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# IkuadVafvogYbExdqk8ck87nnCf

Source: https://fcnlycv6dd0w.feishu.cn/docx/IkuadVafvogYbExdqk8ck87nnCf


### 一、工作内容概述
### 二、规则变量与综合投入构造流程
#### （一）综合投入单独计算
在构建综合投入的时候，公式使用的是：。这里的很容易和规则变量混淆，需要明确区分两者的来源和作用。
**规则变量 **
  - 来源：规则文档、配置表、奖励表、匹配规则
  - 本质：规则变量集合（特征池）
  - 作用：解释变量，用于回答“规则环境是什么样”
  - 例如：鼓舞价格梯度、奖励断层强度、匹配差距程度、互动依赖程度
  - ** **用于解释综合投入** **
**综合投入 **** → 后面会改成 **** **
  - 来源：个体实际投入的竞赛相关货币投入** **** **和有效行为投入** **
  - 构造公式：
  - 作用：结果变量，回答“个体实际投入了多少”
七大机制属于 X 侧，不参与公式计算
**关键理解：** **，** 规则变量 X 用于解释综合投入的差异
![图片](../feishu-images/IkuadVafvogYbExdqk8ck87nnCf_JAj2bdXFVoJz.png)
#### （二）具体研究路径
规则侧和投入侧要先分开构造，最后在同一个观测单元上合并，用于解释变量与结果变量之间的关系
**规则侧：提取 **
  - 将游戏规则条款拆解为候选变量
  - 映射到七大机制：补偿性、公平性、激励性、互补性、私有性、互动性、流动性
  - 形成规则变量特征池 X
**投入侧：构造 **
  - 限定竞赛相关投入范围：从消耗日志提取** **** **，从行为日志提取** **
  - 标准化后合成为综合投入：
**同一观测单元合并**
  - 将规则变量** ** 与综合投入对齐至同一观测单元
  - 构建联合分析数据表，为模型输入提供数据
**模型分析与关系解释**
  - 输入 XGBoost 识别关键规则变量，使用 SHAP 分析非线性与阈值特征
  - 建立解释关系：**，**目标：识别七大机制相关变量对综合投入差异的关键影响
![图片](../feishu-images/IkuadVafvogYbExdqk8ck87nnCf_UEYcbEbfGosZ.png)
#### （三）活动映射变量表整理
在前面明确“规则变量 X”和“综合投入 Y”需要分开构造的基础上，今天进一步整理了《烽火逐盟》、《钲鼓连烽》活动规则、埋点字段与综合投入 K/L 之间的映射关系。
#### **《烽火逐盟》**
具备构造综合投入的基础，且更能体现团体协作、公共资源贡献和核心角色影响，但复召令购买、捐献、消耗、复活之间存在较高的 K/L 重复计量和角色归因风险。
  - **K：竞赛相关货币投入**
主要包括元宝消耗、复召令购买、现金礼包购买、竞猜筹码购买等明确货币投入。
  - **L：竞赛相关有效行为投入**
主要包括大臣派遣、复召令捐献、复召令消耗 / 复活、鼓舞行为、竞猜下注等与赛局推进或团体协作相关的有效行为。
  - **不进入综合投入的字段**
积分、胜负、排名、领奖、兑换、大臣战力等字段更接近结果、奖励承接或存量实力，不直接纳入 K/L。
**活动映射：**
#### 《钲鼓连烽》
在活动专属购买、战场指令、指令执行次数、兵力消耗和扫荡消耗等方面更清晰，更适合识别活动期个体层增量的投入。
  - **K：活动相关货币投入**
主要包括普通商店元宝购买、高级商铺现金 / 元宝礼包、阵营礼包、物资车队礼包、飞鸽礼包等活动专属付费或虚拟货币消耗。
  - **L：战场推进类有效行为投入**
主要包括攻城、防守 / 驻守、剿匪 / 剿灭、撤退、指令执行次数、活动总消耗兵力、扫荡消耗兵力等直接推动赛局的行为。
  - **不进入综合投入的字段**
战功、功绩、排名、胜负、领奖、兑换、城池积分、在线时长、大臣战力等更接近结果、奖励承接或存量实力，不直接纳入 K/L。
**活动映射：**

> :black_medium_small_square:
### 初步判断
《烽火逐盟》更适合体现团体协作、公共资源贡献和核心角色影响。《钲鼓连烽》在活动期个体增量投入、战场指令和行为强度识别上更清晰。当前只是属于规则和字段层面的初步判断，后续还需要结合真实数据进一步确认。
### 三、博弈论-机制变量
博弈论机制不是凭空提出的概念，它们源自对**规则—行为—投入**关系的抽象。
每个机制需要：
  - **定义清晰**：说明在研究场景中意味着什么
  - **理论依据**：为什么这个机制会影响玩家投入和团体协作（引用经典文献支撑）
  - **可观测映射**：从规则条款和埋点表映射到具体变量（X）。
#### （一）公平性
**核心理论及文献支撑：**
Lazear & Rosen (1981), Lazear (1986), Rosen (1986)
核心观点：奖励与相对排名挂钩，参与者努力投入取决于胜率预期。
与公平性机制的关系：匹配和分区规则可缩小实力差距，提高弱势方胜率预期，提升整体投入。
Brown (2011), Konrad & Lommerud (1995)
核心观点：能力差距过大导致弱者弃权或投入下降。
与公平性机制的关系：公平性规则通过匹配、分区减少实力不对称，维持对局竞争性。
Herbrich, Minka & Graepel (2006) TrueSkill™; Backstrom et al. (2013)
核心观点：匹配机制通过历史技能估计调整对局，实现公平对战。
与公平性机制的关系：可用历史实力指标构造公平性变量。
Adams (1965), Colquitt (2001)
核心观点：个体对投入-回报不对称的心理感知影响行为。
与公平性机制的关系：即使规则公平，如果玩家感知不公平，投入仍会下降。
**输出文档：**

> :black_medium_small_square:
《烽火逐盟》更关注联盟总国力、匹配组、赛区划分和对战双方赛前实力差距。而《钲鼓连烽》更关注跨服质量匹配、强弱分层、阵营分配和地图初始结构。
### 四、游戏信息调研
今天收集《我的花园世界》的 TapTap 平台公开材料。
**遇到问题：**TapTap 页面虽然能够打开，但很多关键内容不能直接稳定获取，尤其是搜索结果、评论正文和论坛帖子等数据。具体问题如下
**尝试调整：**没有继续硬猜接口参数，而是改用“页面内嵌链接复放”的方式处理。具体做法是：先从页面 HTML 中找到前端已经暴露出来的 bffRequestUrls，再复放页面里已经带好参数的请求链接，尽量沿着页面实际加载路径向下追。这个方法比直接裸调接口更稳定，也让搜索、评论和论坛三条线都明显推进。
**阶段结果：**
  - 评论：拿到总评分、评价数量、最新版本评分、星级分布，以及 10 条热评正文样本
  - 论坛：拿到常规帖子流、置顶/官方帖子流。连续翻到 3 页，共获得 30 条常规帖子样本和 1 条置顶官方帖样本
  - 可见内容：帖子标题、摘要、作者昵称、官方/非官方区分、部分评论数
目前还需要继续追单帖评论树 / 楼中楼接口，进一步确认回复结构和讨论深度。同时再补一两页论坛翻页样本，观察pv_total覆盖率、标题缺失率和官方帖 / 玩家帖分布是否稳定。最后再回到评论层扩大正文样本量。
### 一、工作内容概述
### 二、规则变量与综合投入构造流程
#### （一）综合投入单独计算
在构建综合投入的时候，公式使用的是：。这里的很容易和规则变量混淆，需要明确区分两者的来源和作用。
**规则变量 **
- 来源：规则文档、配置表、奖励表、匹配规则
- 本质：规则变量集合（特征池）
- 作用：解释变量，用于回答“规则环境是什么样”
- 例如：鼓舞价格梯度、奖励断层强度、匹配差距程度、互动依赖程度
- ** **用于解释综合投入** **
**综合投入 **** → 后面会改成 **** **
- 来源：个体实际投入的竞赛相关货币投入** **** **和有效行为投入** **
- 构造公式：
- 作用：结果变量，回答“个体实际投入了多少”
七大机制属于 X 侧，不参与公式计算
**关键理解：** **，** 规则变量 X 用于解释综合投入的差异
![图片](../feishu-images/IkuadVafvogYbExdqk8ck87nnCf_JAj2bdXFVoJz.png)
#### （二）具体研究路径
规则侧和投入侧要先分开构造，最后在同一个观测单元上合并，用于解释变量与结果变量之间的关系
**规则侧：提取 **
- 将游戏规则条款拆解为候选变量
- 映射到七大机制：补偿性、公平性、激励性、互补性、私有性、互动性、流动性
- 形成规则变量特征池 X
**投入侧：构造 **
- 限定竞赛相关投入范围：从消耗日志提取** **** **，从行为日志提取** **
- 标准化后合成为综合投入：
**同一观测单元合并**
- 将规则变量** ** 与综合投入对齐至同一观测单元
- 构建联合分析数据表，为模型输入提供数据
**模型分析与关系解释**
- 输入 XGBoost 识别关键规则变量，使用 SHAP 分析非线性与阈值特征
- 建立解释关系：**，**目标：识别七大机制相关变量对综合投入差异的关键影响
![图片](../feishu-images/IkuadVafvogYbExdqk8ck87nnCf_UEYcbEbfGosZ.png)
#### （三）活动映射变量表整理
在前面明确“规则变量 X”和“综合投入 Y”需要分开构造的基础上，今天进一步整理了《烽火逐盟》、《钲鼓连烽》活动规则、埋点字段与综合投入 K/L 之间的映射关系。
#### **《烽火逐盟》**
具备构造综合投入的基础，且更能体现团体协作、公共资源贡献和核心角色影响，但复召令购买、捐献、消耗、复活之间存在较高的 K/L 重复计量和角色归因风险。
- **K：竞赛相关货币投入**
主要包括元宝消耗、复召令购买、现金礼包购买、竞猜筹码购买等明确货币投入。
- **L：竞赛相关有效行为投入**
主要包括大臣派遣、复召令捐献、复召令消耗 / 复活、鼓舞行为、竞猜下注等与赛局推进或团体协作相关的有效行为。
- **不进入综合投入的字段**
积分、胜负、排名、领奖、兑换、大臣战力等字段更接近结果、奖励承接或存量实力，不直接纳入 K/L。
**活动映射：**
#### 《钲鼓连烽》
在活动专属购买、战场指令、指令执行次数、兵力消耗和扫荡消耗等方面更清晰，更适合识别活动期个体层增量的投入。
- **K：活动相关货币投入**
主要包括普通商店元宝购买、高级商铺现金 / 元宝礼包、阵营礼包、物资车队礼包、飞鸽礼包等活动专属付费或虚拟货币消耗。
- **L：战场推进类有效行为投入**
主要包括攻城、防守 / 驻守、剿匪 / 剿灭、撤退、指令执行次数、活动总消耗兵力、扫荡消耗兵力等直接推动赛局的行为。
- **不进入综合投入的字段**
战功、功绩、排名、胜负、领奖、兑换、城池积分、在线时长、大臣战力等更接近结果、奖励承接或存量实力，不直接纳入 K/L。
**活动映射：**

> :black_medium_small_square:
### 初步判断
《烽火逐盟》更适合体现团体协作、公共资源贡献和核心角色影响。《钲鼓连烽》在活动期个体增量投入、战场指令和行为强度识别上更清晰。当前只是属于规则和字段层面的初步判断，后续还需要结合真实数据进一步确认。
### 三、博弈论-机制变量
博弈论机制不是凭空提出的概念，它们源自对**规则—行为—投入**关系的抽象。
每个机制需要：
- **定义清晰**：说明在研究场景中意味着什么
- **理论依据**：为什么这个机制会影响玩家投入和团体协作（引用经典文献支撑）
- **可观测映射**：从规则条款和埋点表映射到具体变量（X）。
#### （一）公平性
**核心理论及文献支撑：**
Lazear & Rosen (1981), Lazear (1986), Rosen (1986)
核心观点：奖励与相对排名挂钩，参与者努力投入取决于胜率预期。
与公平性机制的关系：匹配和分区规则可缩小实力差距，提高弱势方胜率预期，提升整体投入。
Brown (2011), Konrad & Lommerud (1995)
核心观点：能力差距过大导致弱者弃权或投入下降。
与公平性机制的关系：公平性规则通过匹配、分区减少实力不对称，维持对局竞争性。
Herbrich, Minka & Graepel (2006) TrueSkill™; Backstrom et al. (2013)
核心观点：匹配机制通过历史技能估计调整对局，实现公平对战。
与公平性机制的关系：可用历史实力指标构造公平性变量。
Adams (1965), Colquitt (2001)
核心观点：个体对投入-回报不对称的心理感知影响行为。
与公平性机制的关系：即使规则公平，如果玩家感知不公平，投入仍会下降。
**输出文档：**

> :black_medium_small_square:
《烽火逐盟》更关注联盟总国力、匹配组、赛区划分和对战双方赛前实力差距。而《钲鼓连烽》更关注跨服质量匹配、强弱分层、阵营分配和地图初始结构。
### 四、游戏信息调研
今天收集《我的花园世界》的 TapTap 平台公开材料。
**遇到问题：**TapTap 页面虽然能够打开，但很多关键内容不能直接稳定获取，尤其是搜索结果、评论正文和论坛帖子等数据。具体问题如下
**尝试调整：**没有继续硬猜接口参数，而是改用“页面内嵌链接复放”的方式处理。具体做法是：先从页面 HTML 中找到前端已经暴露出来的 bffRequestUrls，再复放页面里已经带好参数的请求链接，尽量沿着页面实际加载路径向下追。这个方法比直接裸调接口更稳定，也让搜索、评论和论坛三条线都明显推进。
**阶段结果：**
- 评论：拿到总评分、评价数量、最新版本评分、星级分布，以及 10 条热评正文样本
- 论坛：拿到常规帖子流、置顶/官方帖子流。连续翻到 3 页，共获得 30 条常规帖子样本和 1 条置顶官方帖样本
- 可见内容：帖子标题、摘要、作者昵称、官方/非官方区分、部分评论数
目前还需要继续追单帖评论树 / 楼中楼接口，进一步确认回复结构和讨论深度。同时再补一两页论坛翻页样本，观察pv_total覆盖率、标题缺失率和官方帖 / 玩家帖分布是否稳定。最后再回到评论层扩大正文样本量。