Po intervjuju s prijateljem, ki dela v ekipi Riot LoL Champion Balance Team in dosledno uvaja strateške spremembe za uravnoteženje igre z branjem ter analizo različnih podatkov, bi rad z vami delil nekaj ključnih vpogledov v povezave med podatki in uravnoteženjem šampionov z dvojnega vidika: vsakodnevnega igralca League of Legends in profesionalnega oblikovalca iger.
Najprej definirajmo uravnoteženost igre, win rate, pick rate in ban rate ter se nato potopimo v fine podrobnosti med temi koncepti. Eden najpomembnejših ciljev ekipe za uravnoteženje je, da pozivalci (summoners) uspevajo s katerim koli šampionom. Ko izberete svojega šampiona, v idealnem primeru ne bi smeli popolnoma predvideti, kako dober bo, še preden se tekma sploh začne. V različnih okoliščinah bodo nekateri šampioni vedno močnejši od drugih zaradi sestave ekipe, uporabljeni strategiji in izbiri sovražnikovih šampionov. Vse to so ključne komponente iger League. Idealna spodnja meja je, da se igralci nikoli ne bi smeli počutiti prisiljene izbrati določenega šampiona le zato, ker je izjemno močan.
Obstaja toliko različnih vidikov, ki jih je treba upoštevati, ko ocenjujemo in kategoriziramo moč šampiona, a na koncu se vse zmanjša na to, kako hitro in enostavno je mogoče zrušiti nexus, torej doseči zmago (Victory). Različni šampioni so lahko na svojem vrhuncu moči v različnih fazah posamezne tekme: zgodaj, v sredini ali pozneje (early, mid, late); nekateri šampioni so bolj uporabni med team fighti; nekateri šampioni lažje dosežejo penta-kill s pomočjo določenih spretnosti ali wombo-combo kombinacije; in seveda, ko igralci pridobivajo različne vire na mapi, bodo šampioni prav tako pokazali različno moč. Definicija močnega šampiona ne bo ves čas enaka. V posamezni ranked tekmi je to odvisno od definicije šampiona in spretnosti igralca. Na primer, Kog'Maw ni vseskozi dojet kot močan, ampak v določeni sestavi ekipe, ki ga ščiti (peel), je Kog'Maw sposoben v nekaj sekundah stopiti sovražnikovo ekipo. Podobno kot definiramo sposobnosti ubijanja in pobega šampiona s K/DA, upoštevamo tudi, kako hitro in enostavno lahko šampion na koncu pomaga porušiti stolpe in nexus.
Na neki točki ste se zagotovo vprašali, kaj pomeni win rate in ali je igra neuravnotežena, ko vidimo, da win rate niso strogo pri 50 %. Če absolutno natančnost meritve definiramo z uporabo dojete moči šampiona, potem lahko relativno natančnost predstavlja win rate šampiona. Win rate je verjetnost za zmago v ranked tekmi v trenutnem ekosistemu šampionov in pozivalcev. Podatke o win rate v glavnem nadzorujeta dva faktorja: moč šampiona in spretnost igralca. Nobeden od njiju ni v čisto linearnem razmerju z win rate. Mešanica nelinearnih faktorjev in vzročnih povezav razkriva, da je šampion lahko še vedno uravnotežen, tudi če nima 50 % win rate. Na primer, na win rate šampionov v tedenski brezplačni rotaciji lahko negativno vplivajo igralci, ki nimajo dovolj izkušenj z igro. Glede na uradne Riotove podatke le izjemno majhen del igralcev Azirja dejansko obvlada tega šampiona. Zato je povprečni win rate pod 50 % pričakovan. Nasprotno pa mnogi igralci Heimerdingerja z njim igrajo res dobro, zato gre win rate naravno nad 50 %, kot kažejo podatki.
Ko razume, kako win rate prihaja pod vpliv, bi se morala ekipa za uravnoteženje posvetiti proučevanju in simuliranju vplivov sprememb v igri na igralce vseh rangov. Vendar to ne pomeni nujno, da lahko najdejo univerzalno spremembo ali rešitev za vse težave v različnih rangih. Igralci višjega ranga pogosteje upoštevajo več informacij o igri in jih izvajajo bolj natančno. To je razlog, zakaj ekipa za uravnoteženje podrobno spremlja in analizira podatke igralcev visokih rangov, da bi dovolj dobro razumela ravnovesje in vzorce igre. Verjamejo, da se ključ do najboljše igralne izkušnje skriva v podatkih z visoke ravni, a ne vedno 100-odstotno popolnih iger. To igralce spodbuja tudi k izboljšanju svojih champion masteries. Če za primer vzamemo Twisted Fata – na prvi pogled ni tako lahek za igranje, vendar ugotavljamo, da je v nekaterih tekmah izjemno močan, če imajo igralci boljše razumevanje in višji mastery z njim. Verjamem, da lahko igralci pridobijo velik občutek zadovoljstva z večanjem masteryja, dokler šampiona resnično ne obvladajo, hkrati pa bodo tudi podatki o win rate bolj natančni.
Upamo, da zdaj bolje razumete win rate. Preaknimo na pick rate. Pick rate je verjetnost, da bo šampion izbran v tekmi. Če je igralcem pomembna le zmaga, se lahko pick rate preprosto razlaga preko win rate z miselnostjo "igraj za zmago". V resnici pa bo veliko igralcev raje izbralo šampione, ki so jim bolj privlačni, saj si želijo uživati v sami igri enako kot v zmagi. Na primer, Ahri ima višji pick rate kot Urgot, ker se zdi iz perspektive mnogih igralcev bolj privlačna in zanimiva za igranje. Ekipa za uravnoteženje mora nameniti dovolj pozornosti tudi raznolikosti šampionov, kar učinkovito zmanjšuje situacije, ko je določen šampion izbran skoraj v vsaki tekmi, kot je Jinx. Osnovno pravilo je, da se ravnovesje nikoli ne žrtvuje za raznolikost – to pomeni, da ne bi smeli buffati šampionov preprosto zato, ker so med igralci bolj priljubljeni ali imajo več Skinov, in obratno.
Veliko smo govorili o povezavi med podatki in uravnoteženjem. Poleg hladnih podatkov so po mojem mnenju izjemno kritične tudi povratne informacije igralcev. Ko se vsi pritožujejo nad tem, kako neuravnotežena je postala Akali po prenovi (rework), bi morala ekipa za uravnoteženje preusmeriti svojo pozornost na Akali in oceniti, ali je treba uvesti določene prilagoditve. Kako ekipa Riot sploh ve, da se igralci pritožujejo? Očitno lahko podatkovna ekipa pridobi nekaj uporabnih informacij iz ban rate, ki predstavlja verjetnost, da bo šampion v tekmi banan. Hkrati je pomembno vedeti, da vsi deleži (rates), ki smo jih predstavili zgoraj, vplivajo drug na drugega. Na primer, Rumble je močan šampion z relativno nizkim ban rate, saj ga igralci redkeje izberejo namesto Mordekaiserja ali Dariusa. Na podlagi preteklih izkušenj je najboljši plan za Ban-Pick oziroma najboljši plan za zmago ta, da se banajo šampioni z visokim pick rate in visokim win rate, če jih zavezniška ekipa ne igra. Do te točke predvidevam, da se že zavedate, da ban rate ni le rezultat pick rate in win rate, ampak nanj vplivajo tudi presoja igralcev o moči šampiona, lahkotnost obvladovanja, tveganje igranja z njim in kako slabo se igralci počutijo, če z njim izgubijo. Le Blanc je bila nekoč na vrhu seznama za bananje, vendar ni optimalen ban na rangih, nižjih od Master/Challenger. Janna bi morala biti na podlagi čistih podatkov najbolj vredna bana, a ima dejanski ban rate manj kot 1 %. Ker ekipa za uravnoteženje ve, kako različne stopnje delujejo ena na drugo in v krogotoku povratno vplivajo na same podatke o igri, bi se morala pri nekaterih spremembah zanašati na ban rate, vendar ne zgolj na same številke.
Ne glede na to, kako pomembni so podatki, so še vedno le faktorji v enačbi. Verjamem, da bodo podatki ob pravilni uporabi dosledno pomagali izboljšati igralno izkušnjo za vse igralce, in Riot si prizadeva doseči ta veliki cilj. Vendar je to potovanje brez konca in po mojem mnenju je drug pomemben faktor za Boost igralne izkušnje izboljšanje igralčeve lastne mentalitete in dojemanja zmage ali poraza.
Hvala ekipi DOJO Digital, Bristol SEO Agency, za ustvarjanje tega celovitega blog zapisa in intervjuja. Za kakršna koli vprašanja glede podatkov in analitike na podlagi podatkov se obrnite na njihovo ekipo za Bristol Digital Marketing za brezplačen posvet.
