LOL的秘密：140个英雄如何改，Riot大数据理论

　　角色对于玩家而言是重要的，除了竞技游戏之外，甚至《质量效应》这样的单机游戏也有自己的角色设定，我们这里举三个例子，他们是Twitch平台最著名的《英雄联盟》游戏主播，第一个主播最擅长用的是亚索、第二位主播最喜欢的是拉克丝、第三位是我的好友Tyler1，他最擅长的英雄是德莱文，完全是不同类型的玩法。

　　在全球范围内，每个英雄可能都有数百万人喜欢，那么这些数据对你的游戏或者工作室有哪些作用：我们可以获得对你目前和未来游戏有用的信息，在做新英雄或者内容更新的时候参考；你可以用它来思考对游戏同一个IP进行重新创作，比如推出手游版本的时候做英雄平衡；你还可以使用这些数据用来创造全新的IP。

　　实际上，不止角色，就连创意行业也可以受益，比如艺术家、漫画和电影等等；发行、实体周边的制作等也都可以获得角色方面有用的信息。

　　三大数据：了解英雄与玩家的关系

　　我们今天主要讲的有三个数据设定：不同时段的使用频率、角色的广度和深度和英雄数据大调查：

　　在开始讲这些略显枯燥的数据之前，有一个问题，当一个刺客加入KPop Group之后会发生什么？

K/DA

　　对不熟悉《英雄联盟》的人来说，可能不知道什么是英雄更新，所以这里做个简单介绍：过去的10年里，我们一直在不断地调整英雄的平衡性，为此，一些比较早期推出的英雄就需要重做让它焕发生机，比如阿卡丽，我们对视觉效果、玩法和内容都做了更新。阿卡丽之前是一个普通的刺客，更新之后她有了纹身，玩法也针对年轻用户做了调整。

　　阿卡丽的更新与使用频率变化

　　那么，游戏更新对于角色的使用率有什么影响呢?我们不妨通过数据来直观展示：

阿卡丽的历史使用频率

　　这张图包括她被重做之前、之后一直到现在的使用率变化，阿卡丽的使用频率是用蓝色曲线标注，背后淡色的曲线是其他英雄的使用频率。

　　首先我们来看最左侧的这个曲线，当时是老版本的最后一段时间，我们新做的阿卡丽还在测试中，随后在2018年1月初，更新之后她的使用率大幅增长，其中很多人是喜欢玩刺客的，还有一些则希望了解新版本，以便未来找到可以counter的策略。

　　经过了快速增长之后，阿卡丽的使用率进入了稳定阶段，但我们可以明显看到，仍然比更新前高很多，达到了我们的目标。但事情并没有因此停止，我们推出了KPop Group之后，阿卡丽加入K/DA四人团队也提高了她的使用率。

　　随后，两个不同的玩家群之间有了很明显的差异，比如职业赛里她是很强大的英雄，但在普通玩家对局里，却让人很沮丧。在职业联赛里，阿卡丽成了非ban必选的英雄，所以我们后来对她做了多次削弱，通常来说这不会特别影响使用率，但我们对阿卡丽削弱太多了，所以使用率再次出现了下滑，她在职业赛再也没有上BAN位，但也没有什么人选了。

　　在9.3和9.5两个版本更新之后，我们对阿卡丽做了加强，所以使用率又开始出现了增长。以上就是我们对单个英雄使用率的调整，通过这个数据，你可以得到非常丰富的信息，而且这不是故事的结束，阿卡丽未来还会继续调整，其他的140多个英雄也同样会经历类似过程。

　　用数据了解英雄的参与度

　　我们追踪的数据并不只有使用率，还有参与度数据。这是了解英雄数据的另一个方式，但开始之前，我的问题是，杰克逊·波洛克是如何帮助我们了解英雄参与率的？

　　你们可能会好奇，他是谁？杰克逊·波洛克是美国著名抽象艺术画家，他的滴画法非常出名，创作之前从不事先规划，以反复的无意识动作画成复杂难辨、线条错乱的网，又被称为“行动绘画”。

　　但他与《英雄联盟》角色又有什么关系？我们不妨看看这幅画：

　　你们可能觉得是杰克逊·波洛克现代版的画作，但实际上是我们同事David Navati画的的视觉化参与度数据图。

　　我们可以四象限图展示玩家的受欢迎度，X轴广度指的是使用人数，Y轴深度指的是每个玩家的参与度，把英雄依次划分为小众、热门、普通和冷门四个区间。

　　比如拿阿卡丽来说，在更新之前她是冷门英雄，更新之后就成为了热门，在此期间，我们可以追踪她在玩家群里的深度和广度变化。

（编辑：顺游网_765游戏网）

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