容就无法证明，无法成名命题，所以大部分条目变成了“观点”，而不是命题。

已经人先看到信息，才产生目标。则有关系：产生目标的转化率不变，看懂信息的人越多，则被转化的用户数越多。

在吸量期，通过经验定义用户能够看到的游戏信息可分为三维度：题材、画风、玩法。若三维度展现出的信息越容易理解，则其他条件不变的情况下，将会有更多玩家进入游戏。

所以，命题成立。

在部分游戏的讨论中，设计师会认为手游是利用玩家的碎片时间，玩到一定阶段，就不能再让玩家玩了。

但在数据上，以第一天为例子，什么时候玩家无事可做，什么时候就成为玩家的严重流失节点。

已知 认知模型，在强化记忆的学习过程中，若要让玩家十分在意一个O，只有花很多时间去重复。

又知道，玩家睡眠时会整理当天记忆，将记忆网络间的链接权重无差别削弱。

所以，若关于游戏的这个O当天没有足够的重复次数，也就是没有达到一定强度，第二天就无法激活，现象为“想不起登录”。

已知道 寂寞模型，所以玩家来玩游戏，客观上不存在“没时间”，可能只是没有“连续稳定的时间”。

那么，一些制作人理解的“放置类游戏玩家就是没有时间”是假命题。

可以展开讨论，假设有一群玩家，时间很少，现实很充足，但就要玩游戏。

通常规的理解可以反问：“那他为啥还要玩游戏？”

当然，不排除这样的用户存在，从猜想看，用户范围可能在一个很小的范围内。

大部分成年人，都有相对统一的上下班时间，发工资日子。甚至每周不同天的“摸鱼时间”。

所以，当我们在商业环节中面向大部分用户时，应考虑稳定工作的这批用户作息。

这也与前文观点认为的“玩家不需要玩太久”有冲突。

玩家是分层了，有各种时间需求。

有需要无限肝的用户，也有一天固定时长的用户。

所以基于理论与经验，在设计时，我们既考虑玩家最低限度的肝度要求，也考虑无限肝玩家的劳动力转化。

尽量不让玩家“无事可做”，也不让玩家“必须太肝”。

具体到系统时，就把玩家每日行为分为了“每X天必做”、“可选做”。

假设用户 O=剧情，若 P=剧情表达，则结果符合用户预期，不会令用户产生情绪。

假设用户 O = 推关卡，若 P = 强制剧情表达，则结果不符合用户预期，用户因得不到想要的结果，概率产生情绪。

又因为，P = 剧情表达 没有加速 CL(推关卡) 的进程，反而拖延了该进程，所以玩家得到的情绪为负性情绪。

已知，公理：负性情绪使人远离目标，正性情绪使人倾向目标。

故，

用户长时间进行一项娱乐行为，则该行为一定可给用户带来情绪波动。

在用户与故事的交互中，信息是单向的，由讲故事的载体传递给用户的。

又因为，情绪波动来源于 抉择误差，分析过程，故事与用户的交互中，有且仅有故事中的矛盾可让用户在阅读时产生稳定的抉择误差。

所以，

在生理上，眼睛只能聚焦一处。

若聚焦剧情文本，则无法游戏过程；若聚焦游戏过程，则无法阅读剧情文本。

已知认知模型中抉择公式为：

结果 = 记忆 + 环境信息

对记忆进行拆分，则有：

记忆 = 方法论 + 陈述性信息

则有新的表达：

结果 = (陈述性信息 → 方法论) + 环境信息 

解释为：陈述性信息本身相对于个体客观存在，方法论决定了这个个体如何用这些陈述性信息。举例：苹果与吃都是陈述性信息，如何吃苹果是方法论信息。

当闭环为设计故事时，假设环境信息不变，则可对书写故事的人进行建模：

故事的优秀程度 = 脑海中的信息 + 书写的方法论

上述结论可描述为，一个优秀的剧情策划需要：

• 需要很丰富的阅历
• 很好的书写方法论

基于经验，我们得知：满足这两个条件的人，它的综合水平已经不低，能在其他方面，或其他岗位获得较高的收入。

则得出结论：

故命题成立。

用户获得情绪波动的前置条件是信息的成功传递。

剧情的表达方式，先一步决定了信息传递的成功率，比如用户打怪时显示一些对话文本，用户就没有时间看。

故命题成立。

延伸的设计含义：“重视剧情表达方式，否则再好剧情内容也可能无法传递给用户”。

在吸量期，我们面向任意用户，也就是泛用户。

我们罗列能驱动他们的目标，并找到最大公约集。

然后去掉信息复杂，认知门槛高的目标。

最终得到吸量期的目标。

假设该目标为X。

基于闭环设计原则，若用户被X吸引至游戏，则需在游戏内设计对应的F，以避免用户产生负面情绪。

上述过程，必须设计师人为主观参与才可完成。

故，观点成立。

偶尔的意外，让一个项目成为现象级，不能考虑在模型中，一是小概率，二是不受控。

模型应当去掉运气成分的内容。

这里是探索期，只有健康的探索期，就是很长的一段时间内，玩家都有充足的内容可探索、可玩的探索期，而不是单纯的把时间拉长，系统隔开。

已知机制期定义，用户要进入机制期，需要认可游戏的稀缺目标。在非货币绑定的关系下，一个人要认可一款产品中的虚拟目标的价值，需要通过习惯培养。习惯则需要在尝试前用户接触到这个目标才能构成。

价值是主观的，基于 认知模型 可以推出，用户越长时间接触一个事物，该事物在用户的记忆中权重越高。所以，一个事物陪伴用户越久，则用户越认可它的价值。

故，要让用户接受一个非货币绑定的目标，则需要用户尽可能长时间地接触这个目标。

特别是竞技类游戏，如果没有足够长的单机过程，则只能吸纳老用户，门槛极高。

早期竞技类游戏都是靠漫长的剧情去转化用户的。

另，如果探索期时间不足，则吸量期的O就需要使用用户已认可的价值，同样取最大公约集。

比如用户都认可史诗三A级别，则使用该目标可使用户快速进入机制期，但只适合“已经玩大量同类游戏的用户”。

从题得知，若：

O != 高难度

则，实际结果高难度时，用户得到情绪。

又因为，实际结果延缓了用户抵达目标的时间，所以是负性情绪。

已知公理： 负性情绪使人远离目标，正性情绪使人倾向目标。

则在其他条件不变时，比起低难度关卡，高难度关卡的流失率一定相对更高。

故，命题成立。

因为机制期包含闭环：

LCL = O + P + F±

要呈现出F的结果，驱动用户的O必须是用户在意的。

也就是用户认可其价值，先认可价值，才会在稳定的机制下，用户因为价值的受损或增加而情绪波动。

故，命题成立。

我们可以通过意外惊喜让用户得到情绪波动。

但用户拥有学习能力。

在用户的学习能力面前，只有从机制上确保结果是概率的，才不会大量消耗设计内容。

此时有先决条件：在这个机制下，使用用户认可价值的目标驱动。

用户长期在某机制下获得情绪波动，皆可满足身体对 内啡肽 的需求。

故，观点成立。

定义：一个人有概率掌握别人需要的资源称为资源概率性。

定义：一个人有概率影响战斗最终结果称为战斗概率性。

已知：观点：确保正负性情绪始终呈概率出现，才能尽可能令用户持久留存。

要让这个观点成立，只需要判断资源概率性与战斗概率性是否能够确保正负情绪呈概率出现。

当交换资源时，用户产生预期。

基于 人不可测，则此预期只是猜测，所以结果呈概率性，基于常识可知，交换中有亏有赚。

当战斗时，若人数过多，则一定有人会犯错或超神，若此人表现影响了整个队伍的战斗结果，则对于其他人来说，这件事就是概率的。

玩家会在战斗中犯错，是需要设计师刻意设计的，而不是“自然而然”的。

不知如何证明。

社交行为可通过游戏内目标进入，也就意味着，在任意时期，都可以通过游戏内目标吸引用户进入社交闭环。

人有追求伴侣的天然需求，若游戏存在社交可能，则会有部分用户主动进入社交闭环，希望寻找伴侣。

习惯于在社交中得到正性反馈的用户，进入游戏后，依旧会期望通过社交行为得到正性反馈。

社交闭环的乐趣，在于人与人的信息交换中存在的不确定性。

若社交的两人无语言沟通，则不满足上述条件。

若社交的一人与机器人沟通，人则会学习到机器人的规则，从而失去“意外”。

所以在当下科技情况下，社交闭环需要满足上述2个前置条件，才能确保不确定性，从而维持用户留存。

语言：包含肢体语言、表情包语言等能够相互传递信息的方式。

表格来源：《汽车驾驶自动化分级推荐性国家标准报批公示》

目前部分汽车的自动驾驶功能，需要驾驶员将手放在方向盘上，注意路况，假想如果出现意外情况，由驾驶员来手动介入，避免意外产生。

在实际过程中，多次相关的交通事故，汽车公司都认定是驾驶员没有时刻将手放在方向盘上，违法了安全规定。

已知：

人是趋于寂寞的

通过对认知模型与情绪模型的了解，可得知情绪波动或直接生理刺激可排解寂寞。

在部分自动驾驶过程中，驾驶员被要求双手放在方向盘上，时刻保持高度专注，却又什么都不做。这个过程无法获得情绪波动。

则得出结论：

驾驶员一定会在一段时间后烦躁，难以维持该行为。

所以，该观点认为：

在会产生安全事故的领域，类似的相关方案不少，机制上就会让参与者产生烦躁。最终从实际上没有达到安全警戒的效果。