Oyun oynama, piksellerle fiyatlanmaz. Fiyatlandırma ile ilgilidir.
Pikseller ilk başta kolay görünür.
Giriş yaptıktan sonra birkaç döngüyü tamamlarsınız, ilerlersiniz ve çıkış yaparsınız. Çok yapay ya da zorla oluşturulmuş gibi görünmüyor. Aslında, ilerlemenin tutarlı, tanıdık ve anlaşılması kolay olduğu eski tarz tarayıcı oyunlarını hatırlatıyor.
Ben de aynı düşüncede oldum.
Ancak sistemi daha uzun bir süre kullandıktan sonra, bir şey... farklı hissedilmeye başladı.
Yanlış değil. Basitçe dengesiz.
Çünkü daha fazla para harcayan veya daha çok çaba gösteren bazı oyuncular daha fazla ilerleme kaydetmiyordu. Bunun yerine, daha sorunsuz bir deneyim yaşıyorlardı. Daha güvenilir bir şekilde. İlerlemelerinin diğerlerinin eksik olduğu bir sürekliliği olduğu gibi görünüyor.
Ve tam burada gerçek soru başlıyor:
Eğer $PIXEL, oyun oynama değil, davranış fiyatlandırıyorsa?
Her Eylem Eşit İşlenmiyor
Çoğu oyunda eylemler geçicidir.
Bir görevi tamamladığınızda ve ödül aldığınızda, sistem bir sonraki oturumda değerlerinizi sıfırlar. Eylemlerinizi takip eder ama onları anlamlı şekilde yeniden kullanmaz.
Piksellerin farklı bir hissi var.
Bazı davranışların sadece tekrarlanmakla kalmayıp tanındığı hafif bir his var. Ve zamanla giderek daha önemli hale geliyorlar.
Görünürde değil. Resmi olarak değil.
Ancak sürekli olarak.
İşten Sinyale
Tekrarlanan eylemler zamanla sadece çaba değil, sinyal haline gelir.
Düzenli olarak giriş yapan, öngörülebilir döngülerde etkileşimde bulunan ve sürekli davranışlarını değiştirmeyen oyuncuların sisteme daha kolay entegre olduğu görülüyor.
Bu, beceriyle ya da para ile ilgili değil.
Güvenilirlikle ilgili.
Ayrıca, sistem bu tür davranışı tanıyabilirse, güvenilir davranış etrafında bir yapı kurmaya başlayabilir.
Gizli Katmanda Yeniden Kullanım
Bu noktada, Pikseller geleneksel GameFi modellerinden neredeyse ayrılıyor.
Çoğu sistem her eylemi eşit şekilde ele alarak gürültü oluşturur. Yetersiz farklılaştırma ve aşırı sayıda eylem nihayetinde ekonomik çöküşe yol açar.
Bu gürültü, pikseller tarafından filtreleniyor gibi görünüyor.
Hareket etmek, çiftçilik yapmak ve üretmek tümü yüzeyde gerçekleşir, ancak gizli katmanda tüm davranışlar eşit ağırlıkta değildir.
Belirli kalıplar güçlenir.
Diğerleri sadece geçer.
Ayrıca, davranış yeterince öngörülebilir hale geldiğinde yeniden kullanılabilir hale gelir.
Bu her şeyi değiştirir.
Çünkü tekrarlanan davranışlar, sadece ödül kazanmakla kalmaz, aynı zamanda sistemin size nasıl tepki vereceğini de etkilemeye başlar.
$PIXEL: Sadece Bir Ödül Değil, Bir Filtre Olarak
Bu model doğruysa, Pikseller sadece bir ödül tokeni değil.
Bir filtreleme sistemine dahil edilmiştir.
Zaman ya da çaba yerine, sistem uzun vadede güvenebileceği türden tutarlılık ve öngörülebilirliği dolaylı olarak fiyatlandırıyor olabilir.
Bu büyük sonuçlar doğurur:
Büyüme, daha fazla oyuncu değil, daha güvenilir oyuncularla ilgilidir.
Etkinlik tek kaynak değeri değil; yeniden kullanılabilir etkinlik değerdir.
Ölçeklendirme, istikrar kadar önemli olmayabilir.
Tersine Dönüştürme
Ancak bu stratejinin riskleri de vardır.
Oyuncular yalnızca bazı davranışların “kalıcı” olduğunu keşfettiklerinde keşfetmeyi bırakabilirler. Oyun oynama sırasında optimizasyon gerçekleşir. Yaratıcılık yerini uyum alır.
Ayrıca sistem zamanla daha az dinamik ve daha kısıtlayıcı hissedilebilir.
Ayrıca şeffaflık sorunu vardır.
Bu katman şu anda büyük ölçüde algılanamaz. Oyuncular bunu net bir şekilde göremese de hissediyorlar. Sonuçlar gizli kalıplara dayanmaya başladıkça hayal kırıklığı artabilir.
Cevapsız Soru
Hâlâ büyük bir belirsizlik var:
$PIXEL gerçekten bu sistemin kalbinde mi?
Çünkü davranışın önemli token katılımı olmadan güçlendirilebilip tekrarlanabiliyorsa, tüm yapı zayıflar.
Bu nedenle bu bir sonuç değil.
Bir gözlem.
Sonuç Notu
Pikseller oyna-ve-kazan olmayabilir.
Belki oyna-ve-sahip-ol da değil.
Belki daha ince bir şey:
Tanınmak için oyna.
Daha fazla yapmanın gerçek avantajı değil...
...sistem zamanla güvenmeye başladığın oyuncu türü olmak.
