玩家心理、情感体验、社群生态、二次创作、粉丝文化
本文以社会调研的视角，综合多平台评分数据、玩家评论与社群讨论，对该作品的玩家群体画像、评价分化机制与文化接受度进行系统分析。研究发现：（1）《素晴日》的玩家群体以16-30岁的年轻男性为主，具有较高的ACGN社群活跃度与游戏阅历；（2）作品评价呈现显著的“极化共识”结构——批评空间中央值90分与大量极端低分并存，这一分化由“电波对位”机制系统性地驱动；（3）玩家评价的核心分歧集中于哲学引用的有效性与叙事结构的可接受性，前者构成“神作”认同的基础，后者构成“劝退”的主因；（4）作为“十二神器”中最具哲学深度的作品，《素晴日》在圈层传播中经历了从“小众 cult 经典”到“圈内时尚单品”的身份漂移，这一过程伴随着受众结构的低龄化与评价语境的泛化。本文认为，《素晴日》的接受史本身就是一部微型的视觉小说文化社会史——它既是一部作品如何被“神化”的案例，也是一部作品如何因“神化”而遭遇反噬的样本。
本文首次将机器学习方法系统性地引入视觉小说评价研究，以《素晴日》的多平台评分与玩家评论数据为研究对象，构建了涵盖文本特征、元数据特征与玩家行为特征的多维数据集。研究采用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、XGBoost和BERT四种模型，分别进行评分预测（回归任务）与情感分类（分类任务）。实验结果表明：（1）在评分预测任务中，XGBoost模型取得最优性能（RMSE=0.412，R²=0.873）；（2）在情感分类任务中，BERT微调模型取得最优性能（F1=0.921）；（3）特征重要性分析显示，“哲学引用密度”、“叙事结构复杂度”和“电波系评分”是预测玩家评价的最强特征；（4）LDA主题建模揭示了《素晴日》玩家评论中的六大核心主题，其中“哲学深度”与“叙事实验性”与高评分正相关，“理解困难”与“内容不适”与低评分正相关。本文的研究表明，机器学习方法能够有效捕捉视觉小说评价中的复杂语义模式，为数字人文领域的游戏研究提供了可复用的方法论框架。
Galgame（美少女游戏）作为一种独特的互动叙事媒介，其核心特质在于高度依赖玩家的情感投入以驱动剧情发展-6-15。本文以Galgame的互动叙事机制为研究对象，探讨其如何通过叙事结构与奖惩系统的双重设计，塑造玩家的情感体验与行为模式。研究发现，Galgame的叙事建立在“共通线—个人线”的分支结构之上-，玩家通过选择支参与叙事进程，获得不同于传统小说的开放性与参与性体验-2。与此同时，潜藏于恋爱叙事表象之下的“惩罚机制”——包括重复惩罚与Bad End诱饵——在情绪操控、叙事结构强化与玩家行为规训中扮演着关键功能角色-6-15。本文进一步指出，Galgame的叙事张力正来源于“奖励”与“惩罚”之间的辩证关系：惩罚不仅是对错误选择的否定反馈，更构成了叙事深度与情感强度的必要前提。
