Bohaterowie Overwatch, porozmawiajmy o danych! Są one cennym źródłem informacji przy projektowaniu gier. Dane, opinie graczy, badania użytkowników, wewnętrzne dyskusje i po prostu granie – wszystkie te czynniki wpływają na nasze decyzje projektowe. Pozwalają nam spojrzeć z szerszej perspektywy, przyjrzeć się najdrobniejszym szczegółom, a także naświetlić większe trendy w naszej grze. Dzisiaj porozmawiamy o tym, czego możemy się nauczyć z pierwszej fazy beta-testów Overwatch 2 i jak wykorzystujemy dane do podejmowania decyzji projektowych.
Dane i projekt: Obserwacja efektywności bohaterów
Zespół projektowy chciał zwrócić uwagę na kilka rzeczy, które pojawiły się wraz z rozpoczęciem pierwszej bety. Społeczność mogła po raz pierwszy zagrać Sojourn i zapoznać się z przeróbkami Sombry, Bastiona, Pieści Zagłady i Orisy. Chcieliśmy wiedzieć, jak ci bohaterowie radzą sobie w becie i szybko reagować zmianami, jeśli okaże się, że są mało efektywni lub zbyt silni.
Oceniając skuteczność bohaterów, przyglądamy się wszystkim rangom i poziomom umiejętności razem i z osobna, aby uzyskać jak najbardziej przejrzysty obraz tego, jak różni gracze reagują na obecny stan gry. Osoby o najwyższych rangach przesuwają granice możliwości rozgrywki i często odkrywają najsilniejsze zdolności i strategie znacznie szybciej niż reszta. Gracze o niższych rangach mogą jednak mieć większe problemy z niektórymi bohaterami i stylami rozgrywki, dlatego ważne jest, aby pamiętać o wszystkich przy podejmowaniu decyzji dotyczących balansu gry. Analizy dotyczące poszczególnych rang są istotną częścią naszego procesu gromadzenia danych, ale w tym artykule znajdziecie dane zebrane od graczy na wszystkich poziomach umiejętności w trakcie beta-testów.
Mierzenie zainteresowania: Dane, które pomagają nam ocenić popularność bohaterów
Kwestia „skuteczności” jest wielowymiarowa i mamy kilka różnych kategorii danych, które rzucają światło przez pryzmat skuteczności z różnych punktów widzenia. Pierwszą z nich jest współczynnik użycia: miara tego, jak często bohater jest wybierany w meczach w stosunku do całego czasu gry. Na przykład, jeśli drużyna grała Sojourn przez 5 minut w 10-minutowym meczu, jej współczynnik wykorzystania wyniesie 50%. Swoją drogą, w przypadku tej bohaterki był bardzo wysoki w pierwszych tygodniach beta-testów, ale z czasem systematycznie spadał.
Sojourn osiągnęła prawie 80% współczynnik użycia, co jest niewiarygodne jak na bohaterkę natarcia. Ana również miała bardzo wysoki wskaźnik użycia przez większość beta-testów, ale jest to również prawdą w pełnej wersji gry. Orisa i Pięść Zagłady, tanki, które zostały mocno przebudowane, również odnotowały wysoki współczynnik użycia w trakcie bety.
Wskaźnik ten jest doskonałą miarą, która pozwala zobaczyć grę dokładnie taką, jaka jawi się ona graczom w rozumieniu ogólnym. Sojourn była najczęściej graną bohaterką, gdy beta zadebiutowała – w tym momencie była jednocześnie obecna w obu drużynach przez ponad połowę czasu gry. Jednakże, patrząc na współczynnik użycia, należy wziąć pod uwagę jeszcze jeden kontekst. Sojourn pojawiała się często w rozgrywce w becie, a jej surowy współczynnik staje się bardziej znaczący, gdy weźmie się pod uwagę, jak wielu bohaterów natarcia jest do wyboru w grze.
Aby przyjrzeć się omawianemu wskaźnikowi, a jednocześnie uwzględnić nierównowagę ról, rozważamy również inną miarę, zwaną ważonym współczynnikiem użycia. Jest on miarą tego, jak często dany bohater jest grany w stosunku do liczby bohaterów w danej roli. Mówiąc dokładniej, bierzemy surowy współczynnik użycia każdego bohatera i dzielimy go przez równowagę użycia dla danej roli: współczynnik użycia, w którym wszyscy bohaterowie w danej roli są grani w równym stopniu. Tak więc ostateczną miarą jest stosunek użycia bohatera do równowagi. Wracając do Sojourn, możemy zauważyć, że we wczesnych fazach beta-testów jej wykorzystanie przewyższało ważony współczynnik każdego bohatera o niewiarygodną wartość.
Ważony współczynnik użycia pomaga nam dokładniej przedstawić względne zainteresowanie nowymi bohaterami – lub przeprojektowanymi, takimi jak Orisa i Pięść Zagłady – w porównaniu z bohaterami takimi jak Ana, która jest już popularna. Na przykład Sojourn osiągnęła szczytowy poziom ponad sześciokrotnego ważonego współczynnika użycia, co oznacza, że grano nią ponad sześć razy częściej niż wynosi współczynnik równowagi bohaterów natarcia. Orisa i Pięść Zagłady osiągnęli tylko poziom około 40% w surowym współczynniku użycia, ale ważony wskaźnik pozwala nam zauważyć, że byli oni tak samo popularni wśród grających tankami, jak Ana u graczy wsparcia.
Balans bohaterów: Jak dane i opinie napędzają zmiany
Nasz zespół miał konkretny cel na betę trybu PvP: chcieliśmy, aby rozgrywka wszystkimi bohaterami dawała frajdę, a jednocześnie, aby gra przeciwko nim była fair. Analizy współczynnika wykorzystania sugerowały, że jesteśmy na dobrej drodze do osiągnięcia pierwszego celu, więc skupiliśmy się na balansie gry. Decyzja o tym, jak zbalansować bohatera, jest decyzją celową, podejmowaną na podstawie wielu źródeł informacji, zarówno tych opartych na danych, jak i innych. Na przykład spójne opinie graczy wsparcia dotyczące przeżywalności tej roli w wersji beta bezpośrednio wpłynęły na wiele zmian w aktualizacji balansu z 5 maja.
Opinie graczy są często jednym z pierwszych sygnałów, że konieczna jest zmiana balansu, ale dane mogą również pomóc w podjęciu takich decyzji. Jednym ze sposobów mierzenia efektywności postaci jest sprawdzenie współczynnika wygranych map. Jednakże ze względu na naturę Overwatch – a mianowicie możliwość zmiany bohaterów – podstawowe wskaźniki wygranych map nie oddają rzeczywistej skuteczności postaci. Jeśli gracie Sojourn, ale tylko na jednej połowie mapy, czy to powinno być liczone jako wygrana na całej mapie przy obliczaniu współczynnika wygranych? Nie!
Nie obawiajcie się – ten scenariusz to tylko pierwszy krok w śledzeniu współczynnika zwycięstw. Aby uzyskać lepsze dane, podchodzimy do wskaźników zwycięstw ułamkowo, patrząc na to, jak długo dany bohater jest grany na danej mapie. W powyższym scenariuszu z połową mapy załóżmy, że rozgrywka na mapie trwała 10 minut, a Sojourn była grana przez połowę tego czasu. Otrzymałaby 0,5 „ułamkowego zwycięstwa” za tę mapę, ponieważ była grana przez 5 z 10 minut. Gdyby przegrała na mapie, Sojourn otrzymałaby 0,5 „ułamkowej przegranej”.
Aby przeliczyć te ułamki na współczynnik zwycięstw, najpierw dodajemy wszystkie ułamkowe zwycięstwa Sojourn na wszystkich rozegranych mapach. Następnie dzielimy tę łączną liczbę wygranych przez sumę wszystkich ułamków – zarówno zwycięstw, jak i przegranych. Takie podejście pozwala uzyskać wskaźnik wygranych, który jest bardziej reprezentatywny dla skuteczności bohatera, a jednocześnie uwzględnia możliwość zmiany postaci.
Jedną ze słabości tych danych jest to, że im częściej dany bohater jest grany, tym bardziej jego współczynnik zwycięstw zbliża się do 50%. Dokładnie taki scenariusz miał miejsce w wersji alfa, gdzie Sojourn była zarówno niesamowicie potężna, jak i bardzo często grana. Ponieważ obie drużyny wystawiały Sojourn, jej regularny współczynnik zwycięstw ledwie drgnął w kierunku 50%, pomimo tego, że była zbyt mocna. W meczu, w którym obie strony mają Sojourn, jedna drużyna musi wygrać, a druga przegrać.
Rozwiązaniem tego problemu jest zastosowanie tej samej metody obliczania ułamkowych zwycięstw do okresów, w których tylko jedna drużyna wystawia danego bohatera – nazywamy to stanem „nieodzwierciedlonym”. Patrząc na nieodzwierciedlony współczynnik zwycięstw, możemy zobaczyć, jak bohaterka taka jak Sojourn – która osiągnęła ponad 50% odzwierciedlony współczynnik zwycięstw – radzi sobie, gdy w drużynie przeciwnej nie ma drugiej Sojourn i oddzielić jej współczynnik zwycięstw jeszcze bardziej od 50%.
To tyle wyjaśnień na temat współczynników zwycięstw. Przyjrzyjmy się niektórym z nich rozłożonym w czasie:
Ten wykres ilustruje współczynnik zwycięstw bohaterów w trakcie beta-testów oraz wyjaśnia, dlaczego dane są tylko jednym z wielu czynników wykorzystywanych przy podejmowaniu decyzji dotyczących balansu bohaterów. Niektórzy gracze mogą uznać za zaskakujące, że Orisa jest tak nisko, a Symmetra tak wysoko! Techniką analizy, która ostatecznie czyni te dane użytecznymi, jest zdrowe zrozumienie kontekstu, w jakim zostały wygenerowane.
Weźmy na przykład Symmetrę. Konsekwentnie ma jeden z najwyższych współczynników zwycięstw zarówno w rozgrywce w becie, jak i w pełnej wersji gry, ponieważ ludzie mają tendencję do grania Symmetrą w sytuacjach, w których jest bardziej prawdopodobne, że wygra, np. broniąc pierwszego punktu na mapie. Grający Symmetrą są również bardziej skłonni do szybkiego jej zastąpienia, gdy podejrzewają, że mogą przegrać, co jeszcze bardziej zwiększa jej współczynnik zwycięstw.
Jeśli zastosujemy odwrotną logikę do Sojourn i Orisy, możemy lepiej zrozumieć, dlaczego ich współczynnik zwycięstw jest niższy niż można by sądzić. Gracze ekscytowali się możliwością zagrania tymi postaciami w becie, ale nie byli zaznajomieni z ich nowymi zdolnościami i stylami gry. Doprowadziło to do tego, że wybierali te postacie nawet w przegranych sytuacjach, w których korzystniej byłoby zmienić bohatera. W końcu trudno jest, mając na liczniku tylko kilka godziny gry Sojourn, grać tak skutecznie jak przeciwnik, który ma za sobą setki godzin gry Żołnierzem-76.
Przebrnięcie przez te wszystkie kontekstowe niuanse i dane sprawia, że proces podejmowania decyzji o tym, na których bohaterach skupić się podczas aktualizacji balansu, jest dość skomplikowany. Poprawki Sojourn były niewielką zmianą w stosunku do licznych korekt, które otrzymała podczas alfa-testów, kiedy jej współczynnik zwycięstw był prawie o tyle samo wyższy od 50%, o ile teraz jest od tej wartości niższy. Orisa pozostaje na razie niezmieniona, ponieważ wciąż nie wiadomo, czy coś jest z nią nie tak, czy też społeczność nie umie nią jeszcze grać. Skłaniamy się ku temu drugiemu, ponieważ wszyscy znamy kogoś, kto potrafił przejść jak burza przez betę, wykorzystując Orisę i jej nowy zestaw zdolności. Niemniej jednak przyglądamy się przyszłym zmianom Orisy i Pięści Zagłady. Żołnierz-76 doczekał się aktualizacji dzięki rzetelnej porcji zebranych danych połączonych z opiniami społeczności, a Sombra również otrzymała podobną zmianę prędkości ruchu, aby uwzględnić niezamierzoną synergię obu bohaterów z nową pasywną zdolnością roli natarcia. Pozostałe postacie, których dotyczyła poprawka balansu z 5 maja, przeszły przez podobny proces.
Akcja i reakcja: Ocena efektów naszych aktualizacji
Teraz zaczyna się zabawa. Podobnie jak w przypadku naszych celów na początku bety, chcieliśmy też przeanalizować rezultaty tych zmian balansu. Choć należy pamiętać, że obserwowane przez nas zmiany współczynnika zwycięstw pochodzą od ograniczonej puli uczestników beta-testów, którzy nie grali w trybie Rywalizacji, to jednak dane te mogą być bardzo przydatne do szybkiego sprawdzenia, czy zmiany balansu przyniosły zauważalne efekty. Czy aktualizacja Żołnierza-76 wystarczyła, aby obniżyć jego współczynnik zwycięstw? Czy zmiany obejmujące postacie wsparcia skutecznie poprawiły sytuację problematycznych bohaterów, takich jak Zenyatta? Rozszerzmy ten wykres współczynnika zwycięstw na kilka dni i sprawdźmy to, zaczynając od wsparcia:
W większości przypadków wszystkie postacie wsparcia, które otrzymały poprawki balansu – w tym Łaska i poprawka jej Walkirii – odnotowały natychmiastową zmianę nieodzwierciedlonego współczynnika zwycięstw. Z wyjątkiem Baptiste'a, który otrzymał zmiany w późniejszej wersji bety. Oznacza to, że zmiany te przyniosły zamierzone efekty! Jednak żaden bohater nie odczuł tego tak bardzo jak Zenyatta, którego współczynnik zwycięstw wzrósł o około +5%. Historycznie rzecz biorąc, zauważyliśmy, że zmiany w pulach zdrowia bohaterów miały najbardziej drastyczny wpływ na współczynnik zwycięstw, więc nie było to całkowicie niespodziewane. Będziemy z wielkim zainteresowaniem śledzić nową skuteczność Zenyatty (oraz jego Kopnięcie). Następnie przyjrzyjmy się tankom:
Poza Wieprzem tanki otrzymały stosunkowo niewielkie poprawki w balansie, co odzwierciedla zmiany (lub ich brak) w ich współczynnikach zwycięstw. Wieprzu i Burzyciel zanotowali wzrost współczynnika zwycięstw o 1–2%, ponieważ chcieliśmy pomóc tym bohaterom lepiej przystosować się do nowej rozgrywki 5 na 5. Na koniec przyjrzyjmy się bohaterom natarcia:
Nie ma wątpliwości, że Żołnierz-76 odczuł osłabienie – jego współczynnik zwycięstw spadł o ponad 6% z powodu trzech oddzielnych zmian. Z drugiej strony, Sojourn podniosła swój współczynnik zwycięstw z 42–43% do przyzwoitych 44–45%. Zmiana u Sombry polegała raczej na dostosowaniu jej interakcji między zdolnościami ruchowymi a nową pasywną zdolnością roli natarcia i nie spowodowała większych zmian w jej współczynniku zwycięstw.
Filozofia rozgrywki: Tworzenie gry poprzez wykorzystanie danych i współpracę ze społecznością
Ten proces zmian, odkryć, analiz i zmian to niekończący się cykl balansowania. W miarę jak zmieniają się popularne strategie, nowi bohaterowie mogą stać się kolejnymi Żołnierzami-76 i wybić się ponad resztę. Przy każdej premierze nowego bohatera lub jego przeróbce musimy być gotowi do wprowadzenia zmian, aby upewnić się, że postać nie jest ani zbyt potężna, ani zbyt słaba. Kiedy wprowadzamy zmiany, nieustannie oceniamy, czy były one skuteczne, czy też potrzeba im więcej siły przebicia. Jeśli wasz ulubiony bohater nie został zmieniony, a uważacie, że powinien, to mamy nadzieję, że przedstawione powyżej wskaźniki pomogą naświetlić kilka czynników stojących za balansem bohaterów w Overwatch i zbudują wasze zaufanie do tego procesu. Balansowanie gry to maraton, a nie sprint, a na horyzoncie czeka nas jeszcze wiele zmian bohaterów. Do zobaczenia w następnej wersji beta!