Come viene bilanciato Valorant?
Con un nuovo approfondimento pubblicato direttamente sul sito ufficiale, gli sviluppatori di Valorant Brian Chang e Coleman Altombre Palm hanno voluto parlare di come in Riot abbiano a cuore che il gioco resti sempre molto ben bilanciato ed equilibrato.
Attraverso questo articolo infatti, per prima si parlerà della filosofia che adottiamo, che sfrutta i dati come fulcro centrale per le modifiche che apportiamo al gioco. Dopodiché, ci verrà mostrato un esempio di come in passato sono stati usati i dati per determinare le modifiche appropriate nel caso di uno specifico agente.
Il post dei devs sul bilanciamento di Valorant
FILOSOFIA DEL BILANCIAMENTO DEL GIOCO CON I DATI
Per il team del bilanciamento, l’obiettivo primario è fare sì che l’esperienza di gioco risulti equa per tutti i giocatori. Potete leggere l’articolo di David “MILKCOW” Cole sul bilanciamento di VALORANT qui.
Uno dei ruoli più importanti dei dati, nel processo di bilanciamento, è informare i designer sullo stato del gioco. I dati possono dirci quando la vostra esperienza non è ideale.
In questo caso, vengono usati come strumento diagnostico, per suggerirci quali parti del gioco hanno bisogno di essere ritoccate. Questi dati possono arrivare sotto forma di statistiche di gioco (per esempio, il tasso di vittoria di un agente è troppo alto o basso) o di ricerche sui giocatori (per esempio, nei sondaggi, una fetta significativa di giocatori percepisce un agente come frustrante da affrontare).
Detto questo, per le decisioni di bilanciamento facciamo del nostro meglio per non basarci completamente sui dati, soprattutto nelle prime fasi. VALORANT è ancora un gioco giovane, nelle vostre mani, e noi stessi non sappiamo cosa significhi “bilanciato”, nel nostro gioco.
Per esempio, non sappiamo fino a che punto ci possiamo allontanare da una mappa in cui attaccanti e difensori hanno entrambi il 50% di probabilità di vittoria, prima che l’esperienza diventi poco divertente. Inoltre, le cose si fanno più complicate quando mettiamo in conto che la forza e la popolarità degli agenti influenza il bilanciamento delle mappe. Un meta ricco di guardiani porta ad avere più mappe che avvantaggiano i difensori, mentre un meta a base di assassini rende le mappe più favorevoli agli attaccanti (e le cose si complicano ulteriormente, se pensate a come gli agenti hanno effetti diversi, in base alla mappa). I dati non saranno mai l’unico fulcro del bilanciamento. Sono invece uno dei tanti strumenti che usiamo per capire lo stato del gioco.
Detto questo, teniamo costantemente d’occhio i dati che raccogliamo dal gioco e il vostro input con i sondaggi, per migliorare la nostra comprensione di come le statistiche si riflettono nel bilanciamento del gioco. Il nostro desiderio è che in futuro, raffinate queste conoscenze, potremo capire rapidamente quali aspetti del gioco non funzionano e come sistemarli.
COSA TENIAMO D’OCCHIO
Al momento, abbiamo tutta una serie di dati che teniamo d’occhio per ogni parte del gioco, per valutare la forza e la salute delle sue componenti. Ecco quali valori teniamo d’occhio, divisi per sistema:
- Agenti: tasso di vittoria (diviso per grado/mappa), presenza (quanto spesso un agente viene scelto), curve maestria (quante partite ci vogliono perché un giocatore arrivi al “vero” tasso di vittoria di un agente), diffusione vs profondità (la popolarità di un agente contro la profondità con la quale i singoli giocatori vi si dedicano)
- Mappe: tasso di vittoria per fazione (diviso per grado), esito medio del round (se/dove la spike è stata piazzata)
- Armi: popolarità delle armi per round, confronto tra armi (per esempio, come performano gli utilizzatori del Vandal contro quelli del Phantom in un duello)
Questi non sono gli unici parametri che usiamo per valutare la salute del gioco, ma questi esempi dovrebbero darvi un’idea di alcuni dei dati che teniamo d’occhio.
Bilanciamento di un agente: caso studio di Sage
Per il resto del post, ci concentreremo su Sage, un agente che ha subito un nerf dopo l’altro sin dall’uscita del gioco a giugno. Cosa ci ha condotti ad apportare continue modifiche a Sage, e che effetto hanno avuto sulla sua forza?
QUALI AGENTI SONO TROPPO FORTI?
La prima cosa che dobbiamo stabilire sono i valori che indicano la forza di un agente. In League of Legends, i valori primari sono la presenza (la frequenza con cui un campione viene scelto) e il tasso di vittoria (la percentuale di partite vinte, per campione). Il tutto viene diviso in una serie di fasce di abilità diverse, che vanno dal giocatore medio al professionista.
Provando ad applicare lo stesso metodo di LoL a VALORANT, è emerso subito un problema. Il nostro gioco prevede i match speculari, quindi un agente molto forte (oppure tendenzialmente scelto in quasi tutte le partite) può avere un tasso di vittoria apparente del 50% (perché, ogni volta che perde, vince anche).
Per risolvere il problema, abbiamo deciso di valutare il tasso di vittoria escludendo le partite speculari (ossia il tasso di vittoria per le partite contro una squadra priva dello stesso agente). Così facendo, possiamo evitare le partite con “vittoria e sconfitta garantite”, dove un agente è in entrambe le squadre. Ci sono dei potenziali rischi, in questo sistema (si introduce uno sfalsamento nella selezione che eviteremo di approfondire), ma abbiamo determinato che questo tasso di vittoria è il nostro surrogato migliore per valutare la potenza di un agente dalla prospettiva dei dati di gioco.
Ecco i tassi di vittoria senza partite speculari della coda competitiva durante la prima patch (la 1.02). Tenete presente che avevamo già nerfato Sage due volte, prima di questa patch, nella beta chiusa 0.50e nella patch di lancio 1.00.
Ecco la presenza dei vari agenti nelle code competitive dello stesso periodo. Alcuni dati sono dovuti al fatto che Sage era uno dei cinque agenti immediatamente accessibili per chi gioca per la prima volta a VALORANT, ma la sua presenza era comunque altissima.
PERCHÉ UN AGENTE È FORTE?
Dai dati era chiaro che Sage fosse in una categoria a parte. Il tasso di vittoria di Sage ci ha spinto a parlare di cosa potessimo fare per tenerla a bada.
Fino a quel momento, i dati ci avevano rivelato che Sage era troppo forte. Ma dovevamo ancora capire cosa la rendesse così forte. Per capirlo, abbiamo preso in esame alcuni valori:
- Il vostro feedback diretto, su come Sage fosse troppo forte, tanto nei sondaggi quanto nelle conversazioni
- L’analisi della forza dell’agente in base alla fazione (per capire se Sage fosse particolarmente sbilanciata in attacco o in difesa)
- L’analisi della forza/presenza dell’agente in base al grado (per capire se ci sono divergenze tra i vari livelli di abilità)
- Dati sulle abilità (la quantità di guarigioni medie di Sage in un round, il tasso di vittoria dei round in cui Sage ha usato la sua Ultima rispetto a quelle degli altri agenti, ecc.)
Abbiamo ideato questi parametri per ottenere più contesto su quali componenti di Sage fossero efficaci o potenzialmente eccessivi. La parte difficile è fare in modo di nerfare un agente senza compromettere la sua identità e il suo ruolo in VALORANT. Se nerfassimo la parte più forte di tutti gli agenti, rischieremmo di perdere ciò che li rende speciali. Con questi dati alla mano, i nostri designer hanno valutato varie opzioni per fare in modo che Sage non fosse una “scelta obbligata”, sforzandosi di mantenere la sua identità di personaggio di utilità per stallo/supporto.
È importante ricordare che i dati sono solo uno degli strumenti che usiamo per valutare la forza di un agente. Una grande parte della comprensione e della rifinitura del kit di un agente è legata alla grande esperienza dei nostri designer. In buona sostanza, è la nostra filosofia di design a guidare le scelte che prendiamo sul gioco, e i dati servono solo da supporto ai nostri principi chiave di design su cui basiamo il bilanciamento.
Alla fine, la direzione scelta dal team del bilanciamento è stata quella di ridurre il suo potenziale di guarigione e di stallo, ma in modi diversi. Il potenziale curativo è stato ridotto su tutti i fronti (più lunga la ricarica, meno guarigione per lancio) mentre lo stallo è stato cambiato per dare più spazio a eventuali contromosse (il Muro di cristallo ora richiede del tempo per fortificarsi e sono state ridotte le dimensioni dell’area coperta dal Cristallo rallentante).
COME SIAMO MESSI OGGI
Ora che abbiamo fatto queste modifiche, come siamo messi? Ecco le cifre di Sage nella coda competitiva della patch 1.11:
Sage è ancora piuttosto forte, al punto che non è mai uscita dai tre agenti più forti, a tutti i livelli di abilità, sin dal lancio. La sua presenza però ha raggiunto percentuali più ragionevoli (intorno al 50%). Detto questo, la percezione del pubblico è che Sage sia stata nerfata eccessivamente: il 38% ha detto che Sage è troppo debole nella patch 1.11.
PENSANDO AL FUTURO
Al momento, Sage ci sembra in uno stato relativamente sano, in base ai nostri dati. Ci sono però una serie di fattori che dovremo affinare per il futuro:
- Rilascio di agenti e mappe, e impatto sulla forza del roster: con il rilascio di Icebox e soprattutto di Skye, potremmo vedere un cambio nel meta, che potrebbe rendere Sage troppo debole. Ipoteticamente, l’introduzione di un altro agente che guarisce gli alleati può interferire con la scelta di Sage, al punto da renderla obsoleta (per la cronaca, non crediamo che succederà, ma è possibile)
- Dati del gioco professionistico: una cosa che stiamo ancora rifinendo è la nostra comprensione del meta professionistico, e come i dati del gioco ad alto livello potrebbero influenzare la nostra filosofia del bilanciamento. Se confrontiamo le partite professionistiche dei vari tornei a quelle di grado Radiante, c’è una grossa discrepanza, tanto nella presenza degli agenti quanto nei tassi di vittoria nei match non speculari
- Percezione del pubblico: nonostante i nostri parametri ci dicano che Sage è in un buono stato, nell’ottica del bilanciamento, i sondaggi indicano che i giocatori la percepiscono come troppo debole. Dovremo tenere traccia di eventuali cambiamenti nel modo in cui viene percepita e valutare i passi da intraprendere qualora continuasse a non apparire abbastanza forte
Se siete arrivati fino a qui, grazie per essere stati con noi in questo piccolo esempio di come i dati vengono usati dal team del bilanciamento di VALORANT. Speriamo di avervi regalato una buona panoramica su come e perché vengono prese le decisioni (e magari di avervi convinto che Sage non è del tutto inutile…).
Cosa ne pensate community?
La discussione, come sempre, è assolutamente aperta!
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