Al igual que con todos los juegos competitivos que existen, los desarrolladores de Apex Legends tienen que lidiar con la percepción del jugador de lo que está mal junto con las realidades que ven detrás de escena. Un hilo persistente en las quejas de la comunidad de Apex ha sido sobre el sistema de emparejamiento del juego, y específicamente cómo mide la habilidad y forma escuadrones y partidos a su alrededor.
Enumerar los diversos problemas que los jugadores han planteado llevaría una eternidad, pero un ejemplo habitual es que los jugadores habilidosos a veces sienten que se los empareja deliberadamente con jugadores mucho menos habilidosos, y viceversa, en un intento fallido de crear partidos equilibrados que solo resulta en reventones.
Esto ha estado sucediendo básicamente desde que el juego estuvo disponible, pero el desarrollador Respawn ahora ha publicado lo que solo puedo describir como una respuesta integral a la comunidad. Esta cosa es absolutamente enorme y entra en detalles sobre cómo funciona el emparejamiento del juego, los cambios recientes realizados, los problemas que los desarrolladores reconocen y lo que se está haciendo para solucionarlos.
Si eres un líder de Apex, es probable que mejor leerlo completo (se abre en una pestaña nueva) (tome una taza de té primero), pero Respawn enumera las conclusiones de la siguiente manera:
- Apex Legends actualmente hace partidos utilizando la calificación de habilidad del mejor jugador de su grupo prefabricado, y nuestro sistema considera el tamaño de su escuadrón prefabricado cuando lo empareja con oponentes.
- Estamos trabajando para crear partidas más justas en comparación con las actuales mientras juegas con amigos de diferentes niveles de habilidad.
- Estamos en el proceso de retirar nuestro antiguo sistema de emparejamiento basado en habilidades (SBMM) por uno nuevo que agrupa a nuestros jugadores con mayor precisión según su habilidad y, por lo tanto, permite que nuestro algoritmo de emparejamiento tome mejores decisiones al formar grupos. El objetivo final es crear coincidencias y experiencias más justas que sean más divertidas para todos.
- Estamos continuamente probando e iterando nuestros sistemas de emparejamiento en el juego en vivo para descubrir qué funciona mejor. De hecho, ya se han probado e implementado muchos cambios en varias regiones para los juegos de pub regulares y clasificados. Y, no hemos terminado, puede esperar más mejoras en el emparejamiento en un futuro próximo.
cubos de datos
Respawn dice que hay tres elementos que considera en el emparejamiento: el sistema de progresión que ven los jugadores; una calificación de habilidad oculta; entonces el sistema de emparejamiento. El sistema de progresión puede parecer un poco extraño, pero Respawn dice que afecta el comportamiento del jugador, así como el compromiso del jugador y puede «afectar fuertemente su percepción de cuán justa es una partida». El estudio también observa que el nivel de la cuenta no se correlaciona con la habilidad y que este es otro factor: «Un jugador con una cuenta baja puede ser muy habilidoso y (como la mayoría de nosotros aquí…) un jugador con un nivel alto puede ser una patata».
La calificación de habilidad es un valor numérico simple, oculto para el jugador, que representa su habilidad en función de «una serie de factores». Luego obtenemos un gráfico que muestra una forma de ver la distribución del nivel de habilidad, la conclusión principal es que la gran mayoría de los jugadores se agrupan en el medio, con muy pocos en los extremos. También existe lo que Respawn llama el enfoque de «cubos discretos», según el cual, en función de estas clasificaciones, los jugadores se dividen en cinco grupos (0-2, 2-4, etc.) que son «bastante amplios» en el emparejamiento no clasificado, con grupos especiales para jugadores nuevos y poco calificados a medida que aprenden el juego.
El sistema de emparejamiento utiliza las calificaciones de habilidad para agrupar a los jugadores, obviamente en función de quién está buscando un partido en ese momento en particular, y trata de lograr un equilibrio entre formar un partido rápidamente y tomarse el tiempo para emparejar a los jugadores más de cerca. Una vez que se elige un grupo, surge otro problema: cómo forma escuadrones y los empareja.
«El nuevo sistema es más granular y tiene muchos más cubos».
reaparecer
Respawn entra en detalles sobre cómo el algoritmo intentaría formar equipos justos sobre esta base, y aquí es donde empezamos a obtener algo de carne real. En partidas no clasificatorias, el juego formará equipos con la habilidad promedio más cercana, pero en partidas clasificatorias hace algo diferente:
«En un entorno totalmente competitivo, como el de las clasificatorias, valoramos tener compañeros de equipo con las mismas habilidades y una menor carga de «carry» en lugar de un partido perfectamente justo. Nota: si bien estamos apilando equipos de manera efectiva aquí, el conjunto de jugadores from es limitado: solo elegimos a los jugadores que llegaron al partido y, por lo tanto, tienen habilidades similares. Debido a la aleatoriedad y el caos inherentes a una batalla real, creemos que esta es la compensación correcta».
Hay más información sobre cómo el juego calcula la calificación de un equipo, pero el resultado anterior es lo que importa: y sin duda, algunos jugadores sentirán que este reconocimiento demuestra que tenían razón todo el tiempo. Respawn dice además que mezclar tamaños de escuadrones prefabricados y los escuadrones que forma el juego a partir de aleatorios es «inevitable» simplemente porque nunca obtendrás 60 jugadores de igual habilidad en el mismo tamaño de escuadrón buscando una coincidencia.
¿La solución? Respawn tiene un nuevo algoritmo que implementará a principios de 2023. El nuevo sistema «compensará mucho mejor la ventaja competitiva que tienen los dúos y tríos prefabricados. Hemos hecho la ciencia para cuantificar esta ventaja, y He estado experimentando con un nuevo sistema que puede aprender y actualizarse continuamente con el tiempo». El núcleo es que este nuevo método reconoce las pequeñas ventajas de estar en dúos o tríos prefabricados y agrega esto a la medición de habilidades de un equipo determinado.
Este nuevo sistema también reemplazará las diferentes formas en que Apex Legends actualmente hace emparejamientos en todos los modos. Una vez que se implemente, «todos los emparejamientos usarán la misma tecnología de clasificación de habilidades, pero cada modo usará diferentes valores de ajuste según lo que funcione mejor para ese modo».
¿Y recuerdas los cubos de habilidades? No se han ido: solo vamos a tener muchos más cubos. «El nuevo sistema es más granular y tiene muchos más cubos. Esto permite que nuestro algoritmo de emparejamiento tome mejores decisiones al colocar a los jugadores en los partidos».
Respawn proporciona algunos ejemplos matemáticos de cómo cree que este nuevo sistema medirá la habilidad de una manera más «significativa», además de ser más inteligente sobre cómo está usando todos esos cubos en un marco de tiempo diferente (también predecirá qué otros cubos son venir e incorporar esto en sus cálculos: ¿cubo cuántico?). El estudio dice que las pruebas en vivo muestran que con este sistema «las coincidencias son más ajustadas y los tiempos de espera se mantienen prácticamente sin cambios», luego continúa demostrándolo con un gráfico.
El antiguo sistema se eliminará gradualmente en todas las regiones para permitir que Respawn supervise el lanzamiento del nuevo y se ocupe de cualquier problema imprevisto, y una vez que se complete el reemplazo, el equipo de emparejamiento comenzará a observar aún más de cerca las «correcciones adicionales» para tener más en cuenta. la naturaleza solista/dúo/trío de los prefabricados.
Grandes noticias para los amantes de Apex Legends, pero además de detallar el nuevo sistema, Respawn aborda algunas de las preguntas más habituales de la comunidad. Sobre el tema de por qué los jugadores más hábiles terminan en algunos de sus partidos, dice que esto se debe a ajustes dinámicos en la calificación de habilidad. Esto funciona en ambos sentidos, por lo que si estás en una racha perdedora, tus partidos deberían volverse «más fáciles» gradualmente. Los oponentes «podrían estar teniendo un mal día y en una racha de derrotas» si tienen una clasificación mucho más alta. Otros factores son la distribución de habilidades en un partido (que los cambios futuros aparentemente «reducirán») y el hecho de que los jugadores más habilidosos pueden traer jugadores más débiles a los partidos.
¿El juego da a los buenos jugadores malos compañeros de equipo?
«No, no damos intencionalmente a los buenos jugadores malos compañeros de equipo», dice Respawn, antes de explicar que sí lo hace. «Si eres uno de los jugadores más fuertes en un partido en particular, es más probable que te emparejen con jugadores más débiles que tú». […] Si estás en el extremo superior de la distribución de habilidades, sin importar con qué jugadores termines siendo emparejado, tus compañeros de equipo casi siempre serán peores que tú. Esto se debe a que los extremos finales de las distribuciones están poco poblados y el emparejamiento en esta zona requiere tiempos de emparejamiento increíblemente largos, brechas de habilidades increíblemente grandes o alguna combinación intermedia de los dos». lo que empeora los problemas».
Respawn reconoce que esto puede sentirse como un «emparejamiento de hermano mayor» en efecto, y el nuevo sistema tiene como objetivo disminuir el impacto con «coincidencias más estrictas que disminuirán estos problemas».
Finalmente, aborda la cuestión de si el sistema de emparejamiento se creó con el objetivo de optimizar la retención y el compromiso: es decir, se creó para que los jugadores sigan jugando Apex Legends durante el mayor tiempo posible. Como era de esperar, esto recibe un firme «no», aunque el estudio señala que una gran dificultad que enfrenta es tratar de hacer «las coincidencias más divertidas» cuando «en realidad no se puede medir la diversión».
Respawn usa la retención como criterio, razonando que «es más probable que los jugadores se queden si se divierten». Sin embargo, aclara que «nunca construimos un algoritmo que optimice directamente la retención (y definitivamente no el compromiso; convencerlo de que juegue una hora extra al día cuando normalmente haría otras cosas no es bueno para nosotros ni para usted)».
Sin duda, el éxito continuo de Apex Legends ha transformado a Respawn como estudio. Mientras tantos otros han intentado y no han podido obtener el servicio en vivo correctamente, se las arregló para atraer y retener una gran base de jugadores con un flujo continuo de contenido nuevo y formas de jugar. También ha cambiado la forma en que interactúa con la comunidad, con Apex posiblemente uno de los mejores ejemplos de su clase de cómo ser tan receptivo y transparente como puede ser un gran estudio. Este relato largo y completo de los principios de emparejamiento del juego, los problemas inherentes a ellos y cómo el estudio está trabajando para mejorarlo es una comunicación ejemplar. Incluso si, cada vez que pierdes un partido, seguirás sintiendo que es culpa del juego.