Çeşitli verileri okuyup analiz ederek oyunu dengelemek için sürekli stratejik değişiklikler yapan Riot LoL Şampiyon Dengeleme Ekibi'nde çalışan bir arkadaşımla röportaj yaptıktan sonra, hem günlük bir League oyuncusu hem de profesyonel bir oyun tasarımcısının ortak perspektifinden, veriler ile şampiyon dengesi arasındaki korelasyonları anlamanız için birkaç kilit noktayı sizlerle paylaşmak istiyorum.
İlk olarak oyun dengesi, kazanma oranı (win rate), seçilme oranı (pick rate) ve yasaklanma oranını (ban rate) tanımlayalım ve ardından bu kavramlar arasındaki nüanslara inelim. Dengeleme ekibinin en önemli hedeflerinden biri, sihirdarların her şampiyonla başarılı olabilmesidir. Şampiyonunuzu seçtiğinizde, ideal olarak oyun daha başlamadan ne kadar iyi olacağını tamamen tahmin edememeniz gerekir. Farklı koşullar altında, takım kompozisyonu, uygulanan stratejiler ve düşman şampiyon seçimleri nedeniyle bazı şampiyonlar diğerlerinden her zaman daha güçlü olacaktır. Tüm bunlar League oyunlarının en kritik bileşenleridir. İdeal alt sınır, oyuncuların sırf aşırı güçlü olduğu için belirli bir şampiyonu seçmek zorunda hissetmemeleridir.
Bir şampiyonun ne kadar güçlü olduğunu değerlendirirken ve kategorize ederken dikkate alınması gereken pek çok farklı yön vardır, ancak nihayetinde her şey nexusu ne kadar hızlı ve kolay yıkabildiğinize, yani Zafer'i elde etmeye dayanır. Farklı şampiyonlar belirli bir oyunun farklı aşamalarında en yüksek güçlerinde olabilirler: erken, orta veya geç safha; bazı şampiyonlar takım savaşlarında (team fight) daha yararlı olabilir; bazı şampiyonlar belirli yeteneklerden veya bir wombo-combodan daha kolay penta atabilir; ve elbette oyuncular haritada farklı kaynaklar elde ettikçe şampiyonlar da farklı güçler sergileyecektir. Güçlü bir şampiyonun tanımı her zaman sabit kalmaz. Belirli bir dereceli oyunda bu, şampiyonun tanımına ve oyuncu becerilerine bağlıdır. Örneğin Kog'Maw her zaman güçlü olarak algılanmaz, ancak onu koruyan (peel eden) belirli bir takım kompozisyonunda Kog'Maw, düşman takımını birkaç saniye içinde eritme kapasitesine sahiptir. Bir şampiyonun öldürme ve kaçma yeteneklerini K/DA ile tanımlamamıza benzer şekilde, bir şampiyonun kuleleri ve nexusu sonunda ne kadar hızlı ve kolay yıkmaya yardımcı olabileceğini de göz önünde bulundururuz.
Kazanma oranının ne anlama geldiğini ve kazanma oranlarının tam olarak %50 olmadığını gördüğümüzde bunun dengesiz bir durum olup olmadığını belirli bir noktada mutlaka merak etmişsinizdir. Ölçümün mutlak doğruluğunu bir şampiyonun ne kadar güçlü algılandığını kullanarak tanımlarsak, göreceli doğruluk şampiyonun kazanma oranı ile temsil edilebilir. Kazanma oranı, mevcut şampiyon ve sihirdar ekosistemi içinde dereceli bir oyunu kazanma olasılığıdır. Kazanma oranı verileri temel olarak iki faktör tarafından kontrol edilir: şampiyon gücü ve oyuncu becerileri. İkisi de kazanma oranıyla tamamen doğrusal bir ilişki içinde değildir. Doğrusal olmayan faktörlerin ve nedensel ilişkilerin karışımı, bir şampiyonun %50 kazanma oranına sahip olmadan da dengeli olabileceğini gösterir. Örneğin, haftalık ücretsiz rotasyondaki şampiyonların kazanma oranı, oyun deneyimi eksik olan oyuncular nedeniyle olumsuz etkilenmiş olabilir. Resmi Riot verilerine göre, Azir oyuncularının sadece son derece küçük bir kısmı bu şampiyonda gerçekten ustalaşmıştır. Bu nedenle %50'nin altında bir ortalama kazanma oranı beklenir. Aksine, birçok Heimerdinger oyuncusu bu şampiyonu gerçekten iyi oynamaktadır ve bu nedenle verilerin de gösterdiği gibi kazanma oranı doğal olarak %50'nin üzerine çıkmaktadır.
Kazanma oranının nasıl etkilendiğini bildikten sonra, dengeleme ekibi kendisini oyun değişikliklerinin tüm kademelerdeki (rank) oyuncular üzerindeki etkilerini incelemeye ve simüle etmeye adamalıdır. Ancak bu, farklı dereceler arasındaki tüm sorunları çözecek evrensel bir değişiklik veya çözüm üretebilecekleri anlamına gelmez. Üst kademelerdeki oyuncuların daha fazla oyun bilgisini göz önünde bulundurma ve bunu daha doğru bir şekilde uygulama olasılığı daha yüksektir. Dengeleme ekibinin oyun dengesini ve kalıplarını yeterince anlamak için üst kademe oyuncularından gelen verileri yakından gözlemlemesinin ve analiz etmesinin sebebi budur. En iyi oyun deneyiminin anahtarının, üst düzey ancak her zaman %100 mükemmel olmayan oyunlardan elde edilen verilerde saklı olduğuna inanıyorlar. Bu aynı zamanda oyuncuları champion masteries seviyelerini geliştirmeye teşvik eder. Twisted Fate'i örnek alırsak, ilk bakışta göründüğü kadar oynaması kolay değildir, ancak oyuncular onda daha iyi bir anlayışa ve daha yüksek bir ustalığa sahipse bazı oyunlarda son derece güçlü olduğunu görürüz. Oyuncuların gerçekten ustalaşana kadar ustalıklarını artırmaktan büyük bir tatmin duygusu elde edebileceklerine inanıyorum, aynı zamanda kazanma oranı verileri de daha doğru hale gelecektir.
Artık kazanma oranlarını daha iyi anladığınızı umuyoruz. Şimdi seçilme oranına geçelim. Seçilme oranı, bir şampiyonun oyunda seçilme olasılığıdır. Oyuncular sadece zaferi önemkiyorsa, kazanmak için oyna zihniyetiyle seçilme oranı basitçe kazanma oranı ile yorumlanabilir. Oysa gerçekte, pek çok oyuncu zafer kadar oyunun kendisinden de keyif almak istediği için ilgilerini daha çok çeken şampiyonları seçmeye daha yatkındır. Örneğin Ahri, birçok oyuncunun perspektifinde oynaması daha çekici ve ilginç göründüğü için Urgot'tan daha yüksek bir seçilme oranına sahiptir. Dengeleme ekibi, Jinx gibi bir şampiyonun neredeyse her oyunda seçildiği durumları etkili bir şekilde azaltan şampiyon çeşitliliğine de yeterince dikkat etmelidir. Temel kural, çeşitlilik için dengeden asla ödün vermemektir, yani şampiyonları sırf oyuncular arasında daha popüler oldukları veya daha fazla Skin sahibi oldukları için buff'lamamalılar ya da tam tersini yapmamalılar.
Veriler ve dengeleme arasındaki ilişkiler hakkında çok konuştuk. Soğuk verilerin yanı sıra, oyunculardan gelen geri bildirimlerin de benim açımdan son derece kritik olduğunu düşünüyorum. Herkes Akali'nin rework sonrasında ne kadar dengesiz hale geldiğinden şikayet ettiğinde, dengeleme ekibi dikkatini Akali'ye kaydırmaya başlamalı ve belirli ayarlamaların yapılması gerekip gerekmediğini değerlendirmelidir. Riot ekibi oyuncuların şikayet ettiğini ilk etapta nasıl anlıyor? Görünüşe göre veri ekibi, bir şampiyonun bir oyunda yasaklanma olasılığı olan yasaklanma oranından (ban rate) bazı yararlı bilgiler çekebilir. Aynı zamanda, yukarıda tanıttığımız tüm oranların birbirini karşılıklı olarak etkilediğini bilmek önemlidir. Örneğin Rumble, oyuncuların onu Mordekaiser veya Darius yerine seçme olasılığı daha düşük olduğundan, nispeten düşük bir ban oranına sahip güçlü bir şampiyondur. Geçmiş deneyimlere dayanarak, en iyi Ban-Pick planı, yani zafere giden en iyi plan, müttefik takım oynamıyorsa hem seçilme oranı hem de kazanma oranı yüksek olan şampiyonları banlamaktır. Bu noktaya kadar, ban oranının sadece seçilme oranı ve kazanma oranının bir sonucu olmadığını, aynı zamanda oyuncuların şampiyonun ne kadar güçlü olduğuna ilişkin yargılarından, ustalaşmanın kolay olup olmadığından, onunla oynama riskinden ve onunla kaybettiklerinde ne kadar kötü hissedebileceklerinden etkilendiğini zaten fark ettiğinizi varsaymak isterim. LeBlanc bir zamanlar yasaklama listesinin başındaydı, ancak Master/Challenger seviyesinden daha düşük derecelerde en uygun ban seçeneği değildir. Başka bir örnek olarak Janna, saf verilere dayanarak banlamaya en değer şampiyon olmalıdır ancak gerçek ban oranı %1'den azdır. Farklı oranların birbirini nasıl etkilediğini ve döngüsel olarak oyun verilerinin kendisini nasıl etkilediğini bilen dengeleme ekibi, bazı değişiklikler için ban oranına güvenmeli, ancak yalnızca sayıların kendilerine dayanmamalıdır.
Veriler ne kadar önemli olursa olsun, yine de bir denklemdeki faktörlerdir. Doğru kullanıldığı takdirde verilerin tüm oyuncular için oyun deneyimini sürekli olarak iyileştirmeye yardımcı olacağına inanıyorum ve Riot bu büyük hedefe ulaşmayı amaçlıyor. Ancak bu sonu olmayan bir yolculuk ve bence oyun deneyimini Boost etmek için bir diğer önemli faktör de oyuncuların kendi zihniyetlerini ve galibiyet veya mağlubiyet algılarını geliştirmektir.
Bu kapsamlı blog yazısını ve röportajı hazırladıkları için bir Bristol SEO Agency olan DOJO Digital'a teşekkür ederiz. Veriler ve veri odaklı analizlerle ilgili sorularınız için ücretsiz danışmanlık almak üzere Bristol Digital Marketing ekipleriyle iletişime geçebilirsiniz.
