Để nó cho giáo dục đại học để dành thời gian nghiên cứu chất lượng thực sự sẽ giúp các game thủ trở thành người chơi tốt hơn trong các trò chơi như Dota 2, StarCraft II và liên minh Huyền Thoại. Các nhà nghiên cứu khoa học máy tính từ Đại học bang North Carolina đã phát triển một kỹ thuật để xác định chiến lược nào mang lại cho người chơi chiến thắng trong các trò chơi chiến lược thời gian thực như Quốc phòng của người xưa (Dota), Chiến tranh III và StarCraft II. Kỹ thuật này cung cấp thông tin cực kỳ chính xác về cách các hành động của người chơi ảnh hưởng đến cơ hội chiến thắng của đội và có thể được sử dụng để phát triển công nghệ cho người chơi và nhà phát triển sử dụng để cải thiện trải nghiệm chơi trò chơi. Kiểm tra các giấy tờ ở đây và ở đây.
Tiến sĩ David L. Roberts, giáo sư trợ lý khoa học máy tính tại NC State và đồng nghiệp, cho biết, chúng tôi hy vọng rằng các game thủ chuyên nghiệp sẽ thấy công việc của chúng tôi có lợi và cho phép họ hiểu rõ hơn về lối chơi của họ khiến họ cạnh tranh hơn. tác giả của hai bài báo về nghiên cứu. Một trong những điều thú vị về kết quả của chúng tôi là chúng cũng có thể hữu ích cho người chơi bình thường, đặc biệt là khi chúng tôi đã đạt được nhiều tiến bộ hơn trên các công cụ trực quan mà chúng tôi đang làm việc. "
Các nhà nghiên cứu đã sử dụng kỹ thuật này, sử dụng các công cụ phân tích khác nhau, để đánh giá nhật ký hành động của người chơi từ hàng ngàn trò chơi ARTS. Sau đó, họ đã sử dụng thông tin đó để phát triển một bộ quy tắc điều chỉnh các chiến lược chơi trò chơi của đội, để xác định cách tiếp cận nào mang lại cho các đội cơ hội chiến thắng cao nhất. Mặc dù Liên minh huyền thoại không phải là một phần của nghiên cứu này, Roberts cho biết phương pháp này có thể được áp dụng trong bất kỳ cài đặt nào có các thuộc tính phát triển theo thời gian mô tả tiến trình trong trò chơi. Chất lượng của những hiểu biết sẽ phụ thuộc vào cơ chế của từng trò chơi riêng lẻ.
Thông tin phản hồi thời gian thực về những gì người chơi nên tập trung vào để tăng cơ hội thành công có thể giúp các game thủ tìm hiểu các chiến lược hiệu quả hơn, ông Roberts nói. Nó sẽ cho phép họ tìm hiểu về cách tiếp cận trò chơi của họ ảnh hưởng đến tiến trình của họ và để xác định các mục tiêu mới để tăng tỷ lệ thắng của họ.
Các nhà nghiên cứu tập trung vào Dota vì ba lý do chính: 1) Là một trò chơi thời gian thực nhiều người chơi, Dota trò chơi là một ví dụ về các loại hành vi mà họ quan tâm khi kiểm tra, 2) Dota phát lại các tệp nhật ký có sẵn trên internet, giúp chúng có thể có đủ dữ liệu cho yêu cầu tính toán và 3) Dota là rất phổ biến, mà họ hy vọng sẽ làm cho những kết quả này thú vị với một lượng lớn khán giả. Các trò chơi khác đã được chọn để khen ngợi các đặc điểm của Dota và cho thấy khả năng ứng dụng của kỹ thuật.
Nói tóm lại, những trò chơi này cực kỳ phức tạp, theo ông Roberts. Người chơi có thể đưa ra quyết định 10 hoặc 100 giây mỗi phút (tùy thuộc vào mức độ bạn nhìn) và cực kỳ khó khăn để thực hiện 'chuyển nhượng tín dụng tạm thời.' Làm thế nào để người chơi biết rằng mua một vật phẩm trong 12 phút Trò chơi cuối cùng đưa họ xuống con đường thất bại 30 phút sau? Các loại hiểu biết hiện tại chúng tôi có thể cung cấp sẽ hy vọng cho phép người chơi hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa mục tiêu và thành công của họ.
Khi bạn thêm vào quá trình suy nghĩ của các đối thủ của con người, đôi khi có đến năm người mỗi đội, những trò chơi này thậm chí còn trở nên phức tạp hơn. ESports bổ sung thêm một lớp kịch với hàng triệu người xem qua các buổi livestream và hàng ngàn khán giả trực tiếp thực hiện các pha hành động ảo ở những địa điểm lớn.
Mô hình hóa tâm trí con người rõ ràng là không khả thi trong một kịch bản phức tạp như vậy, vì vậy các kỹ thuật của chúng tôi xử lý tâm trí con người thông qua dữ liệu, theo Roberts giải thích. Bằng cách thu thập một số lượng lớn các trò chơi phát lại, chúng tôi có được các ví dụ về phạm vi những điều mà người chơi có thể làm và chúng tôi sử dụng các kỹ thuật học máy để xác định và tận dụng bất kỳ mô hình tinh tế nào.
Roberts thấy nghiên cứu này không chỉ mang lại lợi ích cho các game thủ ở mọi cấp độ kỹ năng, mà cả các nhà phát triển MOBA và các game khác. Các nhà phát triển trò chơi liên tục điều chỉnh các cơ chế của trò chơi của họ (ví dụ: các quy tắc chi phối các tương tác) trong nỗ lực thúc đẩy trải nghiệm chơi trò chơi nhất định. Ví dụ: cách tính điểm trong Scrabble là một cơ chế trò chơi. Sự lựa chọn để xác định vị trí của điểm số gấp đôi và gấp ba từ trong đó chúng là một cách để điều chỉnh cơ chế.
Roberts có thể rất khó hiểu mối quan hệ giữa cơ chế trò chơi và trải nghiệm chơi trò chơi, đặc biệt là trong các trò chơi phức tạp, ông nói. Các kỹ thuật, như những gì chúng tôi đã phát triển, có thể giúp cung cấp cho các nhà phát triển cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa cơ học và chơi trò chơi. Vì vậy, trong bối cảnh của Dota, ví dụ, các kỹ thuật của chúng tôi chỉ ra rằng vàng không đủ để dự đoán thành công, đó là cách sử dụng vàng để đạt được trí thông minh, thiệt hại, v.v. Thông tin đó có thể là vô giá đối với một nhà phát triển.
Mục tiêu cuối cùng của nhóm này là phát triển các công cụ trực quan thời gian thực có thể đào tạo người chơi trò chơi để chơi thành công hơn. Các công cụ này có thể được các nhà phát triển trò chơi kết hợp vào trò chơi hoặc có thể được phát triển thành các mô đun đào tạo độc lập. Với số lượng giải thưởng tăng lên hàng năm cho nhiều trò chơi này tại các sự kiện lớn như Intel Extreme Masters (IEM), World Championship Series (WCS), Major League Gaming (MLG) và các game khác, có thể có tiềm năng kinh doanh lớn cho loại hình này nghiên cứu cho những game thủ muốn trở thành pro, những người muốn duy trì sự cạnh tranh và các nhà phát triển trò chơi đang tìm cách đánh bại đối thủ trong lĩnh vực eSports đông đúc này.