1. 引言
近年来，互联网技术不断发展，中国网民数量不断扩大，根据《2024年1~6月中国游戏产业报告》，今年1~6月，国内游戏市场实际销售收入1472.67亿元，同比增长2.08%，增长趋势较为平稳。游戏用户规模6.74亿，同比增长0.88%，再创新高[1]。万物互联的背后，是网络用户数字娱乐需求的上涨，这也进一步促进了网络游戏的蓬勃发展。
1.1. 网络游戏及其体验
网络游戏，英文名称为Online Game，通常称为“在线游戏”或简称“网游”，是一种通过互联网连接多人参与的游戏形式。其运行依赖于游戏运营商的服务器和用户的计算机终端，实现多人在线互动体验。玩家通过游戏客户端软件进行信息交互，旨在实现娱乐、休闲、交流及获得虚拟成就的目标，具有可持续性和个体性特点。1978年英国学者Trubshaw首次开发网络游戏。网络游戏种类繁多，最常见的有角色扮演游戏(RPG)、策略游戏(SLG)、射击游戏(FPS)和竞技游戏(MOBA)。相比手机游戏或传统的单机游戏而言，网络游戏最突出的特点是多人在线共同游戏的交互性与社会性[2]。根据游戏背景设定，玩家可以在多种多样的角色身份中选择自己想要的角色，组队或单独作战，而无论敌我角色，皆是同时在线的真人在进行操控。加上逼真的游戏画面和炫酷的游戏特效，无一不让玩家沉浸其中。
网络游戏这些特点让其成为人们日常娱乐生活不可分割的一部分。研究证明，只有当网络游戏拥有良好的游戏体验时才能让游戏玩家在游戏中持续花费时间、精力甚至金钱[3]。游戏玩家良好的游戏体验也成为了衡量一个网络游戏成功与否的重要指标。根据前人研究总结，网络游戏体验应有体验内容、用户与游戏的互动、游戏情境(或环境)三个要素组成。在此基础上，借助用户体验的定义，张国华等人将“网络游戏体验”界定为：由网络游戏用户和网络游戏环境诸因素，在特定网游情景下相互作用而形成的感知与情绪反应[4]。
1.2. 网络游戏体验测评
网络游戏体验的测量手段丰富多样，常见的有问卷法、启发式评估、心理生理测量、行为指标评价法、视线跟踪技术及面部表情分析系统等[5]。其中，问卷法因其可大规模实施、经济高效且结果易于量化、方便统计和分析的特点而备受青睐。这种方法能够迅速收集大量数据，对于理解玩家体验具有重要价值。
由于问卷法能够同时测量多位用户的游戏体验，且快速便捷。许多研究者开始着眼于网络游戏的用户体验测量量表的编制，国外最早从1998年就有研究者通过因子分析和聚类分析的方法编制了一份拥有19道题目的“游戏参与感问卷”[6]。Feng等人于2008年成功编制了首份经过测量验证的电脑游戏娱乐体验问卷。这份问卷的设计基础是媒体娱乐三角理论，涵盖了情绪、认知和行为三个维度，共计11个项目[7]。国内网络游戏用户体验的测量起步较晚，虽然近些年有了一定的发展，例如周用雷等人于2013年在基于查阅文献、开放式问卷调查和焦点小组访谈等工作上，初步编制了大学生网络游戏体验问卷，研究结果表明该问卷的信度和效度符合心理测量学的基本要求[8]。该问卷在国内已得到一定范围的使用和验证，但由于其对象限制于大学生群体，使用范围还存在局限。目前，我国网络游戏用户体验测量的量表发展还不够全面完善，我们可以通过本土化验证国外量表来填补这一缺失。
本研究选取的国外量表是Poels等人在2013年编制的游戏体验问卷(Game Experience Questionnaire, GEQ)，该问卷包括三个分问卷，结构完整，被证明具有良好的信效度，前后被翻译成多个版本在不同的国家广泛使用，在国际上具有较高的评价(详见方法部分陈述)。但是目前没有中国本土化的测量数据，缺乏正式的中文版本[9]。
1.3. 英雄联盟(League of Legends)网络游戏研究
《英雄联盟》(简称LOL)是一款由美国拳头游戏公司(Riot Games)于2006年推出的多人在线战斗竞技游戏(MOBA)。自2011年起，腾讯游戏开始在中国内地代理并运营这款游戏。英雄联盟的玩法多样，内含天赋、符文、不同的英雄角色等多种游戏元素，有传统的5V5多人实时竞技，也有云顶之弈自走棋等新的玩法。
英雄联盟自发布以来，热度逐年递增，据数据统计，英雄联盟在2019年已成为全球在线玩家第一的网络游戏[10]。目前有接近1.8亿人是英雄联盟的玩家，约占全球总人数的3%左右，在最热时期曾有3000万人同时在线。作为目前最炙手可热的网络游戏，前人对其展开了不少研究调查，但大部分集中于定性研究，如对英雄联盟的传播策略进行探索分析，发现英雄联盟的传播在2018年就迈入了成熟阶段，其具有多样化的传播渠道，并利用线上线下电竞赛事持续增加曝光量和衍生产品带动传播发展，后续也会不断更新迭代和本土改良以增加用户兴趣[11] [12]。李路[13]和董辉[14]等是为数不多的定量研究，两人皆采用问卷调查法对大学生群体施测。前者研究英雄联盟对玩家的自我认同的影响，发现玩家能够将线上游戏获得的自我认同感转化为实际生活中的线下自我认同，但两者之间并不完全等同，长时间沉迷于线上游戏，反而会在游戏结束后获得强烈的失落感。后者经过实证研究后发现，大学生在参与网络游戏的过程中，无论程度如何，都会在一定程度上对社会团结的发展产生影响。
因此本研究选择国外成熟问卷GEQ来进行本土化，以丰富国内网络游戏体验测评工具，并依托英雄联盟这一款热门网游，面向18~35年龄段的游戏玩家收集游戏体验数据，旨在为国内网络游戏的发展提供一定借鉴意义。
2. 研究方法
2.1. 研究对象
由于游戏体验问卷(Game Experience Questionnaire, GEQ)包括三个分问卷，本研究采用方便取样在国内各地线上、线下共收集两批英雄联盟网络游戏玩家被试，六个样本。
在第一批被试中，样本一1051名被试的数据用于第一个CGEQ分问卷的验证与修订。将样本一数据又分为两个部分，第一部分样本共569份施测问卷，男性306名，女性263名，利用SPSS26.0进行项目分析与探索性因素分析；第二部分482份问卷，男性261名，女性221名，用SPSS26.0与Amos24.0对第一部分的模型进行验证性因素分析以及相关信效度的检验，检验模型的合理性。此外，本研究从第二部分样本中随机挑选45名被试，让他们在初次填写完CGEQ分问卷两周后再次填写，对前后两次数据进行重测信度分析。本研究还采用SUS量表作为校标，对第二部分样本进行校标效度检验。
样本二1023份问卷用于第二个PGQ分问卷的验证，同样将数据分为两个部分进行处理：第一部分数据有569份施测问卷，其中男性306名，女性263名，进行项目分析和探索性因素分析；第二部分数据共有454份施测问卷，男性246名，女性208名，进行验证性因素分析以及相关信效度检验。重测信度如前述，从第二部分样本中随机抽取了45名被试，两周后再次填写分问卷，取得数据。SUS量表依然作为校标进行校标效度检验。
样本三1059份问卷数据用于第三个SPGQ分问卷的验证，性别比例均衡，男性574名，女性485名。将数据分为两部分：569人数据，进行项目分析和探索性因素分析；490份进行模型验证和信效度检验。重测信度与效标效度检验步骤均如前。
第二批被试中，样本四至样本六，分别为954份、954份和853份用于前述三个分问卷的现状调查。同时随机选取50名被试就上述三个分量表的内容进行定性访谈，用NVivo11.0做词云图对访谈文本进行分析，并采用运用GPower v3.1.9.2进行效应量计算。
2.2. 研究工具
游戏体验问卷(Game Experience Questionnaire, GEQ)包括三个分问卷，分别是游戏核心问卷(Core Game Experience Questionnaire, CGEQ)、游戏后体验问卷(Post-Game Questionnaire, PGQ)和社会存在感问卷(Social Presence in Gaming Questionnaire, SPGQ)，用于测试游戏体验的各个方面[9]。
2.2.1. 游戏核心问卷(Core Game Experience Questionnaire, CGEQ)
这个分问卷是GEQ三个分量表里面最关键的部分，用于从七个方面评估玩家在游戏中的游戏感受：沉浸感、流畅感、能力感、积极体验、挑战性、消极体验和烦躁感。原先，每个维度设有5道正式题与1道备用题，共42道。但英文修订版因影响力不足而精简，现剩33题(本研究中使用这个版本)。其中，沉浸感、流畅感、能力感、积极体验和挑战性各有5题，消极体验有4题，烦躁感有3题。五点计分，从1 (完全不同意)到5 (完全同意)，分数越高，体验越好，消极体验与烦躁感反向计分。
2.2.2. 游戏后体验问卷(Post-Game Questionnaire, PGQ)
这个分问卷测评玩家在游戏结束之后的情绪体验，以此来探究游戏可能附加给玩家的其它感受。原版和英文版均有17个题目，从四个维度进行测量：积极体验包括6个题目、消极体验包括6个题目、疲惫感包括2个题目、回归现实包括3个题目。还是五点计分，分数越高，体验越好，消极体验与疲惫感反向计分。
2.2.3. 社会存在感问卷(Social Presence in Gaming Questionnaire, SPGQ)
这个分问卷用于测量游戏进行过程中玩家与其他玩家友或游戏里面的虚拟人物之间的交互过程。包括心理和行为参与其中的程度。共17个题目，分别从三个维度进行测量：共情感包括6个题目、消极体验包括5个题目、行为参与包括6个题目。同样是五点计分，分数越高，体验越好，消极体验反向计分。
2.3. 效标选择
系统可用性量表(System Usability Scale, SUS)是当今用于评估用户对产品可用性的主观评价时使用最广泛的测量工具之一。SUS具有较高的信度，在编制者的文献中Cronbach’s Alpha系数为0.85 [15]。由于该问卷可以根据具体的研究内容进行改变，具有广泛的适用范围，因此现在受到了科学和人文学科的各界学者的重视。修订后的中文版本表现出较高的可靠性和有效性[16]。SUS量表包含10个题目，其中奇数项为正面陈述，偶数项为反面陈述。参与者在使用系统或产品后，需对每题进行1至5分的评分。接着对每个题项的分值进行转换，奇数项计分采取“原始分数 − 1”，偶数项计分采取“5 − 原始分数”[15] [17] [18]。SUS量表在本研究中将作为其他三个分问卷的效标。
2.4. 翻译与回译
本研究对游戏体验问卷(GEQ)包括的CGEQ、PGQ、SPGQ三个分问卷进行了翻译与回译的工作，具体流程如下：首先，由两位语言学领域的教授以及一位具备英语背景的心理学专业教授共同负责，将这些问卷从英文原版精准地翻译成中文。之后，再由一位心理学系教授负责，将三位专家翻译的中文稿进行对比和整合，形成一份初步的中文版本。紧接着，为了检验翻译的准确性，我们邀请了两位英语专业的教授将这份初步的中文稿再次回译为英文。随后，我们请一位心理学专家对原版问卷和回译后的问卷进行对比分析，根据对比结果对中文版本进行了必要的调整与修改。最后，为了进一步优化问卷内容，我们选择了10位英雄联盟网络游戏的玩家进行问卷的填写，并根据他们的反馈再次修订了题项，最终形成了中文版的三个分问卷。
3. 数据分析及结果
3.1. 中文版CGEQ、PGQ和SPGQ三个分问卷的适用性检验
3.1.1. CGEQ分问卷研究结果与分析
1) 项目分析
首先，对样本一前半部分样本(n = 569)做相关分析，结果表明第7、8、9、16题与总分的相关系数较低(r < 0.3)，未达到显著性水平，代表这四个题项与总分相关性较低，即同质性较低，考虑删除。其他题目与总分的相关在0.01水平上达到显著，相关系数处于0.513~0.622之间。接着，依据总得分对样本进行高低分组，将总分位于前、后27%的分别划入高分组与低分组，并对两组样本在29个题项的得分上进行独立样本t检验。最终结果显示，两组样本在29个题项上的得分均差异显著(p < 0.001)。由此看出，中文版CGEQ分问卷在这29个题项上表现出良好的区分能力。
2) 探索性因子分析
本研究采用KMO法及巴特莱特球形检验，发现KMO = 0.921，Bartlett’s的球形检验的结果亦达显著性水平(c2 = 9046.943, df = 406, p < 0.001)，这表明本研究采用的测试样本，对于探索性因子分析而言是十分合适的[19]。
Figure 1. EFA scree plot of CGEQ sub-questionnaire
图1. CGEQ分问卷探索性因子分析碎石图
Table 1. Analysis results of EFA of CGEQ sub-questionnaire
表1. CGEQ分问卷探索性因子分析结果
| 项目 |
共同度 |
因子负荷 |
特征值 |
贡献率(%) |
累计贡献率(%) |
| 因子1 |
沉浸感 |
|
9.664 |
13.372 |
13.372 |
| 3 |
0.638 |
0.758 |
我对这个游戏的故事背景感兴趣 |
|
|
| 19 |
0.697 |
0.792 |
我觉得我能在游戏里探索更多 |
|
|
| 12 |
0.626 |
0.734 |
玩这个游戏是视觉上的享受 |
|
|
| 18 |
0.635 |
0.718 |
我沉浸在想象中 |
|
|
| 27 |
0.650 |
0.761 |
我对这个游戏印象深刻 |
|
|
| 30 |
0.640 |
0.755 |
这个游戏是一段丰富的经历 |
|
|
| 因子2 |
积极体验 |
|
2.522 |
12.221 |
25.592 |
| 1 |
0.706 |
0.800 |
我在游戏中感到满足 |
|
|
| 4 |
0.719 |
0.802 |
我认为这个游戏是有趣的 |
|
|
| 6 |
0.733 |
0.779 |
我感到幸福 |
|
|
| 14 |
0.670 |
0.775 |
我感觉很好 |
|
|
| 20 |
0.678 |
0.773 |
我很享受这个游戏 |
|
|
| 因子3 |
能力感 |
|
2.262 |
12.108 |
37.701 |
| 2 |
0.681 |
0.765 |
我是有游戏技术的 |
|
|
| 10 |
0.712 |
0.798 |
我能胜任这个游戏 |
|
|
| 15 |
0.719 |
0.794 |
我在这个游戏上玩得很好 |
|
|
| 17 |
0.693 |
0.769 |
我有成就感 |
|
|
| 21 |
0.703 |
0.780 |
我很快就完成了游戏的目标 |
|
|
| 因子4 |
流畅感 |
|
2.113 |
11.494 |
49.195 |
| 5 |
0.684 |
0.742 |
我完全投入在游戏中 |
|
|
| 13 |
0.680 |
0.787 |
玩游戏时我把别的事情都忘记了 |
|
|
| 25 |
0.683 |
0.749 |
我没有了时间感 |
|
|
| 28 |
0.676 |
0.765 |
我非常专注于游戏 |
|
|
| 31 |
0.693 |
0.749 |
我感觉和外界失去了联系 |
|
|
| 因子5 |
挑战性 |
|
1.921 |
11.327 |
60.522 |
| 33 |
0.684 |
0.789 |
我付出了很大努力 |
|
|
| 23 |
0.656 |
0.766 |
我感到压力 |
|
|
| 11 |
0.671 |
0.754 |
我觉得这个游戏很难 |
|
|
| 32 |
0.675 |
0.738 |
我感到时间紧迫 |
|
|
| 26 |
0.632 |
0.722 |
我觉得游戏有挑战性 |
|
|
| 因子6 |
消极体验 |
|
1.398 |
8.028 |
68.550 |
| 22 |
0.752 |
0.811 |
我感到烦恼 |
|
|
| 24 |
0.734 |
0.789 |
我感到焦躁 |
|
|
| 29 |
0.754 |
0.806 |
我感到沮丧 |
|
|
基于此，本研究在抽取因子的过程中采用了主成分分析法，并在旋转时采用了最大方差法。为了确定因子的数量，我们以特征值大于1作为依据。研究结果显示，29个题项的公因子方差值范围为0.626~0.754，最终抽取出六个因子(见图1、表1)，累积解释总变异的68.55%。对于每个因子下的题项重新进行命名，依次为：a) 沉浸感：游戏能够使玩家专注于游戏背景故事、游戏操作以及对游戏角色的认同；b) 积极体验：玩家在游戏过程中享受、快乐、放松，拥有良好的情感体验；c) 能力感：玩家在游戏体验方面能够获得成就感和自豪感；d) 流畅感：玩家集中注意力于游戏之中，忽略了游戏外的其他事物；e) 挑战性：游戏能够带给玩家挑战、压力、焦虑等紧迫感，玩家渴望在游戏中获胜；f) 消极体验：玩家在游戏过程中感到烦恼、焦躁、沮丧，拥有负面的情感体验。
3) 验证性因子分析
依据探索性因子分析结果，本研究对样本一的第二部分样本数据(n = 482)进行验证性因子分析，检验六个因子的拟合程度(见表2)。
Table 2. The main fitness index of CGEQ sub-questionnaire
表2. CGEQ分问卷主要拟合指数
| 卡方/自由度(c2/df) |
NFI值 |
IFI值 |
TLI值 |
CFI值 |
RMAES值 |
GFI值 |
| 1.069 |
0.955 |
0.997 |
0.997 |
0.997 |
0.012 |
0.948 |
由表2可知，c2/df为1.069，小于3，满足拟合指数要求；RMSEA为0.012，小于0.08，非常理想；GFI为0.948，大于0.8，满足要求；NFI为0.955，大于0.8，较为理想；CFI为0.997，大于0.8，较为理想；IFI为0.997，大于0.8，较为理想；TLI为0.997，大于0.8，较为理想，模型拟合良好。
4) 信度分析
根据所建立的三维模型，本研究对样本一的第二部分的样本数据进行了信度检验。结果显示，各因子与分问卷总体的内部一致性系数(α)和Omega信度系数均高于0.800 (见表3)，总体的重测信度为0.980。六个维度的组合信度(CR)分别为0.839、0.829、0.826、0.838、0.818、0.786和0.966，总体组合信度为0.966。
Table 3. The reliability analysis of CGEQ sub-questionnaire
表3. CGEQ分问卷信度分析
| 维度 |
克隆巴赫Alpha (α) |
Omega信度 |
组合信度(CR) |
项数 |
| 沉浸感 |
0.907 |
0.907 |
0.839 |
6 |
| 积极体验 |
0.894 |
0.894 |
0.829 |
5 |
| 能力感 |
0.892 |
0.892 |
0.826 |
5 |
| 流畅感 |
0.899 |
0.899 |
0.838 |
5 |
| 挑战性 |
0.886 |
0.886 |
0.818 |
5 |
| 消极体验 |
0.826 |
0.826 |
0.786 |
3 |
| 分问卷总体 |
0.942 |
0.942 |
0.966 |
29 |
5) 效度分析
① 聚合效度
由表4可知，每个变量对应的题目因子载荷数都大于0.7，这表明它们在所属潜变量方面具有极高的代表性，增加了我们的研究可信度。此外，每个变量的平均方差变异(AVE)值都大于0.6，而且组合信度(CR)值均大于0.8，非常理想[20]。
Table 4. Factor loading of CGEQ sub-questionnaire
表4. CGEQ分问卷因子负荷表
| 路径 |
Estimate |
AVE |
CR |
AVE |
CR |
| A12 |
<--- |
沉浸感 |
0.799 |
|
|
| A19 |
<--- |
沉浸感 |
0.778 |
| A27 |
<--- |
沉浸感 |
0.752 |
0.614 |
0.906 |
|
| A30 |
<--- |
沉浸感 |
0.787 |
|
|
| A18 |
<--- |
沉浸感 |
0.821 |
| A3 |
<--- |
沉浸感 |
0.783 |
| A1 |
<--- |
积极体验 |
0.787 |
| A4 |
<--- |
积极体验 |
0.791 |
|
|
| A6 |
<--- |
积极体验 |
0.833 |
0.628 |
0.894 |
|
| A14 |
<--- |
积极体验 |
0.787 |
|
|
| A20 |
<--- |
积极体验 |
0.763 |
|
|
| A2 |
<--- |
能力感 |
0.799 |
|
|
| A10 |
<--- |
能力感 |
0.780 |
|
|
| A15 |
<--- |
能力感 |
0.789 |
|
|
| A17 |
<--- |
能力感 |
0.782 |
0.623 |
0.892 |
|
| A21 |
<--- |
能力感 |
0.795 |
|
|
| A5 |
<--- |
流畅感 |
0.805 |
|
| A13 |
<--- |
流畅感 |
0.797 |
|
| A25 |
<--- |
流畅感 |
0.813 |
| A28 |
<--- |
流畅感 |
0.794 |
0.647 |
0.902 |
0.629 |
0.949 |
| A31 |
<--- |
流畅感 |
0.796 |
|
|
| A11 |
<--- |
挑战性 |
0.789 |
| A26 |
<--- |
挑战性 |
0.774 |
| A23 |
<--- |
挑战性 |
0.784 |
0.610 |
0.887 |
| A32 |
<--- |
挑战性 |
0.771 |
|
| A33 |
<--- |
挑战性 |
0.788 |
| A22 |
<--- |
消极体验 |
0.781 |
| A24 |
<--- |
消极体验 |
0.797 |
0.613 |
0.826 |
| A29 |
<--- |
消极体验 |
0.770 |
|
② 结构效度
由于CGEQ分问卷在本研究中被划分为六个维度，即需要将总体与各因子间的相关系数与不同因子间的相关系数进行比较。研究结果表明，六个维度与总体之间存在显著的正相关，说明它们共同衡量了一个特定的特质。同时，六个维度之间的相关性较低，表明每个维度都具有独立的测量作用[21]。因此，我们的研究结论是，中文版CGEQ分问卷的结构效度良好。
③ 校标关联效度
研究选用SUS量表作为校标，测得CPGQ分问卷总得分与该校标的得分呈显著正相关(r = 0.716)，说明该量表校标效度较好。见表5。
Table 5. The correlation between each factor and the total score of CGEQ sub-questionnaire
表5. CGEQ各维度与分问卷总体之间的相关性
|
沉浸感 |
积极体验 |
能力感 |
流畅感 |
挑战性 |
消极情绪 |
分问卷总体 |
| 沉浸感 |
1 |
|
|
|
|
|
|
| 积极体验 |
0.397** |
1 |
|
|
|
|
|
| 能力感 |
0.439** |
0.458** |
1 |
|
|
|
|
| 流畅感 |
0.497** |
0.509** |
0.439** |
1 |
|
|
|
| 挑战性 |
0.468** |
0.410** |
0.478** |
0.463** |
1 |
|
|
| 消极体验 |
0.463** |
0.388** |
0.421** |
0.503** |
0.415** |
1 |
|
| 分问卷总体 |
0.760** |
0.718** |
0.734** |
0.780** |
0.736** |
0.675** |
1 |
注：***代表p < 0.001，**代表p < 0.01，*代表p < 0.05。
3.1.2. PGQ分问卷信度与效度分析
1) 项目分析
研究过程同CGEQ分问卷，结果表明各个题目与总分的相关0.01水平上达到显著，相关系数处于0.469~0.597之间。然后，根据总分对样本进行高低排序，将总得分位于前、后27%的分别划入高分组与低分组，并对两组样本在17个题目的得分进行独立样本t检验。结果表明两组样本在17个题目的得分均差异显著。
2) 探索性因子分析
研究过程同CGEQ一样，结果表明，KMO = 0.893，Bartlett球形检验结果达到显著性水平(c2 = 491.441, df = 138, p < 0.001)，说明施测样本数据适合进行探索性因子分析[19]。
Figure 2. EFA scree Plot of PGQ sub-questionnaire
图2. PGQ分问卷探索性因子分析碎石图
据此，采用最大方差法，最终抽取出4个因子，解释总变异量为68.771%，但是，第4因子仅包含第10题和第13题2个题项，难以构成维度，且题项描述与前面消极体验维度的题项比较类似，故对上述2个题项予以删除。再次进行探索性因子分析。研究结果显示，15个题项的公因子方差值范围为0.599~0.780，最终抽取出三个因子(见图2、表6)，累积解释总变异的66.807%。对于每个因子下的题项重新进行命名，依次为：a) 积极体验：游戏结束后玩家感到享受、快乐、放松，拥有良好的情感体验；b) 消极体验：游戏结束后玩家感到疲惫、后悔、羞愧，拥有负面的情感体验；c) 回归现实：游戏结束后玩家仍沉浸于游戏体验中，与现实世界脱节。
Table 6. Analysis results of EFA of PGQ sub-questionnaire
表6. PGQ分问卷探索性因子分析结果
| 项目 |
共同度 |
因素负荷 |
特征值 |
贡献率(%) |
累计贡献率(%) |
| 因素1 |
积极体验 |
|
5.520 |
26.222 |
26.222 |
| 1 |
0.704 |
0.816 |
我觉得充满活力 |
|
|
| 8 |
0.682 |
0.801 |
我觉得非常满意 |
|
|
| 16 |
0.66 |
0.661 |
我感到骄傲 |
|
|
| 5 |
0.659 |
0.787 |
我觉得我获得了胜利 |
|
|
| 7 |
0.648 |
0.776 |
我感到精力充沛 |
|
|
| 12 |
0.620 |
0.768 |
我觉得自己是厉害的 |
|
|
| 因素2 |
消极体验 |
|
2.719 |
25.929 |
52.125 |
| 2 |
0.68 |
0.813 |
我觉得体验感很差 |
|
|
| 15 |
0.648 |
0.795 |
我感到羞愧 |
|
|
| 6 |
0.659 |
0.796 |
我觉得这是浪费时间 |
|
|
| 4 |
0.648 |
0.795 |
我感到愧疚 |
|
|
| 14 |
0.646 |
0.788 |
我感到后悔 |
|
|
| 11 |
0.599 |
0.743 |
我觉得我本可以做更多有用的事情 |
|
|
| 因素3 |
回归现实 |
|
1.682 |
14.656 |
66.807 |
| 3 |
0.780 |
0.839 |
我发现很难回到现实之中 |
|
|
| 17 |
0.706 |
0.676 |
我觉得像刚结束一段旅行 |
|
|
| 9 |
0.714 |
0.824 |
我觉得失去了方向感 |
|
|
3) 验证性因子分析
依据探索性因子分析结果，本研究对样本二的后部分样本数据(n = 454)进行验证性因子分析，检验三个因子的拟合程度(见表7)。结果显示，c2/df为1.232，小于3，满足拟合指数的要求；RMSEA为0.023，小于0.08，比较理想；GFI为0.994，大于0.8，较为理想；NFI为0.970，大于0.8，较为理想；CFI为0.994，大于0.8，较为理想；IFI为0.994，大于0.8，较为理想；TLI为0.947，大于0.8，较为理想，模型拟合良好。
Table 7. The main fitness index of PGQ sub-questionnaire
表7. PGQ分问卷主要拟合指数
| 卡方/自由度(c2/df) |
NFI值 |
IFI值 |
TLI值 |
CFI值 |
RMAES值 |
GFI值 |
| 1.232 |
0.970 |
0.994 |
0.993 |
0.994 |
0.023 |
0.994 |
4) 信度分析
本研究还对后部分样本数据(n = 454)进行信度检验，各因子与分问卷总体的内部一致性系数(α)和Omega信度系数均高于0.8 (见表8)，分问卷总体重测信度为0.976。三个维度的组合信度(CR)分别为0.820、0.816、0.800，分问卷总体组合信度为0.908。
Table 8. The reliability analysis of PGQ sub-questionnaire
表8. PGQ分问卷信度分析
| 维度 |
克隆巴赫Alpha (α) |
Omega信度 |
组合信度(CR) |
项数 |
| 积极体验 |
0.895 |
0.895 |
0.820 |
6 |
| 消极体验 |
0.893 |
0.893 |
0.816 |
6 |
| 回归现实 |
0.839 |
0.839 |
0.800 |
3 |
| 分问卷总体 |
0.889 |
0.889 |
0.908 |
15 |
5) 效度分析
① 聚合效度
由表9可知，每个潜变量对应的题目因子载荷数都大于0.7，这表明它们在所属潜变量方面具有极高的代表性。此外，每个潜变量的平均方差变异(AVE)值都大于0.5，而且组合信度(CR)值均大于0.8，这表明信效度非常理想[20]。
Table 9. Factor loading of PGQ sub-questionnaire
表9. PGQ分问卷因子负荷表
| 路径 |
Estimate |
AVE |
CR |
AVE |
CR |
| B1 |
<--- |
积极体验 |
0.817 |
|
|
|
0.657 |
| B5 |
<--- |
积极体验 |
0.756 |
|
|
|
| B7 |
<--- |
积极体验 |
0.749 |
0.589 |
0.896 |
|
| B8 |
<--- |
积极体验 |
0.768 |
|
|
|
| B12 |
<--- |
积极体验 |
0.746 |
| B16 |
<--- |
积极体验 |
0.767 |
| B2 |
<--- |
消极体验 |
0.741 |
| B4 |
<--- |
消极体验 |
0.752 |
| B6 |
<--- |
消极体验 |
0.811 |
0.583 |
0.894 |
0.696 |
| B11 |
<--- |
消极体验 |
0.756 |
|
|
|
| B14 |
<--- |
消极体验 |
0.751 |
| B15 |
<--- |
消极体验 |
0.769 |
| B3 |
<--- |
回归现实 |
0.801 |
|
|
|
| B9 |
<--- |
回归现实 |
0.800 |
0.635 |
0.839 |
|
| B17 |
<--- |
回归现实 |
0.789 |
|
|
|
② 结构效度
研究结果同CGEQ分问卷，中文版PGQ分问卷也具有良好的结构效度(见表10)。
Table 10. The correlation between each factor and the total score of PGQ sub-questionnaire
表10. PGQ每一个维度与分问卷总体之间的相关性
|
积极体验 |
消极体验 |
回归现实 |
分问卷总体 |
| 积极体验 |
1 |
|
|
|
| 消极体验 |
0.336** |
1 |
|
|
| 回归现实 |
0.351** |
0.373** |
1 |
|
| 分问卷总体 |
0.789** |
0.791** |
0.658** |
1 |
注：***代表p < 0.001，**代表p < 0.01，*代表p < 0.05。
③ 校标效度
研究选用SUS量表作为校标，测得中文版PGQ分问卷总得分与该校标的得分呈显著正相关(r = 0.707)，说明该分问卷校标效度较好。
3.1.3. SPGQ分问卷信度与效度分析
1) 项目分析
对样本三的第一部分样本(n = 569)做相关分析，结果表明各题目与总分的相关在0.01水平上达到显著，相关系数处于0.534~0.652之间。再根据总分对样本进行高低排序，将总得分位于前、后27%的分别划入高分组与低分组，并对两组样本在17个题目的得分进行独立样本t检验。结果表明两组样本在17个题目的得分均差异显著(p < 0.001)。这说明中文版SPGQ分问卷所有题项具有较好的区分度。
2) 探索性因子分析
研究过程同CGEQ分问卷一样，结果表明，KMO = 0.921，Bartlett球形检验结果达到显著性水平(c2 = 4958.48, df = 136, p < 0.001)，说明施测样本数据适合进行探索性因子分析[19]。
Figure 3. EFA scree plot of SPGQ sub-questionnaire
图3. SPGQ分问卷探索性因素分析碎石图
据此，采用最大方差法，最终抽取出3个因子(见图3、表11)，17个题项的公因子方差值范围为0.517~0.680，解释总变异量为65.072%。对于每个因子下的题项重新进行命名，依次为：a) 行为参与：玩家在游戏中的操作行为与其他玩家相联系；b) 共情感：玩家在游戏中能够与其他玩家产生共鸣；c) 消极体验：玩家在游戏中与其他玩家的互动中拥有负面情绪体验。
Table 11. Analysis results of EFA of SPGQ sub-questionnaire
表11. SPGQ分问卷探索性因子分析结果
| 项目 |
共同度 |
因子负荷 |
特征值 |
贡献率(%) |
累计贡献率(%) |
| 因素1 |
行为参与 |
|
6.472 |
23.222 |
23.222 |
| 3 |
0.671 |
0.798 |
其他玩家的操作取决于我的操作 |
|
|
| 14 |
0.660 |
0.793 |
他人的游戏操作影响了我的操作 |
|
|
| 2 |
0.670 |
0.789 |
我的操作取决于其他玩家的操作 |
|
|
| 5 |
0.668 |
0.785 |
其他玩家密切关注着我 |
|
|
| 6 |
0.645 |
0.774 |
我密切关注着其他玩家 |
|
|
| 15 |
0.646 |
0.773 |
我的游戏操作影响了其他玩家的操作 |
|
|
| 因素2 |
共情感 |
|
2.456 |
22.614 |
45.836 |
| 10 |
0.680 |
0.805 |
当一起游戏的朋友快乐，我也很快乐 |
|
|
| 13 |
0.678 |
0.798 |
我欣赏其他玩家 |
|
|
| 9 |
0.671 |
0.787 |
当我高兴时，一起游戏的朋友也高兴 |
|
|
| 8 |
0.655 |
0.782 |
我发现和他人一起游戏是很愉快的事 |
|
|
| 4 |
0.657 |
0.778 |
我感觉与其他玩家的联系是紧密的 |
|
|
| 1 |
0.517 |
0.681 |
我对其他玩家的遭遇感到同情 |
|
|
| 因素3 |
消极体验 |
|
2.134 |
19.237 |
65.072 |
| 17 |
0.662 |
0.789 |
在与玩家互动中，我感觉到幸灾乐祸 |
|
|
| 11 |
0.667 |
0.789 |
我影响了其他玩家的情绪 |
|
|
| 16 |
0.657 |
0.783 |
我感受到被其他玩家报复 |
|
|
| 7 |
0.641 |
0.774 |
我对其他玩家感到妒忌 |
|
|
| 12 |
0.618 |
0.748 |
我被其他玩家的情绪所影响 |
|
|
3) 验证性因子分析
依据探索性因子分析结果，本研究对样本三第二部分样本数据(n = 490)进行验证性因子分析，检验三个因子的拟合程度(见表12)。结果显示，c2/df为0.898，小于3，满足拟合指数的要求；RMSEA为0，小于0.08，比较理想；GFI为0.976，大于0.8，较为理想；NFI为0.980，大于0.8，较为理想；CFI为1，大于0.8，较为理想；IFI为1.002，大于0.8，较为理想；TLI为1.003，大于0.8，较为理想，模型拟合良好。
Table 12. The main fitness index of SPGQ sub-questionnaire
表12. SPGQ分问卷主要拟合指数
| 卡方/自由度(c2/df) |
NFI值 |
IFI值 |
TLI值 |
CFI值 |
RMAES值 |
GFI值 |
| 0.898 |
0.980 |
1.002 |
1.003 |
1 |
0 |
0.976 |
4) 信度分析
本研究还对第二部分样本数据(n = 490)进行了信度检验，各因子与总量表的内部一致性系数(α)和Omega信度系数均高于0.8 (见表13)，总量表的重测信度为0.848。三个维度的组合信度分别为0.850、0.837、0.831，总量表组合信度为0.908。
Table 13. The reliability analysis of SPGQ sub-questionnaire
表13. SPGQ分问卷信度分析
| 维度 |
克隆巴赫Alpha (α) |
Omega信度 |
组合信度(CR) |
项数 |
| 行为参与 |
0.913 |
0.839 |
0.850 |
6 |
| 共情感 |
0.905 |
0.905 |
0.837 |
6 |
| 消极体验 |
0.895 |
0.895 |
0.831 |
5 |
| 分问卷总体 |
0.921 |
0.889 |
0.956 |
17 |
5) 效度分析
① 聚合效度
由表14可知，每个潜变量对应的题目因子载荷数都大于0.7，这表明它们在所属潜变量方面具有极高的代表性。此外，每个潜变量的平均方差变异(AVE)值都大于0.5，而且组合信度(CR)值均大于0.8，这表明效度理想[20]。
Table 14. Factor loading of SPGQ sub-questionnaire
表14. SPGQ分问卷因子负荷表
| 路径 |
Estimate |
AVE |
CR |
AVE |
CR |
| C2 |
<--- |
行为参与 |
0.816 |
|
|
|
|
| C3 |
<--- |
行为参与 |
0.765 |
|
|
|
|
| C5 |
<--- |
行为参与 |
0.794 |
0.635 |
0.913 |
|
|
| C6 |
<--- |
行为参与 |
0.809 |
|
|
| C14 |
<--- |
行为参与 |
0.810 |
|
|
| C15 |
<--- |
行为参与 |
0.787 |
|
|
| C1 |
<--- |
共情感 |
0.780 |
|
|
| C4 |
<--- |
共情感 |
0.779 |
|
|
| C8 |
<--- |
共情感 |
0.803 |
0.615 |
0.906 |
0.627 |
0.966 |
| C9 |
<--- |
共情感 |
0.794 |
|
|
| C10 |
<--- |
共情感 |
0.779 |
|
| C13 |
<--- |
共情感 |
0.770 |
|
| C7 |
<--- |
消极体验 |
0.801 |
|
|
|
|
| C11 |
<--- |
消极体验 |
0.764 |
0.631 |
0.895 |
|
|
| C12 |
<--- |
消极体验 |
0.791 |
|
|
|
|
| C16 |
<--- |
消极体验 |
0.822 |
|
| C17 |
<--- |
消极体验 |
0.792 |
|
|
|
|
② 结构效度
结果同CGEQ分问卷，中文版SPGQ分问卷也具有良好的结构效度(见表15)。
Table 15. The correlation between each factor and the total score of SPGQ sub-questionnaire
表15. SPGQ每一个维度与分问卷总体之间的相关性
|
行为参与 |
共情感 |
消极体验 |
分问卷总体 |
| 行为参与 |
1 |
|
|
|
| 共情感 |
0.449** |
1 |
|
|
| 消极体验 |
0.492** |
0.432** |
1 |
|
| 分问卷总体 |
0.823** |
0.795** |
0.777** |
1 |
注：***代表p < 0.001，**代表p < 0.01，*代表p < 0.05。
③ 校标效度
研究选用SUS量表作为校标，测得中文版SPGQ分问卷总得分与该校标的得分呈显著正相关(r = 0.709)，说明该分问卷校标效度较好。
3.2. 英雄联盟网络游戏体验评价现状调查
3.2.1. 描述性结果分析
本次采用验证与修订后的中文版本GEQ问卷的三个分问卷分批针对英雄联盟网络游戏玩家(样本四至样本六)就其各方面体验进行调研，性别分布均衡；大多数玩家每周都会玩英雄联盟，平均游戏时长多在三小时以内。三个分问卷的各个维度的均值都大于3 (1为完全不同意，5为完全同意)，表明英雄联盟网络游戏对玩家具有较大的吸引力，玩家在游戏中与结束之后的体验感良好，与其他玩家交互过程的心理与参与程度也较高，且情绪体验良好。
3.2.2. 差异分析
在CGEQ分问卷积极体验维度上，性别与平均游戏时长交互作用显著(F(2, 953) = 3.125, p = 0.044,
)。表现为男玩家在平均游戏时长3小时以上时，积极体验得分相对最高，由此表明男性玩家的游戏体验随着时间增长而提高(F(2, 948) = 4.583, p = 0.010,
)；在平均游戏时长为1小时以内时，女性玩家的得分显著高于男性玩家(F(1, 948) = 4.794, p = 0.029,
)，说明女性玩家相比男性玩
家在短时间内能得到更好的游戏体验。
在PGQ分问卷积极体验维度上，平均游戏时长的主效应显著(F(2, 953) = 3.115, p = 0.045,
)。
平均游戏时长1~3小时和3小时以上的得分显著高于平均游戏时长1小时以内的。由此说明平均游戏时长越长，玩家在结束游戏后的体验感越好。
在PGQ分问卷回归现实维度上，性别与游戏频率的交互作用显著(F(2, 953) = 3.354, p = 0.035,
)。对于女性玩家，每天都会玩的游戏后体验显著高于每月都会玩和每周都会玩，随着游戏频率提高，女性玩家的游戏后体验感更好(F(2, 948) = 2.518, p = 0.031,
)。当游戏频率为每天都会玩时，男生的游戏后体验显著高于女性(F(1, 948) = 2.425, p = 0.042,
)，但是当游戏频率为每月都会玩时，女生的游戏后体验显著高于男性(F(1, 948) =2.553, p = 0.014,
)。这说明增加参与游戏频率
能给个体带来结束后的快感，男性玩家表现得尤为强烈；参与频率下降则会减少玩家们游戏后的愉悦感受，低频率女性会弱于高频率女性，而低频率男性游戏后体验表现最为不佳。
在SPGQ分问卷消极体验维度上，平均游戏时长的主效应显著(F(2, 852) =3.722, p = 0.025,
)。
平均时长1~3小时和3小时以上的得分显著低于平均时长1小时以内的(已反向计分)，表明平均游戏时长越长，玩家在游戏中的社交层面的消极体验越多。
3.3. 访谈结果分析
对英雄联盟玩家访谈文本建立词频查询做词云图，越靠近图中心且字体越大的词汇在访谈中被提及的次数越多、越重要。根据词云图发现(见图4)，“竞技”“流畅”“沉浸”“挑战”“操作”“队友”“娱乐”被提及的次数最多，是访谈的重点。
Figure 4. The user experience interview word cloud map of League of Legends online game players
图4. 英雄联盟网络游戏玩家游戏体验访谈词云图
4. 讨论
4.1. 中文版GEQ问卷的修订与验证
经过修订和验证后的中文版PEQ问卷包含的三个分问卷：CGEQ、PGQ和SPGQ均表出信度、效度较高，结构合理。具体来看：
首先，本研究对包含33个题项的中文版CGEQ分问卷进行项目分析，结果表明第7、8、9、16题与总分的相关系数较低(r < 0.3)，未达到显著性水平，代表这4个题项与总分相关性较低，即同质性较低，考虑删除。删除后对剩余的29个题项进行探索性因子分析，采用主成份分析法和直接斜交旋转法，得到六个因素，累积解释总变异的68.55%，针对这6个因子重新进行命名为沉浸感、积极体验、能力感、流畅感、挑战性、消极体验。随后进行验证性因子分析，来确定实际数据对中文版CGEQ分问卷六因子结构模型的拟合指标，最后得出结论：各项拟合指数达到了测量学标准(见表2)。
接着，进一步对中文版的PGQ分问卷进行探索性因子分析，该量表共包含17个题项。通过分析，我们识别出了4个因素。然而，值得注意的是，第4个因素仅涵盖了题项10“我感到疲惫”和题项13“我感到疲倦”这两个题项。这两个题项与前面描述消极体验维度的题项在内容上存在高度相似性，都体现了负面情绪的感受。删除题项后，再次做探索性因子分析，累积解释总变异的66.807%，最终形成了15个题项，3个维度(积极体验、消极体验、回归现实)的正式问卷。验证性因子分析确定实际数据对中文版PGQ分问卷三因子结构模型的拟合指标均达到了理想的标准(见表7)。
最后，本研究针对包含17个题项的中文版SPGQ分问卷进行了探索性因子分析。分析结果显示，该分问卷可累积解释总变异的65.072%，表明其具有良好的解释力。最终形成了一个包含17个题项，并涵盖3个维度(行为参与、共情感、消极体验)的正式问卷。为了验证这一结构的稳定性与有效性，我们采用结构方程模型方法，进行验证性因子分析，以更精确地评估实际数据对中文版SPGQ分问卷三因子结构模型的拟合程度。结果显示模型拟合良好，各项拟合指数均达到了理想的标准(见表12)。
由此，中文版CGEQ、PGQ和SPGQ三个分问卷都表现出在中国语境下的文化适用性。
4.2. 英雄联盟网络游戏玩家游戏体验现状分析
4.2.1. 总体评价
大部分玩家对英雄联盟网络游戏的游戏体验感较好，各分问卷的维度均值大于中间值3，标准偏差较小，数据离散程度不大，表明调查对象对该游戏的整体游戏体验和满意度较高。
分析原因在于：1) 英雄联盟游戏提供的游戏模式较多，有匹配或排位的传统5v5竞技模式，也有大乱斗、云顶之弈之类的娱乐模式。前者满足了玩家获得竞技快感，在游戏中寻求成就感的要求，而后者则满足了玩家的休闲娱乐和社交需求[22]。2) 英雄联盟游戏被玩家一致认为是具备挑战性的。作为老牌的MOBA竞技类游戏，其排位机制的设置，让不同能力的玩家能够匹配到适合自己的难度，玩家在游戏中能够更好地产生心流体验[23]。3) 英雄联盟自上线以来便长期作为热门游戏，玩家群体庞大，覆盖面广，各种线下赛事，角色周边不断，产业线完整。能够不断满足老玩家的新鲜感和吸引新玩家涌入[24] [25]。
4.2.2. 性别与游戏时长、游戏频率在英雄联盟网络游戏体验评价上的交互差异
1) 在游戏中，游戏时间长的男性和游戏时间短的女性能获得更多的积极体验。根据访谈和前人研究得知，这种情况可能是男性玩家通常更喜欢排位晋级赛这种偏竞技的游戏模式，而这种模式游戏对局时间较长，需要长时间的专注和操作才能获得快感。同时男性玩家更在意游戏输赢、自己技术的好坏、操作是否能够带动全局等，获得巅峰体验的阈限值较高[26]；而女性玩家对于游戏模式的选择更偏向于娱乐类型，娱乐模式的对局时间短，同时女性玩家对于游戏对局的输赢在意程度偏低，更享受游戏的对局过程，短时间内就能达到巅峰体验。
2) 在游戏完成后，高频率游戏可给玩家带来更多的快感，男性表现更为突出。这是因为在短暂的高频游戏后，玩家更容易沉浸于游戏世界[13]。尤其是男性玩家，这是因为男性玩家通常更喜欢操作空间大，难度系数高，技能炫酷的热门强势输出类英雄，而女性玩家选择游戏英雄则主要参考英雄建模的颜值，会更偏好易上手好操作的辅助类女英雄[27]。所以男性玩家会花更长时间在锻炼自己与游戏英雄的契合度上，在与游戏英雄之间发生深度交互后，往往更难以脱离游戏。同时男性玩家会在结束后复盘印象深刻的游戏对局，这一点也加深了男性玩家脱离游戏回归现实的难度。在游戏频率适中的情况下，女性玩家回归现实的得分高于男性。根据访谈可知女性玩家相比男性玩家较少选择MOBA类网游，同时游戏频率也大大低于男性。在同为每月都会玩的游戏频率下，女性玩家可能只选择了英雄联盟这一款游戏，感情投入更多，而男性玩家则可能是把时间和精力分配给了其他网游。
4.2.3. 不同平均游戏时长在英雄联盟网络游戏体验评价上的差异
在游戏结束后，游戏时间的延长可给玩家带来更优质的体验；但在社交互动层面，过长的游戏时间引发玩家更强烈的消极情绪。
从访谈中不难看出，长时间的游戏可能意味着玩家在游戏中经历了更多的挑战和机遇。在英雄联盟这样的多人在线战术竞技游戏中，玩家通常需要与队友合作，共同制定策略并应对对手的行动。随着时间的推移，玩家可能积累了丰富的经验，成功完成了多个目标，或者在激烈的战斗中取得了胜利。这些积极的经历和成就感都会提升玩家的游戏体验。同时对于某些玩家来说，他们可能更享受在游戏世界中探索和冒险的过程。长时间的游戏允许他们更深入地了解游戏世界、角色和故事情节，从而增加了游戏的吸引力和趣味性[28]。
而过长的游戏时间在社交层面会带来相应的消极体验，这可能是因为：1) 沟通疲劳与误解：随着游戏时长的增加，玩家与队友之间的沟通需求也相应增加。长时间的沟通可能导致信息传达不清、误解频发，甚至可能引发团队内部的争执和冲突，从而增加社交层面的消极体验。2) 团队合作压力：在长时间的游戏中，团队合作的重要性更为凸显。然而，每个玩家的游戏风格和思路可能存在差异，这可能导致在战术执行和团队配合上出现问题。当这些问题无法得到有效解决时，玩家可能会感到沮丧和失望，进而产生消极情绪。3) 心态变化与情绪累积：长时间的游戏可能导致玩家的心态发生变化。一些玩家可能因为个人失误或团队不利而感到烦躁或沮丧，这种情绪可能会传递到游戏中的社交互动中，表现为对队友的指责、谩骂等消极行为。4) 游戏结果对情绪的影响：当游戏进入后期阶段，尤其是在关键的团战或决策时刻，游戏结果的不确定性可能使玩家更加紧张。如果游戏结果不尽如人意，玩家可能会将责任归咎于队友，从而加剧社交层面的消极体验。5) 游戏环境与个人性格：每个玩家的性格和心态不同，有些人可能更容易在长时间的游戏中表现出消极情绪。同时，游戏中的环境也可能对玩家的情绪产生影响，如遇到不友善的玩家或队友时，可能导致社交层面的消极体验增加[29]。
4.2.4. 访谈评价分析
根据三个分问卷的访谈内容可知，词云图中(见图4)“竞技”“操作”“挑战”“技术”等词汇，说明玩家认为英雄联盟游戏是竞技类网游，其具备挑战性，需要一定技术才能在游戏中获得成就感；而“沉浸”“流畅”“时间”“输赢”等词汇，表明玩家在游戏结束后仍延续了游戏时的情感体验，这种游戏体验跟对局的输赢情况具有一定相关，而游戏时间越长，玩家越沉浸在游戏中，难以在结束游戏后迅速脱离；其余高频提及词汇“队友”“社交”“娱乐”“影响”等，说明玩家的游戏体验会受到队友的操作和言语的影响，且英雄联盟网络游戏具备社交功能。
综上所述，英雄联盟网络游戏是一款沉浸式竞技类网游，操作流畅，具有一定挑战性，同时兼具社交属性。
5. 结论
1) 在删除CGEQ分问卷第7、8、9、16题和PGQ分问卷第10、13题后，中文版CGEQ、PGQ和SPGQ三个分问卷表现出中文语境的文化适用性。
2) 大部分玩家对英雄联盟网络游戏的游戏体验感较好，每周都会玩英雄联盟，平均游戏时长多在三小时以内，各量表均分都大于平均值。
3) 在游戏中，游戏时间长的男性和游戏时间短的女性能获得更多的积极体验。在游戏完成后，高频率参与可给玩家带来更多的快感，男性表现更为突出；游戏时间的延长可给玩家带来更优质的体验，但在社交互动层面，过长的游戏时间会引发玩家更强烈的消极情绪。
基金项目
国家自然科学基金重点项目(Grant No. 61936010)；重庆文理学院横向项目(No. WLHX-2020-0033)。
NOTES
*共第一作者。
#通讯作者。