目录
❡引子
❡先介绍二八原理
❡不同的过滤法
✥斯巴达式玩家
✥让别人帮你过滤
✥基于传播学的过滤
✥基于时间的过滤
❡小结
❡插画的代表作效应
✥平庸的大多数
❡引子
“踩雷”对于游戏玩家来说可是相当难受。花时间花钱去玩游戏，到头来却获得了明显的负和体验，搁谁都不乐意。
其中有的人会把这样的经历做成视频娱乐大众，顺便起到警示作用；最有名的当然就是AVGN，外号喷神的James了。
不过说到底，这仅仅是“授人以鱼”而已。告诉大家哪些游戏很垃圾哪些游戏很好，属于现成的结论。另外，涉及到的游戏数量也非常有限。
而今天，我来跟大家谈谈“授人以渔”的方法论——【怎样】轻松玩到好游戏，规避烂游戏。
❡先介绍二八原理
比起“平均”，我们的世界更偏向于“不均”，不论是大自然还是文明社会。可能性选项越多，达成均衡就越困难。
自然界 雌性/雄性 的分别，由于只有两种可能性，平均分布 - 每种可能性达成50/50的均衡比较容易，此时我们还处在“平均的一端”。
如果是三种可能性，平均分布 - 每种可能性达成33/33/33的均衡，需要大量的，脆弱的约束条件。
如果是四种可能性，平均分布 - 每种可能性达成25/25/25/25的均衡，几乎是天方夜谭。
如果可能性继续增加呢？比如个人拥有的财富数值，就算不考虑小数的存在，其可能性的数量也接近无穷多；此时，在任何条件下，各种可能性都总【不是】平均分布的。
那么，欢迎来到我们早已置身其中的，“不平均的一端”。
二八原理，描述的就是这种普遍存在的，构成以及结果的不平均性。由于此原理发源自帕雷托当年对意大利20%的人口拥有80%的财产的现象观察，所以也叫“帕雷托法则”。这个比例也不一定非得是20/80，但往往“二八原理”还是被用作这种不平均现象的简称。
本质上，不管是“二八”还是“三七”或是“六四”（此处非政治隐喻：），描述的都是人类社会中无处不在的不平均性/不对称性。
好VS孬，非物质的VS物质的，创新的VS模仿的，线性的VS非线性的，等等等等都存在着明显的少与多的区别。
在游戏方面也是一样。从数量上来讲，大部分的游戏都是不佳或平庸的；只有一小部分是优秀的。
那么如何玩到精品，避免踩雷捏？这就涉及到本文的主题了——自然过滤法。
“自然过滤”可以概括为：不去找好游戏，而是让好游戏来找你。
这句话楞眼一看可能让人一头雾水，但其中道理还是挺好理解滴，让我们由浅入深了说。
❡不同的过滤法
✥斯巴达式玩家
有一些玩家会主动找游戏来玩。很明显，这种做法踩雷（玩到烂游戏）的概率是坠高滴。效率也比较低——一个人的时间再充裕，能找到的游戏比起游戏总量，数量也很有限。
在找游戏的时候，甭管是利用什么工具：游戏平台，搜索引擎还是进店观察，玩家都要直接面对全部的信息，并且做出判断。
那么，对于面前大量的没有玩过的游戏，挨个去了解显然不切实际。玩家只能依靠可以快速获取的参考信息来判断——很可惜，这类“快速信息”通常都不咋靠谱，也就是俗话说的“欲速则不达”。
这里着重说一下“评分”这个快速信息。
首先，一个游戏是否好玩，体验如何，有很多个维度去描述/评判。而“评分”功能往往只提供了一个或少数几个维度，必然存在信息丢失/偏差的情况，也就是所谓的“一元化归因”。
其次，评分高低跟游戏是否好玩的相关性也并不强。玩家因为接受不了一处剧情而去刷低分的游戏可能很好玩；而一款粉丝向的游戏评分很高，但路人看来味同嚼蜡的游戏也大有人在。
最后，评分也是可以被操纵滴。考虑到这一小节已经啰嗦半天了，我们直接谈下一话题。
✥让别人帮你过滤
善于思考的玩家，找的就不是游戏了，而是游戏快报或者排行榜等，从这些结果中再选择中意的游戏。
这样做，相当于让自己面对的信息，事先接受了一次过滤。在这些结果中，“好游戏的比例”自然提升了。如果进行多个来源交叉参考的话，还会进一步提升。
对于“帮你过滤的人”，也可以进行优化。可以选择优秀的游戏内容创作者/平台；或者是找在你感兴趣的游戏类型很牛B的人帮你过滤。
在这整个过程中，玩家几乎没有花费成本进行过滤，那些游戏相关的内容创作者帮你完成了这个过程，这就是所谓的“自然过滤”的思路。
不过别着急，这还只是初级阶段。
✥基于传播学的过滤
更加聪明的玩家，已经开始懂得拒绝了。经过上述的过滤，知道了某款游戏，但之前从未听说过与这个游戏或开发商相关的任何信息，那么ta多半不会马上去玩，而是会继续深入了解，再做判断。
其中有什么道理呢？足够优秀的游戏，往往也会有足够大的影响力。在现代社会，影响力会很明显地体现在传播学上。这样的游戏，是很难默默无闻的。
如果你发现，在一段时间内，一款游戏被多个来源都提到过/体验过，那么这款游戏大概率有着不错的质量。时间段越长，涉及来源越丰富，把握越大。
在浏览跟游戏领域【不】相关的内容的时候，如果涉及到某款游戏，则可以注意一下，留个印象；以便下次万一再遇到，能够想起来。
另一种基于传播学的过滤就是玩家间的口耳相传了。这种过滤更稀少，但也更有价值，属于“可遇而不可求”的类型。
因为玩家的观点取决于游戏质量，往往不会受到资本的影响，并且口耳相传需要一定的【时间】。这就引出了终极的过滤方式——
✥基于时间的过滤
在所有自然过滤中，这一条是最“硬”的，没有之一。莎士比亚说过：没有什么能逃过时间横扫的镰刀。
时间不仅会解决几乎一切问题，摧毁和孕育一切事物，同时也是绝佳的过滤器。它会过滤掉残枝败叶，留下真正重要的东西。那些不够优秀的游戏，自然也逃不过时间这一关。
2017年绝地求生风靡全球，很多人都认为它会把CS一类传统FPS游戏淘汰掉。结果捏？从2018年开始，绝地求生的同时在线人数就开始坐滑梯似的下跌，然后顺理成章地被CSGO反超。
这里再小小地自吹一下：当年我就对绝地求生的风潮不以为意，心说“PUBG，你先经过时间的考验再说吧”。果然，没过两年，这款游戏就一蹶不振了。
当一个游戏火起来了，不必跟风。可以先观望几个月，或者一两年再说（当然，如果是出于工作的需要玩游戏，另当别论）。
一时的火爆并没有意义，更重要的是游戏的状况能否足够健壮地保持下去。就如同一个函数的初始值并不重要，重要的是“斜率”。斜率高的早晚会超过斜率低的，相信学过中学数学的朋友们，都能明白这点（可以参考上面的对比图）。
上面举过了反面例子，现在再来说两个正面教材。
玩（国内）街机对战平台的玩家都知道：哪两款游戏时至今日依旧火爆。那就是街霸2，和拳皇97。这两个游戏，可以说是中国格斗游戏的国粹啊 :)
时至今日，在游聚，约战等对战平台上仍旧有大把的玩家在玩这两款游戏。同时期的其他格斗游戏，平台在线人数要少好几个数量级。
要知道，这两款游戏都有二，三十年的历史了，比一部分90后的年龄都大。为啥【同时期】的其他格斗游戏都“歇菜”了，只有这两款流传下来捏？答案是现成的：因为它们足够优秀，经过了时间的考验。
至于具体的分析，比如容易上手，简单爽快，容易获取，有一定深度，国内环境等，不是本文的关注点，就不细说了。
基于时间的过滤，还可以细分为：
游戏或游戏系列 有着多年的历史；
游戏或游戏系列 在多年以后被提到，作为参考或研究；
游戏或游戏系列 在多年以后还有一定规模的玩家在玩；
以上三项，过滤的质量是依次【递增】的。同时，年头越长，就像好酒一样，自然过滤的质量也就越高。
读到这里，你能举例出其他的经过了时间考验的电子游戏吗？
❡小结
将以上几种过滤法叠加使用，能够实现多重过滤的效果。
虽然说上述的过滤方法会有少数“误伤”的情况，不过别担心。真正卓越的游戏，你想忽略也忽略不了——比如CS和DotA。
不论是让别人帮你过滤，还是基于传播学，基于时间的过滤，都是在不用付出太多成本的情况下，就可以淘汰掉绝大部分不良或平庸的游戏。这个过程会自然而然地进行，玩家处于一种“坐享其成”的状态:) 这也就是“让游戏来找你”的深意。
❡插画的代表作效应
其实，自然过滤法完全可以推而广之。几乎任何信息都可以靠“自然过滤”来进行筛选。
这种方法论也属于最有价值的一类智慧——既跨领域，又不容易过时。这样的好东西，当然要与大家分享啦；这也是写作本文的动机。
关于如何对其他信息应用自然过滤法，不妨拿插画领域的一个现象来说明。
作为既爱好游戏，又爱好艺术的玩家，我平时也会关注一些优质的绘画作品，一般都是画家上传到互联网的插画。
但是，与其他读者不同的一点是：当看到一幅很棒的作品时，我从不进入画家的主页，浏览ta的其他作品。
这种做法背后的逻辑，就是“自然过滤”。还不明白的同学别着急，请往下看。
✥平庸的大多数
在这个互联网时代，绘画网站往往没有什么用户门槛，随便一个素人画一幅作品都可以上传到网站上，以Pixiv和Deviantart为代表。
在上述网站上，如果按照“时间顺序 - 最新”来排序浏览的话，其实可以看出，绝大多数的作品质量都是比较低的，好的作品只占其中的一小部分（又回到了开头说过的二八原理）。而同一个画家，其作品中优秀和平庸作品的比例，也大致遵循这个规律。
这还不算完，还有一个现象使得优秀画作与平庸画作的比例差距更加悬殊。
由于用户门槛低，人人都可以注册上传。而此类网站的大部分用户都没有接受过系统性的美术训练，往往都是靠自学。
遗憾的是，不论在任何一个国家，急功近利的人总是多数，有着强大耐心而目光长远的人总是少数。在自学绘画的过程中，绝大多数人都会选择短期内就能用来绘画的知识。有几个人会从色彩原理，几何体素描这种十分耗时的基础开始学起？
一个名字不能被提起的人说：“基础不牢，地动山摇”。这幅画要采用什么样的构图？要塑造怎样的素描关系？应该引入怎样的光源与色彩，如何利用它们表现形体，材质以及气氛？这里的骨骼结构和肌肉走向是怎样的？
以上种种绘画过程中的【常见问题】，没有扎实的美术训练基础，就只能依靠参考资料，现学现卖以及感觉来创作。基础不好的画家的发挥也会随着不同的作品而一会好一会坏，并且总体水平接近于其绘画基础水平。
由于画作质量会在上述现象的影响下大幅波动，并总体接近并不扎实的基础，因此好坏比例可能就不是2-8这样的一位数了；2-98，甚至2-998的比例都是有可能滴。
这些良莠不齐，比例悬殊的作品中，最好的作品更有可能被传播，并且被我们所看到，而那些平庸或不佳的作品，则会静静地待在画家的主页里。这种“被我们所看到的，往往是画家所有作品中最好的”现象，我称之为插画的“代表作效应”。
催生了插画的代表作效应的，就是“自然过滤”。在网络上的传播路径中，每一环（转贴，收藏，精选，置顶等）都可以看作是一次过滤。
在传播路径末端的观众看到的往往都是高质量的作品。而去画家主页浏览其他作品的行为，相当于回溯到了传播路径的开端，直面没有经过过滤的所有作品，与我们上一大节开头提到的“斯巴达式玩家”的做法很相似。
现在，你应该明白“自然过滤法”是如何在其他不同领域中发挥作用的了。
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