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多人在线游戏中普遍存在的作弊行为让亚太地区玩家选择放弃游戏

作者:wjf12345  来源:互联网  更新时间:2018-06-08 14:23

新加坡2018年6月8日电 /美通社/ -- 爱迪德新开展的在线研究显示,亚太地区游戏玩家的多人在线游戏体验最可能受到其他游戏玩家作弊行为的负面影响。在受访的游戏玩家中,77%的中国游戏玩家表示这经常发生,紧随其后的是韩国,68%的韩国游戏玩家表示这经常发生,高于59%的全球平均值。针对9436位消费者开展的爱迪德全球游戏调查同时显示,韩国(88%)和中国(85%)的游戏玩家对确保多人在线游戏不让其他游戏玩家通过作弊获得不公平优势持最强烈的态度,高于76%的全球平均值。这表明,受到作弊行为负面影响的消费者对确保游戏不受作弊行为影响非常看重。

调查以在线方式进行,受访消费者来自六个不同的国家,包括中国、德国、日本、韩国、英国和美国,其中亚太市场的游戏玩家如果认为其他游戏玩家通过作弊获得了不公平优势的话,他们最可能不再玩这款多人在线游戏。在受访的在线游戏玩家中,86%的韩国游戏玩家很可能不再玩这款游戏,紧随其后的是中国(81%)和日本(74%)。调查同时发现,多人在线游戏中的作弊行为有可能稀释游戏价值,减少游戏玩家的游戏内购买,使得消费者转而选择更能确保游戏免受作弊行为影响的其他游戏,其中48%的全球游戏玩家表示作弊行为会让他们减少游戏内购买。这表明,如果游戏发行商不采取足够的措施保护多人在线游戏免受作弊行为影响的话,他们的游戏收入将受到重大影响。

有趣的是,调查同时发现,在作弊行为尤为突出的中国、韩国和日本,一定比例的游戏玩家似乎已经接受了这个事实,据推测更愿意花钱打败游戏中的作弊者。中国18%的在线游戏玩家以及韩国和日本各17%的在线游戏玩家表示,如果他们知道其他游戏玩家在作弊的话,他们将增加游戏内购买,而全球平均值则为14%。

爱迪德 Denuvo 董事总经理 Reinhard Blaukovitsch 表示:“如果无法确保游戏免受作弊行为影响的话,这将影响到这个生态系统中的每个参与者,从游戏玩家到游戏发行商。此外,这些游戏的全球性意味着,不论发生在什么地方,作弊行为都可能对位于全球其他地区的其他游戏玩家产生负面影响。这是游戏发行商面临的一大挑战。”

爱迪德 Denuvo 销售总监 Elmar Fischer 补充道:“到2020年,全球游戏市场规模预计将达到1285亿美元。在面临巨大竞争的同时,游戏发行商还面临着更多机会,有望增加他们的市场份额。不过,如果游戏发行商不认真对待作弊问题,无法为全球范围内的游戏玩家提供一个安全环境的话,他们可能失去消费者信心,最终导致收入流失。”

尽管会对游戏行业产生负面影响,作弊行为在多人在线游戏中依旧普遍存在,因为一些游戏玩家将自己的体验,将自己的好胜心凌驾于一切之上。在全球范围内,中国(41%)、日本(24%)和韩国(23%)总是、经常或有时使用第三方工具在多人在线游戏中作弊的在线游戏玩家比例最高。这表明了明确的国家相关性。亚太地区的游戏玩家最可能受到作弊行为的负面影响,同时最可能在多人在线游戏中作弊。这些调查结果显示,一些游戏玩家似乎存在着“如果你不能打败他们,就加入他们”的心理,采取措施对抗游戏作弊者,即便是自己作弊也在所不惜。

爱迪德网络安全服务高级副总裁 Rory O’Connor 表示:“亚太地区的游戏玩家感觉自己没有得到足够的保护,以免自己的多人在线游戏体验受到作弊行为和恶意插件的影响,以至于一些游戏玩家甚至愿意自己作弊,以便打败作弊者。游戏发行商应当对安全策略进行投资,防止多人在线游戏中的黑客通过操纵和扭曲数据或代码获得其他游戏玩家所不具有的优势或者是绕过游戏内交易。在竞争日益激烈的在线游戏行业,致力于为游戏玩家提供愉悦游戏体验并营造公平竞争环境的品牌必将取得胜利。”

一款游戏的成功取决于这款游戏按照游戏发行商的意图运营的能力。游戏平台上的作弊行为会扭曲虚拟游戏内经济,用于操纵或绕过游戏内微交易,降低以公平方式玩游戏的游戏玩家的游戏体验。Denuvo 的反作弊技术能够防止多人在线游戏中的黑客通过操纵和扭曲数据或代码获得其他游戏玩家所不具有的优势。对于游戏玩家和游戏工作室来说,这能够防止游戏价值被稀释。

点击这里下载调查结果完整报告:https://resources.irdeto.com/irdeto-global-gaming-survey

调查方法

调查由爱迪德委托 YouGov Plc. 开展,从2018年2月27日至2018年3月14日对六个国家的9436位成年人消费者(年龄在18岁以上)进行在线调查,其中5911位是游戏玩家。受访国家包括:中国、德国、日本、韩国、英国和美国。数据进行了适当加权,从而代表每个国家的成年人(例如全国代表、城市代表或在线代表)。总体“全球”数据针对每个国家进行了平均加权,从而获得一个“平均”值。

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