Pärast intervjuud sõbraga, kes töötab Riot LoL Champion Balance tiimis ja teeb pidevalt strateegilisi muudatusi mängu tasakaalustamiseks erinevaid andmeid lugedes ning analüüsides, sooviksin teiega jagada mõningaid võtmekohti andmete ja tšempionite balansseerimise vaheliste seoste mõistmiseks – igapäevase League'i mängija ja professionaalse mängudisaineri ühisest vaatenurgast.
Kõigepealt määratleme mängu balansuuri, win rate'i, pick rate'i ja ban rate'i ning seejärel süveneme nende kontseptsioonide vahelistesse nüanssidesse. Balansseerimistiimi üks olulisemaid eesmärke on, et summonerid saavutaksid edu mis tahes tšempioniga. Kui valid oma tšempioni, ei peaks sa ideaalis enne mängu algust täielikult ette ennustama, kui hea see on. Erinevates olukordades on mõned tšempionid tiimi koosseisu, rakendatud strateegiate ja vastase tšempionivalikute tõttu alati teistest tugevamad. Kõik need on League'i mängude kõige kriitilisemad komponendid. Ideaalne miinimum on see, et mängijad ei peaks kunagi tundma end sunnituna valima teatud tšempioni vaid sellepärast, kuivõrd äärmuslikult tugev see on.
Tšempioni tugevuse hindamisel ja kategooriatesse jagamisel tuleb arvestada nii paljude erinevate aspektidega, kuid lõpuks taandub kõik sellele, kui kiiresti ja lihtsalt saab nexuse puruks lüüa ehk saavutada Victory. Erinevad tšempionid võivad olla oma parimas jõus specifiilse mängu erinevatel etappidel: early, mid või late game'is; mõned tšempionid võivad olla kasulikumad tiimikatlustes; mõned tšempionid võivad saada penta-kille lihtsamalt teatud skillide või wombo-combo tõttu; ja muidugi, kui mängijad saavad kaardil erinevaid ressursse, rakendavad tšempionid samuti erinevat võimsust. Tugeva tšempioni definitsioon ei püsi alati samasugune. Teatud ranked mängus sõltub see tšempioni definitsioonist ja mängija skillidest. Näiteks Kog'Mawi ei peeta alati tugevaks, kuid teatud tiimikoosseisus, mis teda kaitseb (peelib), on Kog'Maw võimeline vastastiimi mõne sekundiga sulatama. Sarnaselt sellele, kuidas me määratleme tšempioni tapmis- ja põgenemisvõimet K/DA abil, arvestame ka seda, kui kiiresti ja lihtsalt saab tšempion aitata mängu lõpus torne ja nexust maha võtta.
Oled kindlasti mingil hetkel mõelnud, mida win rate tähendab ja kas see on ebatasakaalus, kui me ei näe win rate'e rangelt 50% juures. Kui määratleme mõõtmise absoluutse täpsuse selle kaudu, kui tugevana tšempioni tajutakse, siis suhtelist täpsust saab esindada tšempioni win rate. Win rate on võimalus võita ranked mängu praeguse tšempioni ja summoneri ökosüsteemi piires. Win rate'i andmeid kontrollivad peamiselt kaks tegurit: tšempioni võimsus ja mängija skillid. Kumbki ei ole win rate'iga puhtalt lineaarses suhtes. Mittelineaarsete tegurite ja põhjuslike seoste segu näitab, et tšempion võib olla tasakaalus ka ilma 50% win rate'ita. Näiteks võib iganädalase tasuta rotatsiooni tšempionite win rate'i negatiivselt mõjutada mängijate vähene mängukogemus. Rioti ametlike andmete kohaselt on vaid äärmiselt väike osa Aziri mängijatest selle tšempioni tegelikult käppa saanud. Seetõttu on keskmine win rate alla 50% ootuspärane. Vastupidiselt mängivad paljud Heimerdingeri mängijad temaga tõesti hästi ja seetõttu tõuseb win rate loomulikult üle 50%, nagu andmed on näidanud.
Teades, kuidas win rate'i mõjutatakse, peaks balansseerimistiim pühenduma mängumuudatuste mõju uurimisele ja simuleerimisele kõigi rankide mängijatele. Kuid see ei tähenda tingimata, et nad saavad välja töötada universaalse muudatuse või lahenduse kõigi probleemide lahendamiseks erinevatel rankidel. Kõrgema ranki mängijad arvestavad suurema tõenäosusega rohkem mänguinfot ja teostavad seda täpsemalt. See on põhjus, miks balansseerimistiim jälgib ja analüüsib hoolikalt kõrge ranki mängijate andmeid, et piisavalt mõista mängu balanssi ja mustrit. Nad usuvad, et parima mängukogemuse võti peitub kõrge tasemega, kuid mitte alati 100% täiuslike esituste andmetes. See motiveerib mängijaid parandama ka oma champion masteries taset. Tuues näiteks Twisted Fate'i, ei ole temaga mängimine nii lihtne, kui esmapilgul tundub, kuid leiame, et ta on mõnes mängus äärmiselt võimas, kui mängijatel on parem arusaam ja kõrgem mastery tema osas. Usun, et mängijad saavad mastery tõstmisest suure rahulolutunde, kuni nad tšempioni tõeliselt selgeks saavad, samal ajal muutuvad täpsemaks ka win rate'i andmed.
Loodame, et mõistate nüüd win rate'e paremini. Liigume edasi pick rate'i juurde. Pick rate on tõenäosus, et tšempion valitakse mängu. Kui mängijad hoolivad ainult võidust, saab pick rate'i tõlgendada lihtsalt win rate'i kaudu "play-to-win" mõttelaadiga. Kuigi tegelikult valivad paljud mängijad tõenäolisemalt tšempione, mis neid rohkem köidavad, kuna nad soovivad nautida mängu ennast sama palju kui võitu. Näiteks Ahril on kõrgem pick rate kui Urgotil, kuna ta tundub paljude mängijate vaatenurgast atraktiivsem ja huvitavam mängida. Balansseerimistiim peaks pöörama piisavalt tähelepanu ka tšempionite mitmekesisusele, mis vähendab tõhusalt olukordi, kus tšempion valitakse peaaegu igas mängus, näiteks Jinx. Põhireegel on mitte kunagi ohverdada balanssi mitmekesisuse nimel – see tähendab, et nad ei tohiks tšempione buffida lihtsalt seepärast, et mõned tšempionid on mängijate seas populaarsemad või neil on rohkem Skinne, ja vastupidi.
Oleme palju rääkinud andmete ja balansseerimise vahelistest seostest. Minu arvates on lisaks külmadele andmetele äärmiselt kriitiline ka mängijate tagasiside. Kui kõik kaebavad selle üle, kui ebatasakaalustatuks Akali pärast reworki muutub, peaks balansseerimistiim hakkama oma tähelepanu Akalile suunama ja hindama, kas on vaja teha teatud kohandusi. Kuidas Rioti tiim üldse teab, kas mängijad kaebavad? Ilmselt saab andmetiim haarata kasulikku infot ban rate'ist, mis on tõenäosus, et tšempion mängus bannitakse. Samal ajal on oluline teada, et kõik eespool tutvustatud näitajad mõjutavad üksteist vastastikku. Näiteks Rumble on tugev tšempion suhteliselt madala ban rate'iga, kuna mängijad valivad teda vähema tõenäosusega kui Mordekaiserit või Dariust. Varasemate kogemuste põhjal on parim Ban-Pick plaan ehk parim plaan võidu suunas bannida kõrge pick rate'i ja kõrge win rate'iga tšempionid, kui oma tiim nendega ei mängi. Siinkohal eeldan, et olete juba teadlikud, et ban rate ei ole lihtsalt pick rate'i ja win rate'i tulemus, vaid seda mõjutab ka mängijate hinnang selle kohta, kui võimas tšempion on, kas seda on lihtne selgeks saada, sellega mängimise risk ja kui halvasti mängijad võivad end tunda, kui nad sellega kaotavad. Le Blanc oli kord banning-listi tipus, kuid ta ei ole optimaalne ban rankidel, mis on madalamad kui Master/Challenger. Janna peaks teise näitena puhtalt andmete põhjal olema kõige enam bannimist väärt, kuid tema tegelik ban rate on alla 1%. Teades, kuidas erinevad näitajad üksteisele mõjuvad ja mänguandmeid ennast ringina tagasi mõjutavad, peaks balansseerimistiim tuginema mõnede muudatuste puhul ban rate'ile, kuid mitte pelgalt numbrites kinni olema.
Ükskõik kui olulised andmed ka poleks, on need siiski vaid tegurid võrrandis. Usun, et õigesti kasutamisel aitavad andmed järjekindlalt parandada kõigi mängijate mängukogemust ja Riot pürgib selle suure eesmärgi poole. Kuid see on lõputu teekond ja minu arvates on teine oluline tegur mängukogemuse tõstmiseks (Boostimiseks) mängijate enda suhtumise ja võidu või kaotuse perceptioni parandamine.
Täname DOJO Digitali, Bristol SEO Agencyit selle põhjaliku blogipostituse ja intervjuu loomise eest. Küsimuste korral andmete ja andmepõhise analüüsi kohta võtke tasuta konsultatsiooniks ühendust nende Bristol Digital Marketingi tiimiga.
