Sau khi phỏng vấn một người bạn làm việc tại Đội ngũ Cân bằng Tướng LoL của Riot, những người liên tục đưa ra các thay đổi chiến thuật để cân bằng trò chơi bằng cách đọc và phân tích nhiều dữ liệu khác nhau, tôi muốn chia sẻ với tất cả các bạn một vài chìa khóa để hiểu mối tương quan giữa dữ liệu và sự cân bằng tướng, từ góc nhìn kết hợp của một người chơi LMHT hàng ngày và một nhà thiết kế game chuyên nghiệp.

Trước hết, hãy cùng định nghĩa về sự cân bằng game, tỷ lệ thắng (win rate), tỷ lệ chọn (pick rate) và tỷ lệ cấm (ban rate), sau đó đi sâu vào sắc thái giữa các khái niệm này. Một trong những mục tiêu quan trọng nhất của đội ngũ cân bằng là giúp các pháp sư thành công với bất kỳ vị tướng nào. Khi bạn chọn tướng của mình, lý tưởng nhất là bạn không nên đoán trước hoàn toàn nó sẽ mạnh đến mức nào trước khi trận đấu bắt đầu. Trong các hoàn cảnh khác nhau, một số tướng sẽ luôn mạnh hơn những tướng còn lại do đội hình, chiến thuật áp dụng và các lựa chọn tướng của đối phương. Tất cả những điều này là những thành tố cốt lõi nhất của các trận đấu Liên Minh. Ranh giới lý tưởng là người chơi không bao giờ cảm thấy bị bắt buộc phải chọn một vị tướng nhất định chỉ vì nó quá bá đạo.

Có rất nhiều khía cạnh khác nhau cần xem xét khi chúng ta đánh giá và phân loại độ mạnh của một vị tướng, nhưng cuối cùng, tất cả đều quy về việc phá hủy nhà chính nhanh và dễ dàng như thế nào, tức là giành chiến thắng (Victory). Các vị tướng khác nhau có thể đạt sức mạnh tối đa ở các giai đoạn khác nhau của một trận đấu cụ thể: đầu, giữa hoặc cuối game; một số tướng có thể hữu ích hơn trong giao tranh tổng; một số tướng có thể dễ dàng đạt penta-kill nhờ một số kỹ năng nhất định hoặc wombo-combo; và dĩ nhiên, khi người chơi thu thập các tài nguyên khác nhau trên bản đồ, các tướng cũng sẽ phát huy sức mạnh khác nhau. Định nghĩa về một vị tướng mạnh không phải lúc nào cũng giống nhau. Trong một trận xếp hạng cụ thể, điều đó phụ thuộc vào định nghĩa tướng và kỹ năng người chơi. Ví dụ, Kog'Maw không được xem là mạnh mọi lúc mọi nơi, nhưng trong một đội hình cụ thể biết bảo kê cho nó, Kog'Maw có khả năng sấy tan chảy đội hình đối phương chỉ trong vài giây. Tương tự như cách chúng ta định nghĩa khả năng hạ gục và chạy trốn của một vị tướng bằng K/DA, chúng ta cũng xem xét mức độ nhanh chóng và dễ dàng mà một vị tướng có thể giúp hạ gục trụ và nhà chính ở cuối trận.

Chắc hẳn có lúc bạn từng thắc mắc tỷ lệ thắng có ý nghĩa gì, và liệu có mất cân bằng hay không khi thấy tỷ lệ thắng không nằm ở mức chuẩn 50%. Nếu chúng ta định nghĩa độ chính xác tuyệt đối của phép đo bằng việc cảm nhận vị tướng đó mạnh ra sao, thì độ chính xác tương đối có thể được đại diện bởi tỷ lệ thắng của tướng. Tỷ lệ thắng là khả năng chiến thắng một trận xếp hạng trong hệ sinh thái tướng và người chơi hiện tại. Dữ liệu tỷ lệ thắng chủ yếu được kiểm soát bởi hai yếu tố: sức mạnh của tướng và kỹ năng của người chơi. Không có yếu tố nào nằm trong mối quan hệ tuyến tính thuần túy với tỷ lệ thắng. Sự kết hợp của các yếu tố phi tuyến tính và mối quan hệ nhân quả cho thấy một vị tướng vẫn có thể cân bằng mà không cần phải có tỷ lệ thắng 50%. Ví dụ, tỷ lệ thắng của các tướng trong xoay tua miễn phí hàng tuần có thể bị ảnh hưởng tiêu cực bởi những người chơi thiếu kinh nghiệm. Theo dữ liệu chính thức từ Riot, chỉ có một phần cực kỳ nhỏ người chơi Azir thực sự làm chủ được vị tướng này. Do đó, tỷ lệ thắng trung bình dưới 50% là điều dự đoán trước được. Trái lại, nhiều người chơi Heimerdinger thực sự đánh rất tốt vị tướng này, và do đó tỷ lệ thắng tự nhiên cao hơn 50% như dữ liệu đã cho thấy.

Sau khi biết tỷ lệ thắng bị ảnh hưởng như thế nào, đội ngũ cân bằng nên tập trung nghiên cứu và mô phỏng tác động của các thay đổi trong game đối với người chơi ở mọi mức xếp hạng. Nhưng điều đó không nhất thiết có nghĩa là họ có thể đưa ra một thay đổi hoặc giải pháp chung cho tất cả các vấn đề ở các mức xếp hạng khác nhau. Người chơi ở bậc xếp hạng cao hơn có xu hướng cân nhắc nhiều thông tin trong game hơn và thực hiện nó một cách chuẩn xác hơn. Đó là lý do đội ngũ cân bằng sẽ quan sát kỹ lưỡng và phân tích dữ liệu từ những người chơi trình độ cao để hiểu rõ về cân bằng và mô hình game. Họ tin rằng chìa khóa cho trải nghiệm chơi game tốt nhất ẩn giấu trong dữ liệu từ các trận đấu cấp cao nhưng không phải lúc nào cũng hoàn hảo 100%. Điều này cũng thúc đẩy người chơi cải thiện thông thạo tướng của mình. Lấy Twisted Fate làm ví dụ, vị tướng này không dễ chơi như vẻ ngoài ban đầu, tuy nhiên, chúng ta thấy hắn cực kỳ mạnh mẽ trong một số trận đấu nếu người chơi hiểu rõ và có mức độ thông thạo cao hơn. Tôi tin rằng người chơi có thể đạt được cảm giác thỏa mãn lớn khi tăng mức thông thạo cho đến khi thực sự làm chủ vị tướng đó, đồng thời, dữ liệu tỷ lệ thắng cũng sẽ chính xác hơn.

Chúng tôi hy vọng giờ đây bạn đã hiểu rõ hơn về tỷ lệ thắng. Hãy chuyển sang tỷ lệ chọn. Tỷ lệ chọn là khả năng một vị tướng được chọn trong một trận đấu. Nếu người chơi chỉ quan tâm đến chiến thắng, tỷ lệ chọn có thể được hiểu đơn giản qua tỷ lệ thắng với tư duy chơi để thắng. Nhưng trên thực tế, rất nhiều người chơi có xu hướng chọn những vị tướng thu hút họ hơn vì họ muốn tận hưởng chính bản thân trò chơi cũng nhiều như ham muốn chiến thắng. Ví dụ, Ahri có tỷ lệ chọn cao hơn Urgot vì cô ấy trông cuốn hút và thú vị hơn dưới góc nhìn của nhiều người chơi. Đội ngũ cân bằng cũng nên dành sự chú ý thích đáng đến sự đa dạng của các tướng, điều này giúp giảm bớt hiệu quả tình trạng một vị tướng bị chọn trong hầu hết mọi trận đấu, chẳng hạn như Jinx. Quy tắc cơ bản là không bao giờ đánh đổi sự cân bằng lấy sự đa dạng, nghĩa là họ không nên buff tướng chỉ vì một số tướng phổ biến hơn trong cộng đồng người chơi hoặc có nhiều Skin hơn, và ngược lại.

Chúng ta đã nói rất nhiều về mối quan hệ giữa dữ liệu và việc cân bằng. Bên cạnh những dữ liệu khô khan, phản hồi từ người chơi theo tôi cũng cực kỳ quan trọng. Khi mọi người than phiền về việc Akali trở nên mất cân bằng như thế nào sau khi làm lại, đội ngũ cân bằng nên bắt đầu chuyển sự chú ý sang Akali và đánh giá xem có cần thực hiện các điều chỉnh nhất định hay không. Làm thế nào đội ngũ Riot biết được người chơi đang phàn nàn ngay từ đầu? Rõ ràng là đội ngũ dữ liệu có thể nắm bắt một số thông tin hữu ích từ tỷ lệ cấm, tức là khả năng một vị tướng bị cấm trong trận đấu. Đồng thời, điều quan trọng là phải biết rằng tất cả các tỷ lệ chúng ta đã giới thiệu ở trên đều tác động qua lại lẫn nhau. Ví dụ, Rumble là một vị tướng mạnh với tỷ lệ cấm tương đối thấp do người chơi ít khi chọn ông ta thay vì Mordekaiser hay Darius. Dựa trên kinh nghiệm trước đây, kế hoạch Cấm-Chọn tốt nhất hay còn gọi là kế hoạch tốt nhất hướng tới chiến thắng là cấm các vị tướng có cả tỷ lệ chọn cao lẫn tỷ lệ thắng cao nếu đồng đội không chơi chúng. Đến đây, tôi đoán bạn đã nhận ra rằng tỷ lệ cấm không đơn thuần là kết quả của tỷ lệ chọn và tỷ lệ thắng, mà nó còn bị ảnh hưởng bởi đánh giá của người chơi về sức mạnh của vị tướng đó, liệu có dễ làm chủ nó hay không, rủi ro khi chơi cùng nó, và cảm giác tồi tệ ra sao nếu họ thua trận với vị tướng đó. Le Blanc từng đứng đầu danh sách cấm, nhưng cô ấy không phải là lựa chọn cấm tối ưu ở các mức xếp hạng thấp hơn Cao Thủ/Thách Đấu. Janna là một ví dụ khác đáng bị cấm nhất dựa trên dữ liệu thuần túy nhưng cô ấy có tỷ lệ cấm thực tế chưa đến 1%. Biết được các tỷ lệ khác nhau hoạt động như thế nào trên nhau và tác động ngược lại đến chính dữ liệu game theo một vòng tuần hoàn, đội ngũ cân bằng nên dựa vào tỷ lệ cấm để thực hiện một số thay đổi, chứ không chỉ thuần túy dựa vào bản thân các con số.

Dù dữ liệu có quan trọng đến đâu, chúng vẫn chỉ là các biến số trong một phương trình. Tôi tin rằng dữ liệu sẽ liên tục giúp cải thiện trải nghiệm chơi game cho tất cả người chơi nếu được sử dụng đúng cách, và Riot đang hướng tới việc đạt được mục tiêu tuyệt vời này. Nhưng đó là một hành trình không bao giờ kết thúc, và theo tôi, một yếu tố quan trọng khác để nâng cao trải nghiệm chơi game là cải thiện tâm lý cũng như nhận thức của chính người chơi về việc thắng hay thua.

Cảm ơn DOJO Digital, một Bristol SEO Agency đã tạo ra bài viết blog và buổi phỏng vấn toàn diện này. Đối với bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến dữ liệu và phân tích dựa trên dữ liệu, vui lòng liên hệ với đội ngũ Bristol Digital Marketing của họ để được tư vấn miễn phí.