引言：理解积分制防沉迷系统的核心挑战
在当今数字娱乐时代，游戏已成为许多人日常生活的重要组成部分。然而，过度沉迷游戏带来的健康问题和社会问题日益凸显。传统的防沉迷系统往往采用”一刀切”的硬性限制，如强制下线或严格的时间锁，这种方式虽然有效但容易挫伤玩家热情。积分制防沉迷系统应运而生，它试图通过更灵活、激励导向的机制，在保护玩家健康的同时维护其游戏热情。
积分制防沉迷系统的核心思想是将游戏时间、行为模式与积分挂钩，通过正向激励引导玩家自我管理。这种系统不再简单地禁止或限制，而是将健康游戏理念转化为可量化的奖励机制。例如，玩家可以通过完成每日任务、保持适度游戏时长或参与健康游戏活动来获得积分，这些积分可以兑换游戏内道具、皮肤或其他特权。与此同时，系统会根据玩家的积分水平动态调整其游戏权限，确保在热情与健康之间找到平衡点。
这种系统的挑战在于如何精确量化”健康游戏”与”玩家热情”之间的关系。如果积分获取过于困难，玩家会感到挫败；如果积分获取过于容易，系统就失去了约束作用。因此，设计一个既能激励玩家又能有效管理游戏时间的积分系统，需要深入理解玩家行为心理学、游戏设计原理以及健康游戏的科学依据。
积分制防沉迷系统的工作原理与架构
积分获取机制：正向激励的基石
积分获取是整个系统的基础，它决定了玩家如何通过健康行为积累”游戏资本”。一个设计良好的积分获取机制应该包含多个维度，覆盖游戏行为的各个方面。
时间维度积分是最直接的健康游戏指标。系统可以设置”每日健康游戏时长积分”，例如：
- 每日游戏时长在1-2小时内，获得基础积分100分
- 超过2小时但不超过3小时，每小时额外获得20分（但总时长上限为3小时）
- 超过3小时后，积分获取速率急剧下降，甚至开始扣除积分
这种设计鼓励玩家在合理时间内游戏，同时避免过度限制。代码示例（Python）展示了这种逻辑的实现：
def calculate_time_based_points(play_duration):
"""
根据游戏时长计算积分
play_duration: 单位为小时
"""
if play_duration <= 0:
return 0
base_points = 0
bonus_points = 0
# 基础积分：1-2小时获得100分
if 1 <= play_duration <= 2:
base_points = 100
# 额外积分：2-3小时每小时20分
if play_duration > 2:
if play_duration <= 3:
bonus_points = (play_duration - 2) * 20
else:
# 超过3小时，额外积分封顶
bonus_points = (3 - 2) * 20
# 超过3小时开始扣分
if play_duration > 3:
penalty = (play_duration - 3) * 50 # 每小时扣50分
return max(0, base_points + bonus_points - penalty)
return base_points + bonus_points
# 测试示例
print(f"游戏1.5小时: {calculate_time_based_points(1.5)}分") # 100分
print(f"游戏2.5小时: {calculate_time_based_points(2.5)}分") # 100 + 10 = 110分
print(f"游戏3.5小时: {calculate_time_based_points(3.5)}分") # 100 + 20 - 50 = 70分
行为维度积分关注游戏质量而非单纯时长。这类积分奖励那些表现出健康游戏习惯的玩家：
- 任务完成积分：完成每日游戏内任务（如完成3个日常任务）可获得50分
- 社交互动积分：与好友组队游戏、参与公会活动等健康社交行为可获得30分
- 学习成长积分：观看游戏教学视频、参与官方赛事讨论等可获得20分
- 休息提醒积分：系统检测到玩家主动休息（如游戏2小时后暂停30分钟）可获得40分
消费维度积分则与游戏内消费挂钩，但设计时需要谨慎，避免诱导过度消费：
- 合理消费（如月卡、季卡）可获得额外积分
- 大额消费需配合健康游戏评估，防止冲动消费
积分消耗与兑换：维持系统平衡的关键
积分获取只是第一步，如何让积分具有价值并促进健康游戏循环同样重要。积分兑换系统应该提供多种选择，满足不同玩家的需求。
游戏内特权兑换是最直接的激励方式：
- 1000积分：兑换限时皮肤（7天）
- 2000积分：解锁特殊角色或武器
- 5000积分：兑换永久稀有道具
- 10000积分：获得专属称号或头像框
健康游戏相关兑换将积分与健康行为进一步绑定：
- 500积分：兑换”健康游戏提醒”服务（系统更频繁地提醒休息）
- 800积分：兑换”游戏时间管理工具”（更详细的时长统计）
- 1500积分：兑换”家长监控权限”（允许家长查看游戏报告）
现实奖励兑换（适用于部分游戏）：
- 20000积分：兑换游戏周边商品折扣券
- 50000积分：兑换线下活动门票
动态权限调整：智能平衡的核心
动态权限调整是积分制防沉迷系统的”智能大脑”，它根据玩家积分水平实时调整游戏权限。
积分等级体系可以将玩家分为不同段位：
- 青铜级（0-500分）：基础游戏权限，每日最多3小时
- 白银级（501-2000分）：解锁额外游戏模式，每日最多4小时
- 黄金级（2001-5000分）：获得经验加成，每日最多5小时
- 钻石级（5001+分）：解锁所有特权，每日最多6小时，但超过4小时后积分获取减半
弹性时间机制允许玩家在特殊情况下申请额外游戏时间：
- 玩家可以用积分”购买”额外游戏时间（如100积分=30分钟）
- 但额外时间获得的积分会减少，防止滥用
- 每周最多申请2次额外时间
惩罚机制确保系统严肃性：
- 连续3天未登录游戏：扣除50积分（防止积分套利）
- 被检测到使用外挂或作弊：直接清零积分并降级
- 每日积分获取上限：防止极端行为刷分
平衡玩家热情与健康游戏时间的策略
心理学原理的应用：理解玩家动机
要平衡热情与健康，必须深入理解驱动玩家行为的心理学原理。游戏设计专家理查德·巴图（Richard Bartle）提出的玩家类型理论（杀手、成就者、探索者、社交者）为积分系统设计提供了重要参考。
成就者（Achievers）追求等级、装备和排名。对这类玩家，积分系统应提供清晰的升级路径和可见的成就标识。例如，设置”积分里程碑”奖励：
- 达到1000分：解锁”健康游戏先锋”称号
- 达到5000分：获得专属成就徽章
- 达到10000分：进入”健康游戏名人堂”
探索者（Explorers）喜欢发现游戏世界的秘密。系统可以设计隐藏的积分获取方式，如发现游戏内的”健康小贴士”彩蛋可获得额外积分。
社交者（Socializers）重视与其他玩家的互动。积分系统应强化社交奖励，如组队游戏积分加成、公会健康游戏排名等。
杀手（Killers）（或竞争者）享受与其他玩家对抗。可以设计”健康游戏竞技场”，只有积分达到一定水平的玩家才能参与，将竞争与健康行为绑定。
渐进式引导：从被动接受到主动管理
平衡的关键在于将外部约束转化为内在动机。积分系统应采用渐进式引导策略：
第一阶段（0-500分）：建立意识
- 重点奖励基础健康行为，如每日首次登录时阅读健康游戏提示
- 提供简单的积分获取途径，让玩家快速体验到积分价值
- 强制性的休息提醒，但用积分奖励来软化强制感
第二阶段（501-2000分）：培养习惯
- 引入积分消耗机制，让玩家开始”经营”自己的积分账户
- 提供积分获取与消耗的平衡建议，如”今日最佳策略”
- 开放积分排行榜，满足竞争心理
第三阶段（2001+分）：自我管理
- 提供更高级的积分管理工具，如积分预测器（预测今日可获得积分）
- 允许玩家设置个人游戏目标，达成后获得额外积分
- 提供积分捐赠功能，可将积分捐赠给公益项目，获得特殊荣誉
数据驱动的个性化调整
现代游戏系统可以收集大量玩家数据，用于优化积分系统的平衡性。
玩家画像分析：
# 伪代码：玩家行为分析示例
class PlayerProfileAnalyzer:
def __init__(self, player_data):
self.data = player_data
def calculate_engagement_score(self):
"""计算玩家参与度分数"""
login_frequency = self.data['login_count'] / 30 # 月登录率
session_length = self.data['avg_session_duration']
task_completion = self.data['daily_task_completion_rate']
# 加权计算
engagement = (login_frequency * 0.3 +
min(session_length, 3) * 0.4 +
task_completion * 0.3)
return engagement
def detect_risk_patterns(self):
"""检测风险游戏模式"""
patterns = []
# 深夜游戏检测
if self.data['night_gaming_ratio'] > 0.3:
patterns.append('late_night_gaming')
# 连续游戏检测
if self.data['max_session_duration'] > 4:
patterns.append('long_sessions')
# 缺乏休息检测
if self.data['break_frequency'] < 1:
patterns.append('insufficient_breaks')
return patterns
def recommend_intervention(self):
"""根据分析结果推荐干预措施"""
engagement = self.calculate_engagement_score()
patterns = self.detect_risk_patterns()
if engagement < 0.3:
return "low_engagement_intervention"
elif 'late_night_gaming' in patterns:
return "night_time_limit"
elif 'long_sessions' in patterns:
return "session_break_reminder"
else:
return "maintain_current_approach"
动态难度调整：根据玩家的积分水平和游戏行为，动态调整游戏内容的难度和奖励，确保游戏体验既不枯燥也不令人沮丧。
实际案例分析：成功与失败的经验
成功案例：某MOBA游戏的积分防沉迷实践
某知名MOBA游戏在2022年推出了”健康游戏积分”系统，取得了显著成效。该系统的核心设计如下：
积分获取：
- 每日首胜：50积分
- 完成3个日常任务：80积分
- 游戏时长在1.5-2.5小时之间：100积分
- 与好友组队游戏：每局10积分（上限50）
- 观看官方教学视频：30积分
积分兑换：
- 500积分：兑换7天皮肤体验卡
- 1000积分：兑换英雄碎片
- 2000积分：兑换永久皮肤（随机）
- 5000积分：兑换限定皮肤
效果数据：
- 玩家平均游戏时长从3.2小时降至2.4小时
- 健康游戏（1-3小时）玩家比例从45%提升至78%
- 玩家留存率保持稳定，仅下降2%
- 玩家满意度调查显示，85%的玩家认为该系统”公平且有激励性”
关键成功因素：
- 即时反馈：每次游戏结束后立即显示积分变化
- 可视化进度：清晰的积分条和等级标识
- 社交激励：公会健康游戏排名，每周重置
- 灵活兑换：提供多种兑换选择，满足不同玩家需求
失败案例：某MMORPG的激进积分系统
某MMORPG游戏曾尝试更激进的积分系统，但遭遇玩家强烈抵制：
设计缺陷：
- 积分获取门槛过高：每日需游戏2.5小时才能获得基础积分
- 惩罚过于严厉：超过3小时游戏每小时扣100积分
- 兑换价值低：1000积分仅能兑换价值微小的道具
- 缺乏透明度：积分计算规则复杂且不公开
结果：
- 玩家活跃度下降40%
- 大量玩家投诉系统”变相收费”
- 社交媒体出现抵制运动
- 系统上线3个月后被迫下线
教训总结：
- 玩家参与设计：系统设计应包含玩家反馈环节
- 温和起步：初期应采用宽松政策，逐步收紧
- 价值感知：积分必须让玩家感受到真实价值
- 透明沟通：所有规则必须清晰、公开、易懂
技术实现与系统架构
后端架构设计
一个健壮的积分制防沉迷系统需要可靠的技术支撑。以下是核心组件：
# 伪代码：积分系统核心架构
class IntegritySystem:
def __init__(self):
self.point_calculator = PointCalculator()
self.risk_assessor = RiskAssessor()
self.reward_manager = RewardManager()
self.data_analyzer = DataAnalyzer()
def process_game_session(self, session_data):
"""处理单次游戏会话"""
# 1. 验证会话数据完整性
if not self.validate_session(session_data):
return {"status": "error", "message": "Invalid session data"}
# 2. 计算本次积分
points = self.point_calculator.calculate(session_data)
# 3. 评估风险等级
risk_level = self.risk_assessor.assess(session_data)
# 4. 更新玩家档案
player_profile = self.update_player_profile(session_data, points, risk_level)
# 5. 生成奖励建议
rewards = self.reward_manager.generate_recommendations(player_profile)
# 6. 记录分析数据
self.data_analyzer.log_session(session_data, points, risk_level)
return {
"status": "success",
"points_earned": points,
"risk_level": risk_level,
"rewards": rewards,
"next_session_recommendation": self.generate_recommendation(player_profile)
}
def validate_session(self, session_data):
"""验证会话数据真实性"""
required_fields = ['player_id', 'duration', 'tasks_completed', 'timestamp']
return all(field in session_data for field in required_fields)
class PointCalculator:
"""积分计算器"""
def calculate(self, session_data):
base_points = self.calculate_time_points(session_data['duration'])
behavior_points = self.calculate_behavior_points(session_data)
bonus_points = self.calculate_bonus_points(session_data)
total = base_points + behavior_points + bonus_points
# 应用每日上限
daily_total = self.get_daily_points(session_data['player_id'])
if daily_total + total > DAILY_MAX_POINTS:
total = DAILY_MAX_POINTS - daily_total
return max(0, total)
def calculate_time_points(self, duration):
"""时间积分计算"""
if duration <= 0:
return 0
elif duration <= 2:
return 100
elif duration <= 3:
return 100 + (duration - 2) * 20
else:
return max(0, 100 + 20 - (duration - 3) * 50)
def calculate_behavior_points(self, session_data):
"""行为积分计算"""
points = 0
# 任务完成奖励
if session_data.get('tasks_completed', 0) >= 3:
points += 50
# 社交互动奖励
if session_data.get('social_interactions', 0) > 0:
points += min(30, session_data['social_interactions'] * 10)
# 休息奖励
if session_data.get('break_taken', False):
points += 40
return points
def calculate_bonus_points(self, session_data):
"""额外奖励计算"""
points = 0
# 首次登录奖励
if session_data.get('first_login_today', False):
points += 20
# 连续登录奖励
login_streak = session_data.get('login_streak', 0)
if login_streak >= 3:
points += login_streak * 5
return points
class RiskAssessor:
"""风险评估器"""
def assess(self, session_data):
"""评估本次游戏会话的风险等级"""
risk_score = 0
# 深夜游戏风险
hour = session_data['timestamp'].hour
if hour >= 23 or hour <= 6:
risk_score += 30
# 时长风险
duration = session_data['duration']
if duration > 3:
risk_score += (duration - 3) * 20
# 缺乏休息风险
if not session_data.get('break_taken', False) and duration > 2:
risk_score += 15
# 连续游戏风险
if session_data.get('consecutive_days', 0) > 7:
risk_score += 10
# 确定风险等级
if risk_score >= 60:
return "high"
elif risk_score >= 30:
return "medium"
else:
return "low"
数据库设计
-- 玩家积分主表
CREATE TABLE player_integrity (
player_id BIGINT PRIMARY KEY,
current_points INT DEFAULT 0,
total_points_earned BIGINT DEFAULT 0,
current_level VARCHAR(20) DEFAULT 'bronze',
last_login DATE,
login_streak INT DEFAULT 0,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
-- 积分流水表
CREATE TABLE point_transactions (
transaction_id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
player_id BIGINT NOT NULL,
points_change INT NOT NULL,
transaction_type ENUM('earn', 'spend', 'penalty', 'adjustment'),
reason VARCHAR(255),
session_id VARCHAR(255),
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
INDEX idx_player_date (player_id, created_at)
);
-- 游戏会话记录表
CREATE TABLE game_sessions (
session_id VARCHAR(255) PRIMARY KEY,
player_id BIGINT NOT NULL,
start_time TIMESTAMP,
end_time TIMESTAMP,
duration_minutes INT,
tasks_completed INT,
social_interactions INT,
break_taken BOOLEAN,
points_earned INT,
risk_level VARCHAR(20),
INDEX idx_player_time (player_id, start_time)
);
-- 风险事件表
CREATE TABLE risk_events (
event_id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
player_id BIGINT NOT NULL,
event_type VARCHAR(50),
event_time TIMESTAMP,
severity ENUM('low', 'medium', 'high'),
description TEXT,
INDEX idx_player_time (player_id, event_time)
);
-- 积分兑换记录表
CREATE TABLE reward_redemptions (
redemption_id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
player_id BIGINT NOT NULL,
reward_id VARCHAR(50),
points_spent INT,
redemption_time TIMESTAMP,
status ENUM('pending', 'completed', 'failed'),
INDEX idx_player_time (player_id, redemption_time)
);
前端交互设计
前端界面需要清晰传达积分系统的状态和价值：
// 伪代码：前端积分显示组件
class IntegrityDashboard {
constructor(playerId) {
this.playerId = playerId;
this.api = new IntegrityAPI();
this.ui = new UIController();
}
async initialize() {
// 加载玩家数据
const data = await this.api.getPlayerData(this.playerId);
// 渲染积分概览
this.renderPointSummary(data.points);
// 渲染等级进度
this.renderLevelProgress(data.currentLevel, data.pointsToNextLevel);
// 渲染今日统计
this.renderDailyStats(data.todayStats);
// 渲染奖励商店
this.renderRewardStore(data.availableRewards);
// 渲染风险提示
this.renderRiskWarnings(data.riskLevel);
}
renderPointSummary(points) {
const container = document.getElementById('point-summary');
container.innerHTML = `
<div class="point-display">
<span class="point-value">${points.current}</span>
<span class="point-label">当前积分</span>
</div>
<div class="point-breakdown">
<div>今日获得: +${points.today}</div>
<div>本周累计: ${points.weekly}</div>
<div>本月累计: ${points.monthly}</div>
</div>
`;
}
renderLevelProgress(currentLevel, pointsToNext) {
const progress = document.getElementById('level-progress');
const percentage = (currentLevel.points / currentLevel.nextLevelThreshold) * 100;
progress.innerHTML = `
<div class="level-badge">${currentLevel.name}</div>
<div class="progress-bar">
<div class="progress-fill" style="width: ${percentage}%"></div>
</div>
<div class="level-info">
距离下一级还需 ${pointsToNext} 积分
</div>
`;
}
renderRiskWarnings(riskLevel) {
const warning = document.getElementById('risk-warning');
if (riskLevel === 'high') {
warning.innerHTML = `
<div class="warning-high">
⚠️ 高风险：您今日游戏时间较长，建议立即休息
<button onclick="this.parentElement.style.display='none'">知道了</button>
</div>
`;
} else if (riskLevel === 'medium') {
warning.innerHTML = `
<div class="warning-medium">
ℹ️ 提醒：请注意控制游戏时间，适当休息
</div>
`;
}
}
renderRewardStore(rewards) {
const store = document.getElementById('reward-store');
const rewardsHTML = rewards.map(reward => `
<div class="reward-item" data-id="${reward.id}">
<div class="reward-icon">${reward.icon}</div>
<div class="reward-info">
<div class="reward-name">${reward.name}</div>
<div class="reward-cost">${reward.cost} 积分</div>
</div>
<button class="redeem-btn" ${reward.canAfford ? '' : 'disabled'}>
${reward.canAfford ? '兑换' : '积分不足'}
</button>
</div>
`).join('');
store.innerHTML = rewardsHTML;
// 绑定兑换事件
store.querySelectorAll('.redeem-btn').forEach(btn => {
btn.addEventListener('click', (e) => {
const rewardId = e.target.closest('.reward-item').dataset.id;
this.redeemReward(rewardId);
});
});
}
async redeemReward(rewardId) {
try {
const result = await this.api.redeemReward(this.playerId, rewardId);
if (result.success) {
this.ui.showNotification('兑换成功！');
this.initialize(); // 刷新数据
} else {
this.ui.showNotification(`兑换失败: ${result.message}`, 'error');
}
} catch (error) {
this.ui.showNotification('网络错误，请重试', 'error');
}
}
}
挑战与解决方案
挑战1：玩家抵触心理
问题：玩家可能将防沉迷系统视为限制而非帮助，产生抵触情绪。
解决方案：
- 品牌重塑：将系统命名为”成长计划”、”精英训练”等积极名称，而非”防沉迷”
- 玩家参与设计：在系统上线前，邀请核心玩家参与测试和反馈
- 透明沟通：通过游戏内邮件、官网公告详细解释系统设计初衷和好处
- 选择性加入：初期可作为可选功能，让玩家自愿参与，逐步过渡到强制
挑战2：系统复杂性
问题：复杂的积分规则可能导致玩家困惑，降低参与度。
解决方案：
- 简化核心规则：确保玩家能快速理解”做什么能获得积分”
- 智能提示：游戏内实时提示当前行为可获得的积分
- 可视化工具：提供积分模拟器，让玩家预测不同行为的积分收益
- 新手引导：通过游戏教程逐步介绍积分系统的所有功能
挑战3：技术实现成本
问题：实时积分计算、风险评估需要大量服务器资源。
解决方案：
- 异步处理：非实时计算，采用批量处理降低服务器压力
- 缓存策略：使用Redis等缓存玩家积分状态，减少数据库查询
- 微服务架构：将积分系统独立为微服务，便于扩展和维护
- 边缘计算：在客户端进行初步计算，服务器仅做验证和汇总
挑战4：公平性问题
问题：不同玩家群体（如学生、上班族）的游戏时间差异大，如何保证公平？
解决方案：
- 时间段差异化：工作日与周末采用不同积分标准
- 身份认证（可选）：允许玩家自愿认证身份（如学生），获得针对性建议
- 个性化目标：系统根据玩家历史行为设定个性化健康目标
- 申诉机制：提供积分调整申诉通道，处理特殊情况
未来发展趋势
AI驱动的个性化防沉迷
随着AI技术的发展，未来的积分系统将更加智能化：
行为预测：通过机器学习预测玩家何时可能过度游戏，提前介入
# 伪代码：AI预测模型
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
class GamingBehaviorPredictor:
def __init__(self):
self.model = RandomForestClassifier()
self.features = [
'avg_session_length',
'night_gaming_ratio',
'login_frequency',
'task_completion_rate',
'social_interaction_level'
]
def train(self, historical_data):
"""训练预测模型"""
X = historical_data[self.features]
y = historical_data['risk_label'] # 0=健康, 1=风险
self.model.fit(X, y)
def predict_risk(self, player_data):
"""预测玩家风险等级"""
features = [player_data[feature] for feature in self.features]
risk_prob = self.model.predict_proba([features])[0][1]
if risk_prob > 0.7:
return "high"
elif risk_prob > 0.4:
return "medium"
else:
return "low"
def recommend_intervention(self, player_data, risk_level):
"""推荐个性化干预措施"""
if risk_level == "high":
if player_data['night_gaming_ratio'] > 0.5:
return "night_mode_limit"
elif player_data['avg_session_length'] > 3:
return "session_break_reminder"
else:
return "engagement_diversion"
elif risk_level == "medium":
return "gentle_reminder"
else:
return "positive_reinforcement"
区块链与积分经济
区块链技术可能为积分系统带来新的可能性：
积分通证化：游戏积分可以作为NFT或代币，具有跨游戏流通的潜力 去中心化治理：玩家可以通过DAO参与积分规则的制定 透明审计：所有积分交易记录在链上，确保公平透明
社交化防沉迷
未来的系统将更强调社交支持：
好友互助：玩家可以组队完成健康游戏目标，共同获得积分 导师制度：资深玩家可以指导新手，双方获得积分奖励 社区监督：玩家社区可以举报不良行为，维护健康游戏环境
结论：平衡的艺术与科学
游戏账号积分制防沉迷系统代表了游戏行业从”强制管理”向”引导服务”的范式转变。它不仅仅是一个技术系统，更是一种融合了心理学、行为经济学和游戏设计的综合性解决方案。
成功的积分制系统必须遵循以下核心原则：
- 正向激励优先：奖励健康行为比惩罚不良行为更有效
- 透明与公平：规则清晰，玩家能理解并信任系统
- 灵活性与个性化：适应不同玩家的需求和生活方式
- 持续优化：基于数据和反馈不断调整平衡点
- 玩家中心设计：将玩家视为合作伙伴而非被管理者
平衡玩家热情与健康游戏时间不是一场零和游戏，而是可以通过精妙设计实现双赢。积分制防沉迷系统为这种平衡提供了可行的框架，但最终的成功取决于开发者是否真正理解玩家、尊重玩家，并与玩家共同创造更健康的游戏文化。
正如一位游戏设计师所说：”最好的防沉迷系统，是让玩家在享受游戏乐趣的同时，自然而然地学会自我管理。”积分制系统正是朝着这个理想迈出的重要一步。