Внимание играет ключевую роль в обработке информации и обучении. Оно во многом определяет, какие сигналы окружения (или мысленные образы) мы воспринимаем в данный момент и насколько глубоко их обрабатываем, что существенно влияет на качество долговременного запоминания. Иными словами, «часто память – это производная от внимания» [Castel и др., 2015]. Внимательность человека также сигнализирует о степени его вовлеченности, что очень важно для видеоигр. Необходимо помнить о следующих особенностях и ограничениях внимания:

• внимание бывает сосредоточенным (избирательное внимание) и распределенным (многозадачность);

• избирательное внимание подобно прожектору: мы выделяем конкретный элемент, отсеивая все остальное;

• побочный эффект избирательного внимания – так называемая слепота невнимания, когда элементы вне зоны внимания, даже удивительные и неожиданные, не воспринимаются;

• ресурсы внимания крайне ограниченны;

• теория когнитивной нагрузки предполагает, что чем больше ресурсов внимания требует выполнение задачи, тем более вредными оказываются отвлекающие факторы;

• выполнение незнакомой задачи (которую нужно освоить) требует больше ресурсов внимания, чем знакомой;

• наш мозг плохо справляется с многозадачностью (иными словами, распределение внимания негативно сказывается на качестве работы), но мы этого практически не осознаем.

Выводы для видеоигр очевидны в теории, но трудно реализуемы на практике. С одной стороны, нужно обращать внимание игроков на важную информацию, а с другой – следить за нагрузкой на оперативную память.

Это трудно прежде всего потому, что возможности измерения когнитивной нагрузки в отдельно взятый момент времени у нас крайне ограниченны (при нынешнем развитии технологий помещать игрока в томограф во время плейтеста – перебор, к тому же ничего особо не даст). Соответственно, при проведении UX-тестов (в частности, юзабилити-тестов) мы вынуждены исходить из движений глаз (то, куда игрок смотрит, показывает, хотя и не со стопроцентной точностью, куда направлено его внимание), поведенческих данных (как быстро и насколько хорошо игроки справляются с теми или иными задачами) и результатов опросов (что игроки запомнили и могут ли объяснить свои действия).

Другая причина в том, что точно рассчитать нагрузку конкретной задачи нельзя: все зависит не только от ее сложности, но и от знаний игрока, его знакомства с механикой и системами игры, а также множества других факторов, например, насколько он устал. Так, есть подтверждения, что игроки, часто играющие в экшены, лучше управляют визуальным избирательным вниманием [Green, Bavelier, 2003].

Таким образом, разрабатывая введение в игру (см. главу 13), необходимо строить гипотезы: оценивать нагрузку каждого изучаемого элемента, исходя из его сложности и уникальности, а также знаний и уровня мастерства, которые ожидаются от целевой аудитории (вот еще одна причина, почему нужно четко представлять, для кого игра разрабатывается). Так, придумывая вводный этап для Fortnite, мы предположили, что стрельба для нашей основной аудитории трудностей не представит, тогда как строительство – особенная механика Fortnite – будет ей менее знакома и потребует больше усилий для изучения (поскольку отличается, например, от механики строительства в Minecraft). Рассчитав тем самым, что овладение строительством потребует немало ресурсов внимания, мы, соответственно, были заранее готовы к тому, что понадобится несколько обучающих миссий.

Подытоживая: не заставляйте игрока разделять внимание без необходимости и не отвлекайте его, пока он обрабатывает и изучает важные элементы вашей игры. Вот несколько ситуаций, которых следует избегать.

• Не выводите обучающие подсказки, посвященные важной механике (например, лечению), пока игрок целиком сосредоточен на другой задаче (например, отбивается от толпы противников).

• Не показывайте важный обучающий текст параллельно с монологом неигрового персонажа (если только тот не проговаривает то же самое, что показано на экране).

• Не сообщайте важную информацию только через один канал восприятия; старайтесь сочетать звуковые и визуальные подсказки.

• Не делайте так, чтобы всплывающие подсказки с важной информацией исчезали автоматически по истечении времени (поскольку нет гарантии, что игрок успеет все увидеть и воспринять, сделайте так, чтобы он должен был подтвердить ознакомление с текстом хотя бы нажатием кнопки, – если движок не позволяет оставить подсказку на экране до выполнения описанного действия).

• Не делайте так, чтобы ключевые и сложные геймплейные механики обрабатывались игроками поверхностно (вместо текстового туториала лучше использовать дизайн уровня, чтобы игрок осваивал механику на практике, выполняя конкретные действия, – как, например, сделано в Fortnite).

• Не перегружайте игрока чересчур большими объемами информации (если во время загрузки будет меняться слишком много советов, то игроки не усвоят ни одного).

Как и фокусникам, вам нужно научиться манипулировать вниманием аудитории. Скажем, вы можете воспользоваться особенностями нашего восприятия. Элемент будет бросаться в глаза, если он контрастирует с окружением: например, красный поверх черно-белого; двигающийся/мигающий элемент на неподвижном фоне (хотя перемещение камеры может затруднить восприятие подвижного элемента); громкий звук и т. д. Конечно, если внимание игрока полностью сосредоточено на чем-то другом, этого может быть недостаточно.

Также человека можно мотивировать обратить внимание на что-либо, о чем мы и поговорим в следующей главе.