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遊戲化實戰全書：遊戲化大師教你把工作、教學、健身、行銷、產品設計……變遊戲，愈好玩就愈有吸引力！

為了解決waze導航的問題，作者Yu-kaiChou(周郁凱) 這樣論述：

愛玩是人的天性！ 工作沒動力、產品好無聊、學習沒興趣、網站留不住人？ 不好玩、不想做的事，用「遊戲化」全搞定！ 世界頂尖遊戲化專家——周郁凱 以獨門八角框架＋實戰秘訣＋全方位案例， 不藏私公開——樂趣滿滿、動力全開，甚至上癮沈迷的秘密。 Google、樂高、eBay、史丹佛、三星、思科都搶著學！ 　　跑步怕偷懶→靠Nike+ app激勵 　　教育想瞌睡→老師用桌遊上課，學生聽得進 　　超商拚業績→集點換贈品，還有隱藏版彩蛋 　　癌病童疼痛記錄→抓痛小隊app，當警長把痛痛關起來 　　政府抓逃稅→開發票對獎，顧客自動監督 　　學會「遊戲化」，幫你找到樂趣、激發動力，就能解決問題！ 　　●

什麼是遊戲化（gamification）？ 　　遊戲化就是把遊戲中有趣、令人愛不釋手的元素拆解出來，應用在真實世界，以提高行為動機。 　　●哪些事物可以遊戲化？ 　　想得到的任何事，都可以遊戲化。除了娛樂（電玩、桌遊、競技），舉凡人的生活（慢跑、減重、多喝水等習慣）、企業管理（提升顧客忠誠度、員工訓練、招募人才）、商業行為（吸引客戶、提升忠誠度）、教育（提升學習動機、增進效果）…… 都有效。 　　●遊戲化為什麼有用？ 　　因為愛完是人的天性！遊戲化是「以人為本」的設計，強調人的感受、動機以及投入程度。 　　●為什麼遊戲化愈來愈熱門？ 　　人們逐漸理解內在動機比外在功能更為重要，讓參與者（

無論是工作者、學生、消費者、用戶）成為玩家，獲得成就感，愈好玩就愈有吸引力。 　　●遊戲化就是把「成績」改成「點數」？錯！ 　　將流程硬塞進點數、勳章、排行榜等遊戲元素，不等於有趣；遊戲化能最佳化動機、感受以及參與度，創造真正的取悅與著迷。 　　●遊戲化怎麼做？遊戲化大師周郁凱教你掌握8項核心動力 　　周郁凱創發八角框架（Octalysis），結合了遊戲設計理論、動機心理學和行為經濟學，將人類行為動機歸類為八種核心動力，設計有趣、吸引人、讓人樂此不疲的體驗！  　　【核心動力1：重大使命與呼召】 　　人天性會因命中注定做超越小我的事而付出，如樂意花時間撰寫維基百科，為拓展人類知識盡心盡力

。 　　【核心動力2 ：進度與成就】 　　享受挑戰積分、得到勳章、上排行榜帶來成就感；如eBay賣家持續達標，將擁有高度評價賣家榮譽。 　　【核心動力3：賦予創造力與回饋】 　　《農場鄉村》可以農場當畫布、用穀物種出塗鴉作品，讓玩家為展現自我而流連忘返。 　　【核心動力4：所有權與占有欲】 　　如《寶可夢》的全套加隱藏角色，會激發玩家想全部蒐集的渴望。 　　【核心動力5：社會影響力與同理心】 　　《魔獸世界》需組隊玩，各自協調專長、完成任務，造成玩家固定登入的動機。 　　【核心動力6 ：稀缺性與迫切】 　　Facebook初期只供哈佛大學生加入，帶來稀少、獨特感，造成開放後許多人迫不

及待加入。 　　【核心動力7 ：不確定性與好奇心】 　　拉金塔酒店舉辦吃角子老虎送住宿優惠，使用者對獎品的好奇心讓訂房率及邊際收益大幅提高。 　　【核心動力8：損失與避免】 　　跑步app《殭屍大逃亡》使用者為了避免被殭屍感染得盡力奔跑，瘦身不再半途而廢！ 　　工作、學習、生活、行銷活動、網頁呈現，經常令人感到乏味、了無新意，這時「遊戲化」能幫你增強使用者動機，改變行為，不必再勉強硬撐。就讓遊戲化大師帶你實際操作，一步步設計出有吸引力的遊戲化產品。 ◎本書特色 　　1.世界頂尖遊戲化大師，經典必讀之作 　　世界級遊戲化先驅周郁凱蟬聯2014、2015年「年度最佳遊戲化大師」，以八角框

架架構（Octalysis，已翻譯14國語言）深度分析「遊戲化」這門新興學問，是現今最全方位的遊戲化經典，指點實務作法，讀者可親炙大師的經驗與智慧。 　　2.遊戲化——最新趨勢、各界搶學——你還在等什麼？ 　　玩遊戲，是人的本性。除了電玩、桌遊之外，教育、產品設計、行銷、組織、激勵……，紛紛導入遊戲化元素，遊戲化是全新商業模式，也是下個世代的生活方式；不可不學、不可不知！ 　　3.大師教你怎麼做，遊戲化know-how大公開 　　書中分析出產品需要的8大核心動力，輔以Facebook、LinkedIn、Twitter、Candy Crush……多種產業案例，深度分析、詳盡的實作步驟，幫你貫

通遊戲化技巧，找出設計的頭緒。不藏私的know-how，是在產品、工作環境、以及生活方式中落實遊戲化的超值大補帖。 　　4.這本書，就是要邊讀邊玩！ 　　隨章節搭配大量加值練習，讓閱讀過程都充滿樂趣。書本身就是遊戲化產品示範，快來一起玩吧！ ◎專業推薦（依首字筆畫序） 　　Esor（電腦玩物站長） 　　阿岳（莫仔有限公司遊戲企劃／遊弈思．歐洲桌上遊戲工作室創辦人／《炸魚薯條佐遊戲》部落格作者） 　　陳威帆（Fourdesire創辦人） 　　馮勃翰（國立台灣大學經濟系副教授） 　　鄭保志（國立中央大學經濟系副教授兼系主任） ◎國際推薦 　　魏蘇西（思科網路體驗CTO） 　　尼爾．艾歐（

《鉤癮效應》作者） 　　安德魯．蘭迪斯（幸運日Lucky Diem創辦人） 　　吳育成（Lithium科技首席科學家） 　　保羅．布朗（AIG日本區副總裁）， 　　莫塔兹．拉沙德（前索尼移動首席軟體架構師） 　　「如果，你仍佇立在遊戲化的起點，看著五花八門的課程、書籍，感到手足無措而逡巡不前。《遊戲化實戰全書》幾乎省去你一切的麻煩，一本足矣。如果，你已經走在遊戲化實踐的道路上，卻仍舊戰戰兢兢，八角理論提供你更穩健的邏輯系統，讓你在漫漫的設計與實踐上，更有方向與把握。」 　　──阿岳，莫仔有限公司遊戲企劃／ 　　遊弈思．歐洲桌上遊戲工作室創辦人／《炸魚薯條佐遊戲》部落格作者 　　「本書的論點

建於在研究基礎之上，提供了我們更完整的架構和更深入的理論背景，讓我們了解如何透過『遊戲』的方式來改善人們的生活。本書提供的『八角框架架構』讓我們能夠更有系統性的把遊戲化的主題套用在不同的設計層面中，讓我們能夠以更深入的角度一探『遊戲化』的本質與應用方向。」──陳威帆，Fourdesire創辦人 　　「作者周郁凱是遊戲化領域的先鋒與指標型人物，在『遊戲化』這個詞還沒有出現之前，就開始投入相關的研究與應用。如果你對『遊戲化設計』有興趣，這是非常適合的一本入門書，我推薦給所有投入管理、行銷、產品設計與教育的讀者──以及所有和我一樣喜歡玩遊戲的讀者。」──馮勃翰，國立台灣大學經濟系副教授 　　「…

…遊戲教學模式還是有讓我深感挫敗的地方——絕大部分的同學在遊戲中非常投入，但當絢爛歸於平淡、輪到我講解遊戲背後相關概念的時候，會有不少人因為情緒上的強烈落差而昏睡。我不斷調整作法以解決這個問題，可是一直找不到良好的藥方，直到讀了周郁凱的《遊戲化實戰全書》後才豁然開朗。」──鄭保志，國立中央大學經濟系副教授兼系主任 　　「我長期以來密切關注郁凱的研究成果。任何想要讓工作、生活變美好的人都應該閱讀這本書。」——魏蘇西（Susie Wee），思科網路體驗CTO 　　「郁凱是行為設計學先驅。」——尼爾．艾歐（Nir Eyal），《鉤癮效應》作者 　　「這本書的獨特之處在於其強大的實戰性，任何在遊

戲化應用領域有所作為的人都應該閱讀。」——傑夫．蓋茲（Jeff Gates），前美國參議院委員會顧問

waze導航進入發燒排行的影片

衛星失效區域定位方法

為了解決waze導航的問題，作者王嘉誠 這樣論述：

Contents iList of Tables vList of Figures vi1 Introduction 12 Background and Related Works 32.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32.1.1 Road layer determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32.1.2 Positioing in sheltered environ

ment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62.2 Related Works . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.2.1 Road layer determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.2.2 Positioning in GNSS-denied environments . . . . . . . . . . . . . . . 122.2.3 M

agnetic field positioning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.2.4 Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142.3 Challenges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 Preliminary experiment toward various impact fac

tor 183.1 Barometric impact factor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183.1.1 Preliminary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183.1.2 Precision and accuracy of the air-pressure sensors in smartphones . . . 253.1.2.1 Static experiment . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . 263.1.2.2 Dynamic experiment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273.1.3 Impact of Weather . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283.1.4 Impact of driving environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.1.4.1 External temperature eff

ect . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.1.4.2 Internal temperature effect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323.1.4.3 Speed effect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333.1.4.4 Impact of surrounding vehicles . . . . . . . . . . . . . . . . 373.1.5 Impact of air conditioning .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383.1.6 The combination of all factors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393.2 Magnetic field impact factor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.2.1 Sensors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. 403.2.1.1 Orientation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.2.1.2 Sensor drift . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413.2.1.3 Smartphones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413.2.2 Vehicles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . 433.2.2.1 Charging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433.2.2.2 In-car electrical appliances . . . . . . . . . . . . . . . . . . 443.2.2.3 Vehicle types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453.2.2.4 Nearby vehicles . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . 463.2.3 Magnetic field variations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 484 Proposed method in GNSS-denied environment 514.1 Proposed BARLD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 514.1.1 Database . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . 524.1.2 Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 524.1.3 Initial level determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 534.1.4 Multi-upper levels within the range d1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 544.1.4.1 Connected ramps or roads

are not parallel . . . . . . . . . . 544.1.4.2 Ramps are parallel but with a height difference . . . . . . . . 544.2 Proposed MVP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 554.2.1 Accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 554.2.2 Positioning

speed (delay) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 574.2.3 Proposed MVP algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 584.2.4 Robustness to phone orientation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 604.2.5 Magnetic field map (ground truth) . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . 604.2.5.1 Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 614.2.5.2 Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 624.2.6 INS-based positioning system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 635 Evaluation and Discussion 655.1 Road layer determination . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 655.1.1 Threshold (δ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 665.1.2 Sampling rate (R) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 685.1.3 Activation Range (d1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . 705.1.4 Large-scale Road test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 725.2 Road tests in different tunnels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 735.2.1 Accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73iii5.2.2 Lane determination . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 745.2.3 Positioning speed (delay) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 755.2.4 Cost . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 775.3 Large-scale real-road tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . 775.3.1 Accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 785.3.2 Lane determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 785.3.3 Positioning speed (delay) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 795.3.4 Car orientation variations . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 815.3.5 High speed and low sampling rate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 815.3.6 Traffic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 825.3.7 Bridges and parking garages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 825.4 Dis

cussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 835.4.1 Road layer determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 835.4.2 Positioning in sheltering environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . 846 Conclusion 86Bibliography 87