E3 遊戲展觀察評論:電玩永遠是男生的專利嗎?
E3 遊戲展觀察評論:電玩永遠是男生的專利嗎?

全球年度電玩盛會 E3 遊戲展(Electronic Entertainment Expo)上週在美國洛杉磯盛大舉行,有 250 多家電玩遊戲廠商參展,展出 1600 多款產品,總計共七萬多人參與。在 E3 遊戲展會場上,放眼望去,多數都是男性,似乎也反映了電玩遊戲產業以男性為主的現象。

自古英雄多男性?E3 電玩展主打遊戲中,僅 3% 主角為女性

E3 2016 遊戲角色性別比例
2016 年 E3 電玩展 59 款遊戲主角的性別比例(取自 Feminist Frequency)

科技新聞網 The Verge 引述 Feminist Frequency 的一項調查統計,指出今年 E3 電玩展由 Sony、微軟、貝塞斯達、Ubisoft 與任天堂公司所發表的 59 款遊戲中,以女性為主角的遊戲僅有 2 款(3%),以男性為主角的則有 24 款(41%)。其它半數左右的遊戲可選擇男性或女性角色,或是遊戲主角沒有明確性別(如美商藝電推出的 Fe)。Feminist Frequency 在該調查報告中指出:

如此大的落差,意味著現在很多遊戲仍持續在強化根深柢固的文化觀,預設英雄都是男性。我們身處的文化經常鼓勵女孩、女人設想自己是男性的角色身分、同理男性,卻極少鼓勵男孩、男人把自己設想為女性的角色。

遊戲產業女性比例逐漸增加

加拿大廣播電台 CBC News 報導指出,經常玩電玩的人之中,有將近一半是女性,但在 E3 遊戲展會場走一圈,會發現電玩產業工作者中,女性大約僅佔兩成。不過這已比二十年前進步許多。二十年前,電玩產業中的女性可說寥寥無幾。CBC 的報導中訪問了加拿大遊戲公司 Eidos Montreal 的 Mary DeMarle,她提到:

我是公司雇用的第三個女生,也是第一位不是擔任助理或秘書的員工。早期那時常常很難熬,因為我會提一些想法,但都被否決,結果兩個禮拜後,其他男生可能提了同樣的想法,忽然就變成一個好主意。

Mary DeMarle 說 Eidos Montreal 遊戲公司現在也越來越多元。五年前整個產業大約只有一成是女性,現已增長為兩倍。

不過數字的成長可能是表象,女性目前仍難以進入技術領域。Women in Games International (WIGI) 執行長 Belinda Van Sickle 在 CBC 報導的訪談中即提到,隨著遊戲產業的成長,許多公司雇用了更多的女性員工,但她們是擔任行銷、公關職務,而非工程師或程式設計師。

Belinda Van Sickle 所服務的單位 WIGI,是由男性與女性電玩專業人士組成的非營利組織,推廣女性參與遊戲產業,提倡遊戲的開發、發行、媒體、教育、職場等方面的性別平等與多元,相信促進性別的平等與友善,能產出更棒的電玩產品,並形成更強大的遊戲產業。

大學遊戲設計學程吸引許多女性

美國南加大(University of Southern California)以遊戲設計學程聞名。2002 年剛開課時,15 位學生裡只有兩位女性,而現在男女比例已大約相當。課程負責人 Tracy Fullerton 於報導中表示,傑出成功女性校友是最佳的招生手段之一。她樂見電玩界即將到來的改變,也認為電玩界本質上是個比較適應快速變遷的產業。

該課程畢業校友 Catherine Fox 也參與了今年的 E3 展。她在 CBC 報導中提到,她記得初入南加大校園的時候,對於男性為主的電玩文化有點害怕。

剛入學那年我就想說,好,我不要再化妝了,因為我想更融入大家。走進全部只有我一個是女生的地方,總是會覺得有點不安。

她也提到,現在剛要進來的大一新生,大多都是女生了。才短短四年之內就已經有了改變。她認為這樣的改變不單是機會的平等。身為遊戲玩家,有更多元的聲音,就意味著有更好的遊戲。讓更多不同的人加入遊戲開發,會獲得過去沒有的新觀點,也可能會獲得不同於過去的目標客群。

Catherine Fox 參與了 Chambara 的開發,這款遊戲的開發團隊中,有一半都是女性。

若有越來越多女性參與遊戲設計與開發,在遊戲中加入更多女性角色跟觀點,其實能讓遊戲的市場更大、內容更豐富多元,電玩也不會永遠是男性的專屬的領域。

參考資料:CBC NewsThe VergeFeminist FrequencyWomen In Games International

代表圖來自:Gamesingear分享於Wikipedia, cc by 3.0

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關鍵字: #遊戲產業
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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