Análisis de la beta de JcJ de Overwatch 2: cómo influyen los datos y los comentarios de la comunidad en el balance del juego

¡Hablemos de datos, héroes de Overwatch! Los datos son un recurso valioso cuando se trata del diseño del juego. Los datos, la opinión de los jugadores, la investigación de usuarios, los debates internos y simplemente jugar el juego por nuestra cuenta: todo influye en nuestras decisiones de diseño. Los datos pueden darnos una vista panorámica, un vistazo de cerca a los detalles más pequeños, así como iluminar tendencias más importantes en nuestro juego. Hoy hablaremos de lo que podemos aprender de la primera beta de Overwatch 2 y de cómo usamos datos para adoptar decisiones de diseño en el juego.

Datos y diseño: observando el rendimiento de los héroes

El equipo de diseño quería vigilar varias cosas cuando comenzó la primera beta. Vimos que la comunidad jugaba con Sojourn y exploraba las modificaciones de Sombra, Bastion, Doomfist y Orisa por primera vez. Queríamos conocer la forma en la que estos héroes se desempeñaban en la beta y responder con cambios rápidos si se determinaba que carecían de efectividad o que superaban muy fácilmente a sus adversarios.

A la hora de evaluar el rendimiento de los héroes, echamos un vistazo, tanto de forma conjunta como por separado, a todos los rangos competitivos y niveles de habilidades para tener una idea más clara de cómo varios sectores de la base de jugadores reaccionan al estado actual del juego. Los jugadores que ocupan los rangos más altos llevan al juego hasta su límite y a menudo descubren las mejores habilidades y estrategias con mucha más rapidez que el resto de la base de jugadores. Sin embargo, es posible que a los jugadores con rangos más bajos se les complique más lidiar con ciertos héroes y estilos de juego, así que consideramos importante tener en cuenta a todos los jugadores a la hora de tomar decisiones sobre el balance del juego. Los análisis específicos de rangos son una parte vital de nuestro régimen de datos, pero este blog cuenta con datos de todos los niveles de habilidades en la beta.

Cuantificando el interés: métricas que nos ayudan a evaluar la popularidad de los héroes

La cuestión del "rendimiento" es multifacética y tenemos varias métricas que dirigen un rayo de luz que pasa a través del prisma del rendimiento desde diferentes ángulos. La primera métrica es la tasa de uso: una medida de la frecuencia con la que se selecciona a un héroe del tiempo total jugado en partidas. Por ejemplo, si un equipo jugó con Sojourn durante cinco de los diez minutos que duró una partida, entonces la tasa de uso sería del 50 %. Y hablando de Sojourn, su tasa de uso fue muy alta durante las primeras semanas de la beta, aunque luego disminuyó con el tiempo.

Tasa diaria de uso con el tiempo de todos los héroes y rangos en la beta. Sojourn, Ana, Orisa, Sombra, Bastion y Doomfist se destacan.

La tasa de uso de Sojourn alcanzó un máximo de casi el 80 %, algo increíble para un personaje de daño. Ana también tuvo una tasa de uso muy alta durante la mayor parte de la beta, aunque lo mismo sucede en el juego en vivo.  Los tanques Orisa y Doomfist, además de recibir modificaciones muy importantes, fueron seleccionados muchas veces durante la beta.

La tasa de uso es una métrica estupenda para ver el juego de la misma forma que lo ven los jugadores en un sentido absoluto. Sojourn fue la heroína con la que más veces se jugó cuando la beta estuvo disponible por primera vez; en ese momento, más de la mitad de todo el tiempo jugado en la beta contó con una Sojourn en ambos equipos. Sin embargo, hay más contexto que debe considerarse al examinar la tasa de uso.  Sojourn vio mucha acción en la beta. Además, su tasa de uso original adquiere más importancia al tomar en cuenta a todos los héroes de daño disponibles en el juego.

Para examinar la tasa de uso al tiempo que se reconoce este desequilibrio de roles, también consideramos una métrica distinta llamada tasa de uso ponderado. La tasa de uso ponderado es la medida de la frecuencia con la que se juega con un héroe, en relación con el número de héroes en su rol. En concreto, tomamos la tasa de uso original de cada héroe y la dividimos por el uso de equilibrio para su rol: la tasa de uso donde todos los héroes en un rol se juegan de la misma manera. Por lo tanto, la medida final en cuestión es la relación entre el uso del héroe y esta tasa de equilibrio. Volviendo con Sojourn, observamos que su uso ponderado en las primeras etapas de la beta era increíblemente superior al de cualquier otro héroe.

Tasa de uso ponderado con el tiempo de todos los rangos en la beta. Sojourn, Ana, Orisa, Sombra, Bastion y Doomfist se destacan.

La tasa de uso ponderado nos ayuda a representar con mayor precisión el interés relativo en los nuevos héroes o modificaciones como Orisa y Doomfist en comparación con héroes como Ana, que ya es una heroína popular. Por ejemplo, Sojourn superó el séxtuple del máximo de la tasa de uso ponderado, lo que significa que jugaron con ella seis veces por encima de la tasa de equilibrio para los héroes de daño. Puede que Orisa y Doomfist solo hayan alcanzado entre el 40 y 50 % en la tasa de uso original, pero la tasa de uso ponderado nos ayuda a ver que fueron igual de interesantes para los jugadores de tanque que Ana para los jugadores de apoyo.

Balance de héroes: cómo generan cambios los datos y comentarios

Nuestro equipo tenía un objetivo definido para la beta de JcJ: queríamos que fuera divertido jugar con todos nuestros héroes y que a su vez no resultara injusto jugar contra ellos. Los análisis de nuestra tasa de uso señalaron que íbamos en buen camino con lo anterior, y por lo tanto nos dedicamos al balance del juego. Determinar cómo balancear a un héroe es una decisión deliberada que se toma con la ayuda de muchas fuentes, ya sea basada en datos o de otra manera. Por ejemplo, los comentarios constantes de los jugadores de apoyo con respecto a la supervivencia del rol en la beta se tomaron directamente como base para muchos de los cambios a héroes de apoyo en la actualización de balance del 5 de mayo.

Por lo general, la opinión de los jugadores es una de las primeras señales de que se necesita un cambio de balance, y los datos también pueden ayudar a fundamentar estas decisiones. Una manera de medir el rendimiento de los héroes es examinando las tasas de victoria de los mapas. No obstante, debido a la naturaleza de Overwatch (por la capacidad de cambiar de héroe), las tasas de victoria básicas de los mapas no son representativas del rendimiento real de un héroe. Si eligieron a Sojourn en un mapa ganado, pero solo jugaron con ella durante la mitad de este mapa, ¿entonces dicho mapa debería contarse como una victoria completa en el cálculo de una tasa de victoria? ¡No!

Pero no teman, ese escenario es solo el primer paso en nuestro proceso para rastrear las tasas de victoria. Para llegar a una mejor métrica, abordamos las tasas de victoria de manera fraccionada mediante la observación del tiempo con el que se juega con un héroe dentro de un mapa. En el escenario de la mitad del mapa, digamos que el mapa duró 10 minutos y que jugaron con Sojourn durante la mitad de ese tiempo. Sojourn habría obtenido una "fracción de victoria" de 0.5 para ese mapa, ya que jugaron con ella durante 5 de los 10 minutos. Si se hubiera tratado de un mapa perdido, Sojourn habría obtenido una "fracción de derrota" de 0.5.

Para convertir estas fracciones en tasas de victoria, primero añadimos todas las fracciones de victoria de Sojourn en todos los mapas jugados. Luego, dividimos el total de las fracciones de victoria entre el total de fracciones de Sojourn (tanto victorias como derrotas). Con este enfoque llegamos a una tasa de victoria que es mucho más representativa de cómo se desempeña el personaje, sin dejar fuera los cambios de héroe.

Uno de los inconvenientes de esta métrica es que, cuanto más se juegue con un héroe, más avanza la tasa de victoria al 50 %. Esta misma situación ocurrió en la prueba alfa, donde Sojourn era increíblemente poderosa y la seleccionaban mucho. Ya que ambos equipos contaban con Sojourn, su tasa de victoria regular apenas se movía del 50 %, a pesar de contar con modificaciones de más. Después de todo, en una partida donde ambos bandos tienen a Sojourn, un equipo tiene que ganar y el otro tiene que perder.

Abordamos esto mediante la aplicación del mismo cálculo de la fracción de victoria a los periodos de tiempo donde solo un equipo cuenta con esa heroína. A esto le llamamos un estado "no reflejado". Al revisar una tasa de victoria no reflejada, podemos notar cómo se desempeña un personaje como Sojourn (que superó el 50 % de la tasa reflejada) sin otra Sojourn en el equipo rival, así como separar su tasa de victoria más allá del 50 %. 

Pero basta de hablar sobre métricas de la tasa de victoria. Ahora veamos algunas tasas de victoria no reflejadas con el tiempo:

 
Tasa de victoria no reflejada con el tiempo de todos los rangos en la beta. Sojourn, Orisa, Sombra, Doomfist, Soldado: 76 y Symmetra se destacan.

Esta tabla muestra las tasas de victoria no reflejadas de los héroes durante la beta y por qué los datos son solo algunos de los muchos elementos que se usan a la hora de tomar decisiones en el balance de héroes. Quizás algunos jugadores se sorprendan al ver que Orisa está muy abajo, ¡o que Symmetra está muy arriba! La técnica de análisis que al final hace que estas métricas resulten útiles es un buen conocimiento del contexto en el que se generan.

Tomemos, por ejemplo, a Symmetra. Ella a menudo tiene una de las tasas de victoria más altas tanto en la beta como en el juego en vivo, ya que la gente suele jugar con Symmetra en situaciones en las que tiene más probabilidades de ganar, como al defender el primer punto de un mapa. Quienes utilizan a Symmetra también tienen más probabilidades de cambiarla enseguida si sospechan que podrían perder la partida, lo que hace que su tasa de victoria avance en una dirección positiva.

Si aplicamos la reversa de esta lógica a Sojourn y Orisa, podemos entender mejor por qué sus tasas de victoria pueden ser inferiores a lo que uno podría imaginar. Los jugadores estaban emocionados por jugar con ellas en la beta, pero nadie estaba familiarizado con sus nuevas habilidades de héroes y estilos de juego. Esto ocasionó que los jugadores las eligieran hasta en situaciones perdidas donde tal vez hubiera sido más favorable cambiar a otro héroe. Después de todo, es difícil tener la misma efectividad con Sojourn tras varias horas de juego que un oponente con cientos de horas con Soldado: 76.

El navegar por todo este contexto y todos estos datos complica más el proceso de decidir en cuáles héroes hay que enfocarse para las actualizaciones de balance. Los ajustes de Sojourn fueron un retroceso menor en una serie de cambios que recibió durante la prueba alfa, cuando su tasa de victoria estaba por encima del 50 %, siendo que actualmente se encuentra debajo de ese número. Orisa permanece sin cambios por ahora, ya que aún no queda claro si es mala, o si la comunidad en general es mala con ella. Nos inclinamos por lo segundo, pues al parecer todos teníamos a ese amigo que arrasaba en la beta con Orisa y su nuevo conjunto de habilidades. Sin embargo, los futuros cambios a Orisa y Doomfist se encuentran bajo estudio en estos momentos. Soldado: 76 recibió una actualización gracias a una sólida combinación de datos acompañados de comentarios de la comunidad. Sombra también recibió un ajuste similar de velocidad de movimiento como respuesta a la sinergia no deseada de ambos héroes con la nueva habilidad pasiva de los héroes de daño. Los héroes restantes que se vieron afectados en el parche de balance del 5 de mayo pasaron por procesos similares.

Estímulo y respuesta: evaluando los resultados de nuestras actualizaciones

Ahora comienza la parte divertida. Al igual que con nuestros objetivos al entrar en la fase beta, ahora queríamos analizar el resultado de estos cambios de balance. Si bien es importante recordar que los cambios en la tasa de victoria que observábamos aquí se originaron de un grupo limitado de personas en la beta que jugaban en un modo no competitivo, aún pueden resultar muy útiles para evaluar con rapidez si los cambios de balance tuvieron efectos notorios. ¿El cambio realizado a Soldado: 76 fue suficiente para echar abajo su tasa de victoria? ¿Acaso los cambios hechos a héroes de apoyo fueron efectivos para mejorar el desempeño de héroes que sufrían como Zenyatta? Extendamos varios días esa tabla de tasas de victoria y veamos, comenzando con los héroes de apoyo:
 

Tasa de victoria no reflejada con el tiempo de todos los rangos en la beta. Los héroes de apoyo que recibieron cambios de balance se encuentran resaltados.

En su mayor parte, todos los héroes de apoyo que recibieron un ajuste de balance, incluida la corrección de errores a Valquiria de Mercy, vieron un cambio instantáneo en la tasa de victoria no reflejada, a excepción de Baptiste, quien recibió cambios en un parche futuro de la beta. ¡Esto quiere decir que, en general, dichos cambios tuvieron sus efectos previstos! Sin embargo, ningún héroe se vio tan afectado como Zenyatta, ya que este obtuvo un cambio en su tasa de victoria de aproximadamente el +5 %. Históricamente, hemos observado que los cambios a las cantidades de salud de los héroes han tenido los efectos más drásticos en las tasas de victoria, así que esto no fue del todo inesperado. Seguiremos de cerca el nuevo poder de Zenyatta (así como sus Patadones) con gran interés. Ahora, echemos un vistazo a los tanques:

 
Tasa de victoria no reflejada con el tiempo de todos los rangos en la beta. Los héroes tanque que recibieron cambios de balance se encuentran resaltados.

A excepción de Roadhog, los tanques recibieron ajustes de balance relativamente menores, y los cambios (o la ausencia de estos) en sus tasas de victoria lo reflejaron. Tanto Roadhog como Wrecking Ball gozaron de aumentos del 1 o 2 % en sus tasas de victoria mientras tratábamos de ayudar a que esos héroes se ajustaran mejor al nuevo entorno de 5 vs. 5. Por último, veamos a los héroes de daño:

Tasa de victoria no reflejada con el tiempo de todos los rangos en la beta. Los héroes de daño que recibieron cambios de balance se encuentran resaltados.

No cabe duda de que Soldado: 76 sintió el calor del "bate del nerfeo", pues sufrió una caída del 6 % en la tasa de victoria tras recibir tres cambios separados. Sojourn, por otro lado, escaló de un escaso 42 o 43 % a un respetable 44 o 45 % en la tasa de victoria. Lo de Sombra fue más un reajuste como respuesta a la interacción entre las habilidades de velocidad de movimiento y la nueva pasiva del rol de daño y no derivó en un gran cambio en su tasa de victoria.

Filosofía del juego: construyendo un juego con datos y la colaboración de la comunidad

Este proceso de cambio, descubrimiento, análisis y cambio es un ciclo sin fin de balance. A medida que las estrategias populares cambian, hay nuevos héroes que podrían convertirse en el siguiente Soldado y superar al resto. Con cada nuevo lanzamiento o modificación de héroe, debemos estar listos para hacer cambios y garantizar que no sean ni muy poderosos ni muy débiles. A la hora de hacer cambios, evaluamos de manera constante si dichos cambios fueron efectivos o si necesitan más fuerza tras de sí. Si su héroe favorito no recibió un cambio y sintieron que debió ser así, esperamos que las métricas que les presentamos ayuden a iluminar varios de los elementos detrás del balance de héroes en Overwatch y den fe a todos en el proceso. El balance del juego es una maratón, no un esprint, y hay muchos más cambios de héroes que nos aguardan en el horizonte. ¡Hasta la próxima beta!