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30/05/22Dev

Série Integridade dos Sistemas do VALORANT – Diversidade de mapas

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COMENTÁRIO DO EDITOR: Este artigo faz parte de uma série de análises detalhadas sobre os sistemas do jogo, especialmente os relacionados às questões competitivas/sociais e às dinâmicas dos jogadores no VALORANT. Saiba mais sobre esses artigos na apresentação da série. Você também pode ler os artigos anteriores sobre AFK e comportamento tóxico no chat de voz/texto.


Oi de novo! Sou Brian Chang, membro da equipe do Competitivo do VALORANT. Este artigo vai ser um pouco diferente dos anteriores da série "Integridade do Jogo", focando num assunto bem específico: a aleatoriedade dos mapas.

Se você já se perguntou como foi que acabou jogando quatro partidas seguidas no Icebox, então está no lugar certo!

Já vimos muita gente se frustrando quando o mesmo mapa aparece em várias partidas seguidas. Numa pesquisa recente, mais de um terço da comunidade do VALORANT respondeu que é "extremamente frustrante" cair no mesmo mapa diversas vezes consecutivas.

MapDiversity_Chart_1_v02_BR.jpg

Isso não é uma grande surpresa. Jogar no mesmo mapa faz você enjoar rapidinho e limita o tipo de desafios que são enfrentados no jogo. Por conta disso, queríamos ter certeza de que conseguiríamos aumentar a diversidade dos mapas jogados sem prejudicar a integridade do gerenciamento das partidas (influenciando coisas como o tempo de fila e o balanceamento dos confrontos).

Para explicar as mudanças realizadas e os resultados delas, vamos dar uma olhada em como era o sistema antigo primeiro.

DO LANÇAMENTO (JUN/ 2020) À ATUALIZAÇÃO 1.08 (SET/ 2020)

Quando o jogo foi inicialmente lançado, a seleção de mapas era realmente a mais aleatória possível. Quando dez jogadores entravam numa partida, o gerenciamento escolhia ao acaso qualquer um dos mapas disponíveis (na época, havia quatro no total). Todos tinham uma chance idêntica (25%) de serem selecionados, independente de a pessoa ter jogado em um mapa específico recentemente.

É claro que, com apenas quatro opções à disposição, a comunidade passava bastante pela experiência de mapas consecutivos. Confira como era a distribuição de sequências de mapas consecutivos nessa época:

MapDiversity_Chart_2_v02_BR.jpg
Ao longo de cinco partidas, 26% dos jogadores viram o mesmo mapa três ou mais vezes.

Se você jogasse cinco partidas nesse período, havia 26% de chance de acabar no mesmo mapa três ou mais vezes seguidas. Cerca de 1% da galera mais azarada (ou sortuda?) jogou no mesmo mapa cinco vezes em cinco partidas.

DA ATUALIZAÇÃO 1.08 (SET/ 2020) À 4.04 (MAR/ 2022)

Logo percebemos que a "aleatoriedade total" não era o ideal. Não importa o quanto você ame um mapa: cinco partidas consecutivas no Ascent podem enjoar muito rápido. Para evitar isso, implementamos um sistema de seleção "pseudoaleatório", que tem como objetivo mostrar a alguém mapas que não apareceram nas suas últimas partidas jogadas.

Esse método favorecia mapas que, no geral, não haviam sido jogados pelas dez pessoas presentes na partida. Além disso, também punia bastante os mapas em que qualquer uma delas tivesse jogado em sequência recentemente.

Resumindo: buscamos reduzir o número de sequências encontradas, mas a seleção em si continuava sendo uma escolha "aleatória" ponderada. Ou seja, era menos provável que alguém tivesse o azar de enfrentar uma sequência de mapas, mas ainda era muito possível passar por isso. Por exemplo: numa partida em que vários jogadores jogaram partidas no Split há pouco tempo, a chance desse mapa ser selecionado poderia ser elevada a apenas 5%. No entanto, essa porcentagem fazia com que um pessoal visse esse mapa quatro, cinco ou mais vezes seguidas.

Dá uma olhada em como ficou a nova distribuição de sequências consecutivas:

MapDiversity_Chart_3_v02_BR.jpg

Como pode ver, o número de jogadores que jogaram uma sequência de três ou mais mapas caiu de modo expressivo (26% no método "realmente aleatório" contra 10% no método "pseudoaleatório").

Conforme introduzimos mais opções, vimos reduções consideráveis na frequência com que as pessoas passavam por repetições de mapa. Veja como ficou a distribuição de sequências conforme lançamos mais mapas (sem grandes mudanças na nossa metodologia de seleção):

MapDiversity_Chart_4_v02_BR.jpg
As sequências ficaram mais raras conforme lançamos mais mapas.

Só de aumentar o número de mapas, o número de sequências de três ou mais caiu de 10% para 3%, sem nem fazermos mudanças na metodologia de seleção!

DA ATUALIZAÇÃO 4.04 (MAR/ 2022) ATÉ AGORA:

Até o momento, os resultados das mudanças trouxeram uma melhora significativa, tanto que pensamos que tínhamos acabado nosso trabalho aqui por enquanto. Seu feedback, no entanto, mostrou que havia mais a ser feito.

Numa pesquisa enviada à comunidade da América do Norte por volta de março deste ano, 67% das pessoas responderam que achavam que estavam jogando no mesmo mapa diversas vezes seguidas "frequentemente" ou "muito frequentemente".

MapDiversity_Chart_5_v02_BR.jpg
Fonte: jogadores da América do Norte, março de 2022

A equipe ficou bastante preocupada — apesar das melhorias que vimos na nossa telemetria, os jogadores continuavam achando que as sequências de mapa estavam dominando o jogo. Além das pesquisas, também notamos certas postagens semanais circulando no Reddit e no Twitter que começavam com: "por que caí no Icebox três vezes seguidas?".

Por conta disso, nós decidimos explorar aperfeiçoamentos para o sistema mais uma vez. Mais especificamente, percebemos que vocês não estavam pedindo uma seleção de mapas mais "aleatória", e sim mais diversificada. Ao tentar tornar a seleção aleatória através do sistema antigo, não minimizamos totalmente as situações de "azar" pelas quais os jogadores estavam passando.

Então, em vez de transformar a seleção de mapas num processo aleatório, optamos por criar uma escolha determinista que sempre seleciona o mapa que diminuirá repetições. Se determinado mapa apareceu com muita frequência no seu histórico recente, ele seria removido das opções de escolha. A partir daí, nossa prioridade seria sempre o mapa menos visto pelas dez pessoas no saguão.

A mudança foi implementada na Atualização 4.04, primeiro com um teste regional na região LATAM e, depois, no resto do mundo. Queríamos muitos que essas alterações não aumentassem os tempos de fila nem piorassem o balanceamento das partidas, uma vez que afetar negativamente qualquer uma dessas métricas seria uma troca muita mais cara para nós fazermos.

Aqui estão os resultados mais recentes das mudanças nas sequências de mapas:

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Na primeira semana de abril, nenhum jogador viu o mesmo mapa cinco vezes seguidas na fila Competitiva.

A melhoria mais significativa até agora! A porcentagem de pessoas que jogaram no mesmo mapa três vezes seguidas caiu para 0,06% (1 a cada mais ou menos 1.700 jogadores). Além disso, nessa semana em que observamos a fila Competitiva, exatamente oito dentre vários milhões de jogadores acabaram no mesmo mapa quatro vezes consecutivas. Curiosidade: dos oito, dois são indivíduos que abandonam filas com frequência para evitar mapas específicos (pedimos desculpa aos outros seis pelo azar que tiveram). Nenhum jogador viu o mesmo mapa cinco ou mais vezes seguidas. Isso foi feito sem prejudicar os tempos de fila e o balanceamento das partidas.

Monitoramos outras métricas além da repetição de mapas, como a frequência com que você via o mesmo mapa (não necessariamente em sequência) e o tempo que demorava até ter jogado em cada mapa pelo menos uma vez. Ambas as métricas também melhoraram consideravelmente após as mudanças realizada na Atualização 4.04.

MAS O QUE FAREMOS AGORA?

Como dissemos no Pergunte ao VALORANT mais recente, acreditamos que há situações em que faz sentido existir mais controle na seleção de mapas, mais especificamente quando se trata de partidas acirradas, competitivas e coordenadas, como é caso do nosso modo de torneio planejado.

No momento, estamos relativamente confiantes de que as escolhas deterministas aliviam boa parte da frustração que a seleção de mapas trazia. Nossas pesquisas mais recentes também apontaram uma melhora na opinião do público após as mudanças. Vamos continuar monitorando nossos dados para ver se é necessário fazer mais alterações, mas, por ora, as atuais parecem boas!

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