本研究围绕网络游戏用户流失机制与生命周期衰退规律展开系统性探究，通过定量问卷调查与动态建模分析的交叉验证范式，构建了涵盖微观用户心理到宏观生命周期演变的完整研究框架。全文采用“现象描述-归因分析-动态建模”的三段式递进逻辑，重点解决两大核心问题：其一，如何通过多维指标问卷精准识别导致玩家退坑的关键驱动因素及其交互机制；其二，如何建立可解释的生命周期分析模型揭示游戏衰退各阶段的用户心理特征与运营失效路径。 研究第一部分基于结构化问卷调查建立多维度评估模型。采用分层抽样方法在全国范围获取 411 份有效样本，通过改进的样本容量计算模型（Deff=1.4，置信度 90%）确保数据代表性。研究创新性地构建包含 5 个一级维度（游戏内容质量、运营策略、技术体验、社区生态、法律合规）和 39 项二级指标的评价体系，运用 Cronbach's Alpha 系数（总量表 0.935）和 KMO 检验（0.94）验证问卷信效度。通过加权 Pearson 相关性分析发现：技术体验与社区生态存在强耦合效应（r=0.7963），设备发热与闪退问题每增加 1 个标准差，社区负面评论将激增63.2%；运营策略与付费设计呈现高度共线性（r=0.872），活动频率提升 20%将导致免费玩家流失概率上升 41.5%；法律合规性缺陷使竞品替代效应增强 2.4 倍，这类定量结果为后续建模提供了关键参数约束。 第二部分研究突破传统运营数据分析范式，提出情感-数据双驱动的生命周期建模方法。通过残差增强的双层感知机构建情感分类器（F1-score=0.892），对 58 款停运游戏的 46222 条评论进行时序情感分析。创新性地设计相对基线转换与弹性插值算法，将异构运营数据映射至统一时空框架，实现跨游戏生命周期的可比性建模。研究揭示典型衰退曲线包含三个阶段：上线初期（斜率：0.1168）因技术缺陷导致 42.7%玩家流失；平稳期（斜率：0.019）受困于内容同质化使月活衰减率达 9.3%；衰落期（斜率：0.047）因社交链断裂引发剩余用户 74.2%的雪崩式流失。通过神经主题模型提取衰退各阶段的语义焦点，发现上线初期玩家关注点集中于画面表现力（TF-IDF=8.72）与加载速度（7.95），而衰落期主题词显著转向社交孤立（9.31）与信任崩溃（8.64）。 两部分研究通过特征映射与机制互补形成完整闭环。问卷调查验证的付费设计失衡问题（权重 3.24），在生命周期模型中体现为平稳期主题词"数值膨胀" 出现频次达 27.6 次/千条；而模型中检测到的社交生态恶化现象，反向验证了问卷中社区攻略缺失与匹配时长过长的交互效应（β=0.491）。这种交叉验证机制不仅增强了结论的稳健性，更揭示了微观用户决策与宏观生命周期波动的内在关联：技术体验构成衰退的底层触发点（Hazard Ratio=2.15），运营策略失误加速衰退进程（Acceleration Factor=1.83），而社交生态崩溃则是系统失稳的临界标志（Phase Transition Index=0.692）。 本研究构建的分析框架在方法论层面实现三大突破：其一，将验证性因子分析与动态主题建模相结合，建立多尺度衰退预警系统；其二，开发基于残差增强的深度语义解析模型，实现反讽等复杂语义的精准识别（准确率提升 19.7%）；其三，设计弹性时序对齐算法，使不同生命周期阶段的特征可比性提升 38.4%。实践层面，研究提出的“技术-运营-社交”三阶段干预策略，可为游戏公司优化产品迭代、调整运营节奏提供量化决策支持，经实证可使成熟期游戏生命周期延长 23.6%，用户留存率提高 17.2%。这标志着游戏产业研究从经验驱动向数据驱动的范式转变，为数字娱乐产品的可持续运营提供了理论基石和实践指南。