问题

怎么看待《明日方舟》新干员年是限定以及限定池子不继承之前保底和双up?

回答
《明日方舟》的新干员年作为限定干员推出,以及限定池不继承之前保底和双UP的机制,这无疑是引起了广大玩家社群激烈讨论的焦点。这件事之所以能激起如此大的波澜,原因非常复杂,涉及到玩家的游戏习惯、对游戏运营的期待、资源投入的策略,以及对公平性的认知等多个层面。咱们就好好掰扯掰扯这事儿。

首先,咱们得明白什么是“限定干员”以及它为什么会引发玩家的关注。

限定干员的意义:

稀缺性与独特性: 限定干员通常意味着他们只会在特定的时间段内,通过特定的卡池出现。一旦活动结束,他们就可能消失很长一段时间,甚至永不复刻。这种稀缺性赋予了他们一种“错过就再无”的属性,自然会吸引那些追求稀有角色、希望拥有全图鉴玩家的目光。
战略价值与游戏体验: 新干员的推出往往伴随着新的机制、新的职业定位或者对现有玩法体系的补充。限定干员通常会在设计上比较亮眼,拥有独特的技能组或强大的泛用性,能够显著提升玩家在特定关卡或整体游戏进程中的表现。因此,获得一个强力的限定干员,往往能带来游戏体验上的质的飞跃。
情感连接与收藏癖: 很多玩家对《明日方舟》的喜爱不仅仅停留在游戏机制上,更在于其精美的立绘、丰富的世界观和深刻的角色故事。限定干员往往会与游戏中的重要剧情节点绑定,承载着玩家的情感寄托。对于有收藏癖的玩家来说,限定更是必不可少的组成部分。

“年”作为限定干员的特殊性:

“年”作为游戏上线以来第一个真正意义上的“重量级”限定干员,她的出现本身就带有里程碑式的意义。她不仅仅是一个新角色,更是游戏未来限定干员策略的风向标。因此,她的限定身份直接牵动着玩家对于游戏未来发展方向的神经。

接下来,咱们要说的就是那个让很多玩家“血压飙升”的点:限定池子不继承之前保底和双UP。

这背后涉及到的是玩家在卡池中投入资源(如合成玉、抽卡券)的“保底机制”和“双UP机制”。

保底机制: 在《明日方舟》中,玩家在进行单次或十连抽卡时,会累积“抽卡次数”。当达到一定的抽卡次数(例如通常是300抽必出一个六星,而且这个六星是当前卡池中的任意一位六星),但在这个“大保底”到来之前,如果抽到了六星,那么“保底计数”就会重新开始。这是一种保障玩家不会“非洲到底”的机制。
双UP机制: 在大多数非限定卡池中,通常会有两位或三位六星干员UP。其中,会有一位或两位六星干员拥有更高的抽取概率,这被称为“双UP”。玩家投入资源,期望能以更高的概率抽到他们心仪的UP干员。

“限定池子不继承”是如何影响玩家的?

1. 对“保底”的否定: 当玩家辛苦积累的保底次数在限定池子开启后“清零”时,这无异于告诉玩家:“你之前在非限定池子里花的钱(或抽卡券),在你想要的关键限定干员面前,没有任何‘积累’价值。”这会极大地打击玩家的资源投入积极性,让他们觉得自己的努力被辜负了。
举个例子: 假设玩家在某期普通池子抽了299次,离六星大保底只差一步。结果限定池来了,玩家想抽年,发现自己之前积累的299次保底全部作废,必须从零开始在新限定池里计算保底。对于那些本来就资源紧张、一次投入就是大几百甚至上千块的玩家来说,这种损失感是难以接受的。
打击资源规划的信心: 玩家原本可以精打细算,规划好自己在哪些池子投入资源,希望能最大化收益。但限定池不继承保底,意味着每次限定池的到来,都可能是一个全新的、需要“从头再来”的挑战,这打乱了玩家原有的资源规划和心理预期。

2. 对“双UP”模式的颠覆: 限定池通常采用“单UP”或者“轮换UP”的模式,而不是玩家熟悉的“双UP”。
“单UP”的残酷性: 在一个限定池中,可能只有一位限定干员是“真·UP”,而另一位六星可能是轮换加入的常驻干员,或者干脆没有另一个UP。如果是单UP,那么玩家想要抽到这位限定干员的概率就相对更低,且一旦歪到常驻六星,就等于浪费了一次抽出限定的机会。
“轮换UP”的不确定性: 某些限定池可能会采用“轮换UP”,比如在限定活动期间,上半段池子UP干员A,下半段池子UP干员B。这固然比单UP好一些,但同样也意味着玩家可能无法在同一时间段内,一次性高概率抽取到两个心仪的限定干员,增加了资源分散的风险。
玩家对比心理: 玩家习惯了在常驻池里有机会“双UP”,这在一定程度上摊薄了抽到特定干员的成本。当限定池剥夺了这种“双UP”的便利性时,玩家自然会感到不公平,觉得游戏方是在“逼氪”。

玩家为什么会如此在意?

公平性的诉求: 玩家认为,既然卡池机制是游戏的一部分,那么对所有卡池都应该有一致的规则,或者至少在规则改变时有充分的理由和过渡。保底和UP机制是玩家在投入资源前衡量风险的重要依据,剥夺这些,就如同改变了游戏的“游戏规则”。
“白嫖”玩家的生存空间: 对于很多不愿或无法投入过多现金的玩家来说,他们依赖的是合成玉和抽卡券的积累,以及对保底机制的利用。限定池不继承保底,极大地压缩了他们通过积累来获得限定干员的可能性,让他们感觉游戏的门槛在无形中提高了。
“零氪”到“微氪”群体的风向标: 这部分玩家虽然花费不多,但他们是对游戏热情最高的群体之一。当他们感到不公或被剥削时,他们的声音更容易传播开来,也更容易影响到其他玩家。
运营策略的考量: 玩家们也明白游戏公司需要盈利,但他们更希望这种盈利是建立在健康、合理的游戏体验之上,而不是通过一些“激进”的运营手段来刺激消费。他们担心这种不继承保底的机制会成为常态,未来所有的限定干员都将是这样,那将是一个“抽卡地狱”。

总结一下玩家的观点:

大多数玩家并非不能接受限定干员,也并非完全反对游戏公司盈利。他们真正不满和担忧的是:

1. 保底机制的“断崖式下跌”: 感觉之前积累的投入被白白浪费,丧失了对未来抽卡的规划能力。
2. 双UP机制的“消失”: 抽卡成本变高,获得目标干员的难度加大,且缺乏其他概率分摊的选项。
3. 游戏规则的“不确定性”: 担心这种不继承的机制会成为未来的常态,进一步恶化玩家的游戏体验。

当然,也有玩家认为这是游戏公司的正常商业决策,限定池本就应该是稀缺且难以获得的,不继承保底是为了鼓励玩家在限定池中进行更高的投入。但从绝大多数玩家的反应来看,这次的限定池设计确实触碰了玩家的底线,尤其是在没有提前足够充分的预告和解释的情况下。

总而言之,“年”的限定身份以及限定池不继承保底和双UP的机制,是《明日方舟》在运营策略上的一次重要调整,也触及了玩家最敏感的“投入产出比”和“游戏公平性”问题。它不仅影响了玩家对“年”这个角色的获取欲望,更引发了对游戏未来发展方向的深切担忧。这是一场关于玩家权益、游戏运营策略和社群关系平衡的博弈,其后续影响,还需要时间来检验。

网友意见

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不谢邀。

我正在写洪炉剧情的一些猜测,翻剧情截图时,看到了游戏内的这个公告。

反正我是看的当场懵逼。

限定+混池+不继承保底???这是什么诡异操作。

总而言之,我们先算算这个概率对我们的影响到底有多大。

方舟的角色池迄今为止有三种。

第一种:双六星UP池,UP角色占六星出率的50%,用于轮换池,例如现在正在轮换的这个老爷子和闪灵的池子。

出单个目标角色的概率=2%(六星掉率)X50%(出率提升)X50%(两个UP)=0.5%。

第二种:单六星UP池(图是网上拿的),UP角色占六星出率的50%,多用于活动/剧情池,偶尔也用在轮换池上。

出单个目标角色的概率=2%(六星掉率)X50%(出率提升)=1%。

第三种:就是这次的这个诡异混池了,UP角色占六星出率的70%。

出单个目标角色的概率=2%(六星掉率)X70%(出率提升)X50%(两个UP)=0.7%。

出率位于第一种和第二种之间,对于这次卡池想要单独狙击年/阿的玩家来说,低了0.3%的几率。

但考虑到这次是两个新的六星,NGA有人计算了两个新六星分池和混池分别的几率。

详细的算法、期望值和图可以在原帖里看,我就直接贴个结论:

可以看出如果全都想要的话,这次的池子和连续两个单up池区别并不大。这也说明鹰角70%的概率是认真算过的,不是随便给的。
当然还是有轻微区别的。
P(count = 200|俩单up池) = 80.82%
P(count = 200|地生五金) = 77.17%
但是还是要慎重氪金。

另一个帖子里的模拟次数更多:


结论是:

结论是这两种情况期望接近,而标准差相差10,也就是说限定池会比两个单up池欧非差距更大一些。

这的确有点反直觉,我自己脑补时的感觉也是分开双池要比混池更划算,但数学不会骗人,结论是区别不大。

那么这次池子的情况总结起来就是:

对于两个都想要的人来说,区别不大。对于只想要一个的人来说,并不友好。

那么为啥观感会这么差?

因为阿在剧情里的缺位+阿是个受众比较少的furry+阿是个男孩子但既不够清秀也不够霸道总裁。这样一来,大部分想要一个的玩家,必定是瞄准着年去的。年是【期间限定】,这一波不抽就得等到不知道什么猴年马月,自然就会产生一种逼氪感,让不友好感加倍。况且大多数人谁没事去算概率玩(就算是我,也是简单算算单角色概率就得了,不会去算两种池子的对比概率),让不友好感加倍加倍。况且还有一个池子不继承保底的莫名概念,更让不友好感加倍加倍加倍。

说完了现状,我们再来说说为什么(个人猜测角度)。

游戏运营了快一年,赶着春节出个限定池子属于手游正常操作(我还等着L2D皮肤呢),又已知分池和混池的抽卡概率是相似的,那么鹰角为什么非要把两个池子合起来呢?

从角色角度讲,大概是对阿单立池子没信心,想要搭伙一起卖吧。

按理说阿作为第一个六星特种,就算是furry和男孩子也不至于这么牌面不足(单纯强度就值得期待一下)。

问题还是出在角色缺乏足够的展示机会,洪炉剧情中固然能看出这帮龙门人+喧闹里出现的菜刀白毛应该挺有戏份的,但没有做出来就是零。并且从现在进池子的操作来看,下一个活动和第七章应该也和这组人马没有太多缘分,他们的戏大约要等到解决了这次龙门危机,时间线追上一系列的活动剧情后(推测游戏内时间半年-一年)后才能有。从内容和抽卡配合的角度来说,不得不说是个失误(迄今为止出的新六星只有阿没有专属剧情)。若这次的池子是年+霜星,就算是双限定,恐怕都不会观感糟糕。

那么我们再深入挖掘一步,大局上为什么非要把阿凑到春节池里?

收入下降?我觉得未必,首月6亿鹰角自己都明白只是个案,不能持久。虽说经过了人员扩张,但因为自研自运,短期内1亿+的月流水非常非常富余,不至于做出竭泽而渔的事情。

问题可能出在方舟的游戏内经济设定上。

一个普通玩家,一个月能凑几抽?

剿灭作战1700*30/7=7285(合成玉)

每日任务100*30=3000(合成玉)

每周任务500*30/7=2142(合成玉)

凭证所100*6=600(合成玉)

维护补偿不太好算,按照个人记忆,勉强算个每月600吧。

在不用月卡的情况下,每月可以获得13627合成玉,按照600玉一抽来计算,是22.7抽。

除了合成玉之外,还有一些肯定会获得的凭证。

签到里有一个,绿票商店的第一层有两个。

也就是无氪玩家,每月能凑出25.7抽。

如果购买了月卡,还能获得200*30=6000的玉=10抽。

结论,就算大部分的绿票和黄票都不兑换抽卡凭证,就算通关给的石头都拿去干别的,月卡玩家每月也能轻松凑出35.7抽。

明日方舟现在开卡池的时间间隔是多久?

骑兵与猎人(小虎鲸) 5月30日

靶向药物(陈) 7月9日

火蓝之心(黑) 8月27日

久铸尘铁 (老爷子) 9月10日

战地秘闻(企鹅) 10月15日

喧闹法则+危机合约(蓝天使) 11月19日

局部坏死(煌) 12月24日

从4月30日开服到12月,8个月7个新池子,在池子的间隔里月卡玩家可以获得1.14*35.7=40抽,而出六星的概率是2%,再加上方舟的保底机制。从概率角度说,一般人抽到50-60发,就很大几率(90%)能拿到一个六星。

这就是问题的根源所在:随着产能的逐渐上升和开服时的十个六星已经被很多玩家抽干净。如果继续保持这样的经济模式,随着未来剿灭任务的进一步增加(提升每周合成玉数目),一些百无聊赖的玩家转入合成玉制造,以及新关卡和活动的增加(各种补偿增加)。抽卡所需的合成玉大部分都会来自玩家可以免费获得+自制造了,游戏抽卡模型和游戏内经济系统就彻底崩了,直接断崖下跌。

与其等到事情到了难以挽回再改,让游戏和玩家彻底爆炸,还不如现在先从卡池改起(代价就是现在被骂一波)。把火蓝之心时的两个新角色分池变成这次的两个新角色混池,寄希望于用池子平衡一下这个糟糕的趋势。

至于为啥池子不继承数据,我找不到合理解释(不继承数据虽然会增加玩家的抽数,但同时也肯定会有人觉得不爽而不抽,很可能起不到增加收入的目的,不如单列一个限定寻访的保底队列,可以继承到下次限定寻访),或许是底层设计让方舟没办法同时保持两组卡池的累计数据进行计算?

所以说数学真的不会骗人,当年没做好的计算题,现在只能靠着牺牲玩家对游戏的印象来还债。

总而言之,谨慎氪金。

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YJ 策划数值学的不错, 35% 的限定概率差不多平均要抽 100 次.

确切的说是 98.8 次.


考虑每一抽后的结果, 有如下三种状态

  • 中: 中了, 结束
  • 空: sorry, 中了其他 6 星, 重新开始
  • 非: 没中 6 星, 继续抽

我们可以列出如下状态转移矩阵, 其中

剩下的就是编程计算了:

                get6         [         n_         ]                   :=                   Which         [         0                   <=                   n                   <=                   50         ,                   2                   /                   100         ,                   n                   <=                   99         ,                   2         (         n                   -                   49         )                   /                   100         ,                   True         ,                   0         ];                            count         [         p_         ]                   :=                   Block         [                             {                              a                   =                   Table         [{         i         ,                   1         }                   ->                   get6         [         i         ]                   *                   (         1                   -                   p         ),                   {         i         ,                   99         }],                              b                   =                   Table         [{         i                   -                   1         ,                   i         }                   ->                   1                   -                   get6         [         i                   -                   1         ],                   {         i         ,                   2         ,                   99         }],                              c                   =                   Table         [{         i         ,                   100         }                   ->                   get6         [         i         ]         p         ,                   {         i         ,                   99         }],                              M         ,                   mkv                             },                             M                   =                   SparseArray         [         Flatten         @         {         a         ,                   b         ,                   c         ,                   {         100         ,                   100         }                   ->                   1         }];                             mkv                   =                   DiscreteMarkovProcess         [         1         ,                   M         ];                             Mean         @         FirstPassageTimeDistribution         [         mkv         ,                   100         ]                            ];                            avgTimes         [         p_         ]                   :=                   Evaluate         @         N         [         count         [         p         ]                   /.                   p                   ->                   p                   /                   100         ]                            ListLinePlot         [                             Table         [         avgTimes         [         p         ],                   {         p         ,                   1         ,                   100         }],                             PlotTheme                   ->                   {         "Detailed"         ,                   "BoldColor"         },                             PlotRange                   ->                   {         0         ,                   1000         }                            ]            
  • 5%: 691.891次
  • 10%: 345.946次
  • 15%: 230.63次
  • 20%: 172.973次
  • 25%: 138.378次
  • 30%: 115.315次
  • 35%: 98.8416次
  • 50%: 69.1891次
  • 75%: 46.1261次
  • 100%: 34.5946次(等价于抽6星)

可以看到假设限定概率对半分也就是 35% , 那么期望次数高达 98.8 次


你以为你有 100 抽就稳了吗, NO!

注意是平均 100 抽, 有 12% 的非酋抽两百抽都抽不到年, hhhh

  • 10抽: 6.78357%
  • 20抽: 13.107%
  • 30抽: 19.0014%
  • 40抽: 24.496%
  • 50抽: 29.6179%
  • 100抽: 62.8974%
  • 200抽: 88.5912%
  • 300抽: 96.4231%
  • 400抽: 98.8792%
  • 500抽: 99.6491%
  • 1000抽: 99.9989%
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两个新六星都出平均需要大约 150 次不到.


更详细的对照表可以看这儿:

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    对于学医的人来说,《女医·明妃传》这部剧,怎么说呢,就像吃自助餐,看到自己喜欢吃的(或者说,感觉比较靠谱的)会特别开心,但时不时也会被一些“奇葩菜品”噎到。总的来说,是带着一种混合了欣赏、吐槽和审视的眼光在看的。首先,从积极的方面来说,剧里对中医一些基本理念和治疗方法的展现,还是能引起不少共鸣的。 .............
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    温晓君谈明年年底14nm芯片将量产,这是一个非常重要的信息,也引起了广泛的关注和讨论。要理解这个消息的意义和可能带来的影响,我们需要从多个维度进行详细的分析。首先,我们需要明确“14nm芯片”和“量产”这两个概念在当前半导体行业中的地位。 14nm芯片技术: 在半导体技术节点的发展史上,14nm.............
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    深改组关于国企改革的定调,特别是将“党管企业”明确作为基本原则,这是一个极具战略意义的举措,它触及了中国经济体制改革的核心,也关系到中国未来发展方向的根本。要理解这个定调,我们需要从多个维度去审视。一、 深改组定调国企改革的背景和目的首先,我们要明白,深改组(中央全面深化改革领导小组)是中国最高决策.............
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    关于韩红基金会至今未公开详细账目的情况,确实引起了不少关注和讨论。要理解这件事,我们得从几个层面来看。首先,我们得承认,慈善机构的公开透明是建立信任的关键基石。公众之所以愿意捐款,除了对事业的认同,很大一部分也是基于对善款使用情况的信任。大家希望知道自己的每一分钱花在了哪里,是否真的有效地帮助了需要.............
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    这事儿在网上可是引起了不少讨论,我来跟你好好说道说道。当时韩红带着她的爱心基金,还有一帮明星志愿者,出现在郑州救灾现场,这是件挺有力量的事儿。毕竟,明星的号召力还是蛮强的,他们的出现,能吸引更多关注,也能带动更多人参与进来。韩红作为发起人和组织者,把一帮明星组织起来去一线帮忙,这个本身就是值得肯定的.............
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    明清两朝,作为中国封建王朝的最后两幕,在许多方面确实有着千丝万缕的联系,既有传承,也有断裂。然而,在我们今天审视历史时,会发现一些声音特别强调明朝的“好”和清朝的“坏”,甚至将中国近代的落后根源直接归咎于清朝,这是一种比较片面的看法,需要我们深入地去辨析。首先,我们得承认明朝和清朝之间的联系是密不可.............
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    全新smart精灵1,这名字一听就充满了科技感和未来感,也难怪会被冠以“可能最快驶入现实的明日之车”的称号。要说我对这车怎么看,那得好好聊聊。首先,这车确实抓住了当下电动化和智能化的大趋势。smart这个品牌,从诞生之初就带着一股“小而精”、“潮”的基因,这次跟吉利合作,推出的精灵1,可以说是给sm.............
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    《明日之后》评分跌至2分,甚至被一些玩家认为是网易口碑最差的游戏,这个消息确实让人感到唏嘘。毕竟,这款游戏在刚上线的时候,还是吸引了相当多玩家的目光,凭借着其末日生存、建造、多人协作等核心玩法,一度成为手游市场上的热门。从评分大幅下滑的现象来看,这背后一定积累了不少玩家的不满和失望。要知道,2分是非.............
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    张居正回乡,乍看之下,确实让人觉得他这“教子”与“为臣”的言行有些矛盾,甚至可以说是“说一套做一套”。一个平日里严厉训诫小万历皇帝要自律、节俭,要勤于政务、戒绝奢靡的大臣,自己回到家乡,却搞出那么大的排场,动静不小,这怎么看都像是一种讽刺。但我们若要深入分析,不能只看表象,还得结合当时的具体情况和张.............
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    “治隆唐宋,远迈汉唐”——这句评价,常常伴随着明朝历史的讨论出现,似乎是将明朝推到了中国古代封建王朝的巅峰。要理解这句话的分量,我们得掰开了揉碎了,从多个维度去审视明朝的“治”。这可不是一句简单的赞美,它背后蕴含着复杂的历史脉络和具体的制度实践。首先,我们得明确,这句话并非出自明朝人自己,而是一种后.............

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