Po rozhovore s kamarátom, ktorý pracuje v Riot LoL Champion Balance Tíme a pravidelne robí strategické zmeny na vyváženie hry na základe čítania a analýzy rôznych dát, by som sa s vami rád podelil o niekoľko kľúčových poznatkov na pochopenie korelácií medzi dátami a balansovaním šampiónov z pohľadu denného hráča League of Legends a profesionálneho herného dizajnéra súčasne.
Najprv si definujme herný balans, win rate, pick rate a ban rate a potom sa ponorme do nuáns medzi týmito konceptmi. Jedným z najdôležitejších cieľov balančného tímu je, aby vyvolávači uspeli s akýmkoľvek šampiónom. Keď si vyberiete svojho šampióna, v ideálnom prípade by ste nemali predpovedať, aký dobrý bude ešte pred začiatkom hry. Za rôznych okolností budú niektorí šampióni vždy silnejší ako ostatní kvôli kompozícii tímu, použitej stratégii a výberu nepriateľských šampiónov. Toto všetko sú najkritickejšie komponenty zápasov v League of Legends. Ideálnou hranicou je, aby sa hráči nikdy necítili nútení vybrať si určitého šampióna len preto, aký je extrémne silný.
Pri hodnotení a kategorizácii toho, aký je šampión silný, treba zvážiť množstvo rôznych aspektov, no nakoniec sa to všetko zbieha k tomu, ako rýchlo a ľahko dokážete zničiť nexus a dosiahnuť Victory. Rôzni šampióni môžu dosahovať svoj vrcholový výkon v rôznych fázach konkrétnej hry: early, mid alebo late game; niektorí šampióni môžu byť užitočnejší počas teamfightov; niektorí šampióni môžu ľahšie získať penta-kill vďaka určitým schopnostiam alebo wombo-combu; a samozrejme, keď hráči získavajú rôzne zdroje na mape, šampióni budú prejavovať rôznu silu. Definícia silného šampióna nezostáva stále rovnaká. V konkrétnej ranked hre závisí od špecifikácie šampióna a skillu hráča. Napríklad Kog'Maw nie je vnímaný ako silný neustále, ale v konkrétnej kompozícii tímu, ktorá ho dokáže peelovať, je Kog'Maw schopný roztopiť nepriateľský tím v priebehu niekoľkých sekúnd. Podobne ako definujeme zabíjacie a únikové schopnosti šampióna pomocou K/DA, zohľadňujeme aj to, ako rýchlo a ľahko dokáže šampión na konci pomôcť zničiť veže a nexus.
Určite ste sa v istom momente zamýšľali nad tým, čo vlastne znamená win rate a či je hra nevyvážená, keď vidíme, že win rate nie je striktne na 50 %. Ak definujeme absolútnu presnosť merania pomocou toho, ako silno je šampión vnímaný, relatívnu presnosť možno reprezentovať pomocou win rate šampióna. Win rate je pravdepodobnosť výhry v ranked hre v rámci aktuálneho ekosystému šampiónov a vyvolávačov. Dáta o win rate sú ovplyvnené najmä dvoma faktormi: silou šampióna a skillom hráčov. Ani jeden z nich nemá čisto lineárny vzťah s win rate. Zmes nelineárnych faktorov a kauzálnych vzťahov ukazuje, že šampión môže byť stále vyvážený aj bez toho, aby mal 50 % win rate. Napríklad win rate šampiónov v týždennej bezplatnej rotácii môže byť negatívne ovplyvnený hráčmi, ktorým chýbajú herné skúsenosti. Podľa oficiálnych dát od Riotu iba extrémne malá časť hráčov Azira tohto šampióna skutočne ovládla. Preto sa očakáva priemerný win rate pod 50 %. Naopak, mnohí hráči Heimerdingera za neho hrajú naozaj dobre, a preto ide win rate prirodzene nad 50 %, ako ukazujú dáta.
Po pochopení toho, ako je win rate ovplyvnený, by sa mal balančný tím venovať štúdiu a simulácii dopadov herných zmien na hráčov zo všetkých rankov. To však neznamená, že dokážu prísť s univerzálnou zmenou alebo riešením na vyriešenie všetkých problémov naprieč rôznymi rankmi. Hráči z vyšších rankov s väčšou pravdepodobnosťou zohľadňujú viac herných informácií a vykonávajú ich presnejšie. To je dôvod, prečo balančný tím pozorne sleduje a analyzuje dáta od hráčov z vysokých rankov, aby dostatočne pochopil balans a vzorce hry. Veria, že kľúč k najlepšiemu hernému zážitku sa skrýva v dátach z vysokoúrovňových, no nie vždy 100 % perfektných hier. To tiež motivuje hráčov zlepšovať svoje champion masteries. Ak si vezmeme ako príklad Twisted Fata, nie je taký ľahký na hranie, ako sa na prvý pohľad zdá, avšak v niektorých hrách ho nachádzame extrémne silného, ak majú hráči lepšie pochopenie a vyššiu mastery za tohto šampióna. Verím, že hráči môžu získať veľký pocit zadosťučinenia zo zvyšovania mastery, až kým šampióna skutočne neovládnu, a zároveň budú presnejšie aj dáta o win rate.
Dúfame, že teraz už lepšie rozumiete win rate. Prejdime k pick rate. Pick rate je pravdepodobnosť, že šampión bude vybraný v hre. Ak by hráčom záležalo iba na víťazstve, pick rate by sa dal jednoducho interpretovať cez win rate s nastavením mysle „hrať na výhru“. V skutočnosti si však veľa hráčov radšej vyberie šampiónov, ktorí ich viac priťahujú, pretože si chcú užiť samotnú hru rovnako ako víťazstvo. Napríklad Ahri má vyšší pick rate ako Urgot, pretože sa z pohľadu mnohých hráčov zdá atraktívnejšia a zaujímavejšia na hranie. Balančný tím by mal tiež venovať dostatočnú pozornosť diverzite šampiónov, čo efektívne znižuje situácie, kedy je šampión vybraný takmer v každej hre, ako napríklad Jinx. Základným pravidlom je nikdy neobetovať balans v prospech diverzity, čo znamená, že by nemali buffovať šampiónov len preto, že sú medzi hráčmi populárnejší alebo majú viac Skinov, a naopak.
Hovorili sme veľa o vzťahoch medzi dátami a balansovaním. Okrem chladných dát je podľa môjho názoru extrémne kritická aj spätná väzba od hráčov. Keď sa všetci sťažujú na to, aká nevyvážená sa stala Akali po reworku, balančný tím by mal začať presúvať svoju pozornosť na Akali a vyhodnotiť, či je potrebné zavedenie určitých úprav. Ako tím Riotu vôbec zistí, že sa hráči sťažujú? Dáta tím dokáže získať užitočné informácie z ban rate, čo je pravdepodobnosť, že šampión bude v hre zakázaný. Zároveň je dôležité vedieť, že všetky štatistiky, ktoré sme vyššie spomenuli, sa navzájom ovplyvňujú. Napríklad Rumble je silný šampión s relatívne nízkym ban rate, pretože hráči si ho vyberajú menej radšej než Mordekaisera alebo Daria. Na základe predchádzajúcich skúseností je najlepší plán pre Ban-Pick (teda najlepší plán k víťazstvu) banovať šampiónov s vysokým pick rate aj vysokým win rate, ak za nich váš tím nehrá. V tomto bode predpokladám, že si už uvedomujete, že ban rate nie je len výsledkom pick rate a win rate, ale je ovplyvnený aj úsudkom hráčov o tom, aký silný šampión je, či je ľahké ho ovládnuť, aké je riziko hrania s ním a ako zle sa hráči môžu cítiť, ak s ním prehrajú. Le Blanc bola kedysi na vrchu zoznamu banov, ale na rankoch nižších ako Master/Challenger to nie je optimálny ban. Janna by mala byť podľa čistých dát najviac hodná banovania, ale jej skutočný ban rate je menej ako 1 %. Keď balančný tím vie, ako rôzne štatistiky na seba pôsobia a spätne ovplyvňujú samotné herné dáta v kruhu, mal by sa pri niektorých zmenách spoliehať na ban rate, ale neorientovať sa výhradne len na samotné čísla.
Bez ohľadu na to, aké dôležité dáta sú, stále sú to len faktory v rovnici. Verím, že pri správnom použití dáta neustále pomôžu zlepšovať herný zážitok pre všetkých hráčov a Riot sa snaží tento veľký cieľ dosiahnuť. Je to však cesta bez konca a podľa môjho názoru je ďalším významným faktorom na podporenie herného zážitku zlepšenie vlastnej mentality hráčov a ich vnímania výhry či prehry.
Ďakujeme spoločnosti DOJO Digital, Bristol SEO Agency, za vytvorenie tohto komplexného blogového príspevku a rozhovoru. V prípade akýchkoľvek otázok týkajúcich sa dát a analýzy na základe dát kontaktujte ich Bristol Digital Marketing tím a požiadajte o bezplatnú konzultáciu.
