친근한 서비스 만들기(Friendship Patterns)

이 문서는 GDC(Google Developers Conference) 2017에서 나온 Friendship Patterns로 부터 출발합니다[출처1].

친근한 서비스란 호의적인 사람들이 많은 서비스를 의미합니다. 이것은 서비스를 이용하는 인원이 너무 적어도, 너무 많아도 발생하기 어렵습니다. 또한 서비스를 사용하는 사람들의 성향 또한 중요합니다. 각종 부정적인 연대(-ism)를 형성하는 사람들이 모이면, 다른 파트는 소외를 느낍니다. 그리고 이것은 디자이너(그래픽 디자이너가 아닌 설계자(Architect))의 노력으로 어느 정도 통제가 가능합니다.

가장 작은 단위의 친밀함을 만들기 위해서, 디자이너들은 동시성(Concurrency)을 생각해야 합니다. 동시성은 창발성을 일으킬 수 있는 가장 작은 단위이자, 복잡도 임계점을 계산하는데 직접적인 관여가 높은 지표입니다.

동시성이란 1개월 간 플레이한 유저 중 얼마나 많은 유저가 하루에 함께 플레이하는가를 표현하는 비 입니다. 만약 동시성 비율이 1:1 이라면, 이 서비스는 1개월 내내 모든 플레이어가 동시에 서비스를 사용합니다.

만약 서비스 사용에 대한 월 대비 일, 일 대비 시간의 동시성 비율을 알 수 있다면, 우리는 재미있는 계산을 할 수 있을 것 입니다.

동시성 비율이란 MAU(Monthly Active User)에서 현재 AU(Active User)로 나눈 비율입니다. 이때 동시성 비율은 다음과 같다고 잘 알려져 있습니다.


동시성이 25:1 이 의미하는 바는 다음과 같습니다. 당신이 10명의 친구가 있다면 33%의 친구들이 당신이 접속했을 때 온라인이란 것을 의미합니다.

이것은

1 – (24/25)^10 = 33%

으로 계산할 수 있습니다. 마찬가지 논리로 25명의 친구가 있다면, 당신이 접속했을 때 친구를 만날 확률은,

1 – (24/25)^25 = 64%

가 됩니다.

요약하면 우정과 인간관계는 새로운 문맥을 창발하며, 이것을 이용하여 낮선 사람으로부터 새 친구를 창조하는 디자인을 해낼 수 있습니다.

다만 조심해야 할 패턴이 있는데, 그것은

  1. 익명의 플레이어나
  2. 크고 빈 공간
  3. 수 없이 많은 게임 플레이 모드
  4. 스킬이 플레이어간을 갈라놓는 것

을 지양해야 합니다. 경쟁을 위한 선택이나 매칭은 불쾌한 경험을 전달할 여지가 큽니다. 반대로 적절한 수준의 매칭을 위한 충분한 수의 모수가 확보 되지 않는 경우 지루한 대기 경험을 전하기도 쉽습니다.


이것을 위한 해법으로 방(Room)을 만드는 방법을 제안합니다. 방은 대기인들의 밀도를 조절할 수 있고, 계속해서 만나는 플레이어가 발생할 뿐 아니라 대기 시간이 짧습니다. (오버워치의 대기 중 익명의 인원과 게임을 하는 경우를 상상해봅시다. 미니게임 이후에 본 게임으로 넘어가는 구조는 방에 있는 사람과 게임을 하지 않을 가능성도 있지만 승패에 관련이 없는 게임 환경을 제공함으로써 지루함을 덜어낼 수 있습니다)

충분한 인원 이상이 찼을 때엔 보스를 등장시키거나 하는 방식으로 높은 밀도의 게임 플레이어들을 유도할 수도 있겠습니다.

결국, 적절한 수의 방은 다음과 같은 공식을 통해 산출됩니다.

만약 사람이 줄어 한 방에 필요한 수의 인원이 차지 않았다면 어떻게 해야 할까요? <길드워2>는 지원자를 받습니다.

이로써 인구가 줄어드는 마을(실패한 장소)은 성공적이기 위해 임계점 인구를 향해 가는 마을로 원정을 갈 수 있고, 비활동 유저를 내보냄으로써 방의 갯수를 성공적으로 조절할 수 있습니다.

이때 유저들이 기존 마을에서 겪었던 경험을 최대한 보존할 수 있는 디자인 방식은 다음과 같습니다.

친근한 제안(offer)는 긍정적인 반응(response)를 이끌어낼 것 입니다. 긍정적인 반응이 오가면 신뢰(trust)가 쌓입니다. 신뢰란 사회적 원칙을 공유하는 것(Shared Social Norms)입니다. 주의해야 할 것은 신뢰는 느리게 쌓이지만 실수시 빠르게 사라집니다.

빠른 제로섬(Early Zero Sum)을 만들면 신뢰가 쌓일 시간이 없게 됩니다. 낮은 예측성(Lack of predictability)나 거래 사기, 상호작용 비용(interaction costs)이 큰 것도 신뢰가 쌓이는 것을 방해합니다.

우정 레벨. 은은한 무리(Ambient Coop) 부터 강한 무리(Hard Coop), 친구(Friends)로 까지 레벨을 나누어 디자인 할 수 있습니다.

논 제로 썸(Non-zero sum) 방식을 디자인 할 경우 빠른 제로섬 문제를 해결할 수 있습니다. 역할을 구분하고 도움을 주고 받을 수 있게 합니다.

낮은 신뢰의 경우 비슷한 능력(capabilities)을 공유하는 모습이 흥미롭습니다. 강한 신뢰일수록 위임이 큽니다.

각각의 무리 친밀도에 따라 정체성이 추가되고, 결과적으로는 아래와 같은 유대 관계가 발생합니다.

Reciprocity(상호작용), Disclosure(비밀 공유)

친근함을 주는 서비스를 디자인 하기란 몹시 어렵습니다. 앞서 이야기했듯 신뢰란 얻기는 어렵지만, 잃기는 쉽기 때문입니다. 때문에 앞서 설명한 도구들을 활용하여 안티패턴(anti-pattern) 함정을 피하면서도 긍정적인 영향을 줄 수 있는 도구를 개발한다면 긍정적인 우연(friendly coincidence)을 발생하는 서비스를 디자인 할 수 있을 것 입니다.


원문출처:

  1. GDC 2017: Friendship Patterns, https://docs.google.com/presentation/d/1GXoKH5ltEZDBXf-F6i2gIjY03fQKYQDRLhxOr3JzES4/edit#slide=id.p16
  2. 요즘 눈여겨보고 있는 Project Horseshoe, https://www.projecthorseshoe.com/reports/featured/ph18r4.htm
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장미라는 이름을 바꾸어 불러도 향기는 그대로 남는다

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