Cómo los datos Drives Campeón Balance - Inspirado por una charla interna con Riot Equipo Campeón Equilibrio

Después de entrevistar a un amigo que trabaja para el equipo antidisturbios LoL Champion balanza que hace constantemente cambios estratégicos para equilibrar el juego mediante la lectura y el análisis de diversos datos, me gustaría compartir con todos algunas teclas que a la comprensión de las correlaciones entre los datos y el equilibrio campeón, desde un reproductor diaria Liga y co-perspectiva de un diseñador profesional del juego.

En primer lugar, vamos a definir el equilibrio del juego, la tasa de ganar, recoger tasa y la tasa de prohibición, y luego profundizar en los matices entre estos conceptos. Uno de los objetivos más importantes del equipo de equilibrio es de invocadores para tener éxito con cualquier campeón. Al momento de recoger su campeón, lo ideal sería que no se supone para predecir totalmente lo bueno que será antes de que el juego comience. En circunstancias diferentes, algunos campeones siempre será más fuerte que algunos de los demás debido a la composición del equipo, las estrategias aplicadas, y selecciones campeón enemigo. Todos estos son los componentes más críticos de juegos de la Liga. El resultado final ideal es que los jugadores nunca deben sentirse obligados a elegir un determinado campeón debido a cómo ampliamente fuerte es.

Hay tantos aspectos diferentes que deben ser considerados cuando nos tarifa y categorizar lo fuerte que un campeón es, pero al final, todo se reduce a lo rápido y fácil que es hacer volar por el nexo, es decir, para ganar la Victoria . Diferentes campeones podrían estar en su mejor potencia en diferentes fases de un juego en particular: temprana, media o tardía; algunos campeones podrían ser más útiles durante las luchas por equipos; algunos campeones podrían obtener penta-mata a más fácilmente a partir de ciertas habilidades o un wombo-combo; y, por supuesto, cuando los jugadores adquieren diferentes recursos en el mapa, campeones ejercerán diferentes potencias, también. La definición de un campeón fuerte no permanecerá idéntica todo el tiempo. En un partido clasificado en particular, que depende de las habilidades de definición de campeón y jugador. Por ejemplo, Kog'Maw no se percibe como fuerte todo el tiempo, pero en una composición de equipo en particular que las cáscaras para ello, Kog'Maw es capaz de fundir el equipo enemigo dentro de unos pocos segundos. De manera similar a cómo definimos la matanza y habilidades que escapan de un campeón con K / DA, también tenemos en cuenta lo rápido y fácil a un campeón puede ayudar a acabar con torres y nexo al final.

Debe haber preguntado en un momento dado lo que ganar medios de tasas, y si es desequilibrada cuando vemos las tasas de ganar no es estrictamente en el 50%. Si definimos la precisión absoluta de la medición con lo fuerte que se percibe un campeón, a continuación, la precisión relativa puede ser representado por la tasa de ganancias campeón. tasa de ganancias es la posibilidad de ganar un juego clasificado dentro del campeón y invocador ecosistema actual. Los datos de tasa de ganancias es controlada principalmente por dos factores: la potencia campeón y habilidades jugador. Ni está en una relación puramente lineal con tasa de ganancias. La mezcla de factores no lineales y relaciones causales revela que un campeón todavía podría ser equilibrado sin tener una tasa de ganancias 50%. Por ejemplo, la tasa de ganancias de campeones en rotación libre semanal podría haber sido afectada negativamente por los jugadores que no tienen experiencia de juego. De acuerdo con los datos oficiales antidisturbios, más que una ínfima parte de los jugadores Azir realidad ha dominado este campeón. Por lo tanto se espera una tasa media victoria por debajo del 50%. Por el contrario, muchos jugadores Heimerdinger están jugando realmente bien, y por lo tanto la tasa de ganancias, naturalmente, va por encima del 50% ya que los datos han demostrado.

Después de conocer cómo se ve afectada la tasa de ganancias, el equipo de equilibrio debe ser dedicada al estudio y simular los efectos de los cambios de juego de los jugadores de todos los rangos. Pero no significa necesariamente que se puede topar con un cambio o una solución universal para resolver todos los problemas a través de diferentes rangos. Los jugadores de un rango más alto son más propensos a considerar más información del juego y ejecutarlo de forma más precisa. Esa es la razón por la que el equipo saldo será de cerca la observación y el análisis de datos de jugadores de alto rango de entender suficientemente el equilibrio del juego y el patrón. Ellos creen que la clave para las mejores cueros experiencia de juego en los datos del alto nivel pero no siempre 100% jugadas perfectas. Esto también motiva a los jugadores a mejorar sus maestrías campeones. Tomando Twisted Fate como un ejemplo, que no es tan fácil de jugar como parece a primera vista, sin embargo, lo encontramos muy potente en algunos juegos si los jugadores tienen una mejor comprensión y un mayor dominio en él. Creo que los jugadores pueden ganar una gran sensación de satisfacción del creciente dominio hasta que realmente dominan el campeón, al mismo tiempo, los datos de tasa de ganancias serán más precisas también.

Esperamos que haya adquirido una mejor comprensión de las tasas de ganar ahora. Vamos a mover a la tasa de recogida. tasa de recogida es la posibilidad de que un campeón será seleccionado en un juego. Si los jugadores sólo se preocupan por la victoria, recoger tasa puede ser simplemente interpretada por tasa de ganancias con una mentalidad de juego a ganar. Mientras que, de hecho, muchos de los jugadores son más propensos a elegir a los campeones que les atraen más, ya que el deseo de disfrutar de un juego en sí, tanto como una victoria. Por ejemplo, Ahri tiene una tasa de recogida más alta que Urgot como parece más atractivo e interesante para jugar en una gran cantidad de la perspectiva de los jugadores. El equipo de equilibrio también debe prestar suficiente atención a la diversidad campeón, lo que reduce efectivamente la situación en la que se selecciona un campeón en casi todos los juegos, tales como Jinx. La regla básica es no sacrificar el equilibrio de la diversidad, es decir, que no debe aficionado campeones simplemente porque algunos campeones son más populares entre los jugadores o tener más pieles, viceversa.

Hemos hablado mucho acerca de las relaciones entre los datos y el equilibrio. Aparte de los datos fríos, la retroalimentación de los jugadores también es extremadamente crítica en mi opinión. Cuando todo el mundo se queja de la forma desequilibrada Akali se hace después de la reanudación, el equipo de equilibrio debe comenzar a cambiar su atención a Akali y evaluar si ciertos ajustes tienen que ser puesto en marcha. ¿Cómo sabe el equipo antidisturbios si los jugadores se quejan en el primer lugar? Al parecer, el equipo de datos puede agarrar un poco de información útil a partir de la tasa de prohibición, que es la posibilidad de que un campeón será prohibido en un juego. Al mismo tiempo, es importante saber que todas las tarifas que hemos introducido anteriormente están afectando mutuamente. Por ejemplo, Rumble es un fuerte campeón con una tasa relativamente baja prohibición ya que los jugadores son menos propensos a recogerlo sobre Mordekeiser o Darío. Con base en la experiencia previa, el mejor plan de Ban-Pick también conocido como el mejor plan para la victoria es prohibir los campeones tanto con alta tasa de recogida y alta tasa de ganancias si el equipo no juega aliado ellos. Hasta este punto, me gustaría supone que ya es consciente de que la tasa de prohibición no es simplemente el resultado de la tasa de recogida y gana velocidad, pero también se ve afectada por el juicio de lo poderoso que es el campeón de los jugadores, ya sea es fácil de dominar, el riesgo de jugar con él, y lo mal que los jugadores pueden sentir cuando pierden con él. Le Blanc fue una vez en la parte superior de la lista de prohibición, pero ella no es la prohibición óptima a rangos inferiores de Maestro / Challenger. Janna como otro ejemplo debe ser el más digno que prohíben el basado en los datos puros, pero ella tiene una tasa de prohibición real de sólo menos del 1%. Saber cómo funcionan diferentes tasas el uno del otro y afectan a los propios datos de juego a cambio como un círculo, el equipo de equilibrio debe depender de la tasa de prohibición para algunos de los cambios, pero no simplemente en los números mismos.

No importa lo importante que los datos son, siguen siendo sólo factores en una ecuación. Creo que los datos será siempre ayudar a mejorar la experiencia de juego para todos los jugadores si se usa correctamente, y antidisturbios se propone alcanzar este gran objetivo. Pero es un viaje sin fin, y en mi opinión, otro factor importante a la experiencia de juego es impulso para mejorar la propia mentalidad y percepción de la victoria o la pérdida de los jugadores.

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