1.1 研究動機
工作(Work)與休閒(Leisure)是兩個相對立的詞彙，而工作與休閒之間的區隔 是隨著社會型態以及人們的職業而改變[1] 。本研究的目的藉由觀察在工作中參 與網頁型多人連線遊戲的玩家，並測量其遊戲時間，探討「遊戲時間」與工作、
休閒時段之間的關係。
工作代表付出身心的勞務來達成目標或換取某此回饋。現代社會將其界定 為職業上的產出或目標以換取生活所需的薪資報酬。休閒則是用來放鬆心情、
紓解壓力、娛樂消遣的時間[1] 。如同字面上的相反，休閒時間通常被定義為工 作以外的時間。隨著科技發展及社會結構的改變，使得人們日出而作日落而息 的分野已不再明顯。而網際網路科技的提升以及行網通訊的普遍之後，人們的 工作與休閒的時間又更彈性了。企業為了讓員工有更舒適的工作環境，會在辦 公室裡提供休閒空間、遊戲機台甚至是舉行各式各樣的辦公室活動；不但能放 鬆工作壓力、紓緩緊張，適度的休閒更能夠提升工作效率[2] [3] 。
經統計，在工作環境提供電腦及網路連線的公司高達88%[4] 。而在這樣的 環境中，網際網路提供使用者更方便快速取得資訊的管道，也為現代社會及工 作職場上提高了許多效率。在工作環境提供網路連線，在使用上卻也同時隱含 了與工作相關或無關的分別。2001年的調查指出曾經有91%的人會在工作的空 閒中，將網路使用作於與工作內容無關或個人的用途[4] [5] 。不論是上網瀏覽與 工作無關的內容、或是擷取個人所需要的資訊、或是收發私人的電子郵件等，
這些片段當中，使用者在當下對於工作的產出已經停止、跳脫了工作內容[6] 。 Leonard Reinecke在2009年的研究指出，在工作時段中玩單機或是瀏覽器上 休閒遊戲對於使用者能夠跳脫工作的氛圍並且紓解壓力[3] 。工作的閒睱瀏覽網 路，或由瀏覽器進行遊戲，在其研究中已有明確的觀察及論証。雖然在道德或
字義上看來，工作時段不是用來遊戲或玩樂，但在可容忍的範圍裡，我們仍可 以把這些行為視為紓解工作壓力、提高工作效率的管道[7] 。在瀏覽器所提供的 遊戲當中，我們發現結合了具有多人線上遊戲之特性的策略型網頁遊戲，被稱 為Web Game，是為本研究的目標。
Web Game的遊戲內容大多以文字及圖片來代表。因為以瀏覽器作為媒介，
玩家不用安裝遊戲軟體，便夠在有網際網路及瀏覽器的地方參與遊戲[8] 。不同 於單機版的遊戲或是單一頁面的休閒遊戲，Web Game大量提供了玩家互動的機 會。因為玩家之間的互動、不同於單人遊戲的可預測性，增添了許多變數及複 雜度，也因為與多人互動而增加玩家對遊戲的黏度[9] [10] [11] 。
相較於休閒遊戲(Casual Game)，多人線上遊戲被定義為核心遊戲(Core Game)，不但需要較多時間經營、在遊戲內容也有較長的連續性[10] 。不論是需 要安裝應用軟體的遊戲或是網頁型的多人線上遊戲，都可以被定義為更深度的 休閒。在工作時段參與網頁型的多人線上遊戲，即表示在工作時段當中有深度 的休閒出現，這可以算是非常矛盾的現象。
1.2 研究背景
本研究參考Daniel Schultheiss對於Web Game所作的使用者分析，發現玩家 分佈以有固定職業的上班族(Active Workers)佔最大比例。其研究指出約有51%
為固定職業的上班族，其次則為大專以上學生[13] 。而長期觀察玩家遊戲時間的 研究數據顯示，參與遊戲的時間會隨著觀察的週數而遞減，且參與的時間在週 間大於週末[13] 。
令人感到好奇的是，以時間分配來說，大部分的人週間的工作時間會大於 休閒時間。而其研究數據卻指出週間遊戲時間大於週末。剛好與一日當中休閒 時段所佔的比例相反。在週間的休閒時間少、工作時間多，在週末則是以休閒 時間佔絕大部分；這是否代表在遊戲時間當中會與一日中的工作時段及休閒時
段有所分別？如果假設週間一天上班的時間為八小時、而休閒及睡眠時間各佔 八小時，則在週末不上班的情況下，休閒時間應該為週間的兩倍，但其研究數 據經過十週的觀察，在參與遊戲的時間上卻沒有明顯的倍數差異。
我們認為，該研究所選擇的對象「上班族」與「大專以上學生」為多數，
並不是以職業主，而是因為上班族在上班時段容易接觸到網際網路，而大專學 生在上課時間也有機會藉由學術網路來操作網際網路。所以造成「上班或上課 時段」的遊戲時間增加，使得遊戲的時間在週間會大於週末。在過去的研究中 並沒有明確的數據可以指出玩家在不同時段玩遊戲的狀況，以及遊戲時間在一 天內的分佈。所以我們假設工作時段操作網路的機會較多，所以使得週間的遊 戲時間大於週末，進而希望於本研究中獲得明確的証據。
參與遊戲的時間是否會落在一天當中的特定時段，也是我們想要探討的問 題。例如在快要下班的時間、剛到達工作崗位還沒有開始處理工作事務的時間、
亦或是在中午用餐休息的時間。這些假設都是我們希望能夠從中探究Web Game 玩家的行為習慣，並且能觀察到「玩家在上班時間玩遊戲」的詳情。在這些不 同的時段裡面，我們也希望了解到遊戲時間分佈的差異，以及什麼原因造成其 差異。