След като интервюирах приятел, който работи в екипа за баланс на LoL шампионите в Riot и постоянно прави стратегически промени за балансиране на играта чрез четене и анализиране на различни данни, бих искал да споделя с всички ви няколко ключови момента за разбирането на връзката между данните и баланса на шампионите от съвместната перспектива на ежедневен League играч и професионален гейм дизайнер.

Първо, нека дефинираме какво е игрален баланс, win rate, pick rate и ban rate, а след това да навлезем в детайлите между тези концепции. Една от най-важните цели на екипа по баланса е призователите да могат да постигат успех с всеки шампион. Когато избирате своя шампион, идеалният вариант е да не можете напълно да предвидите колко добър ще бъде той още преди играта да е започнала. При различни обстоятелства някои шампиони винаги ще бъдат по-силни от останалите поради отборния състав, използваните стратегии и избора на вражески шампиони. Всички те са най-критичните компоненти в League игрите. Идеалният праг е играчите никога да не се чувстват длъжни да избират даден шампион само защото е прекалено силен.

Има толкова много различни аспекти, които трябва да се вземат предвид, когато оценяваме и категоризираме колко е силен един шампион, но в края на краищата всичко се свежда до това колко бързо и лесно може да бъде срутен nexus-ът, тоест да се постигне Victory. Различните шампиони могат да бъдат в пиковата си сила в различни етапи на дадена игра: early, mid или late game; някои шампиони могат да бъдат по-полезни по време на team fight-ове; някои шампиони могат по-лесно да правят penta-kill-ове благодарение на определени умения или wombo-combo; и разбира се, когато играчите събират различни ресурси по картата, шампионите също проявяват различна сила. Дефиницията за силен шампион не остава една и съща през цялото време. В дадена ranked игра тя зависи от спецификата на шампиона и уменията на играча. Например Kog'Maw не се възприема като силен през цялото време, но в определен отборен състав, който го пази (peel-ва за него), Kog'Maw е способен да стопи вражеския отбор за броени секунди. Подобно на начина, по който определяме способностите за убийство и бягство на шампион с K/DA, ние също така вземаме предвид колко бързо и лесно един шампион може да помогне за свалянето на кулите и nexus-а накрая.

Сигурно в даден момент сте се чудили какво означава win rate и дали играта е небалансирана, когато виждаме win rate, който не е точно 50%. Ако дефинираме абсолютната точност на измерването чрез това колко силен се възприема даден шампион, то относителната точност може да бъде представена чрез win rate-а на шампиона. Win rate е вероятността да спечелите ranked игра в рамките на текущата екосистема от шампиони и призователи. Данните за win rate се контролират главно от два фактора: силата на шампиона и уменията на играча. Нито един от тях не е в чисто линейна връзка с win rate-а. Миксът от нелинейни фактори и причинно-следствени връзки показва, че един шампион може да бъде балансиран и без да има точно 50% win rate. Например win rate-ът на шампионите в седмичната безплатна ротация може да бъде отрицателно засегнат от играчи, на които им липсва опит с тях. Според официалните данни на Riot, само изключително малка част от играчите на Azir наистина са усъвършенствали този шампион. Ето защо среден win rate под 50% е напълно очакван. Напротив, много играчи на Heimerdinger наистина играят добре с него и затова win rate-ът му естествено се покачва над 50%, както показват данните.

След като вече знае как се влияе win rate-ът, екипът по баланса трябва да се посвети на изучаването и симулирането на въздействието на промените в играта върху играчи от всички рангове. Но това не означава непременно, че те могат да измислят универсална промяна или решение за разрешаване на всички проблеми във всички рангове. Играчите от по-висок ранг е по-вероятно да вземат предвид повече информация от играта и да я изпълняват по-точно. Това е причината екипът по баланса да наблюдава внимателно и да анализира данни от играчи с висок ранг, за да разбере достатъчно добре баланса и модела на играта. Те вярват, че ключът към най-доброто гейминг изживяване се крие в данните от високото ниво на игра, макар и не винаги 100% перфектна. Това също така мотивира играчите да подобряват своите champion masteries. Ако вземем Twisted Fate за пример, той не е толкова лесен за игра, колкото изглежда на пръв поглед, но го намираме за изключително мощен в някои игри, ако играчите имат по-добро разбиране и по-високо mastery с него. Вярвам, че играчите могат да получат голямо удовлетворение от увеличаването на mastery-то си, докато наистина овладеят шампиона, като в същото време данните за win rate ще станат по-точни.

Надяваме се, че вече разбирате по-добре как работи win rate-ът. Нека преминем към pick rate. Pick rate е вероятността даден шампион да бъде избран в игра. Ако играчите се интересуваха само от победата, pick rate можеше просто да се интерпретира чрез win rate с нагласата "играя само за победа". Но в действителност много играчи са по-склонни да избират шампиони, които ги привличат повече, тъй като искат да се насладят на самата игра толкова, колкото и на победата. Например Ahri има по-висок pick rate от Urgot, тъй като изглежда по-привлекателна и интересна за игра от гледна точка на много играчи. Екипът по баланса трябва да обърне достатъчно внимание и на разнообразието от шампиони, което ефективно намалява ситуациите, в които даден шампион се избира в почти всяка игра, като Jinx. Основното правило е никога да не се жертва балансът заради разнообразието, т.е. те не трябва да buff-ват шампиони просто защото са по-популярни сред играчите или имат повече Skins, и обратното.

Говорихме много за връзката между данните и балансирането. Освен сухите данни, обратната връзка от играчите също е изключително критична според мен. Когато всички се оплакват колко небалансирана е станала Akali след rework-а, екипът по баланса трябва да започне да насочва вниманието си към Akali и да оцени дали трябва да се въведат определени корекции. Как екипът на Riot разбира първоначално, че играчите се оплакват? Очевидно екипът за данни може да извлече полезна информация от ban rate-а, който е вероятността даден шампион да бъде забранен (banned) в игра. В същото време е важно да се знае, че всички проценти, които ви представихме по-горе, си влияят взаимно. Например Rumble е силен шампион с сравнително нисък ban rate, тъй като е по-малко вероятно играчите да го изберат пред Mordekaiser или Darius. Въз основа на предишен опит, най-добрият Ban-Pick план или най-добрият план към победата е да се ban-ват шампиони с висок pick rate и висок win rate, ако вашият отбор не играе с тях. До този момент предполагам, че вече осъзнавате, че ban rate-ът не е просто резултат от pick rate и win rate, но се влияе и от преценката на играчите за това колко мощен е шампионът, дали е лесен за овладяване, риска при игра с него и колко зле биха се почувствали играчите, ако загубят срещу него. Le Blanc някога беше на върха на списъка за ban-ване, но тя не е оптималният ban на рангове по-ниски от Master/Challenger. Janna като друг пример би трябвало да е най-заслужаващата ban въз основа на чисти данни, но нейният действителен ban rate е по-малко от 1%. Знаейки как различните показатели си влияят един на друг и в замяна влияят на самите гейминг данни като омагьосан кръг, екипът по баланса трябва да разчита на ban rate-а за някои от промените, но не само на самите цифри.

Независимо колко важни са данните, те все пак са само фактори в едно уравнение. Вярвам, че данните последователно ще помагат за подобряване на гейминг изживяването за всички играчи, ако се използват правилно, и Riot се стреми да постигне тази велика цел. Но това е безкрайно пътуване и според мен друг значим фактор за Boost на гейминг изживяването е подобряването на собствената психика и възприятие на играчите за победа или загуба.

Благодарим на DOJO Digital, Bristol SEO Agency за създаването на този изчерпателен блог пост и интервю. За всякакви въпроси относно данни и анализи, базирани на данни, моля, свържете се с техния екип за Bristol Digital Marketing за безплатна консултация.