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Lorsque League of Legends : Wild Rift a été annoncé pour la première fois, peu de gens ont été surpris par la décision de Riot de proposer le jeu MOBA à succès sur mobile. Après tout, une recherche rapide sur l'App Store pour les MOBA mobiles donnerait une multitude de résultats, dont un certain nombre partagent des conceptions étrangement similaires à celles du propre jeu de Riot.
Malgré un lancement gâché par une pandémie, qui a empêché les joueurs nord-américains d’y accéder avant la fin du mois de mars de cette année, Wild Rift n’a cessé de se renforcer. Avec des suppressions de contenu et des événements réguliers, ainsi que l'ajout de nouvelles fonctionnalités système telles que la préférence de position pour garantir que les joueurs ne sont pas coincés dans un rôle qu'ils méprisent, ce jeu sur petit écran évolue considérablement.
Alors que Wild Rift continue de se développer, Riot a décidé qu'il lui fallait apporter une puissance de feu supplémentaire en coulisses – déclare le concepteur principal du jeu.Josh Menke, qui a pris ses fonctions en mars.
Après avoir passé des années à développer des systèmes de matchmaking et de classement pour de grands studios comme Blizzard, Activision et plus récemment 343 Industries, nous avons rencontré Menke pour en savoir plus sur son rôle dans Wild Rift, sa philosophie concernant ses systèmes et la manière dont l'équipe essaie de fournir le meilleur jeu possible à ses joueurs.
The Loadout : Pouvez-vous nous donner un coup d'envoi en nous en disant un peu plus sur ce qu'implique votre rôle chez Riot ?
Josh Menke :Un concepteur d'expérience joueur aide les joueurs à s'impliquer dans tous les systèmes de nos jeux qu'ils touchent. J'aime parfois l'analogie avec les parcs à thème où il y a des designers qui se concentrent sur les manèges et des designers qui se concentrent sur le reste du parc, et je suis un peu dans cette catégorie « reste du parc » où nous amenons les gens aux manèges, les aidons. décidez où le trajet doit être et assurez-vous que les lignes sont raisonnables.
Essayez le jeu sur lequel je travaille !https://t.co/C0EHJQmFe2
– Josh Menke (@joshua_menke)29 mars 2021
Vous êtes arrivé chez Riot depuis 343, et je suis curieux de savoir ce qui vous a incité à faire le saut avec un tout nouveau jeu Halo en route ?
Tout au long de ma carrière, j'ai eu la chance de travailler sur un large éventail de types de jeux différents, mais je n'avais pas vraiment travaillé directement sur League of Legends et sur des jeux dans ce domaine. Et j'ai eu beaucoup d'amis qui allaient et venaient grâce à Riot et ils ont tous adoré. Je passais un bon moment à travailler sur Halo et j'aimais bien la façon dont les choses se déroulaient à l'époque. Et puis cette opportunité s’est présentée, qui semblait être une chance amusante.
Quels ont été les plus grands changements depuis le travail sur un titre sur grand écran comme Halo vers un titre mobile comme Wild Rift ?
Les plus grandes différences ne résident souvent pas dans le gameplay, en particulier avec Wild Rift, car l'équipe a fait un travail incroyable pour que le jeu ressemble autant à PC League of Legends. Il s'agit davantage de comprendre les publics, les différentes cultures et les différents types de personnes qui jouent au jeu, et d'essayer de construire des systèmes qui fonctionnent au sein de ces différents publics.
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Ainsi, chaque jeu et même chaque studio ont leur propre type de public, de fans et de followers – Riot a le leur, Blizzard a le leur, et 343 a le leur. Malheureusement, chacun de ces studios est vraiment bon dans ce qu’il fait. Cela fait donc que mon travail ne consiste souvent pas à changer beaucoup de choses d'un jeu à l'autre, mais plutôt à effectuer des réglages précis. Et ces principes ont tendance à se transmettre assez bien d’un studio à l’autre.
En pensant aux systèmes sur lesquels vous travaillez, d'après votre expérience, qu'est-ce qui fait un très bon système de matchmaking ou de classement ?
Mes tâches préférées sont de m'assurer que les matchs sont équitables, de m'assurer que les joueurs peuvent participer aux matchs dans un délai raisonnable et de m'assurer que chaque joueur a le sentiment de pouvoir participer au match. Lorsque nous parlons de matchmaking et d'intégration de joueurs, il s'agit de s'écarter du chemin du joueur et de s'assurer qu'il peut jouer au jeu comme les concepteurs du gameplay l'ont prévu.
Ainsi, même si je n'ai pas passé beaucoup de temps tout au long de ma carrière à travailler directement sur le gameplay, je reste convaincu que le gameplay lui-même est l'aspect le plus important du jeu. Je veux donc m'assurer que les joueurs, quel que soit leur niveau de compétence, puissent profiter de ce que nos concepteurs ont mis en place pour eux.
Wild Rift partage de nombreuses similitudes en termes de système avec League, alors de quelle manière, le cas échéant, Wild Rift se différencie-t-il ?
De mon côté, c'est vraiment vraiment cool que nous ayons l'équipe de League of Legends ici aussi. Je peux interagir avec mes homologues et entendre leur historique sur tout ce qu'ils ont essayé au fil du temps en matière de classement et de matchmaking, et voir ce qui convient le mieux au public de Wild Rift.
Beaucoup de différences sont évidentes et se situent un peu plus en dehors de ce sur quoi je me concentre, comme la durée du jeu, la taille de la carte, des choses comme ça. Mais cela facilite mon travail à certains égards, car il y a beaucoup d'expérience, beaucoup de très bons outils et beaucoup de très bon soutien pour le rôle que j'ai ici.
Nous sommes donc définitivement dans la catégorie « nous voulons offrir l’expérience League of Legends sur mobile », et cela inclut le matchmaking et le système de classement.
L’une des différences notables en matière de matchmaking entre Wild Rift et League of Legends estPréférence de poste. J'aimerais savoir ce qui a inspiré le choix d'utiliser un spectre de rôles, plutôt que la sélection de double rôle que nous voyons dans League ?
Je pense que cela définit les attentes des joueurs : il existe un continuum de choix. Et cela nous donne plus d'options pour aider les joueurs à obtenir plus qu'une seule option qui pourrait encore leur plaire. Et en précisant qu'il s'agit d'un continuum, cela donne aux joueurs l'attente que s'ils n'obtiennent pas exactement ce qu'ils veulent à tout moment, c'est compréhensible.
Cela enlève également beaucoup de pression au entremetteur, car il doit équilibrer votre préférence de position, vos compétences, la latence et bien d'autres facteurs. Donc, en nous achetant une libération de pression dans l'un de ces facteurs, nous pouvons créer une meilleure expérience globale pour tout le monde en fin de compte, car cela nous permet de savoir exactement où nous pouvons faire des compromis tout en gardant le jeu bien dans la barre de qualité qui les joueurs devraient avoir quand ils jouent.
Si je comprends bien, vous êtes un peu un expert en matière d'apprentissage automatique, et j'aimerais en savoir plus sur la manière dont cela est pris en compte dans Wild Rift.
La façon dont nous envisageons généralement l'apprentissage automatique et ses applications dans l'industrie est la suivante : « Je veux comprendre les acteurs et je veux utiliser les données pour y parvenir. » Et l’apprentissage automatique fournit souvent des algorithmes pour convertir toutes les données dont vous disposez en informations plus significatives sur la qualité des joueurs.
En général, la plupart des systèmes qui permettent de déterminer à quel point les joueurs sont bons et comment les associer impliquent un certain nombre de statistiques – les modèles que nous utilisons sont issus des statistiques. Le problème est que lorsque vous essayez de faire des statistiques sur de très, très grandes populations, vous avez besoin d'un peu d'informatique, car les méthodes classiques utilisées pour faire des statistiques ne fournissent pas les outils dont vous avez besoin pour fonctionner sur des populations aussi importantes, alors que l'informatique le fait. . Ce type de fusion de l’informatique et des statistiques est le point de départ de l’apprentissage automatique.
En savoir plus:Liste des niveaux de Wild Rift– les meilleurs champions pour les nouveaux joueurs
De nombreux domaines de l'apprentissage automatique relèvent du domaine de ce que vous appelez « l'inférence approximative » ou « l'inférence bayésienne approximative », pour utiliser le jargon. Alors vous vous dites : « J'ai tellement de joueurs que je ne peux pas faire de statistiques exactes, donc je dois faire des statistiques approximatives ». Et vous devez utiliser un peu de magie d'ingénierie du monde de l'apprentissage automatique pour que cela se produise en temps réel, afin que les joueurs n'aient pas à attendre quelques semaines pour savoir quelles sont leurs nouvelles compétences ou quels sont les classements. ils peuvent l'avoir instantanément.
C'est donc en quelque sorte là que ces deux mondes se rencontrent, et nous apportons ces connaissances et les utilisons pour nous assurer de mieux comprendre nos joueurs afin de créer les matchs les plus engageants.
De quelle manière espérez-vous que Wild Rift évolue au fil du temps ?
Je pense que c'est formidable de voir Wild Rift s'imposer comme le moyen de jouer sur mobile – le moyen de jouer à League quand vous le souhaitez pour ceux d'entre nous qui préfèrent le mobile. Pour ceux qui ont cette minute supplémentaire pour participer à un match sur leur téléphone. Et vous attirez également un large public de personnes qui n’ont peut-être jamais joué à League auparavant.
C'est donc cette expérience amusante qui consiste à adapter les systèmes à ce nouveau public de joueurs qui viennent et se mélangent, et à s'assurer qu'ils ont tous l'impression d'avoir de bons matchs qui leur font du bien, qui leur donnent l'impression qu'ils Nous jouons à notre gameplay et apprenons ce qu'est League et pourquoi c'est une expérience si amusante. De mon côté, c'est là que je veux faire évoluer cette vision le mieux possible.
