YouTuber aux yeux d’aigle découvre une évaluation environnementale en cours manigances de jumelage en ligne

La recherche EA récemment découverte vise à fidéliser les joueurs Agrandir / Récemment découvert La recherche EA a pour objectif de garder les joueurs “engagés” avec son joueur unique et produits multijoueurs. Les méthodes explorées dans les articles publiés sont un peu plus subtiles que l’illustration ci-dessus.EA / Aurich

La pratique de l’incorporation de micro-transactions et de boîtes à surprises dans les jeux vidéo est passé de sporadique à omniprésent dans la récente années. L’année 2017 a vu la tendance de la boîte de butin exploser et même saigner de un modèle “cosmétique” à celui qui affecte le gameplay. Mais les objets en jeu comme des coffres, qui apparaissent généralement dans les jeux multijoueurs, sont sans valeur pour les éditeurs si les joueurs ne s’engagent pas avec eux.

L’éditeur de jeux Activision a déjà breveté un moyen de conduire Achats dans le jeu en manipulant “le jumelage” ou comment les joueurs sont jumelé avec des étrangers dans des jeux multijoueurs en ligne. Cette semaine, YouTuber YongYea aux yeux d’aigle mérite un crédit pour la découverte d’un schéma similaire, mais pas identique, de manipulation de matchmaking en cours de recherche et de promotion par des chercheurs chez l’éditeur de jeux EA.

Les articles découverts insistent sur les moyens de garder les joueurs “engagés” avec différents types de jeux, par opposition à les quitter tôt, en manipulant leur difficulté sans nécessairement dire joueurs. Ces articles ont été publiés dans le cadre d’une conférence au Avril 2017 et indiquent que les difficultés et les difficultés d’EA les efforts de jumelage-manipulation peuvent déjà avoir été testés dans en direct, peuvent être testés dans les jeux à venir et sont officiellement décrit comme un moyen de remplir la “fonction objective” de, parmi amener les joueurs à «dépenser» de l’argent dans des jeux.

La foire est juste? Pas à EA

Bien que d’autres documents ou études d’évaluation environnementale puissent exister, YongYea se concentre sur son attention sur deux des articles publiés par EA dans une vidéo qu’il téléchargé sur YouTube le dimanche: “Réglage dynamique de la difficulté [DDA] pour un engagement maximal dans les jeux numériques “et” EOMM: un Cadre de jumelage optimisé pour l’engagement. ”

Le document EOMM, co-écrit par des chercheurs d’EA et de UCLA et a été financé en partie par une subvention NSF, applique plus directement aux dernières controverses sur les jeux en ligne d’EA. Ce papier décrit un moyen d’ajuster des jeux dont la difficulté commence et se termine non avec des problèmes de difficulté contrôlés par ordinateur (force de l’ennemi, casse-tête) dessins, etc.) mais avec des adversaires réels.

“Les systèmes de jumelage actuels … appariement qualifié les joueurs en supposant qu’un jeu équitable est le meilleur joueur l’expérience [sic], “commence le papier.” Nous allons démontrer, cependant, que cette hypothèse intuitive échoue parfois et que le jumelage basé sur l’équité n’est pas optimal pour l’engagement. ”

Ailleurs dans le document, les chercheurs de l’EA soulignent que d’autres les chercheurs semblent supposer que “un match amusant devrait avoir des joueurs agir dans des rôles avec une répartition des rôles joyeusement perceptible. Cependant, il est toujours une méthode conceptuelle, basée sur l’heuristique et sans expérience montrant que ce système de jumelage améliore en effet le béton métriques d’engagement [sic]. ”

En d’autres termes, les chercheurs opèrent dans un environnement basé sur les données. manière à préciser qu’ils ne voient pas nécessairement des concepts tels que �Amusement» ou «équité» conduisant l’engagement qui incarne leur thèse. Et, comme le note le papier, c’est l’engagement, pas l’équité ou amusant, qui est directement lié à la volonté du joueur de continuer dépenser de l’argent dans le jeu.

Les chercheurs d’EA ne voient pas nécessairement les concepts tels que �Amusement» ou «équité» contribuant à leur thèse.

Pour tester cette thèse, EA a lancé début 2016 un test sur 1,68 million Des joueurs uniques engagés dans 36,9 millions de matches sans nom Partie 1v1 dont les matchs peuvent se terminer par des victoires, des défaites ou des nuls. Bien que le papier n’offre pas plus de détails, la série EA Sports comme La FIFA et la LNH correspondraient à la description donnée.

Au cours de la période de test, les joueurs ont été analysés en fonction de leurs niveau de compétence (lui-même basé sur les victoires, les défaites et les tirages) et aussi leur probabilité de “tourner” au moins huit heures après le match. Les joueurs ont ensuite été affectés à l’un des quatre pools de différentes techniques de mise en relation: basées sur les compétences; Triés par EOMM (le nouveau algorithme d’appariement destiné à réduire le taux de désabonnement); “WorstMM” (le complet inverse de l’algorithme EOMM); et complètement aléatoire correspondant à.

Lectures complémentaires

FIFA 18: Le football pour le plus grand nombre, pas le peuLe document décrit “méthodes de mise en relation existantes qui apparient de manière heuristique de manière heuristique co-joueurs qualifiés “, suggérant que les joueurs en direct étaient involontairement tombé dans les piscines de mise en correspondance expérimentales de EA pour cette recherche sur l’engagement.Mais grâce à une méthodologie vague descriptions et discussions répétées de “simulations” sur des lecteur et les données de correspondance, le papier rend difficile de déterminer si le matchmaking réel a été affecté. (EA n’a pas encore répondu � Demande de commentaires de Ars Technica.)

Ce journal EOMM n’est pas non plus tout à fait clair sur la façon dont un joueur attributs perçus, y compris «compétences, historique du jeu et style “- corréler avec la probabilité de désabonnement du même joueur. Cette signifie que la thèse du papier ne peut pas être écrite aussi simplement que quelque chose comme “les mauvais joueurs vont jouer plus souvent s’ils sont jumelés avec les pires joueurs “.

Finalement, le papier conclut que cette méthode EOMM de le jumelage a réduit le taux de désabonnement par rapport au système existant, basé sur les compétences norme de matchmaking. Dans quatre de ses cinq études sur le nombre de joueurs, EOMM a battu le jumelage basé sur les compétences jusqu’à 0,9%; theexception était un plus petit bassin de joueurs, dans lequel les compétences le jumelage a réduit le taux de désabonnement de plus de 1,2% par rapport à l’EOMM pour cent. Dans tous les cas, EOMM a battu à la fois le hasard et “WorstMM” résultats.

Les auteurs admettent que ce système de mise en correspondance doit évoluer vers prendre en compte des facteurs tels que les jeux vidéo de bataille en équipe, scénarios multijoueurs, problèmes de connectivité réseau, listes d’amis, et plus. Ils disent que “nous allons explorer” tous ces scénarios dans tests futurs. Les auteurs précisent également où cette modélisation pourrait éventuellement mener: “on peut même changer la fonction objectif en autres métriques d’intérêt du jeu, telles que le temps de jeu, la rétention, ou dépenser. EOMM permet de brancher facilement différents types de modèles prédictifs pour réaliser l’optimisation “.

Si notre hypothèse à propos des jeux EA Sports 1v1 est correcte, alors produits “Ultimate Team” de la division, tirés par les coffres à butin et les transactions, sont déjà primordiaux pour la cueillette.

Données manquantes sur les baleines

Le document d’ajustement dynamique de la difficulté [DDA] était auparavant été trouvés et diffusés par les fans et les critiques à la fin de 2017, bien que peut-être n’a-t-il pas reçu beaucoup d’attention parce qu’il n’a pas déclaré beaucoup de nouveau dans l’industrie des jeux. Ce document de recherche est une version de niveau supérieur du réglage automatique de la difficulté fonctionnalités qui sont apparues dans les jeux solo pendant des décennies. Des versions plus simples de cette mécanique sont apparues dans les goûts de Crash Bandicoot et les nouveaux jeux Super Mario.

Cette étude axée sur la recherche d’EA a fonctionné, selon le papier, par analyse et ajustement automatique des jeux d’un mobile, publié par EA match-trois jeu de puzzle. Le papier voulait voir si automatique des ajustements garderaient les joueurs engagés au lieu de sortir de frustration ou d’insatisfaction. (Le jeu sans nom en question pourrait être une version de Bejeweled, le plus grand match-trois série réalisée par PopCap, studio appartenant à EA.)

Lectures complémentaires

PopCap: dans nos jeux “décontractés” se trouve un centre hardcoreLe journal résumé d’ouverture aurait pu décider simplement de dire que son Le système préliminaire de la DDA a généré une amélioration de neuf pour cent du joueur engagement “, mais les chercheurs ont choisi de s’attacher à un modèle économique aux conclusions: que le système de la DDA avait un “impact neutre sur monétisation. “(Certaines versions gratuites de Bejeweled permettent les joueurs dépensent de l’argent réel pour gagner des “pièces” stimulantes devise plus rapidement.) Les chercheurs spéculent que cela a été parce que ses algorithmes ont retenu les joueurs qui ont un risque élevé de désabonnement, mais qui sont aussi “moins susceptibles de dépenser [de l’argent]”.

Par coïncidence, la conclusion du document mentionne un désir de élargir les tests DDA à “des jeux plus compliqués avec non linéaire ou plusieurs progressions, telles que les jeux de rôle (RPG). “Nous aurions aiment aussi voir plus de recherches pour montrer si les jeux avec plus communautés en ligne robustes ou fonctionnalités sociales, telles que le score en ligne comparaisons, pourrait influencer les joueurs “dépensant plus d’argent” pour dépenser plus, ou du moins attirer plus de baleines.

Bientôt disponible? Déjà là?

Séparément, les documents analysent des méthodes de rétention qui, comme décrits, n’ont pas été divulgués aux joueurs – contrairement au jeu clairement boosts et aides marqués dans les nouveaux jeux Super Mario et le “coffre-fort” mode “ajouté au jeu d’horreur Soma. On ne sait pas si EA serait informer activement les acteurs de ce type de systèmes, s’ils sont employés dans des jeux solo ou multijoueurs, ou si ils sont déjà arrivés à l’improviste dans les jeux publiés par EA qui lancé après ces tests du début de 2016.

Lectures complémentaires

Anthem est le jeu de tir de science-fiction en monde ouvert de Bioware avec jetpacksEn même temps, EA a deux grands jeux à l’horizon qui pourraient bien épouser les modifications de défi à un joueur de l’étude DDA et la augmentations axées sur l’appariement de la solution EOMM. En plus de Le prochain hymne de Bioware, un RPG de coopération au combat dans l’espace qui ressemble àDestiny, EA a récemment annoncé un balayage modifications apportées à un jeu Star Wars non nommé. Ces changements devraient ajouter “un expérience plus large qui permet plus de variété et d’agence de joueur “, qui suggère de passer de sa vision originale à un joueur seulement à un multijoueur partagé. Cette recherche de 2017 suggère fortement EA a tout intérêt à appliquer ces méthodologies à ses objectifs. futurs jeux, mais comment ces systèmes mono-joueurs et multijoueurs pourrait se combiner pour manipuler silencieusement et simultanément un jeu playerbase n’est pas encore clair.

EA n’a pas immédiatement répondu aux questions d’Ars sur le études.

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