Wir lieben wettkampforientierte Spiele. Riot widmet sich seit seiner Gründung im Jahr 2006 der Entwicklung von wettkampforientierten Spielen. Und Wettkämpfe lösen bei Spielern naturgemäß jede Menge Leidenschaft aus. Schließlich ist die Leidenschaft der Grund dafür, dass sich die Höhen und Tiefen in Spielen so bedeutungsvoll anfühlen. Sie kann aber auch dazu führen, dass manche Spieler andere attackieren und dadurch die Spielerfahrung für alle beeinträchtigen.
Wir wissen, dass es Probleme gibt. Wir haben die Videos gesehen, wir haben die Geschichten über das Verhalten in anderen Spielen gehört und es selbst beim Spielen erlebt. Und obwohl wir die Menschen nicht verändern können, können wir versuchen, die Interaktion zwischen Spielern in unseren Spielen zu verbessern, um das Spielerlebnis für alle besser zu machen.
Wir arbeiten aktiv an Möglichkeiten, unsere Spiele sicherer, inklusiver und fairer zu machen, damit am Ende alle mehr Spaß haben.
Dieses Ziel zu erreichen, bringt eine Menge Herausforderungen mit sich, für die es keine einfachen Lösungen gibt.
Und da kommt die Spielerdynamik ins Spiel. Das Ziel der Spielerdynamik als Designdisziplin besteht darin, Spielstrukturen zu erstellen, die lohnende soziale Erfahrungen fördern und ungute Interaktionen von vornherein vermeiden. Einfach formuliert, die Disziplin will folgende Frage beantworten: „Wie können wir gesunde Online-Communitys fördern und erhalten?“
Wenn du gerne mehr über die Spielerdynamik und ihre Auswirkungen auf das Spieldesign erfahren möchtest, kannst du dir diese zweiteilige Reihe anschauen, die wir früher in diesem Jahr veröffentlicht haben.
In diesem Beitrag befassen wir uns mit den Zahlen hinter der Spielerdynamik und was sie uns über die Entwicklung von „gesunden“ Interaktionen im Spiel verraten. Da die Spielerdynamik eine Riot-weite Disziplin ist, konzentrieren sich mehrere unterschiedliche Teams auf sie. Dabei ist das Team für die zentrale Spielerdynamik genau dafür zuständig – es agiert im Zentrum all unserer Spiele und entwickelt Systeme, die sowohl unsere aktuellen Titel sowie alle Titel, die sich noch in Entwicklung befinden, beeinflussen können. Des Weiteren gibt es für jedes Spiel ein eigenes Team, das sich mit den Herausforderungen der jeweiligen Spiele befasst.
Meldungen in all unseren Regionen und Spielen
Wir sind sehr dankbar, dass hunderte Millionen Spieler auf der ganzen Welt die Spiele von Riot lieben. Diese Spieler absolvieren eine erstaunliche Menge an Spielen und melden andere Spieler aus Gründen, die von legitimen Bedenken bis hin zu mangelndem Können reichen. Im Jahr 2021 haben wir im Durchschnitt etwa 240 Millionen Meldungen pro Monat und knapp 3 Milliarden Meldungen in allen Spielen und Regionen, in denen Riot tätig ist, erhalten.
3 Milliarden ist eine ganze Menge. Wenn jeder Rioter 365 Tage im Jahr nichts anderes tun würde, als diesen Meldungen nachzugehen, müsste jeder einzelne von ihnen immer noch in etwa sechs Meldungen pro Minute bearbeiten, um da mithalten zu können.
Außerdem handelt es sich nicht bei allen Meldungen um eindeutige Signale – die Spieler melden häufig Dinge, gegen die wir nichts unternehmen wollen. Das kann daran liegen, dass das Verhalten, das sie melden, zwar frustrierend ist, jedoch keine Strafe verdient (wie mangelndes Können) – und manchmal verfolgen die Spieler sogar mit den Meldungen selbst böse Absichten.
Dennoch ist es unser Ziel, sicherzustellen, dass jeder Meldung nachgegangen wird. Und aus diesem Grund müssen wir kreativ werden und automatisierte Lösungen entwickeln, die störendes Verhalten in großem Umfang erkennen können. Doch diese Systeme müssen auch strafwürdiges Verhalten von nicht strafwürdigem Verhalten unterscheiden können. Das ist in einigen Fällen einfacher – wie im Fall von Inaktivität – und in anderen Fällen schwieriger – wie im Fall von absichtlichem Feeding oder Trollen. Wir arbeiten unerlässlich daran, diese Erkennungsmethoden zu verbessern, haben jedoch noch einen weiten Weg vor uns.
Bevor wir uns ausführlich mit einigen Dingen befassen, an denen wir gerade arbeiten, und uns spielspezifische Statistiken ansehen, möchten wir über einige wichtige Erkenntnisse sprechen, die wir bei unserer Strategie für die Spielerdynamik berücksichtigen. Ein wichtiger Punkt besteht darin, dass es einen Unterschied zwischen einem Spieler, der einfach nur einen schlechten Tag hat, und einer Person, die die Erfahrung immer wieder stört, gibt.
Hier liegt das Verhältnis in der gesamten Industrie in etwa bei 95/5. Das bedeutet, dass 95 % der Spieler, die in Spielen durch störendes Verhalten auffallen, dieses nur gelegentlich an den Tag legen. Was diese Spieler angeht, so reichen in der Regel Warnungen und leichte Strafen aus, um sie daran zu hindern, erneut über die Stränge zu schlagen. Bei den übrigen 5 % handelt es sich um Spieler, die die Erfahrung immer wieder und absichtlich stören. Und wir haben überhaupt keine Toleranz für Spieler, die das Spiel nur spielen, nur um das Spielerlebnis von anderen Spielern zu stören.
Ein weiterer wichtiger Punkt besteht darin, dass Strafen funktionieren. Von den Spielern, die im Jahr 2021 eine Strafe erhalten haben, haben weniger als 10 % im selben Kalenderjahr eine weitere Strafe erhalten.
Handlungen haben Konsequenzen und viele Spieler verändern sich, nachdem sie diese Konsequenzen zu spüren bekommen haben.
Wir nutzen diese Daten und einige der Erkenntnisse aus der gesamten Gaming-Industrie, um eine Reihe von neuen Möglichkeiten zu entwickeln, um das Verhalten der Spieler zu evaluieren. Hier sind einige der Dinge, an denen wir aktuell arbeiten.
Ein Blick in die Zukunft
Automatisierte Auswertung des Sprachchats
Momentan sind wir auf wiederholte Spielermeldungen und manuelle Prozesse angewiesen, um zu ermitteln, ob es im Sprachchat zu Beleidigungen gekommen ist. Manuelle Prozesse setzen jedoch eine dauerhafte Beobachtung voraus und weisen eine Obergrenze auf, weshalb wir an der Entwicklung einer automatischen Evaluierung des Sprachchats arbeiten.
Ähnlich wie unsere Text-Evaluierungssysteme soll uns auch die Sprachchat-Evaluierung dabei helfen, automatisch schwarze Schafe zu finden, die den Sprachchat nutzen, um das Spielerlebnis zu stören. Jede Meldung, die wir erhalten, hilft dabei, das System weiterzuentwickeln und sicherzustellen, dass es die vielen verschiedenen Arten, auf die Spieler auf der ganzen Welt über den Sprachchat kommunizieren, erkennen kann. Wir wollen Störungen erkennen und gleichzeitig sicherstellen, dass dem Hype nach einem engen Duell kein Abbruch getan wird.
Unser Team für die zentrale Spielerdynamik ist gerade damit beschäftigt, diese Vision in die Realität umzusetzen. Das erste Spiel, auf das sich dieses neue System auswirken wird, ist VALORANT, und sobald es gut funktioniert, wird es auch in anderen Spielen zur Anwendung kommen, die über einen Sprachchat verfügen.
Verbesserung unserer Textevaluierung
In den meisten unserer Spiele nutzen die Spieler einen Textchat, um mit ihren Teamkameraden oder Gegnern zu kommunizieren. Doch genau dieser Text ist auch eine Quelle für mögliche Störungen. Wir haben und werden weiterhin viele Ressourcen in die Verbesserung der Überwachung des Texts im Spiel investieren, einschließlich der Namen und des Chats. Zur besseren Überwachung von unangemessenen Namen werden wir weiterhin in das Machine Learning investieren und die Sprachunterstützung fördern, damit wir schädliche Texte im Spiel automatisch im großen Umfang erkennen können.
Außerdem erweitern wir unsere Liste um Wörter, für die wir absolut keine Toleranz haben. Einige Wörter sollten einfach niemals in einem Spiel benutzt werden. Wir erweitern diese Liste um variantenreichere Schreibweisen und zusätzliche Sprachen, da das Austauschen eines Buchstabens mit einer Zahl die Bedeutung eines Wortes nicht verändert.
Wir werden die neuen Prozesse des Teams für zentrale Spielerdynamik in alle Spiele implementieren und dabei auch das alte Texterkennungssystem von League ersetzen, wodurch die League-Spieler eine deutliche Verbesserung der Textevaluierung wahrnehmen sollten.
Evaluierung der Meldungen basierend auf ihrer Glaubwürdigkeit
Wir erweitern unsere Möglichkeiten, Ausreißer zu erkennen, die in mehreren Spielen merklich mehr Meldungen erhalten als der Durchschnitt, jedoch von unseren automatisierten Systemen nicht erkannt werden. Dieses System konzentriert sich aktuell nur auf störende Verhaltensweisen im Zuge der Kommunikation, wir werden den Prozess jedoch auch auf Gameplay-Verstöße und unangemessene Namen ausdehnen.
Für diese Erweiterung müssen wir das Meldungsverhalten genau untersuchen und vorsichtige Anpassungen vornehmen, um eine ungerechtfertigte Bestrafung von Spielern zu vermeiden. Wir konnten bisher jedoch großartige Ergebnisse erzielen und gehen davon aus, dass wir dadurch gravierende Störungen erkennen können, die nur schwer zu entdecken sind (wie absichtliches Feeding).
Evaluierung in Echtzeit
Wir arbeiten gerade darauf hin, chatbasierte Verstöße in Echtzeit bestrafen zu können. Stell dir ein System vor, dass den Spielern dabei hilft, ihre eigenen Handlungen zu überprüfen, sobald sie damit beginnen, ihren Teamkameraden unangemessene Nachrichten zu schicken. Dadurch können die Spieler ihr Verhalten während eines Spiels anpassen – wir wollen jedoch auch sicherstellen, dass sich so ein System nicht negativ auf das Spielerlebnis auswirkt, weshalb wir in verschiedenen Spielen unterschiedliche Dinge ausprobieren werden, um etwas Passendes zu finden. Wir haben im Jahr 2022 mit der Entwicklung eines solchen Systems begonnen und werden es breiter einsetzen, sobald es richtig funktioniert.
Investition in prosoziales Verhalten
Mit prosozialem Verhalten ist, vereinfacht gesagt, der Vorsatz gemeint, anderen etwas Gutes zu tun.
In Spielen bedeutet das, Spieler zu belohnen, die das Spielerlebnis für andere verbessern, anstatt lediglich diejenigen zu bestrafen, die es stören.
Wir arbeiten aktuell zusammen mit anderen großen Spieleentwicklern an der Entwicklung eines neuen Frameworks, das uns dabei helfen soll, unsere Bemühungen, positives Verhalten zu belohnen, anstatt lediglich störendes Verhalten zu unterbinden, zu bündeln. Hierbei handelt es sich um eine Thematik, die ständig an Bedeutung gewinnt und unserer Meinung nach eine bedeutende positive Veränderung innerhalb der Online-Gaming-Communitys bewirken wird. Wir werden in der Zukunft mehr über diese Thematik sprechen, also halte nach weiteren Informationen Ausschau!
Partner in der Industrie und Communitys
Störendes Verhalten ist kein Problem, das nur in Spielen auftritt. Wir werden weiterhin mit Partnern in und außerhalb der Gaming-Industrie wie der Fair Play Alliance und #TSCollective zusammenarbeiten, die darum bemüht sind, sichere Communitys aufzubauen und positive Erfahrungen für alle in Online-Umgebungen zu fördern.
Durch die Zusammenarbeit mit Partnern können wir Wissen austauschen, um unsere Lösungen an die komplexen Probleme anzupassen, die nicht nur Spieler, die unsere Spiele spielen, sondern alle Menschen, die online interagieren, beeinträchtigen.
Die Statistiken hinter dem Spiel
Zentrale Spielerdynamik
Das Team für die zentrale Spielerdynamik arbeitet mit all unseren Spielen zusammen und konzentriert sich darauf, Störung bei der Kommunikation zwischen den Spielern zu erkennen. Meldungen, die sich auf Texte oder den Sprachchat in den Spielen beziehen, werden mithilfe der System des Teams evaluiert. Für spielspezifische Meldungen, die Dinge wie Inaktivität oder absichtliches Feeding betreffen, sind die Teams des jeweiligen Spiels zuständig.
Was die Meldungen aufgrund von Texten betrifft, so wurde der Großteil vom Team für die zentrale Spielerdynamik bearbeitet – es gab über 120 Millionen Spiele mit mindestens einer Meldung, was wiederum dazu führte, dass in 13 Millionen Spielen Verstöße festgestellt wurden. Diese Verstöße zogen Konsequenzen nach sich, die von Verwarnungen bis hin zu Sperren für mehr als 365 Tage reichten (abhängig von der Schwere des jeweiligen Verstoßes und den vergangenen Verstößen des jeweiligen Spielers).
League of Legends und Teamfight Tactics
Unser League-Team verhängt aktuell in etwa 700.000 Strafen pro Monat über die Texterkennung, die Inaktivitätserkennung und die Erkennung von absichtlichem Feeding.
LeaverBuster, unser Inaktivitätserkennungssystem, überwacht jedes Spiel, um sicherzustellen, dass Spieler, die Spiele früh verlassen und dadurch ihre Teams beeinträchtigen, eine angemessene Strafe erhalten.
Wir nutzen Klassen, um Spieler, die häufiger inaktiv sind, härter zu bestrafen. Und was inaktive Spieler bei Ranglistenspiele betrifft, so gibt es die Möglichkeit, früher aufzugeben, und eine Abschwächung des LP-Verlusts, um dafür zu sorgen, dass du für den Ausraster eines Teammitglieds nicht bestraft wirst.
Inaktivität ist jedoch nur eine Option, auf die wütende Spieler zurückgreifen – die andere ist absichtliches Feeding. Dieses Verhalten zu erkennen, kann etwas schwieriger sein, weshalb wir auf ein Lernmodell setzen, das sieben verschiedene Datenpunkte aller Champions überwacht, um eindeutig ermitteln zu können, ob ein Spieler absichtlich feedet oder einfach nur schlecht spielt. Und da wir dieses System kontinuierlich aktualisieren, sind Falschmeldungen sehr selten geworden.
Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, wie das League-Team am Spielerverhalten arbeitet, kannst du dir diesen Beitrag durchlesen, der früher im Jahr 2022 veröffentlicht wurde.
VALORANT
Neben dem Sprachchat konzentriert sich das VALORANT-Team für Soziales und Spielerdynamik auch auf Inaktivität und Feeding. Aktuell sind von 1.000 VALORANT-Spielern in etwa 27 bei Matches inaktiv. Und bei einigen davon handelt es sich um Bots, die nur ERF abstauben wollen. Mittlerweile landen diese Bots aber immer häufiger in Lobbys mit anderen Bots und wenn kein Schaden entsteht, erhält auch niemand Erfahrung.
Was Spieler betrifft, die vor ihren Tastaturen sitzen und Spiele absichtlich verlieren, so verfügt unser Feeding-Erkennungssystem bereits über eine Methode, sie zu entlarven, und wird demnächst noch eine weitere dazubekommen.
Die aktuelle Methode berücksichtigt alle Eingaben und entscheidet nach dem Spiel, ob ein Spieler schlecht gespielt oder absichtlich gefeedet hat. Diese Methode erwischt Übeltäter jedoch erst nach dem Verstoß und hilft niemandem, der bereits 11 Runden in Rückstand geraten ist und verständlicherweise keinen großen Spaß hat.
Aus diesem Grund arbeitet das VALORANT-Team auch an einer Feeding-Erkennung in Echtzeit. Dieses Problem weißt jedoch jede Menge Graubereiche auf, da schlechte Leistungen viele Gründe haben können und absichtliches Feeding nur einen geringen Prozentsatz davon ausmacht. Sobald das VALORANT-Team die Menge an Falschmeldungen auf eine geringe Anzahl reduziert hat, werden wir diese neue Methode zusätzlich zur Erkennung nach dem Spiel implementieren.
Wild Rift
Die Prozesse von Wild Rift haben sich im Jahr 2022 weiterentwickelt. Bisher hat die Inaktivitätserkennung einfach nur überprüft, ob die Spieler überhaupt Eingaben vornehmen. Doch da einige Spieler dieses einfache Erkennungssystem umgangen sind, haben wir neue Ebenen eingeführt, um wirklich sicherzustellen, dass die Spieler am Spiel teilnehmen und nützliche Eingaben vornehmen, anstatt sich lediglich zu bewegen.
Im Jahr 2022 wurde jedoch auch ein neues Feeding-System für Wild Rift eingeführt, das Machine Learning nutzt, um sicherzustellen, dass Spieler absichtlich schlecht spielen. Dieses Feeding-System hat seit März 2022 bereits knapp 2.000 Fälle erkannt, in denen Spieler Spiele absichtlich sabotiert haben. Während die Maschine weiterlernt, wird diese Zahl wahrscheinlich steigen, da mehr Spieler als Feeder erkannt werden.
Und zu guter Letzt gibt es noch ein Erkennungssystem für das Tauschen von Siegen. Dieses System orientiert sich an mehreren Faktoren, zu denen auch die sogenannten „Gemeinsam gegeneinander“-Spieler zählen. Hierbei handelt es sich um Spieler, die permanent mit und gegen dieselbe Gruppe aus Spielern spielen. Das Erkennungssystem sieht sich die Muster von „Gemeinsam gegeneinander“-Spielern, die Länge der Spiele und die Siege-Niederlagen-Verläufe der „Gemeinsam gegeneinander“-Lobbys an, um das Tauschen von Siegen zu identifizieren.
Die Bedeutung von Transparenz
Die Umstellung von einem Spiel hin zu mehreren hat jede Menge neue Herausforderungen mit sich gebracht. Und da sich noch mehr Spiele in Entwicklung befinden, arbeiten wir daran, die Konzepte der Spielerdynamik schon in die frühesten Phasen des Spieldesigns zu integrieren, um bereits von Anfang an bessere Communitys zu fördern.
Gleichzeitig sind wir auch der Meinung, dass es wichtig ist, die Daten, die wir in all unseren Spielen sammeln, transparent zu kommunizieren. Hierbei handelt es sich um komplizierte Probleme und es gibt keine Möglichkeit, sie komplett zu lösen. Dennoch arbeiten wir hart daran, die Spielerfahrung für all unsere Spieler zu verbessern, und wir werden regelmäßigere Updates darüber veröffentlichen, was wir unternehmen, um dieses Ziel zu erreichen.
Wie immer vielen Dank, dass du unsere Spiele spielst.
