Привет, я Брайан Ченг, аналитик команды анализа данных VALORANT. Мы с исследователем данных Коулманом "Altombre" Палмом расскажем о том, как данные помогают нам делать игру сбалансированной и комфортной.

Сначала мы рассмотрим наши общие принципы анализа данных для выявления необходимости изменений в игре, а затем приведем пример, как менялся агент на основании собранных данных.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАННЫХ ДЛЯ ИГРОВОГО БАЛАНСА

Главная цель команды, отвечающей за баланс игрового процесса – убедиться, что игра остается справедливой для всех. Здесь можно прочесть статью Дэвида "MILKCOW" Коула о балансе в VALORANT.

Данные играют очень важную роль в балансе игрового процесса: они дают дизайнерам представление о состоянии игры. На основе данных мы можем обнаружить, что ваш игровой опыт далек от идеала.

В этом случае данные являются инструментом диагностики, который помогает нам настраивать игру. Они могут поступать в форме внутриигровой телеметрии (например, винрейт определенного агента оказывается слишком высоким или низким) либо результатов исследования поведения игроков (например, большинство игроков считают, что против какого-то агента играть сложно).

Тем не менее при принятии решений о балансных правках, особенно на ранней стадии, мы полностью полагаемся на данные. VALORANT – сравнительно новая игра, и мы сами не всегда точно знаем, каким должен быть идеальный баланс.

К примеру, мы не знаем, насколько значительным должно стать преимущество атакующих или защитников на карте, чтобы игрокам стало неудобно на ней играть. Сложность еще и в том, что сила и популярность конкретного агента может влиять на баланс карты. Если игроки часто выбирают какого-либо сильного стража, то карты могут казаться более ориентированными на защиту, а если они предпочитают дуэлянта – может показаться, что преимущество у атакующих. Если рассматривать влияние агентов на каждую карту, все становится еще запутаннее. Данные – это не единственный инструмент настройки игрового баланса, а один из многих источников, которые помогают нам оценить состояние игры.

Мы постоянно анализируем внутриигровые данные и оцениваем ваше мнение с помощью опросов, поэтому можем с большей уверенностью заметить корреляцию данных и баланса игры. В будущем на основе собранных данных мы хотим более ясно понимать, что и каким образом можно улучшить.

ЧТО МЫ ОТСЛЕЖИВАЕМ

На сегодняшний день мы оцениваем состояние различных элементов игры на основании ряда показателей. Вот некоторые метрики, разделенные по категориям.

• Агенты: винрейт (с учетом ранга и карты), популярность (как часто этого агента выбирают), кривая мастерства (сколько игр нужно сыграть за агента, чтобы достичь "истинного" винрейта), горизонтальная и вертикальная популярность (соотношение популярности агента среди игроков и частоты выбора агента каждым игроком).
• Карты: винрейт раунда (с учетом стороны и ранга), средний исход раунда на конкретной карте (установлен ли Spike и на какой точке).
• Оружие: популярность оружия в раунде, соотношение эффективности (например, насколько успешно обладатель Vandal противостоит обладателю Phantom в поединке).

Для анализа состояния игры мы используем и другие метрики, но эти примеры могут дать вам представление о том, какие параметры мы отслеживаем.

Баланс агентов на примере Sage

Теперь сосредоточимся на Sage. Мы ослабляли этого агента несколько раз с момента выхода игры. Зачем требовалось менять параметры Sage и как эти изменения повлияли на ее эффективность?

КАКОЙ АГЕНТ СЛИШКОМ СИЛЕН?

Сначала расскажем, какие метрики мы используем для анализа эффективности агента. В League of Legends основными метриками являются популярность (насколько часто выбирают агента) и винрейт (процент побед каждого чемпиона). Эти данные делятся на категории с учетом разных комбинаций умений, которые используют обычные игроки и киберспортсмены.

Мы сразу заметили, что применять те же метрики для анализа баланса VALORANT не получится. Из-за зеркальных матчей очень сильный (или популярный) агент может иметь винрейт 50% (потому что при каждой победе данного агента такой же агент в команде противника проигрывает).

Чтобы решить эту проблему, мы учитываем незеркальный винрейт агента (то есть винрейт при отсутствии такого же агента в команде противника). Это помогает исключить игры с "гарантированной победой и поражением", когда данный агент есть в обеих командах. У такой методики есть потенциальные риски (некоторое смещение выбора, которое мы не будем рассматривать подробно), но все же незеркальный винрейт является для нас оптимальным способом оценить эффективность агента на основании внутриигровых данных.

Такими были незеркальные винрейты в первом патче для соревновательной игры (патч 1.02). Учтите, что перед этим патчем Sage ослабляли дважды: в патче 0.50 закрытой беты и патче 1.00 при выходе игры.

Такой была популярность агентов в соревновательных играх в тот же период. На эти данные повлияло то, что Sage была одной из пяти первых агентов при выходе VALORANT, но ее популярность все равно остается очень высокой.

ПОЧЕМУ АГЕНТ СИЛЕН?

Эти данные явно говорили о том, что Sage была слишком сильна. Винрейт Sage дал нам понять, что нужно ее сбалансировать.

Итак, на основе данных мы узнали, какой агент слишком силен. Но мы хотели понять, почему Sage так сильна. Для этого мы проанализировали следующие данные:

1. Ваши отзывы о причинах эффективности Sage, полученные в результате опросов и общения.
2. Данные об эффективности агента с каждой стороны (чтобы понять, насколько эффективен агент в атаке/защите).
3. Данные об эффективности и популярности агента на каждом ранге (чтобы понять, есть ли зависимость от мастерства игрока).
4. Данные об умениях (средний объем лечения Sage за раунд, винрейт раундов, в которых Sage использует абсолютное умение с учетом использования абсолютного умения другими агентами и т. п.)

Все эти данные служат для понимания того, какие параметры Sage потенциально делают ее слишком сильной. Сложность в том, что ослабление агента не должно влиять на его уникальность и особенности. Если мы ослабим самый важный параметр каждого агента, есть риск, что их индивидуальность потеряется. Вооружившись собранными данными, наши дизайнеры стали выяснять, как можно сделать Sage менее сильной, чтобы при этом она оставалась важным персонажем поддержки.

Важно помнить, что эти данные – лишь один из инструментов оценки эффективности агента. Изменение умений агента должно производиться с учетом опыта и знаний дизайнеров. При настройке баланса любые данные будут бесполезными без учета наших главных принципов дизайна, которые определяют будущее игры.

В итоге команда, отвечающая за баланс игрового процесса, решила ослабить как лечащие, так и задерживающие умения Sage, но разными способами. Лечение было ослаблено по всем параметрам (увеличена длительность перезарядки, уменьшен разовый объем лечения), а задерживающие умения были изменены так, чтобы дать противнику больше возможностей для противодействия ("Сфере барьера" теперь требуется некоторое время для установки, а размер "Сферы замедления" уменьшен).

КАК ВСЕ ОБСТОИТ СЕЙЧАС

Что произошло после этих изменений? Вот как выглядит статистика по Sage для патча 1.11 в соревновательной игре:

Sage все еще сильна. На самом деле она не покидала тройку лидеров по эффективности на любом уровне мастерства и при любых условиях. Ее популярность тоже остается высокой (около 50%). Но по мнению сообщества, Sage ослабили очень сильно. 38% опрошенных считают, что на момент патча 1.11 Sage слишком слаба.

ЧТО ЖЕ ДАЛЬШЕ?

В данный момент мы считаем, что Sage хорошо сбалансирована. Это подтверждают наши данные. Тем не менее, ряд факторов следует проанализировать, чтобы определить дальнейшие действия:

• Выход новых агентов, карт и их влияние на силу агента. Sage может оказаться слишком слабой после выхода Icebox и (что еще важнее) Skye. Выход нового агента, который способен лечить союзников, может привести к тому, что Sage станет неактуальной: игроки будут предпочитать нового агента (вообще-то мы сомневаемся, что это произойдет, но в принципе такое возможно).
• Данные турниров. Мы продолжаем анализировать самые эффективные тактики профессиональных игроков и их потенциальное влияние на баланс VALORANT. Если сравнить данные киберспортивных матчей по всему миру с данными матчей ранга "Радиант", можно увидеть значительную разницу в популярности агентов и в незеркальных винрейтах.
• Мнение сообщества. Несмотря на то, что данные говорят о сбалансированности Sage, опросы показывают, что игроки считают Sage слишком слабой. Мы будем следить за тем, как меняется (и меняется ли) ваше мнение, и продумывать свои дальнейшие действия, если отзывы об эффективности Sage останутся неоднозначными.

Спасибо за внимание! На этом коротком примере вы узнали, как мы настраиваем баланс VALORANT на основе собранных данных. Надеемся, это помогло вам понять, почему мы принимаем то или иное решение. Возможно, мы также смогли убедить вас, что Sage рано списывать со счетов...