Что такое EOMM в Marvel Rivals?

Соревновательные многопользовательские игры живут и умирают благодаря качеству систем подбора игроков. Поскольку Marvel Rivals продолжает привлекать быстро растущую базу игроков, многие игроки начали задаваться вопросом, использует ли игра что-то под названием EOMM — сокращение от «Оптимизированный для вовлеченности подбор игроков» — и что это может означать для их опыта. Хотя системы подбора игроков часто непрозрачны по своей конструкции, понимание EOMM как концепции может помочь игрокам интерпретировать серии побед, серии поражений и общее ощущение от их рейтинговых и нерейтинговых матчей.

TL;DR: Matchmaking Optimized Matchmaking (EOMM) — это система, предназначенная для максимального удержания игроков путем корректировки результатов матчей для поддержания вовлеченности, а не просто для балансировки навыков. Хотя официального подтверждения того, что Marvel Rivals использует полную EOMM, нет, во многих современных многопользовательских играх используются аналогичные системы, ориентированные на взаимодействие, наряду с традиционным подбором игроков на основе навыков. В случае реализации EOMM может повлиять на серии побед, качество товарищей по команде и воспринимаемую честность матчей. Понимание этого помогает игрокам более рационально интерпретировать закономерности соревновательной игры.

Определение EOMM: больше, чем подбор игроков на основе навыков

Чтобы понять EOMM, важно сначала отличить его от подбора игроков на основе навыков (SBMM) . Традиционный SBMM направлен на подбор игроков сопоставимого уровня квалификации с использованием таких показателей, как:

• Соотношение выигрышей/проигрышей
• Ранг или MMR (рейтинг подбора игроков)
• Статистика производительности, такая как урон, передачи, исцеление или исключения.

Теоретически SBMM создает честные и конкурентные матчи, в которых каждая команда имеет примерно равные шансы на победу.

EOMM, напротив, фокусируется на оптимизации взаимодействия с игроками. Это означает, что система подбора игроков может учитывать не только навыки, но также поведенческие и психологические данные, такие как:

• Недавнее разочарование или полоса неудач
• Время, проведенное за игрой в сессии
• Вероятность выхода из системы после очередной потери
• Прошлые реакции на победы и поражения

Основная идея проста: игроки, которые постоянно чувствуют себя безнадежными, уйдут, а игрокам, которые выигрывают слишком легко, может стать скучно. EOMM пытается поддерживать баланс, который поддерживает эмоциональную вовлеченность игроков.

Есть ли EOMM в Marvel Rivals?

На данный момент нет официального публичного заявления, подтверждающего, что Marvel Rivals использует EOMM в чистом академическом смысле. Однако несколько фактов делают дискуссию актуальной:

1. В большинстве современных конкурентных многопользовательских игр используется подбор игроков на основе данных.
2. Показатели вовлеченности играют центральную роль в разработке игровых сервисов.
3. Игроки часто сообщают о шаблонном поведении «выигрыш-проигрыш», которое кажется специально спланированным.

Поскольку Marvel Rivals — это командный геройский шутер с сильными амбициями по созданию живых игр, в нем почти наверняка используется гибридная система. Вероятно, это сочетает в себе:

• Расчет навыков на основе MMR
• Балансировка ролей (обеспечение жизнеспособного состава команд)
• Оптимизация времени в очереди
• Возможные механизмы сглаживания взаимодействия

Вопрос о том, являются ли эти системы полноценными EOMM, является спорным, но такая возможность вполне вероятна, учитывая тенденции в отрасли.

Как МОНМ будет работать на практике

Если Marvel Rivals использует принципы EOMM, система не будет напрямую «принуждать» к победам или поражениям. Вместо этого он слегка изменил бы переменные подбора игроков.

Например, после длительной полосы неудач система может:

• Сопоставить вас с немного более эффективными товарищами по команде
• Соедините вас с противниками чуть ниже вашего диапазона MMR.
• Скорректируйте внутренние рейтинги доверия, чтобы обеспечить более близкое соответствие

И наоборот, после продолжительной победной серии:

• Вы можете столкнуться с противниками, чей скрытый MMR превышает ваш.
• Вас могут объединить с менее опытными товарищами по команде.
• Кривая сложности матча может неожиданно резко возрасти

Это создает предсказуемую психологическую петлю:

1. Ранний успех создает мотивацию.
2. Вызов в середине занятия увеличивает интенсивность.
3. Облегченная победа предотвращает выгорание.

С точки зрения дизайна это способствует более продолжительным игровым сессиям и более высокому уровню удержания.

Зачем соперникам Marvel использовать EOMM?

Игры с живым сервисом работают на основе показателей удержания. Модели дохода, связанные с сезонными абонементами, косметикой и ограниченными по времени событиями, во многом зависят от поддержания активности игроков. В этом контексте дизайн, ориентированный на взаимодействие, становится экономически рациональным.

Причины, по которым такая игра, как Marvel Rivals, может реализовать изменения в стиле EOMM, включают:

• Снижение оттока: предотвращение ухода новых игроков после неоднократных поражений.
• Продление сессии: поощрение «еще одного совпадения».
• Сглаживание скачков сложности: избежание резкой деморализации.
• Защита адаптации новых игроков: обеспечение того, чтобы ранние матчи приносили пользу.

В соревновательных командных играх особенно вредны односторонние матчи. 10-минутное поражение кажется гораздо хуже, чем поражение с минимальным преимуществом. Оптимизация взаимодействия пытается свести к минимуму этот опыт.

Распространенный опыт игроков, приписываемый EOMM

Игроки, подозревающие EOMM, часто ссылаются на определенные повторяющиеся закономерности:

• Чередование циклов побед-проигрышей
• Внезапное увеличение нестабильности товарищей по команде
• Резкие колебания сложности матчей, несмотря на одинаковый ранг
• Ощущение, что одну игру «несешь» и подавляешь в следующей.

Однако здесь необходима осторожность. Человеческая психология естественным образом ищет закономерности. В командных героев-шутерах, таких как Marvel Rivals , динамика матча может сильно различаться из-за:

• Синергия состава героев
• Качество связи
• Знакомство с картой
• Индивидуальная волатильность результатов

Не каждая полоса неудач является алгоритмической. Вариация — неизбежный элемент многопользовательского дизайна.

Роль скрытого MMR

Одним из важных факторов, которые часто путают с EOMM, является скрытый MMR . Даже если у вас есть видимый ранг, система может скрыто отслеживать более глубокие показатели эффективности.

Скрытый MMR часто обновляется быстрее, чем видимые уровни рейтинга. Как результат:

• Прежде чем подняться в рейтинге, вы можете столкнуться с более сильными игроками.
• После понижения рейтинга вы можете столкнуться с более слабыми противниками.
• Ваше восприятие справедливости может не совпадать с отображаемыми значками званий.

Уже одно это может создать иллюзию манипуляции, основанной на взаимодействии.

Изображение не найдено в постмете

Психологические эффекты оптимизации взаимодействия

Независимо от того, реализованы ли они полностью или нет, системы, ориентированные на взаимодействие, используют хорошо документированные психологические принципы:

• Переменные графики вознаграждений (аналогично схемам подкрепления в казино)
• Эффекты, близкие к промаху , которые увеличивают настойчивость
• Контролируемое разочарование для усиления эмоциональных вложений
• Периодическое подкрепление успеха

Эти принципы сильны. Исследования в области поведенческой науки показывают, что непредсказуемые вознаграждения поддерживают вовлеченность более эффективно, чем постоянные результаты.

В контексте Marvel Rivals небольшое поражение, когда ваша команда почти одержала победу, может быть более мотивирующим, чем простая победа.

Критика и этические проблемы

EOMM не лишен противоречий. Критики утверждают, что приоритет взаимодействия над честностью в конкурентной борьбе вызывает обеспокоенность:

• Прозрачность: игроки редко знают, как на самом деле работает подбор игроков.
• Соревновательная чистота. Некоторые считают, что подбор игроков должен основываться исключительно на навыках.
• Воспринимаемая манипуляция: спланированные результаты могут подорвать доверие.

В играх, связанных с киберспортом, таких как Marvel Rivals , очень важно поддерживать доверие. Если игроки считают, что на результаты искусственно влияют, доверие к рейтинговым системам может подорвать.

По этой причине большинство разработчиков избегают явного обозначения своих систем как EOMM, даже если показатели вовлеченности являются частью базового алгоритма.

Что это значит для игроков Marvel Rivals

Если вы играете на соревнованиях, полезно принять обоснованную точку зрения:

• Ожидайте краткосрочной волатильности результатов матчей.
• Сосредоточьтесь на долгосрочных тенденциях производительности , а не на отдельных полосах.
• Помните, что командные стрелки привносят естественную изменчивость.

Вместо того, чтобы предполагать манипуляции после каждой потери, отслеживайте:

• Объективный вклад
• Прогресс мастерства героя
• Последовательность коммуникации
• Принятие решений под давлением

В ходе десятков матчей мастерство имеет тенденцию проявлять себя — даже в системах, ориентированных на взаимодействие.

Итог

Итак, что такое EOMM в Marvel Rivals ? По своей сути, это представляет собой возможность того, что подбор игроков может быть нацелен на баланс не только навыков, но и вовлеченности игроков и их психологического удержания . Хотя нет точных публичных доказательств того, что игра использует полномасштабную оптимизацию взаимодействия, современная многопользовательская архитектура делает некоторый уровень поведенческой настройки весьма вероятным.

Для игроков наиболее продуктивным подходом является не слепое доверие и не мышление заговора. Соревновательные игры — это сложные экосистемы, сформированные наукой о данных, психологией пользователей и реалиями бизнеса. Понимание таких концепций, как EOMM, дает ясность, но в конечном итоге улучшение и удовольствие по-прежнему зависят от развития навыков, стратегического понимания и командной работы.

В таком динамичном шутере, как Marvel Rivals , подбор игроков никогда не будет абсолютно предсказуемым. Но независимо от того, регулируется ли он исключительно рейтингом навыков или тонко руководствуется принципами вовлеченности, рост отдельного игрока остается наиболее надежной переменной в уравнении.