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Análise do Beta de JxJ de Overwatch 2: Como dados e comentários da comunidade influenciam o balanceamento

Análise do Beta de JxJ de Overwatch 2: Como dados e comentários da comunidade influenciam o balanceamento

Heróis de Overwatch, vamos analisar os dados! Dados são recursos valiosos quando se trata de design de jogo. Dados, comentários de jogadores, pesquisas de usuário, discussões internas e partidas entre a equipe influenciam nossas decisões de design. Dados podem nos oferecer uma visão precisa para analisarmos pequenos detalhes e encontrarmos padrões maiores no nosso jogo. Hoje vamos falar sobre o que aprendemos com o primeiro beta de Overwatch 2 e como usamos dados nas nossas decisões de design.

Dados e design: observando o desempenhos dos heróis

A equipe de design queria ficar de olho em várias coisas quando o beta começou. Vimos a comunidade jogando com a Sojourn e experimentando as reformulações de Sombra, Bastion, Doomfist e Orisa pela primeira vez. Queríamos saber como esses heróis estavam no beta e ter respostas rápidas caso estivessem muito fracos ou muito fortes.

Ao avaliar o desempenho dos heróis, observamos todos os níveis de ranque e habilidade juntos e separados para termos uma imagem clara de como vários jogadores estão reagindo à situação atual do jogo. Jogadores em ranques mais altos levam o jogo ao limite e geralmente descobrem as habilidade e estratégias mais fortes mais rápido que os demais. No entanto, jogadores de ranques mais baixos têm mais dificuldade para lidar com certos heróis e estilos de jogo, então é importante pensar em todos na hora de balancear o jogo. Análises de ranques específicos são importantíssimas para nossos estudos de dados, mas esta publicação traz dados de todos os níveis presentes no beta.

Quantificando interesse: índices que nos ajudam a avaliar a popularidade dos heróis

A questão do “desempenho” é multifacetada, e temos vários índices que iluminam o prisma de desempenho por diferentes ângulos. O primeiro índice é taxa de uso: uma medida da frequência com que um herói é usado considerando o tempo de todas as partidas. Por exemplo, se a Sojourn for usada por uma equipe durante cinco minutos em uma partida de 10, a taxa de uso dela é de 50%. E falando na Sojourn, a taxa de uso dela estava altíssima nas primeiras semanas do beta, mas depois teve uma queda constante com o tempo.

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Taxa de uso diária ao longo do tempo para todos os heróis em todos os ranques durante o beta. Sojourn, Ana, Orisa, Sombra, Bastion e Doomfist destacados.

No auge, Sojourn teve uma taxa de uso de quase 80%, o que é incrível para uma heroína de dano. Ana também teve uma taxa de uso bem alta durante a maior parte do beta, mas isso também se aplica ao jogo lançado.  A Orisa e o Doomfist, tanques que receberam reformulações mais significativas, também foram muito usados durante o beta.

A taxa de uso é um índice excelente para ver como o jogo pela ótica dos jogadores em termos absolutos. A Sojourn era a heroína mais usada quando o beta começou: na época, mais da metade do tempo de jogo do beta tinha a Sojourn nas duas equipes. Entretanto, existem mais contexto que precisa ser considerado ao observar a taxa de uso.  Jogaram bastante com a Sojourn durante o beta, e essa taxa de uso bruta se torna ainda mais relevante quando levamos em conta a quantidade de opções de heróis de dano.

Para olhar essa taxa de uso sem esquecer o desequilíbrio entre funções, também levamos em conta um índice diferente chamado taxa de uso ponderada. A taxa de uso ponderada mede a frequência com que um herói é usado em comparação com o número de heróis da mesma função. De forma específica, pegamos a taxa de uso bruta e dividimos pelo uso de equilíbrio da função: a taxa em que todos os heróis da função são usados igualmente. Assim, a medida final é a razão entre o uso do herói e essa taxa de equilíbrio. Voltando para a Sojourn, podemos ver que nos estágios iniciais do beta, ela estava superando o uso ponderado de todos os outros heróis com uma razão altíssima.

hero weighted usage rate.pngUso ponderado ao longo do tempo para todos os ranques durante o beta. Sojourn, Ana, Orisa, Sombra, Bastion e Doomfist destacados.

Usar a taxa de uso ponderada nos ajuda a enxergar melhor o interesse relativo em novos heróis ou reformulações, como as de Orisa e Doomfist, em comparação com heróis como a Ana, que já é popular. A Sojourn, por exemplo, chegou a ter uma taxa de uso ponderada 6x maior, o que significa que ela foi usada seis vezes mais que a taxa de equilíbrio de heróis de dano. A Orisa e o Doomfist só chegaram a cerca de 40% em uso bruto, mas a taxa de uso ponderada nos ajudou a perceber que eles estavam tão atrativos para jogadores de tanque quanto a Ana para jogadores de suporte.

Balanceamento de heróis: como dados e comentários inspiram mudanças

Nossa equipe tinha um objetivo para o beta do JxJ: queríamos que fosse divertido jogar com todos os heróis sem que ficasse injusto. As nossas análises de taxa de uso sugeriram que a primeira parte estava bem encaminhada, então partimos para o balanceamento. A decisão de como balancear um herói é consciente e guiada por várias informações, sejam elas estatísticas ou não. Por exemplo, comentários constantes de jogadores a respeito da sobrevivência dos suportes no beta levaram às várias mudanças dos suportes na atualização de balanceamento de 5 de maio.

Os comentários dos jogadores geralmente são o primeiro indicativo de que precisamos de um balanceamento, e os dados podem nos ajudar a tomar essas decisões. Uma forma de medir o desempenho de um herói é observando as taxas de vitórias em mapas. Mas, devido à natureza de Overwatch — ou seja, à possibilidade de trocar de herói —, meras taxas de vitórias em mapas não são representativas do desempenho verdadeiro de um herói. Se você jogar de Sojourn em um mapa e vencer, mas apenas durante metade dele, isso deve ser considerado uma vitória completa no cálculo da taxa de vitórias em mapas? Não!

Mas não tema, esse cenário é apenas a primeiro primeiro passo na forma como monitoramos as taxas de vitórias. Para obter um indicador melhor, observamos taxas de vitórias de maneira fracionária, analisando por quanto tempo um herói é usado em um mapa. Nesse cenário citado, vamos supor que a partida tenha durado 10 minutos e a Sojourn tenha sido usada por metade desse tempo. A Sojourn obteve uma “fração de vitória” de 0,5 nesse mapa, já que foi usada por cinco dos 10 minutos. Se fosse uma derrota, a Sojourn teria obtido uma “fração de derrota” de 0,5.

Para traduzir essas frações em taxas de vitórias, somamos todas as frações de vitória da Sojourn em todos os mapas jogados. Então, dividimos o total de frações de vitória pelo total de frações da Sojourn, tanto vitórias quanto derrotas. Assim chegamos a uma taxa de vitórias que representa muito melhor o desempenho do herói e ainda leva em conta as trocas.

Um ponto fraco desse índice é que quanto mais um herói é usado, mais a taxa de vitórias dele se aproxima de 50%. Foi isso o que aconteceu no alfa: a Sojourn era incrivelmente forte e absurdamente utilizada. Como as duas equipes tinham a Sojourn, a taxa de vitórias dela sempre orbitava os 50%, mesmo sendo forte demais. Afinal, em uma partida em que ambos os lados têm a Sojourn, uma equipe vai vencer e a outra, perder.

Resolvemos isso aplicando o mesmo cálculo de fração de vitória aos períodos em que apenas uma equipe usava o herói. Chamamos isso de condição “não espelhada”. Observando a taxa de vitórias não espelhada, podemos ver como uma heroína, como a Sojourn, que teve mais de 50% de taxa espelhada, se sai quando não há outra Sojourn na equipe inimiga, e assim separamos a taxa de vitórias dos 50%. 

Já chega de explicações sobre índices de taxa de vitórias. Vamos dar uma olhada nas taxas de vitórias não espelhadas ao longo do tempo:

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Taxa de vitórias não espelhadas ao longo do tempo para todos os ranques durante o beta. Sojourn, Orisa, Sombra, Doomfist, Soldado: 76 e Symmetra destacados.

Esse gráfico ilustra as taxas de vitórias não espelhadas de heróis no beta e por que os dados são apenas uma das várias informações usadas no balanceamento de heróis. Alguns jogadores podem se surpreender ao ver a Orisa tão embaixo ou a Symmetra tão em cima! A técnica de análise que torna esses índices úteis é uma compreensão saudável do contexto em que são gerados.

Vejamos a Symmetra, por exemplo. Ela tem uma das taxa de vitórias mais altas no beta e no jogo lançado porque as pessoas costumam jogar com ela em situações em que essa heroína tem mais chances de vencer, como defendendo o primeiro ponto de um mapa. Jogadores que usam a Symmetra também costumam trocar para outro herói rapidamente quando acham que podem perder a partida, levando a taxa de vitórias dela para uma direção positiva.

Se aplicarmos o contrário dessa lógica à Sojourn ou à Orisa, podemos entender melhor por que as taxas de vitórias delas são mais baixas do que poderíamos imaginar. Os jogadores estavam animados para jogar com elas no beta, mas ninguém sabia como eram as novas habilidades e estilos de jogo dessas heroínas. Isso fez com que os jogadores as escolhessem até em situações desfavoráveis, nas quais seria melhor trocar para um herói diferente. Afinal, é difícil se sair bem com a Sojourn após algumas horas de prática se o adversário já tem centenas de horas com o Soldado: 76.

Esse mar de contexto e dados torna o processo de decisão de qual herói escolher para balancear muito complexo. Os ajustes da Sojourn foram pequenos recuos em uma série de mudanças que ela recebeu durante o alfa, quando a taxa de vitórias dela estava quase acima de 50%, da mesma forma que agora está abaixo. A Orisa não passou por mudanças, pois ainda não sabemos se ela está ruim ou se é a comunidade que não sabe jogar com ela. Estamos inclinados a acreditar na segunda opção, já que todo mundo viu alguém que dominou o beta com a Orisa e as novas habilidades. Mas ainda estamos explorando futuras mudanças para a Orisa e o Doomfist. O Soldado: 76 recebeu uma atualização graças a uma combinação saudável de dados e comentários da comunidade, enquanto a Sombra recebeu um ajuste de velocidade de movimento parecido para compensar a sinergia não intencional desses heróis com a nova habilidade passiva de dano. Os demais heróis afetados pelo balanceamento de 5 de maio passaram por mudanças parecidas.

Estímulo e resposta: avaliando os resultados das atualizações

Agora a parte divertida. Assim como nossos objetivos ao entrar no beta, agora queremos analisar os resultados dessas mudanças no balanceamento. É importante lembrar que a taxa de vitórias que estamos analisando vem de um conjunto de jogadores limitado ao beta em partidas não competitivas, mas elas ainda são muito úteis para estimar rapidamente quais mudanças no balanceamento tiveram efeitos perceptíveis. A mudança no Soldado: 76 foi suficiente para reduzir a taxa de vitórias dele? As mudanças nos suportes foram suficientes para melhorar heróis com problemas, como o Zenyatta? Vamos estender o gráfico de taxas de vitórias ao longo de vários dias para ver, começando com os suportes:
 
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Taxa de vitórias não espelhadas ao longo do tempo para todos os ranques durante o beta. Suportes que receberam mudanças no balanceamento destacados.

Na maioria dos casos, todos os suportes que receberam ajustes de balanceamento, incluindo a correção da Valquíria da Mercy, tiveram mudanças na taxa de vitórias não espelhada, com exceção do Baptiste, que passou por mudanças em um patch posterior do beta. Isso quer dizer que essas mudanças tiveram os seus efeitos esperados! Contudo, nenhum herói sofreu um impacto tão grande quanto o Zenyatta, que teve um aumento de taxa de vitórias de 5%. Historicamente, percebemos que mudanças na vida dos heróis têm os efeitos mais drásticos nas taxas de vitórias, então isso não foi completamente inesperado. Vamos monitorar o novo poder do Zenyatta (assim como o seu Chute Rápido) com muita atenção. Agora, vamos ver os tanques:

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Taxa de vitórias não espelhadas ao longo do tempo para todos os ranques durante o beta. Tanques que receberam mudanças no balanceamento destacados.

Com exceção do Roadhog, os tanques receberam poucos ajustes de balanceamento, e as mudanças (ou a falta delas) nas taxas de vitórias são um reflexo disso. O Roadhog e o Wrecking Ball viram um aumento de 1% a 2% nas taxas de vitórias, já que tentamos adequar esses heróis ao novo ambiente 5v5. Por fim, vamos dar uma olhada nos heróis de dano:

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Taxa de vitórias não espelhadas ao longo do tempo para todos os ranques durante o beta. Heróis de dano que receberam mudanças no balanceamento destacados.

Não há como negar que o Soldado: 76 sentiu a pressão da “onda de enfraquecimento”, perdendo 6% na taxa de vitórias ao receber três mudanças distintas. A Sojourn, por outro lado, subiu de meros 42, 43% para a taxa respeitável de 44% a 45%. Os ajustes da Sombra foram mais um realinhamento para compensar a interação entre habilidades de velocidade de movimento e a nova habilidade passiva de dano, e não afetaram tanto a taxa de vitórias dela.

Filosofia de jogabilidade: criando um jogo com dados e colaboração da comunidade

O processo de mudança, descoberta, análise e mudança é um ciclo de balanceamento sem fim. Conforme as estratégias populares mudam, novos heróis podem se tornar os próximos Soldados ou se sobressair. A cada novo herói lançado ou reformulado, devemos estar preparados para fazer mudanças para garantir que não fiquem nem fortes nem fracos demais. Quando fazemos mudanças, avaliamos constantemente se elas surtiram efeito ou se precisam de mais alguma coisa. Se o seu herói favorito não mudou e você acha que ele deveria, esperamos que os índices acima ajudem a esclarecer os fatores por trás do balanceamento em Overwatch e o tornem confiável. Balanceamentos são uma maratona, não uma corrida, e muitas outras mudanças nos heróis aguardam no horizonte. Até o próximo beta!

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