slack-imgs.com

Теории про HotS

Недавно спросил у твиттера, зачем в HotS ввели режим, где могут выпасть одни и те же герои всем участникам матча.

Правильного ответа не знаю (и специально не гуглил, чтобы не расхотелось теоретизировать), но поделюсь версией.

Представим, что мы балансируем MOBA. Вынесем за скобки монетизацию и принцип «новый герой всегда сильнее», представим, что нам нужен идеальный баланс. Наш идеал выглядит так:

Без явного дисбаланса, но с максимальным разнообразием.

Разнообразие подразумевает:

  1. Зависимость от контекста: разных стилей игры, командных стратегий и комбинаций с другими героями.
  2. Зависимость от скилла игрока: и как входной порог, минимум для освоения, и как глубина, т.е. величина модификатора от скилла к эффективности.
  3. Зависимость от рандома. Насколько велик фактор «случайности» в механиках героя. Если мы выразим зависимость от скилла как кривую, соединяющую показатели скилла и эффективности на разных этапах, то влияние рандома — это наше стандартное отклонение.

Вроде бы, все логично. Но измерить сложно.

Допустим, мы смотрим винрейт героя Х: 50%. Значит все хорошо? Как бы не так, давайте посмотрим у кого этот винрейт: может оказаться, что для опытных игроков это 70%, а для новичков 30% (матчей у них поровну). По нашей задумке даже сложный персонаж может иметь низкий винрейт у новичка, но не должен давать слишком высокий у профи. Ведь опытные играют с опытными и именно они наиболее требовательны к балансу.

Ладно, вот мы довели винрейт в нужной группе до желаемых 50±5%. Смотрим распределение не по опыту, а по скиллу с конкретным классом. Или в конкретной группой. Или на конкретной карте. Или с другой переменной, не суть. Ба, да у нас снова 70-30, 80-20, тут и там погрешность ±50%, ужас.

Все это цифродрочево называется регрессионный анализ. Термин кажется математическим, но не обманывайтесь: чем больше переменных, тем больше регрессионный анализ похож на искусство в части подбора и правильного учета этих самых переменных. А в стандартном матче очень, очень много переменных.

Вернемся к вопросу: зачем нужен режим с одинаковыми героями (который, к тому же, проходит на упрощенных картах, с упрощенными правилами, в ускоренном режиме и в несколько раундов)?

Гипотеза проста: это способ сократить переменные.

Если героя подбирает система (а не сами игроки), то ей ничто не мешает подобрать именно того героя, который, например, будет примерно одинаково прокачен у всех игроков (или соответствовать другим критериям, которые нужны аналитику для получения инструментальных переменных, которые очень сложно выцепить из обычных матчей даже при условии бигдаты).

Таким образом аналитику будет проще вычислить (а потом вычистить) фактор случайности, влияющий на эффективность героя. Или зависимость эффективности с ним от эффективности с его классом или другими героями. Чем меньше переменных — тем точнее будут ответы на сложные запросы.

Конечно, было бы гораздо проще «подстраивать» нужные условия на уровне матчмейкинга. Но это конфликт с игровым опытом: такой матчмейкинг станет либо дольше, либо хуже. А отдельный режим позволяет «продать» сбор данных как новый и прикольный опыт для игрока.

Так это или нет, но теория красивая.

Share on Facebook0Tweet about this on TwitterShare on VK