《哈佛最受歡迎的幸福練習課》:若要讓快樂程度最大化,「多樣化」和「時間」擇一即可
我們想讓你知道的是
人生最殘酷的真相之一就是:美好的事物在第一次發生時會特別美好,但重複出現之後,好感度會漸漸消失。
文:丹尼爾・吉爾伯特(Daniel Gilbert)
明天、一個月後,對大腦來說無不同
大腦沒有內建時間概念
當我們需要推敲抽象事物,通常會想像它像什麼具體事物,接著轉為推敲後者。對大多數人來說,跟時間相似的具體事物就是空間。研究顯示,世界各地的人都把時間當成空間維度來想像,所以我們會說「過去已經置於身後,未來就在眼前」「我們逐漸走向衰老,並回顧童年」「日子就像溫尼貝戈兩棲露營車,從我們身旁飛逝而過」。
我們思考和說話的方式,就好像自己真的是從位於那邊的「昨天」移動過來,並朝著約180°方位的「明天」前進。說英語的人在畫時間軸時,會把「過去」放在左邊,說阿拉伯語的人會把「過去」放在右邊,而大多數說華語的人則把「過去」放在最下面。
但無論一個人的母語是什麼,都會把「過去」放在某處,把「未來」放在另一處。確實,如果我們打算解決一個關於時間的問題,像是「如果我在遛狗之前和看完報紙之後吃早餐,那我是先做哪一件事?」,多數人會把這三樣東西(早餐、狗、報紙)按照順序排成一列,然後檢查哪一樣位在最左邊(或最右邊、最下面,取決於當事人使用的語言)。
運用「類比」進行推論是一種巧妙的技法,讓人能夠用自己的強項去彌補弱點,即運用能夠想像的東西,去思考、討論和推測無法想像的東西。
可惜,「類比」的方法雖然能有啟發,卻也會造成誤導。而無論是啟發或誤導,都發生在把時間維度類比成空間維度的情況。
例如,你和朋友好不容易訂到一家新開幕、要排三個月的高檔餐廳,你們看完菜單之後都想點芥末脆皮鵪鶉,但你們兩個都有足夠的社交禮儀,所以意識到:在高級餐廳點同樣的菜,就好像戴著一對米老鼠耳朵在餐廳吃飯。所以你們決定一個人點鵪鶉,另一個人點鹿肉秋葵蓋飯(gumbo),這樣就可以優雅地跟對方分食了。你們這麼做不只是為了不被當成觀光客,更是因為相信「多樣化才是生活的調味料」。
確實,如果在用餐後詢問你和朋友的快樂程度,可能會發現你們對於分食比較滿意,而不是各點一份鵪鶉。
但是,如果我們拉長這個問題的時間,就會出現奇怪的現象。想像一下,由於餐廳經理對你的精心打扮印象深刻,於是邀請你接下來一年的每個月的星期一都到餐廳,他會為你保留最棒的位置、招待免費用餐(但沒你朋友的份,他真的需要大改造)。不過,有些食材偶爾會用完,所以經理請你現在就決定每次回訪時要吃什麼,好讓他事先準備並以你喜歡的方式提供服務。
你再次翻開菜單,但你討厭兔肉,又嫌小犢牛政治不正確,而你向來對蔬菜千層麵敬而遠之。你瀏覽一遍之後,發現只有4種餐點能勾起你的食欲:鵪鶉、鹿肉秋葵蓋飯、煙燻鬼頭刀、番紅花海鮮燉飯。你的最愛顯然是鵪鶉,恨不得可以吃個幾十次。但那樣就太俗氣、沒品味了,最重要的是,還會失去生活的調味。
結果你要求經理每隔一個月為你準備鵪鶉,其餘六個月平均分配給秋葵蓋飯、鬼頭刀和海鮮燉飯。
我的朋友,你可能打扮入時,但一提到食物就毀了。研究者曾經探討這種體驗,邀請受試者到實驗室吃零食,每週一次,共持續數週。有一些受試者(選擇者)可以事先選擇每次要吃的零食,而就跟你一樣,他們通常會讓零食具有適度變化。接著,研究者找來另一群新的受試者,同樣每週到實驗室一次,共持續數週。
其中,A組受試者每次都吃到自己最愛的零食(無變化組),B組大部分都吃自己最愛的零食,有時會吃第二愛的零食(變化組)。研究者在實驗過程中衡量了受試者的滿意度,卻發現A組比B組更滿意。換句話說,多樣化其實會讓人更不快樂。等一下,當一個人跟朋友在高檔餐廳用餐,多樣化就是生活的調味料,但是當一個人連續好幾週吃零食,多樣化卻成了生活的毒藥,怎麼會這樣?
人生最殘酷的真相之一就是:美好的事物在第一次發生時會特別美好,但重複出現之後,好感度會漸漸消失。你只要比較一下孩子第一次和最近一次叫「媽媽」,或另一半第一次和最近一次說「我愛你」,就會明白我的意思。如果我們不斷重複經歷一種體驗,聽一段奏鳴曲、與同一個人做愛、在一樣的房間的窗臺看日落,那很快就會適應該體驗,且感受到的樂趣會越來越少。心理學家把這種現象叫做習慣化,經濟學家稱之為邊際效應遞減,一般人則說是婚姻。
不過人類已經發現兩種對抗這種趨勢的方法:多樣化和時間。克服習慣化的一種方法就是增加體驗的變化(親愛的,我有個新主意,今天在廚房看日落吧)。另一種方法則是拉長重複體驗的間隔時間。如果每天午夜12點都跟另一半互碰酒杯,並親吻對方,這件事就會變得相對乏味。但如果是在跨年夜才這樣做,然後過了整整一年再做一次,同樣一件事就會不斷帶來大量喜悅,因為一年已經足夠長到讓「習慣化」的效應消失。
重點在於:要避免習慣化,「多樣化」和「時間」這兩種方法擇一即可。事實上(這一點真的很重要,請放下餐具、認真聽),當重複的體驗之間有足夠的時間間隔,就不需要多樣化,否則反而得不償失。
如果各位允許我提出一些合理的假設,就能清楚地了解這個事實。請想像有一種叫做「快樂測量儀」的機器,能以「快感」為單位來測量人的快樂程度。
第一個假設是「偏好假設」:你吃下第一口鵪鶉能獲得50個快感,而吞下第一口秋葵蓋飯能獲得40個快感。這表示比起鹿肉秋葵蓋飯,更喜歡鵪鶉。第二個是「習慣率假設」:你在接下來的10分鐘內,每吃一口同樣的餐點,就會比前一口少1個快感。第三個是「用餐速度假設」:你通常以「每30秒吃一口」的輕快節奏用餐。圖7-1顯示,在前述關於偏好、習慣率、用餐速度的假設下,你的快樂程度會出現何種變化。
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雷亞遊戲作品下載破億的秘密,聯手Google Cloud開源又節流

我們想讓你知道的是
2011 年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),從 2013 年就攜手 Google Cloud 導入相關雲端服務,雙方合作長達十年的關鍵是什麼?
2011年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),秉持把感動永久留存在玩家心中的信念與堅持,不論是音樂節奏、休閒趣味、科幻動作、又或是策略RPG不同型態的作品,都希望創造出呈現時代回憶的經典製作。每回推出新款遊戲都能叫好又叫座,雷亞遊戲旗下作品的總下載數,全球上看1.3億次。
「我們的優勢,在於故事的呈現及藝術表現,創造出一個讓玩家與故事有聯結的世界觀,」雷亞遊戲技術長Alvin Chung回應。為了精進作品內涵、拓展遊戲更多可能性,雷亞遊戲從2013年就開始積極將開發架構、維運流程搬遷到雲端環境,進而讓團隊養成敏捷的協作文化。

Alvin Chung解釋,「我們希望把更多心力投入設計遊戲本身,同時優化玩家體驗服務,而不是過度分心或花太多資源去顧及底層網路架構,透過雲端工具源創造更大的效益。」若把一款遊戲從無到有,可拆分為企劃、開發、測試、上線等流程,這些不同階段的工作環境,雷亞目前是放在Google Cloud平台上運行。
完善數據治理工程,雷亞遊戲成立數據部門洞悉營運實況
一款遊戲要讓玩家感動,絕對不能只有感性要素,更需要從理性角度洞察玩家行為數據,才能讓用戶的留存保持穩定。尤其現代企業都知道,數據對於公司經營等同石油的價值,於是,雷亞決定成立數據部門,作為輔佐商業決策判斷的後勤核心團隊。
雷亞遊戲產品發行處數據分析部部長Denny Huang表示,「以前只用database,資料的細緻度不夠;打個比方,透過database只能看存摺的結餘,無法回溯歷程資訊;後來成立數據部門,把伺服器的log收進資料倉儲Google BigQuery,等於帳本的每筆明細都會留下記錄,再結合商業智慧與分析軟體Tableau,讓DAU(日活躍用戶)、MAU(月活躍用戶數)、留存率、付費率這些指標以視覺化圖表完整呈現。」

為了貼近玩家的需求、打造出更符合市場想法的作品,雷亞的營運團隊也希望藉由數據深入鞏固與玩家的黏著度,進而排除不利玩家留存的情境,就能事先透過BigQuery搭配Firebase實現A/B Testing。Alvin Chung舉例,遊戲業相當重視玩家前10分鐘的留存率,如果發現新手歷程在某一區卡關過久,他們就會調閱BigQuery內的玩家行為資料,找出用戶成長停滯的原因,進而修正遊戲的設計機制。透藉由此檢視及驗證方法,促使玩家加入遊戲的前10分鐘留存率提升50%。
盤點目前雷亞數據部門使用BigQuery的數據狀況,每天處理報表容量達9TB、單日300G流量,以及儲存操作紀錄超過300TB。如此龐大的資料量,雷亞也透過BigQuery搭配Tableau,落實更細緻的商業邏輯判斷。
Denny Huang分享其中一個情境:他們想知道玩家在特定戰場,怎麼運用卡牌的排列組合,這時候就能借助BigQuery及機器學習的運算,掌握某個關卡的通關率是否落在合理範圍。後續透過數據分析,找到禮包購買率的最佳時機點,並微調設定禮包內容物,以強化玩家購買誘因,讓特定產品付費率增加17%、 單一活動營收增加16%。
把關伺服器預算有效節流,借助BigQuery從每月縮短到每日掌握報表
如果說提升禮包購買率、留存時間拉長,對於遊戲開發商是「開源」策略,那麼透過Google Cloud來檢視整體服務的運作效率,則屬於「節流」手段。雷亞遊戲就提到,他們所部署的伺服器牽涉相當龐大的機器種類,內容涵蓋資料倉儲單元、資料庫單元、以及運算單元,運行過程勢必就會有所花費,這也是遊戲商的成本之一。
雷亞遊戲網站可靠性工程(SRE)工程師Gene Liu表示,「洞察伺服器維運數據,可以知道我們的後端服務是否有效率?服務品質如何?又或是有沒有讓玩家收到錯誤訊息狀況?透過監控整體後端服務的健康程度以及資源用量,讓我們知道研發資源需優先最佳化哪些項目。」
從上述情境可觀察到,SRE的主要工作就是要確保確保遊戲對內和對外服務的穩定,並且維持一定品質的玩家遊玩體驗。以對內服務來說,遊戲伺服器傳數據給BigQuery的過程,不但要保持通暢,而且也盡可能不會掉失任何資料。不過也因為遊戲玩家來自全球不同時區,等於系統的流量高低峰是24小時在變動;甚至若有特殊行銷檔期,玩家在同一時間大量湧入領獎勵,SRE團隊就要花更多時間在監測伺服器的運作狀態。

Gene Liu對此提到,「我們的後端服務部署於Google Kubernetes Engine之上,後端服務向BigQuery寫入資料是透過Pub/Sub,而Pub/Sub與BigQuery都是全代管的服務,可以大幅度减輕我們的工作負擔,不用手動擴展或縮減設定雲端服務所使用的資源,跟以前的維運工具相比,現在的管理模式可以節省非常多時間。」
另一方面,Gene Liu接著說,雷亞也在雲端環境架設資料視覺化網路應用程式平台Grafana,Grafana可以在網路瀏覽器內顯示資料圖表,並提供警告功能。因此一旦監測到數據峰值異常,就能立刻行動來最佳化産品的效能,或是有效排除伺服器原本不應浪費的成本。
「現在雲端服務的費用以raw data傳到BigQuery後,能透過Grafana即時檢視哪個專案的伺服器以及流量花多少錢,或發現花費異常時候,可以找到是哪個專案開的運算資源。以前要每個月收到帳單才知道費用,現在則是可以即時得知系統數據,並在數小時內掌握各項雲端服務的費用。」Gene Liu補充道。
期待以敏捷方式迭代產品,提供玩家即時又彈性服務
雷亞與Google Cloud的合作,除了上述相關應用,其他還包含Cloud Load Balancing、Compute Engine、Dataflow、Cloud Monitoring、Cloud Logging以及Google Workspace等解決方案,在其他業務及跨部門協作過程有廣泛運用。

Alvin Chung最後回應,「我們多年來觀察Google Cloud持續發布新功能,讓雷亞在做數據分析、維運上更穩定,也希望借力於雲端讓我們越來越省心,專注在遊戲的開發或加速迭代新的産品,更即時觀察市場的回應,進而縮短time to market的腳步。」
由此可見,雷亞遊戲在實現打造具時代回憶的偉大作品之際,藝術也要融合技術,除了讓玩家在遊戲過程感到幸福,同時也基於雲端應用,提供玩家快速又彈性的滿意服務。