如何延长游戏的生命周期?从游戏平衡性谈起
发布时间:2019-12-15 | 发布者: 东东工作室 | 浏览次数: 次近年来,很多游戏的研发和运营转变思路,希望将游戏做的更加长线,把游戏打磨的更加精细和优秀,游戏的平衡性对于游戏的生命周期有着不可忽视的英雄,作为一个重要维度现在也越来越被重视,这次就想聊一聊如何评价和度量游戏的平衡性。
1。丰富的可选择性
简单概括来说:若游戏向玩家呈现的众多选择都具有可行性,那么其就具有平衡性,尤其是在资深玩家的高级别体验中。也就是Sid Meier所说的游戏由系列有趣决策构成。
这里面有两个要点:
1、要给玩家呈现众多选择,比如《英雄联盟》有100多个英雄可用玩家选择,《文明》系列里有众多建筑和科技树需要玩家决策。
2、这些选择都具有可行性,而不是无意义的凑数用的。
其实还有隐藏的第3点,就是游戏深度方面,是否为资深玩家提供了可以磨练和精通的技巧,以便让其区别于普通玩家和新手玩家。
而应用到网游和手游中,游戏平衡性涵盖的范围就更大,按照维度划分可以有:游戏早期-中期-后期的自然时间维度,玩家消费多寡的纵向维度,以及大家在游戏中体会比较深的PVP平衡性。
PVP竞技的对战场景,是在有限的资源和策略集合中,考验玩家对于资源和策略的应用,其中的乐趣在于玩家的一系列的主动选择(或者包含一些运气)最终赢得对战的胜利。这里的平衡性可以分为两部分:
1、横向平衡性: 也是选择的多样性,游戏的资源、装备、卡牌等等,是否提供丰富的选择,而不是有一套最优策略可以战胜所有其他,导致游戏索然无味。
2、纵向平衡性: 除了初始条件,是否在后续对战中玩家还有一系列主动选择和操作,可以赢得战局。比如《王者荣耀》中高段位玩家操作和策略的优势。
本文主要调研的是横向策略维度的平衡性,也就是更偏重PVP等对战中的策略选择平衡性。
2。游戏平衡性的现实
虽然现在的游戏平衡性都是经过众多策划的严密推导和精心打磨,还有大量的测试,但是始终还是无法穷举所有情况,一旦上线后,广大玩家的聪明才智和钻研热情,才会让游戏中的众多玩法和策略浮出水面。
有一种说法:游戏的平衡性可能只能是一种幻象,并不存在于现实中。比如一些热门游戏,到底哪个版本最平衡?其实难以得出结论。而MOBA游戏,现在官方已经越来越多地基于英雄的出场率和胜率等信息作出一些判断,但是也是依然是一种事后的判断。
所以实践上,与其说是追求游戏的平衡性,不如说的是消除游戏的不平衡点 - 也就是进行再平衡(正如叔本华所讲:人生不是在追求幸福,而是在避免痛苦。)
3。游戏平衡性分析——博弈论
据说数学是宇宙的语言,将一个问题抽象到最简形式,最好的形式莫过是数学的形式,是否可以将平衡性问题转化成数学问题呢?
我这里将博弈论简单总结归纳一下,博弈有这么6个要素:
1、局中人,在游戏中,当然也就是PVP的玩家双方或多方。
2、策略空间,玩家可以获取信息的方式集合(眼力、脑力、经验等)。
3、行动空间,玩家可以采取的行动的集合(游戏规则、角色技能、手速等)。
4、信息,决策下一步行动的信息依据(过去现在和将来)。
5、收益,行动的得失和作战的胜负。
6、均衡,所有玩家的最佳策略集合。
整理个脑图,方便大家查看:
现在再来看游戏的平衡性,便更加清晰了,可以方便地从博弈的6个要素维度去分析和调整,即可以通过在这6点的努力让游戏调整的更平衡。
4。游戏平衡性应用
目前游戏平衡性的探索可谓各显神通,没有固定的套路,比如Riot对于《英雄联盟》的平衡性优化,既有研发团队自身的测试和平衡团队,也有基于线上玩家的对战数据(如英雄出场率和胜率等),此外还雇佣了不少专业玩家提供测试和意见。
下面是Riot分享的一些游戏平衡性优化的原则:
Mastery 存在精通空间
Meaningful Choices 有意义的选择
CounterPlay 可反制
TeamPlay 促进团队协作
Clarity 清晰明确
Evolution 渐进
此外,也有越来越多基于机器学习算法来评价游戏平衡性的尝试,例如MOBA或MMO中的组队多职业组队PK,可以基于历史对局胜负数据等,通过对英雄或职业的技能等维度进行建模进行线性或逻辑回归,可以对于阵容强度或胜负结果进行一些预测或建议,也可以对于新的英雄或者职业,做出强度的预测等等。
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