Rec Room 的信任與安全團隊在過去的 18 個月中，成功顯著降低了平台上的毒性行為。在本期 VB Spotlight 中，我們探討了提升玩家快樂感、增加互動、並改變遊戲體驗的指標、工具和策略。
改善玩家體驗和安全應該是遊戲開發者的首要任務。在最近的 VB Spotlight 中，Modulate 的客戶管理負責人 Mark Frumkin 和 Rec Room 的信任與安全負責人 Yasmin Hussain 討論了保護玩家不受毒性影響的有效策略。他們分享了 Rec Room 與 ToxMod 的合作，這是一套基於機器學習的語音聊天管理解決方案。
Rec Room 自 2016 年推出以來，已擁有超過 1 億的終身用戶。玩家通過文本和語音聊天在各平台（包括 PC、行動裝置、VR 頭盔和遊戲主機）上進行即時互動，並使用可自定義的角色。
Hussain 指出：“Rec Room 的設計旨在創造一個充滿無數世界和房間的空間，這些房間不僅由我們創建，也由玩家們創建。信任與安全對這一願景至關重要。”
然而，即時語音互動不可避免地會吸引一些行為不當的玩家。開發者該如何改變不遵守社區標準的玩家行為？
根據 Hussain 的說法，Rec Room 在過去一年成功減少了約 70% 的毒性語音聊天事件，儘管這一進展並非一朝一夕之功。
逐步應對毒性行為
首要步驟是對所有公共房間實施持續的語音管理，並為玩家行為設定明確期望。接下來，團隊專注於確定對不當行為最有效的回應。他們進行了多項測試，試驗了不同靜音和禁言時間的長度，並使用了兩種類型的警告：嚴格警告和帶有正面強化的警告。
研究發現，即時檢測和一小時的靜音可顯著減少不當行為。這種即時反饋向玩家強烈提醒毒性行為將不被容忍，從而減少即時違規行為，同時保持玩家的參與感。
儘管這種方法沒有完全消除毒性行為，但已取得顯著進展。經過調查，團隊發現小部分玩家負責了大部分的違規行為。該如何有效解決這一群體？
Hussain 解釋道：“少數玩家與大量違規行為之間存在明顯的聯繫，促使我們設計了更多實驗。透過調整干預措施，如首次靜音或警告，接著再進行後續的靜音，我們旨在創造累積效應以促進學習。我們從這一策略中看到令人鼓舞的結果。”
在信任和安全中實行實驗
Frumkin 強調追踪特定指標以優化管理策略的重要性。關鍵數據包括玩家的說話內容、違規頻率及重犯者的特徵。
提前建立明確假設至關重要。Hussain 表示：“假設是關鍵。在我們測試不同干預措施以減少違規時，這與我們旨在改變特定玩家行為的努力有本質區別。”
迭代對學習和優化策略至關重要，但實驗必須運行足夠長的時間，以收集有意義的數據並影響玩家行為。
Hussain 補充道：“我們希望玩家遵守社區標準，成為積極的貢獻者。這通常需要卸下長期形成的行為習慣。玩家適應新常態通常需要三至六週的時間。”
然而，挑戰依然存在。一個領域的進展可能導致新問題的出現，因此需要對管理技術持續調整。雖然即時語音管理相當複雜，Rec Room 團隊對其干預的準確性及玩家日益增強的安全感充滿信心。
Hussain 指出：“我們在減少違規行為方面取得了重大進展，約 90% 的玩家表示在 Rec Room 中感到安全和受歡迎。讓玩家親眼見證這些變化，不僅對於執行公正至關重要，還能強化我們社區標準的遵守。”
AI 驅動的語音管理未來
為了讓 Rec Room 成為一個更安全且更愉快的環境，ToxMod 持續分析與政策違規和玩家互動相關的數據。管理策略需要進化，既要抑制毒性行為，又要鼓勵增強玩家體驗的行動。
Frumkin 提到：“我們正在開發識別親社會行為的能力。識別支持性或能有效減少緊張局勢的玩家，使我們能夠在社群中彰顯榜樣。強化正面影響能大幅改善環境。”
語音管理，特別是在即時音訊中的應用，面臨相當大的挑戰。然而，AI 驅動的工具正在革新管理策略，擴展開發團隊的能力。
Hussain 說：“這一進步讓我們提高了目標。過去看似不可能的事，如今已變為現實。我們在機器學習技術的效率和有效性上見證了可觀改善，為重視社區安全提供了新機會。”
想要深入了解如何應對遊戲中的毒性行為、改變玩家行為的策略以及機器學習的變革影響，請不要錯過這期資訊豐富的 VB Spotlight，免費隨需觀看。
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