Marvel Rakiplerinde EOMM Nedir?

Rekabetçi çok oyunculu oyunlar, eşleştirme sistemlerinin kalitesine göre yaşar ve ölür. Marvel Rivals hızla büyüyen bir oyuncu kitlesinin ilgisini çekmeye devam ederken birçok oyuncu, oyunun EOMM ( Engagement Optimized Matchmaking'in kısaltması) adı verilen bir şeyi kullanıp kullanmadığını ve bunun deneyimleri açısından ne anlama geldiğini sormaya başladı. Eşleştirme sistemleri genellikle tasarım gereği şeffaf olmasa da, EOMM'yi bir kavram olarak anlamak oyuncuların galibiyet serilerini, mağlubiyet serilerini ve sıralamalı ve sıralamasız maçların genel hissini yorumlamasına yardımcı olabilir.

TL;DR: Etkileşim Optimize Edilmiş Eşleştirme (EOMM) , yalnızca becerileri dengelemek yerine, maç sonuçlarını etkileşimi koruyacak şekilde ayarlayarak oyuncuyu elde tutmayı en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmış bir sistemdir. Marvel Rivals'ın tam EOMM kullandığına dair resmi bir onay olmasa da birçok modern çok oyunculu oyun, geleneksel beceriye dayalı eşleştirmenin yanı sıra benzer etkileşim odaklı sistemler kullanıyor. EOMM uygulanırsa galibiyet serilerini, takım arkadaşı kalitesini ve algılanan maç adaletini etkileyebilir. Bunu anlamak, oyuncuların rekabetçi oyundaki kalıpları daha rasyonel bir şekilde yorumlamasına yardımcı olur.

EOMM'yi Tanımlamak: Beceriye Dayalı Eşleştirmeden Daha Fazlası

EOMM'yi anlamak için öncelikle onu Beceriye Dayalı Eşleştirmeden (SBMM) ayırmak önemlidir. Geleneksel SBMM, aşağıdaki gibi ölçümleri kullanarak benzer beceri seviyelerindeki oyuncuları eşleştirmeyi amaçlamaktadır:

• Kazanma/mağlubiyet oranı
• Sıralama veya MMR (Eşleştirme Derecelendirmesi)
• Hasar, asist, iyileştirme veya eleme gibi performans istatistikleri

Teorik olarak SBMM, her takımın kabaca eşit kazanma şansına sahip olduğu adil ve rekabetçi maçlar yaratır.

EOMM ise tam tersine oyuncu katılımını optimize etmeye odaklanıyor. Bu, eşleştirme sisteminin yalnızca beceriyi değil aynı zamanda aşağıdaki gibi davranışsal ve psikolojik verileri de dikkate alabileceği anlamına gelir:

• Son zamanlardaki hayal kırıklığı veya kaybetme serileri
• Bir oturumda oynarken geçirilen süre
• Başka bir kayıptan sonra oturumu kapatma olasılığı
• Galibiyet ve kayıplara geçmiş tepkiler

Ana fikir basittir: Sürekli olarak umutsuz hisseden oyuncular oyundan vazgeçer ve çok kolay kazanan oyuncular sıkılabilir. EOMM, oyuncuların duygusal açıdan bağlı kalmasını sağlayacak bir denge sağlamaya çalışır.

EOMM Marvel Rakiplerinde mi?

Şu an itibariyle Marvel Rivals'ın EOMM'u en saf akademik anlamıyla kullandığını doğrulayan resmi bir kamuoyu açıklaması yok . Ancak bazı gerçekler tartışmayı anlamlı kılıyor:

1. Modern rekabetçi çok oyunculu oyunların çoğu veriye dayalı eşleştirmeyi kullanır.
2. Etkileşim ölçümleri canlı hizmet oyun tasarımının merkezinde yer alır.
3. Oyuncular sıklıkla tasarlanmış gibi görünen kalıplaşmış kazanma-kaybetme davranışlarını bildiriyorlar.

Marvel Rivals , güçlü canlı hizmet hedeflerine sahip takım tabanlı bir kahraman nişancı oyunu olduğundan neredeyse kesinlikle hibrit bir sistem kullanıyor. Bu muhtemelen şunları birleştirir:

• MMR tabanlı beceri hesaplaması
• Rol dengeleme (geçerli ekip kompozisyonlarının sağlanması)
• Kuyruk süresi optimizasyonu
• Potansiyel etkileşim yumuşatma mekanizmaları

Bu sistemlerin tam EOMM'ye tekabül edip etmediği tartışmalıdır ancak endüstri eğilimleri göz önüne alındığında bu olasılık makuldür.

EOMM Uygulamada Nasıl Çalışır?

Marvel Rivals , EOMM ilkelerini kullanırsa sistem, kazanmayı veya kaybetmeyi doğrudan "zorlamaz". Bunun yerine, eşleştirme değişkenlerini ustaca değiştirir.

Örneğin, uzun bir yenilgi serisinin ardından sistem şunları yapabilir:

• Sizi biraz daha yüksek performanslı takım arkadaşlarınızla eşleştirin
• Sizi MMR aralığınızın hemen altındaki rakiplerle eşleştirin
• Daha yakın bir eşleşme elde etmek için dahili güven derecelendirmelerini ayarlayın

Tam tersi, uzun bir galibiyet serisinden sonra:

• Gizli MMR'ı sizinkini aşan rakiplerle karşılaşabilirsiniz
• Daha az deneyimli takım arkadaşlarınızla gruplandırılabilirsiniz
• Maçın zorluk eğrisi beklenmedik bir şekilde yükselebilir

Bu öngörülebilir bir psikolojik döngü yaratır:

1. Erken başarı motivasyonu artırır.
2. Oturum ortasında meydan okuma yoğunluğu artırır.
3. Rahatlatıcı bir galibiyet tükenmişliği önler.

Tasarım açısından bakıldığında bu, daha uzun oyun oturumlarını ve daha yüksek elde tutma oranlarını teşvik eder.

Marvel Rakipleri Neden EOMM Kullansın?

Canlı hizmet oyunları, elde tutma ölçümlerine göre çalışır. Sezonluk geçişlere, kozmetiklere ve sınırlı süreli etkinliklere bağlı gelir modelleri büyük ölçüde oyuncuları aktif tutmaya bağlıdır. Bu bağlamda katılım odaklı tasarım ekonomik açıdan rasyonel hale gelir.

Marvel Rivals gibi bir oyunun EOMM tarzı ayarlamalar uygulayabilmesinin nedenleri arasında şunlar sayılabilir:

• Kayıpların azaltılması: Yeni oyuncuların tekrarlanan kayıplardan sonra oyunu bırakmasını önlemek.
• Oturum uzatması: "Sadece bir eşleşmeyi daha" teşvik etmek.
• Zorluk artışlarını yumuşatmak: Ani moral bozukluğundan kaçınmak.
• Yeni oyuncuların katılımını korumak: Erken maçların ödüllendirici olmasını sağlamak.

Rekabetçi takım oyunlarında tek taraflı maçlar özellikle zarar vericidir. 10 dakikalık bir yenilgi, az farkla bir yenilgiden çok daha kötü hissettiriyor. Katılım optimizasyonu bu deneyimleri en aza indirmeye çalışır.

EOMM'a Atfedilen Ortak Oyuncu Deneyimleri

EOMM'den şüphelenen oyuncular sıklıkla tekrar eden belirli kalıplardan bahseder:

• Alternatif kazanç-kayıp döngüleri
• Takım arkadaşı tutarsızlığında ani artışlar
• Benzer sıralamaya rağmen maçın zorluğu keskin bir şekilde değişiyor
• Bir oyunda "taşındığını" ve diğerinde bunaldığını hissetmek

Ancak burada dikkatli olmak gerekir. İnsan psikolojisi doğal olarak kalıplar arar. Marvel Rivals gibi takım tabanlı kahraman nişancı oyunlarında maç dinamikleri aşağıdaki nedenlerden dolayı önemli ölçüde farklılık gösterebilir:

• Kahraman kompozisyonu sinerjisi
• İletişim kalitesi
• Harita aşinalığı
• Bireysel performans değişkenliği

Her yenilgi serisi algoritmik değildir. Farklılık, çok oyunculu tasarımın kaçınılmaz bir unsurudur.

Gizli MMR'nin Rolü

EOMM ile sıklıkla karıştırılan önemli faktörlerden biri de gizli MMR'dir . Görünür bir sıralamanız olsa bile sistem, perde arkasında daha derin performans göstergelerini takip edebilir.

Gizli MMR genellikle görünür sıralama kademelerinden daha hızlı güncellenir. Sonuç olarak:

• Sıralamada yükselmeden önce daha güçlü oyuncularla karşılaşabilirsiniz.
• Sıralama düştükten sonra daha zayıf rakiplerle karşılaşabilirsiniz.
• Adalet algınız, görüntülenen rütbe rozetleriyle uyumlu olmayabilir.

Tek başına bu bile etkileşime dayalı manipülasyon yanılsamasını yaratabilir.

Resim postmeta'da bulunamadı

Katılım Optimizasyonunun Psikolojik Etkileri

Tamamen uygulansın ya da uygulanmasın, katılım odaklı sistemler iyi belgelenmiş psikolojik ilkelerden yararlanır:

• Değişken ödül programları (kumarhane takviye modellerine benzer)
• Kalıcılığı artıran ramak kala etkileri
• Duygusal yatırımı artırmak için kontrollü hayal kırıklığı
• Başarının aralıklı olarak pekiştirilmesi

Bu ilkeler güçlüdür. Davranış bilimindeki araştırmalar, öngörülemeyen ödüllerin bağlılığı tutarlı sonuçlardan daha etkili bir şekilde sürdürdüğünü gösteriyor.

Marvel Rivals bağlamında, takımınızın neredeyse zafere ulaşacağı az farkla bir mağlubiyet, basit bir galibiyetten daha motive edici olabilir.

Eleştiri ve Etik Kaygılar

EOMM tartışmasız değildir. Eleştirmenler, rekabetçi dürüstlük yerine katılımı önceliklendirmenin endişeleri artırdığını ileri sürüyor:

• Şeffaflık: Oyuncular eşleştirmenin gerçekte nasıl çalıştığını nadiren bilirler.
• Rekabetçi saflık: Bazıları çöpçatanlığın kesinlikle beceriye dayalı olması gerektiğine inanıyor.
• Algılanan manipülasyon: Tasarlanmış sonuçlar güvene zarar verebilir.

Marvel Rivals gibi e-spora bitişik oyunlarda güvenilirliği korumak çok önemlidir. Oyuncular sonuçların yapay olarak etkilendiğine inanırsa sıralama sistemlerine olan güven aşınabilir.

Bu nedenle çoğu geliştirici, etkileşim metrikleri temel algoritmanın parçası olsa bile sistemlerini açıkça EOMM olarak etiketlemekten kaçınır.

Bu Marvel Rivals Oyuncuları İçin Ne İfade Ediyor?

Rekabetçi bir şekilde oynuyorsanız, sağlam bir bakış açısı benimsemenize yardımcı olur:

• Maç sonuçlarında kısa vadeli dalgalanmalar bekliyoruz.
• Bireysel başarılara değil, uzun vadeli performans trendlerine odaklanın.
• Takım atıcılarının doğal değişkenlik getirdiğini kabul edin.

Her kayıptan sonra manipülasyon varsaymak yerine şunları takip edin:

• Objektif katkı
• Kahraman ustalığı ilerlemesi
• İletişim tutarlılığı
• Baskı altında karar verme

Düzinelerce maçta beceri, etkileşime duyarlı sistemlerde bile kendini gösterme eğilimindedir.

Sonuç olarak

Peki Marvel Rivals'da EOMM nedir? Özünde, eşleştirmenin sadece beceriyi değil, aynı zamanda oyuncu katılımını ve psikolojik tutmayı da dengelemeyi amaçlayabileceği olasılığını temsil ediyor. Oyunun tam ölçekli etkileşim optimizasyonu kullandığına dair kesin bir kamu kanıtı olmasa da, modern çok oyunculu mimari, belirli düzeyde davranışsal ayarlamayı oldukça olası kılıyor.

Oyuncular için en verimli yaklaşım ne kör güven ne de komplo düşüncesidir. Rekabetçi oyunlar; veri bilimi, kullanıcı psikolojisi ve iş gerçekleri tarafından şekillendirilen karmaşık ekosistemlerdir. EOMM gibi kavramları anlamak netlik sağlar; ancak sonuçta gelişme ve keyif alma hala beceri gelişimine, stratejik farkındalığa ve ekip çalışmasına bağlıdır.

Marvel Rivals gibi dinamik bir kahraman nişancı oyununda eşleştirme hiçbir zaman tamamen öngörülebilir olmayacak. Ancak ister tamamen beceri derecelendirmeleri tarafından yönetilsin, ister katılım ilkeleri tarafından ustaca yönlendirilsin, bireysel oyuncunun gelişimi denklemdeki en güvenilir değişken olmaya devam ediyor.