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游戲運營中的幸存者偏差是一把雙刃劍，既有可能誤導分析結果影響決策，也有可能提供噱頭提升收入，因此對它的正確認識尤為重要。

關于幸存者偏差，先給大家分享一個經典案例。

二戰時期，英國在與德國的空戰中損失了不少轟炸機和飛行員。為了降低損失，英國軍部考慮給轟炸機裝上更厚的裝甲，從而提高飛機的防御性能。但增加裝甲會大幅增加轟炸機的重量，影響其整體性能，因此研究人員需要做出選擇，只在飛機最易受到攻擊的地方加上裝甲。

當時的英國軍方研究了那些從空戰幸存的轟炸機。從下圖可以看到，飛機上的彈孔主要集中在機身中央、兩側的機翼和尾翼部分。故而研究人員提議，在彈孔最密集的部分加上裝甲，以提高飛機的防御能力。

然而這個提議卻被一位叫沃德的統計學教授所否決，他指出這些百孔千瘡的轟炸機是從戰場上成功飛回來的“幸存者”，說明機身上的彈孔并沒有對它們造成致命的傷害，反而是那些沒有彈孔的位置才是最致命的，因為這些位置一旦被擊中，轟炸機幾乎無法生還。沃德的建議后來被英國軍方采納，挽救了成千上萬的飛行員性命。

這就是所謂的幸存者偏差，意指只看到經過篩選后的結果，而沒有意識到篩選的過程，從而忽略了被篩選掉的關鍵信息，做出錯誤的判斷。在我們進行游戲數據分析時，也往往只關注那些已經篩選過的數據，從而做出判斷，無形中陷入了幸存者偏差的誤區，下面我們舉幾個例子來感受下。

一、流失的玩家不說話

描述這個問題之前，先引用一個案例，在知乎里有一個提問：侵華戰爭中日本入侵者的真實面目到底是什么樣子？在這個問題的回復中，有很多人似乎在為日軍“洗地”，覺得日軍非常有紀律，并不像傳說中那樣殘暴，而且這些觀點也都來自于家中長輩們的真實經歷，并非是胡言亂語。

這顯然與我們的認知存在偏差，那么問題在哪呢？其實這是幸存者誤差中的一個典型---死人是不會說話的，那些真正遭遇日軍燒殺搶掠的同胞并沒有機會將他們的認知留給后人，而那些跟后代講“其實還好”的恰恰是當時的幸存者。

故事說完了，回過頭來看看游戲的數據分析，其實和剛剛的故事相仿，流失的玩家是不會說話的！在我們平時工作中，往往會把大量的數據分析著眼于高活躍的玩家，會認為他們是我們的核心用戶，可能為游戲提供更多的收入，但通過分析高活躍玩家而做出的策略，經常會發現效果并不那么理想。

原因在于，那些真正對游戲不滿意的玩家已經流失，他們的行為已經丟失，在這樣的情況下，一味將分析的重點放在游戲的“幸存者”身上，顯然是有問題的。讓我們略做反思，除了高活躍用戶，是否應該聚焦流失玩家在流失前的行為，他們的意見或許才是優化玩法的有效聲量。

同理，大R超R固然是整個游戲的支柱，但開源也同樣至關重要，如何轉化那些沒有付費的玩家，研究他們的行為，滿足他們的需求，也是數據分析中值得思考的幸存者問題。

二、為什么玩家總是在罵游戲

關注玩家在游戲內外輿情的同學們可能會發現，不管活動做得好不好，版本改得怎么樣，似乎玩家總是在罵游戲，這究竟是為什么，是游戲真的有問題，還是活動又做砸了？請不必著急，ThinkingGame平臺通過對數千款游戲的游戲外輿情分析后發現，即便是王者榮耀、陰陽師這樣的游戲，負面言論仍然占多數。

產生上述情況的原因，在于玩家在游戲中體驗良好時，他們大多會選擇繼續游戲，而當玩家產生負面情緒時，才會通過聊天、評論、發帖等行為進行宣泄，我們通過這些途徑收集到的玩家反饋，其實已經過濾了許多覺得游戲不錯但沒有表露的玩家信息，在犯了幸存者偏差這個謬誤后，自然會發現玩家始終在罵游戲。

當然，如果僅僅因為數據不全面，就不關注玩家的輿情，顯然是過猶不及。我們可以認為玩家的發言是定性數據，往往可以一針見血地道破問題出在哪里。舉個例子，定量的數據可能會告訴你A這個英雄出場率很高，但原因究竟是技能厲害，模型好看，還是裝備加成？如果是技能厲害，那又是傷害太高，效果出眾，還是特效絢麗？要想從定量數據中獲取這些主觀結果，是非常困難的，但卻直接反映在玩家的言論當中。因此，結合玩家的輿情和行為兩方面的數據，才能夠避免幸存者偏差，從而規避下圖的悲劇。

三、是陷阱卻也是助力

看了上述兩個案例，會覺得在游戲運營的數據分析過程中，幸存者偏差是一個不可規避的陷阱，但從另個角度來看，幸存者偏差也能乘為我們運營過程中的助力。

也許運營們并不曾關注，但關于幸存者偏差的的應用其實普遍存在于游戲運營過程中：

“xxxx玩家在xxx活動中獲取了五星武將諸葛亮”，“xxxx玩家通過xxx寶箱開出了傳說級武器”，這樣的宣傳在游戲中可謂是屢見不鮮，當我們將活動的巨大收益推送給玩家的同時，卻沒有將哪些“一將功成萬骨枯”中的“萬骨”一并推送給玩家。此時，玩家往往會一時沖動就產生消費行為，卻不會仔細思考，究竟整個活動的數學期望是怎樣的，其實這就是將一些經過篩選的信息告知玩家，從而利用那些鳳毛麟角的“活動幸存者”，推動其余玩家進一步參與到活動中。

可見幸存者偏差也不只是我們在做數據分析時的陷阱，如果能夠善加利用，反而可以幫助我們提升指標。比如規避一些負面的信息（抽中概率極低），突出正面信息（收益巨大），利用幸存者偏差引導玩家產生更大的收益。

四、總結

因此，在游戲運營的數據分析過程中，分析人員應該做到“兼聽則明”，不能一味傾向于那些高活躍、高付費的幸存者，這些用戶的數據都是易得的，需要通過上帝視角，全面掌握所有玩家的數據，方能探尋到問題的本質。

【來源：游資網】