Overwatch 2

Анализ результатов бета-тестирования PvP Overwatch 2: как данные и отзывы сообщества влияют на игровой баланс

Blizzard Entertainment

Герои Overwatch, давайте поговорим о данных! Данные — это ценный ресурс, использующийся в ходе разработки игр. Данные, отзывы и исследования игроков, внутренние обсуждения и наш собственный игровой опыт помогают нам принимать решения в плане дизайна. Эти сведения позволяют нам взглянуть на ситуацию в целом или рассмотреть ее в мельчайших подробностях, а также обнаружить тенденции, проявляющиеся в различных аспектах игры. Сегодня мы поговорим о том, какие выводы мы можем сделать по результатам первого бета-тестирования Overwatch 2 и как данные влияют на наши решения в ходе разработки.

Данные и дизайн: наблюдение за эффективностью героев

С начала бета-тестирования команда дизайна следила за несколькими аспектами игры. Игроки смогли впервые поиграть за Соджорн и переработанных Сомбру, Бастиона, Кулака Смерти и Орису. Мы хотели узнать, насколько эффективны будут эти герои во время бета-тестирования, и быстро внести соответствующие корректировки, если они окажутся недостаточно или чрезмерно сильны.

Оценивая эффективность героев, мы берем данные из всех соревновательных рангов и уровней навыка и рассматриваем их как в совокупности, так и по отдельности, чтобы максимально точно определить, как разные группы игроков реагируют на текущий баланс. Игроки наивысших уровней навыка отличаются глубочайшим пониманием игры и зачастую быстрее всех находят самые эффективные способности и стратегии. В то же время игрокам более низких уровней навыка бывает трудно противостоять определенным героям или стилям игры, и мы стремимся учитывать потребности всех игроков при проработке баланса. Анализ показателей на каждом ранге — ключевой элемент разбора данных, но в этой статье мы обсудим данные, полученные на всех уровнях навыка во время бета-тестирования.

Вычисление интереса: как оценить популярность героя

Понятие «эффективность» многогранно, и мы можем рассмотреть несколько разных показателей, позволяющих оценить эффективность героев с разных сторон. Первый — процент использования, определяющий, как часто используется герой на протяжении всех матчей. Например, если одна из команд использовала Соджорн в течение 5 минут в ходе 10-минутного матча, ее процент использования будет равен 50%. К слову о Соджорн, в первые недели бета-тестирования ее использовали крайне часто, но этот показатель стабильно снижался.

hero usage rate.png
Ежедневные проценты использования всех героев на всех уровнях навыка в бета-тестировании. Выделены Соджорн, Ана, Ориса, Сомбра, Бастион и Кулак Смерти.

Пиковый процент использования Соджорн — 80%, что является невероятно высоким показателем по меркам бойцов. Ана также очень часто использовалась на протяжении большей части бета-тестирования, но она не менее популярна и в текущей версии игры.  Кроме того, участники бета-тестирования часто выбирали значительно переработанных танков Орису и Кулака Смерти.

Проценты использования превосходно позволяют в полной мере оценить игру с точки зрения игроков. В начале бета-тестирования Соджорн стала самым популярным героем, и более половины времени матчей обе команды использовали этого героя. Но рассматривая проценты использования, следует учитывать и дополнительный контекст.  Игроки очень часто выбирали Соджорн во время бета-тестирования, несмотря на большое количество героев-бойцов, которое также нужно учитывать при оценке процентов использования.

Чтобы рассмотреть проценты использования с учетом разного количества героев разных ролей, мы используем другой показатель под названием «взвешенный процент использования». Взвешенные проценты использования позволяют определить, как часто игроки выбирают героя в зависимости от числа героев этой роли. Говоря точнее, мы берем чистый процент использования и делим его на показатель равновесия (т. е. процент использования, если бы всех героев выбирали поровну). Итоговым показателем будет соотношение процента использования героя и этого процента равновесия. Возвращаясь к Соджорн, можно заметить, что на ранних этапах бета-тестирования она крайне значительно превосходила всех героев по взвешенному проценту использования.

hero weighted usage rate.png
Взвешенный процент использования на всех уровнях навыка в бета-тестировании. Выделены Соджорн, Ана, Ориса, Сомбра, Бастион и Кулак Смерти.

Благодаря взвешенному проценту использования мы можем точнее оценить относительную заинтересованность игроков в новых, а также переработанных героях, таких как Ориса и Кулак Смерти, по сравнению с уже популярными героями вроде Аны. Например, пиковый взвешенный показатель использования Соджорн превысил 6. Это значит, что ее выбирали более чем в 6 раз чаще по сравнению с показателем равновесия для бойцов. Чистый процент использования Орисы и Кулака Смерти не достиг даже 50%, но благодаря показателю взвешенного процента использования мы видим, что игроки за танков выбирали их так же часто, как игроки за героев поддержки выбирали Ану.

Баланс героев: как данные и отзывы приводят к изменениям

Наша команда поставила перед собой четкую цель: мы хотели, чтобы в бета-тестировании PvP все герои были одновременно интересными и сбалансированными. Проанализировав данные о процентах использования героев, мы поняли, что выполнили первую часть нашей задачи, и сосредоточились на игровом балансе. На принятие решений о балансировке какого-либо героя влияют не только данные, но и другие факторы. К примеру, игроки за героев поддержки отправили нам много отзывов о живучести героев этой роли в бета-версии, и мы руководствовались ими при разработке обновления баланса, выпущенного 5 мая.

Отзывы игроков — один из первых признаков необходимости изменения баланса, и при принятии подобных решений мы также можем опираться на данные. Один из показателей эффективности героя — процент побед на разных полях боя. Но вследствие особенностей игрового процесса Overwatch, а именно возможности менять героев, простой процент побед на разных полях боях не всегда отражает их истинную эффективность. Если вы играли за Соджорн и победили, но провели с ней только половину матча, будет ли это считаться полноценной победой на данном поле боя при подсчете процента побед? Нет!

Не беспокойтесь, это — лишь первый этап вычисления процента побед. Чтобы более точно оценивать этот показатель, мы рассматриваем процент побед с учетом того, какую долю матча использовался герой. Вернемся к описанной выше ситуации. Допустим, что матч продлился 10 минут, а Соджорн использовали половину этого времени. Соджорн получила бы «долю победы» в размере 0,5 на этом поле боя, потому что она использовалась в течение 5 из 10 минут. Если бы ее команда проиграла, она получила бы «долю поражения» в размере 0,5.

Чтобы определить процент побед с помощью этих долей, мы сначала суммируем все доли побед Соджорн на всех полях боя, а затем делим сумму долей побед на сумму долей побед и поражений. Такой метод позволяет нам определить процент побед, гораздо лучше соответствующий эффективности героя с учетом возможности менять персонажей.

Его недостаток заключается в том, что чем больше игроков выбирает определенного героя, тем ближе его процент побед приближается к 50%. Именно это произошло во время альфа-тестирования. На этом этапе Соджорн была чрезмерно сильна и использовалась крайне часто. Поскольку участники обеих команд выбирали Соджорн, ее процент побед редко отклонялся от 50%, несмотря на ее завышенную эффективность. Если в обеих командах есть по Соджорн, в статистике этого героя учитывается и победа одной стороны, и поражение второй.

Чтобы обойти этот подводный камень, мы используем ту же формулу вычисления долей побед только для периодов, когда Соджорн есть лишь в одной из команд. Мы называем их «незеркальными» периодами. Благодаря незеркальному проценту побед можно определить эффективность таких героев, как Соджорн, которую выбирали в обеих командах более 50% времени, и узнать их процент побед, когда они есть лишь в одной из команд. 

А теперь давайте закончим объяснения про вычисление процентов побед и посмотрим на изменение незеркальных процентов побед с течением времени:

 unmirrored winrate timeline.png
Незеркальные проценты побед на всех уровнях навыка в бета-тестировании. Выделены Соджорн, Ориса, Сомбра, Кулак Смерти, Солдат-76 и Симметра.

На графике изображены незеркальные проценты побед разных героев на протяжении периода бета-тестирования, благодаря которым хорошо видно, почему данные — лишь один из многих факторов, влияющих на изменения баланса. Некоторые игроки, возможно, не ожидали увидеть такой низкий процент побед Орисы или такой высокий процент побед Симметры. Но чтобы правильно анализировать эти показатели, нужно хорошо понимать контекст, в котором были получены эти данные.

Возьмем в качестве примера Симметру. Она стабильно обладает одним из самых высоких процентов побед в бета-тестировании и в текущей версии игры, потому что игроки обычно выбирают ее в тех ситуациях, когда у нее есть преимущество — например, при обороне первой точки на поле боя. Игроки за Симметру также нередко меняют ее на другого героя, когда понимают, что могут проиграть матч, и это также положительно влияет на ее процент побед.

Используя обратный принцип, можно понять, почему проценты побед Соджорн и Орисы оказались неожиданно низкими. Всем было интересно опробовать их в бета-версии и протестировать незнакомые способности и стили игры. Поэтому игроки выбирали их во всех ситуациях, даже когда они проигрывали и стоило бы сменить героя. Очевидно, что игрокам, обладавшим опытом лишь нескольких часов игры за Соджорн, было трудно противостоять тем, кто отыграл уже не одну сотню часов за Солдата-76.

Благодаря огромному количеству данных и необходимости разбираться в контексте нам бывает трудно определить, каким героям в первую очередь требуются изменения баланса. Внося корректировки для Соджорн, мы отменили малую часть изменений, внесенных во время альфа-тестирования, где ее процент побед существенно превышал 50%. Мы решили пока что не изменять Орису, потому что на текущий момент неясно, слаба ли она сама или участники сообщества еще не научились играть за нее. Мы склоняемся ко второму варианту — у каждого наверняка есть друг, который был непобедим, играя за Орису в бета-версии. Но в настоящий момент мы рассматриваем потенциальные изменения Орисы и Кулака Смерти. Солдат-76 подвергся изменениям, основанным на анализе данных и отзывов сообщества, а скорость передвижения Сомбры также была скорректирована вследствие неожиданно эффективного сочетания способностей обоих героев с новой пассивной способностью бойцов. Аналогичные меры были приняты и в отношении других героев, которых затронуло обновление баланса 5 мая.

Стимул и реакция: оценка результатов наших обновлений

А теперь самое интересное. Как мы и планировали при начале бета-тестирования, пришла пора проанализировать результаты наших изменений баланса. Следует помнить, что эти проценты побед получены из матчей не в соревновательном режиме, в которых участвует ограниченное количество игроков. Тем не менее, эти показатели позволяют быстро определить, возымели ли изменения баланса должный эффект. Позволило ли изменение Солдата-76 умерить его завышенный процент побед? Помогли ли изменения героев поддержки недостаточно эффективным персонажам, таким как Дзенъятта? Давайте посмотрим на график процентов побед, включающий следующие несколько дней. Начнем с героев поддержки:
 
support.png
Незеркальные проценты побед на всех уровнях навыка в бета-тестировании. Герои поддержки, подвергнутые изменениям баланса, выделены.

По большей части незеркальные проценты побед всех героев, которых затронули изменения баланса (включая исправление неполадки, связанной с «Валькирией» Ангела), сразу же возросли. Исключением стал Батист, для которого были выпущены изменения в дальнейшем обновлении. Это значит, что в целом изменения позволили добиться поставленной цели! Больше всех они повлияли на Дзенъятту, процент побед которого возрос приблизительно на 5%. В прошлом мы уже замечали, что изменение базового запаса здоровья героев оказывает самое существенное влияние на его процент побед, поэтому мы ожидали похожего результата. Мы будем с интересом следить за новыми успехами Дзенъятты (а также за его ударами ногой). Теперь давайте перейдем к танкам:

 tanks.png
Незеркальные проценты побед на всех уровнях навыка в бета-тестировании. Танки, подвергнутые изменениям баланса, выделены.

За исключением Турбосвина, танков не затронули значительные корректировки, что отражено в изменениях их процентов побед (а точнее, в отсутствии изменений). Проценты побед Турбосвина и Тарана возросли на 1–2% в результате изменений, призванных помочь им адаптироваться к новому формату матчей 5 на 5. И наконец, рассмотрим бойцов:

damage.png
Незеркальные проценты побед на всех уровнях навыка в бета-тестировании. Бойцы, подвергшиеся изменениям баланса, выделены.

Хорошо заметно, что Солдат-76 принял на себя удар «палки-ослаблялки». В результате трех отдельных изменений его процент побед упал более чем на 6%. А процент побед Соджорн в свою очередь возрос от низких 42–43% до приемлемых 44–45%. Корректировка Сомбры незначительно повлияла на ее процент побед, потому что мы лишь немного изменили скорость передвижения этого героя с учетом взаимодействия способностей, повышающих подвижность, и новой пассивной способности бойцов.

Принципы разработки игрового процесса: разработка игры с помощью данных и участников сообщества

Этот процесс сбора данных, анализа, подготовки и ввода изменений представляет собой бесконечный цикл балансировки. Со сменой популярных стратегий новые герои могут занять место Солдата-76 и превзойти всех остальных. Создавая новых героев и обновляя уже существующих, мы должны быть готовы внести необходимые изменения, чтобы эти герои не оказались чрезмерно сильными или слабыми. После внесения изменений мы всегда оцениваем, помогли ли они достичь нужных результатов или оказались недостаточно значительными. Если ваш любимый герой не получил изменений, которых, как вам казалось, он заслуживает, мы надеемся, что эта статья прояснила особенности процесса разработки изменений баланса в Overwatch и помогла взглянуть на ситуацию с нашей точки зрения. Работа над балансом игры — это марафон, а не спринт, и в дальнейшем героев ждет еще множество изменений. До встречи в следующем бета-тестировании!