Не успел закончиться скандал с лутбоксами, как на горизонте обозначился новый, гораздо более серьёзный. Не секрет, что крупные разработчики игр сейчас делают ставку на микротранзакции, проще говоря на покупку внутриигровых предметов за реальные деньги. Ещё в октябре 2017 года стало известно, что Activision работает над новой системой подбора соперников, которая комбинирует игроков особым образом, стимулируя увеличение количества таких микротранзакций. А сейчас над тем же трудится Electronic Arts. К слову, она уже реализовала динамическую настройку сложности в нескольких играх.

Первым тревогу забил видеоблогер YongYea, который уже не раз вытаскивал на свет грязные секреты геймдева. По его данным, EA уже использует динамическую корректировку сложности игр в своих проектах — это называется «метод адаптивного изменения игры».

Вот что заявила по этому поводу сама компания:

В этом документе мы представляем систему динамической настройки сложности (DDA framework) с глобальной целью оптимизации и максимизации погружения игрока на протяжении всей игры. Используя игры с прокачкой персонажа в качестве основы для нашего примера, мы смоделировали прогрессию игрока как вероятностный график. Динамическая сложность способствует оптимизации вероятностей перехода на новый уровень, что максимизирует время пребывания игрока на кривой прогрессирования

Electronic Arts

Разработчики пришли к выводу что система успешна. Использование методик в нескольких играх дало прибавку до 9% улучшения во взаимодействии игроков «с нейтральным влиянием» на монетизацию.

Однако это хорошо не всегда. В Dark Souls, Nioh или Cuphead, которые ценят именно за хардкорность, это будет минусом. Но хуже всего, что эта система крест на честном соперничестве, то есть делает донат единственным способом получить преимущество.

В этом документе мы предлагаем концепцию «Оптимизированной привязки к взаимодействию» (EOMM), которая максимизирует общее взаимодействие игроков. Нам удалось доказать, что совместное взаимодействие, основанное на равных навыках, является частным случаем EOMM по очень упрощенному предположению, которое редко выполняется в действительности. Наша симуляция на реальных данных по одной из популярных игр Electronic Arts, Inc. подтверждает наши теоретические результаты, демонстрируя значительное улучшение в расширении рамок взаимодействия игроков по сравнению с существующими методами отбора соперников

Исследование

И хотя пока ничего такого, по крайней мере официально, нет, интерес в подобных разработках настораживает.