¿Qué es el ajuste dinámico de dificultad y por qué EA posee la patente?

El ajuste dinámico de dificultad (DDA) es una tecnología que se utiliza para cambiar la dificultad de un juego de acuerdo con la habilidad del jugador. Durante un juego, la técnica de ajuste de la dificultad puede ayudar al jugador a ganar si está perdiendo. En otros casos, puede dificultar que un jugador gane un partido.

¿Qué es el ajuste dinámico de dificultad?

DDA monitorea y predice la cantidad de tiempo que un jugador permanece involucrado en un juego. Combina esta información con diferentes tipos de datos, como el tiempo que un juego mantiene a un jugador involucrado en una sesión de un solo jugador.

Un DDA puede evitar que un jugador se aburra si el juego es fácil. También puede evitar que los jugadores se sientan frustrados si el juego es demasiado difícil.

DDA funciona tanto a corto como a largo plazo. La DDA a corto plazo evita que los jugadores experimenten períodos prolongados del mismo resultado, ya sea bueno o malo. Un generador de números aleatorios se utiliza para lograr la DDA a corto plazo. Un DDA a largo plazo ajusta el nivel del juego a uno que sea apropiado para sus habilidades y desempeño.

Eso está muy bien, pero ¿cómo funciona el ajuste dinámico de la dificultad en el juego?

¿Cómo funciona el ajuste dinámico de la dificultad?

Una forma común de lograr DDA es realizar cambios en el curso del juego ajustando la dificultad después de que ocurran eventos desencadenantes que indiquen estados indeseables del jugador. Tales estados incluyen aburrimiento y frustración.

La DDA depende de los algoritmos de aprendizaje automático para realizar las predicciones necesarias para ejecutar los ajustes. Los algoritmos de aprendizaje automático, como supervisados ​​y no supervisados, crean y actualizan modelos de predicción para juegos. Los algoritmos de conjunto y los algoritmos basados ​​en instancias son ejemplos de lógica que se utilizan para crear y actualizar modelos de predicción para DDA.

Sistemas para el ajuste dinámico de la dificultad

A patente concedida a EA en 2018 revela detalles de los componentes técnicos de DDA en los juegos de EA.

La patente describe un sistema con un almacén de datos electrónicos que utiliza un procesador de hardware para ejecutar instrucciones para identificar valores de ajuste a variables en el videojuego. El procesador de hardware genera un modelo de predicción mediante la ejecución de instrucciones para acceder a conjuntos de datos utilizados en el sistema de aprendizaje automático.

La patente también detalla cómo DDA usa diferentes tipos de datos de interacción del usuario para evaluar qué tan comprometido está un usuario. Dichos datos incluyen la cantidad de dinero gastada en el juego, el progreso del usuario dentro del juego y la propensión del jugador a detenerse debido a su progreso en el juego.

Los datos de interacción del usuario se utilizan en combinación con otros tipos de datos para crear y actuar sobre modelos de predicción del juego. Los datos alimentan diferentes tipos de sistemas dentro del juego que trabajan juntos para cambiar la dificultad.

Los tipos de sistemas y procesos que pueden funcionar juntos incluyen:

• Análisis de retención
• Generación de modelos de predicción
• Creación de clústeres
• Asignación de clústeres
• Evaluación de semillas
• Configuración de dificultad

En pocas palabras, estos sistemas funcionan en conjunto para recopilar datos de los jugadores, que se utilizan para determinar qué tan difícil o fácil debería ser el juego.

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Modelado de datos DDA

El proceso de generación del modelo de predicción involucra datos históricos de interacción del usuario combinados con datos de control para generar modelos de predicción. Los datos de control se utilizan para establecer la predicción deseada para el número de usuarios.

Un sistema de análisis de retención puede estar compuesto por uno o más sistemas que generan tasas de retención y rotación de predicciones para los usuarios. La tasa de retención prevista se puede utilizar para decidir si es necesario cambiar la dificultad del juego. Los datos de interacción del usuario se aplican a modelos de predicción para lograr esto.

Los usuarios pueden agruparse en grupos en función de los datos de interactividad. Los usuarios que juegan el juego durante menos de 30 minutos, por ejemplo, podrían ser identificado por el algoritmo de aprendizaje automático.

La patente sugiere que en ciertas realizaciones del sistema, agrupar usuarios con características similares y Ajustar los niveles de dificultad en función de las acciones únicas de cada usuario permite una mejor gestión de la dificultad. niveles.

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La creación de un clúster comienza con la identificación de los usuarios del juego. Los datos sobre la interacción del usuario se recopilan a lo largo del tiempo y se utilizan para filtrar a los usuarios que no cumplen con los criterios de interacción. Una vez que se filtran los usuarios, se crean grupos de usuarios con preferencias de dificultad basadas en los datos de interacción del usuario y los niveles de participación.

La asignación de grupos para un usuario se logra identificando al usuario y recopilando los datos de interacción del usuario con el juego a lo largo del tiempo. Los datos de interacción del usuario se utilizan en combinación con definiciones de clúster para identificar clústeres específicos para que los usuarios se asocien.

El proceso de establecimiento de la dificultad comienza con la identificación de un usuario, seguido de la determinación de un grupo de usuarios asociado con el usuario. Los valores de configuración se ajustan en función de los datos de interacción del usuario.

Se utiliza un sistema de evaluación de semillas para determinar qué tan difícil puede ser una proporción de un videojuego. El proceso de evaluación de semillas comienza con la identificación de semillas (valores) que pueden usarse para configurar el videojuego. El progreso de los usuarios de cada semilla se monitorea a lo largo del tiempo para determinar una dificultad en función de los datos de progreso normalizados.

Un excelente ejemplo de semillas se encuentra en Minecraft, donde diferentes semillas brindan aventuras completamente diferentes.

En algunas realizaciones del sistema, es posible que el usuario no detecte la ejecución de DDA en el juego. El juego también puede repetir cambios en el videojuego si se activa un evento.

¿Por qué EA posee una patente para el ajuste dinámico de la dificultad?

Después de descubrir la patente DDA de EA, muchos usuarios de juegos de EA se preocuparon por si la tecnología estaba en uso en sus juegos y el efecto que tenía en sus experiencias.

Se presentó una demanda (que luego se abandonó) contra EA a fines de 2020, lo que dio lugar a más discusiones sobre el uso potencial de la técnica por parte de la compañía de juegos.

Los demandantes creían que EA utilizó la tecnología para aumentar la dificultad de los juegos, de modo que más personas querrían para comprar artículos del juego (cajas de botín) para ganar. EA proporcionó información y los fiscales hablaron con su equipo de ingeniería para demostrar que no se usó DDA o secuencias de comandos similares como se alega.

Según el anuncio de un empleado de EA, la tecnología fue diseñada para descubrir cómo ayudar a los jugadores que experimentan dificultades en los juegos a obtener oportunidades para progresar. La intención es garantizar que los pagadores no se aburran ni se frustren demasiado con el juego.

EA entregado una respuesta oficial:

Hemos escuchado sus preocupaciones sobre la familia de patentes de ajuste dinámico de la dificultad (aquí y aquí) y queríamos confirmar que no se utiliza en EA SPORTS FIFA. Nunca lo usaríamos para sacar ventaja o desventaja de ningún grupo de jugadores contra otro en ninguno de nuestros juegos. La tecnología fue diseñada para explorar cómo podríamos ayudar a los jugadores que tienen dificultades en un área determinada de un juego a tener la oportunidad de avanzar.

EA declaró que no usaría la tecnología DDA para dar o eliminar ventajas para los jugadores en juegos en línea. Afirma que la tecnología no se encuentra en juegos líderes como FIFA, Madden o NHL.

El uso del ajuste dinámico de la dificultad en los videojuegos

EA siempre ha negado el uso de DDA en videojuegos. Respondiendo a una pregunta en Reddit sobre DDA en FIFA, el director creativo Matt Prior declaró que hay potencial de error del jugador en el juego, basado en las estadísticas individuales del jugador y la fatiga, en lugar de DDA.

No es raro que las patentes en la industria del juego se presenten sin haber sido utilizadas. Se dedica una gran cantidad de investigación y desarrollo a la creación de nuevos conceptos para el juego. Siempre se generan nuevas ideas que pueden no despegar debido a diferentes factores, como riesgos de reputación o incluso simplemente no encontrar la manera de integrar adecuadamente la idea en un juego.

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