Lascia che l'istruzione superiore dedichi tempo di ricerca alla qualità che aiuti effettivamente i giocatori a diventare giocatori migliori in giochi come Dota 2, StarCraft II e League of Legends. I ricercatori di informatica della North Carolina State University hanno sviluppato una tecnica per determinare quali strategie danno ai giocatori un vantaggio nel vincere in giochi di strategia in tempo reale come Defense of the Ancients (Dota), Warcraft III e StarCraft II. La tecnica offre informazioni estremamente precise su come le azioni di un giocatore influenzano le possibilità di vincita di una squadra, e potrebbe essere utilizzata per sviluppare la tecnologia per l'utilizzo da parte di giocatori e sviluppatori per migliorare le esperienze di gioco. Dai un'occhiata ai giornali qui e qui.
"Speriamo sinceramente che i giocatori professionisti troveranno il nostro lavoro benefico e consentiranno loro di acquisire informazioni sul loro gioco che li rende più competitivi", ha affermato il dott. David L. Roberts, un assistente professore di informatica presso lo Stato dell'NC e autore di due articoli sulla ricerca. "Una delle cose più entusiasmanti dei nostri risultati è che possono anche essere utili per il giocatore medio, specialmente dopo aver fatto più progressi sugli strumenti di visualizzazione su cui stiamo lavorando."
I ricercatori hanno utilizzato la tecnica, che utilizza vari strumenti analitici, per valutare i registri delle azioni dei giocatori da migliaia di giochi ARTS. Hanno quindi utilizzato tali informazioni per sviluppare una serie di regole che governano le strategie di gioco del team, al fine di identificare quali approcci offrono ai team le migliori possibilità di vincita. Sebbene League of Legends non facesse parte di questa ricerca, Roberts ha detto che questa metodologia può essere applicata in qualsiasi contesto in cui vi siano attributi in evoluzione nel tempo che descrivono i progressi nel gioco. La qualità degli approfondimenti dipenderà dalla meccanica di ogni singolo gioco.
"I feedback in tempo reale su ciò che i giocatori dovrebbero concentrarsi per aumentare le loro possibilità di successo possono aiutare i giocatori a imparare strategie più efficaci", ha affermato Roberts. "Ciò consentirà loro di conoscere come il loro approccio al gioco influisce sui loro progressi e di identificare nuovi obiettivi per aumentare le loro probabilità di vincita".
I ricercatori si sono concentrati su Dota per tre motivi principali: 1) Essendo un gioco multiplayer in tempo reale, Dota gameplay è un esempio dei tipi di comportamenti che erano interessati ad esaminare, 2) Dota i file di registro di replay sono prontamente disponibili su Internet, rendendo così fattibile ottenere dati sufficienti per l'indagine computazionale e 3) Dota è molto popolare, che speravano avrebbe reso questi risultati interessanti per un vasto pubblico. Gli altri giochi sono stati selezionati per complimentarmi con le caratteristiche di Dota e mostra l'applicabilità della tecnica.
"In breve, questi giochi sono estremamente complessi", ha affermato Roberts. "I giocatori stanno prendendo 10 o 100 decisioni al minuto (a seconda del livello a cui si guarda), e può essere estremamente difficile eseguire" l'assegnazione temporanea del credito ". Come un giocatore dovrebbe sapere che l'acquisto di un oggetto 12 minuti in il gioco alla fine li manda lungo il percorso verso il fallimento 30 minuti dopo? Speriamo che i tipi di informazioni che possiamo ora fornire forniranno ai giocatori una migliore comprensione delle relazioni tra i loro obiettivi e il loro successo. "
Quando aggiungi i processi mentali degli avversari umani, a volte fino a cinque per squadra, questi giochi diventano molto più complessi. ESports aggiunge un ulteriore livello di drammaticità con milioni di persone che guardano attraverso i live streaming e migliaia di spettatori dal vivo che partecipano all'azione virtuale in luoghi enormi.
"Modellare esplicitamente la mente umana non è fattibile in uno scenario così complesso, quindi le nostre tecniche gestiscono la mente umana attraverso i dati", ha spiegato Roberts. "Con la raccolta di un gran numero di replay di giochi, otteniamo esempi della gamma di cose che i giocatori umani possono fare, e usiamo tecniche di machine learning per identificare e sfruttare qualsiasi modello sottile."
Roberts vede questa ricerca non solo a vantaggio dei giocatori di tutti i livelli di abilità, ma gli stessi sviluppatori di MOBA e altri giochi. Gli sviluppatori di giochi perfezionano costantemente i meccanismi dei loro giochi (ad es. Le regole che governano le interazioni) nel tentativo di promuovere una certa esperienza di gioco. Ad esempio, il modo in cui i punteggi vengono calcolati in Scrabble sono una meccanica di gioco. La scelta di posizionare il punteggio del punteggio di parola doppia e tripla dove si trova è un modo per modificare la meccanica.
"Può essere molto difficile capire la relazione tra le meccaniche di gioco e l'esperienza di gioco, specialmente nei giochi complessi", ha affermato Roberts. "Le tecniche, come quelle che abbiamo sviluppato, possono aiutare gli sviluppatori a comprendere il rapporto tra meccanica e gioco. Quindi, nel contesto di Dota, per esempio, le nostre tecniche indicano che l'oro da solo non è sufficiente per predire il successo, è così che l'oro è usato per ottenere informazioni, danni, ecc. che è importante. Queste informazioni possono essere preziose per uno sviluppatore. "
L'obiettivo finale di questo team è sviluppare strumenti di visualizzazione in tempo reale che possano addestrare i giocatori a giocare con maggior successo. Questi strumenti potrebbero essere incorporati nei giochi dagli sviluppatori di giochi o potrebbero essere sviluppati in moduli di formazione autonomi. Con l'aumento di montepremi in palio ogni anno per molti di questi giochi in occasione di grandi eventi come Intel Extreme Masters (IEM), World Championship Series (WCS), Major League Gaming (MLG) e altri, potrebbe esserci un grande potenziale commerciale per questo tipo di ricerca per i giocatori che vogliono diventare professionisti, professionisti che vogliono rimanere competitivi e sviluppatori di giochi che cercano di battere la concorrenza in questo campo affollato di eSports.