Dynamische Schwierigkeit: Spieler, die länger am Ball bleiben, kaufen auch mehr

tl;dr: EA hat im vergangenen Jahr in zwei Studien anhand eigener Spiele wissenschaftlich untersucht, wie sich durch einen dynamischen Schwierigkeitsgrad die Bindung von Spielern an ihr Spiel erhöhen lässt. Dieses „Engagement“ soll dazu ermuntern, In-App-Käufe zu tätigen und dem Publisher weitere Verkaufsmöglichkeiten bescheren.

Dynamischer Schwierigkeitsgrad

Die beiden Studien, auf die der YouTube-Kanal YongYea aufmerksam geworden ist, belegen, wie EA ein Fundament für die Idee von Spielen als Dienstleistung schaffen will. Um Spiele überhaupt als „Service“ platzieren zu können, müssen Spieler möglichst stark an das Produkt gebunden werden und möglichst viel Zeit im Spiel verbringen – ergo wird Spielzeit, d. h. „Engagement“, zu einem quantifizierbaren Marker für Erfolg.

Selbst Versager sollen gewinnen

Die Abhandlung „Dynamic Difficulty Adjustment for Maximized Engagement in Digital Games“ geht der Frage nach, wie sich die dynamische Anpassung der Schwierigkeit zur Erhöhung der Spielzeit einsetzen lässt. In einem dynamischen System steigt die Schwierigkeit nicht auf eine fest definierte Weise durch das gesamte Spiel hinweg, sondern wird abhängig vom Abschneiden des Spielers modifiziert. Häufiges Versagen senkt den Schwierigkeitsgrad etwa automatisch, schnelles Absolvieren eines Levels erhöht ihn.

Das Konzept des „Dynamic Difficulty Adjustment“ (DDA) ist an sich keine neue Idee. Systeme dieser Machart werden schon seit mehr als zehn Jahren erfolgreich eingesetzt. Dies ist etwa möglich, indem die KI von Begleitern oder Gegnern angepasst wird oder bei zufällig generierten Spielumgebungen einfachere oder schwerere Varianten bevorzugt erstellt werden.

Die potenziell positive Wirkung solcher Systeme hängt von ihrer Fähigkeit ab, unerkannt zu bleiben. Wird der Mechanismus offenkundig, fühlen sich gute Spieler unfair behandelt, weil das Spiel für sie schwerer wird. Schlechtere Spieler hingegen müssen feststellen, dass ihre Leistung aufgrund des geringeren Anspruchs im Vergleich mit anderen Nutzern entwertet wird. Das Wissen, einen Level geschafft zu haben, ist nicht mehr gleichbedeutend damit, auch die gleichen Fähigkeiten wie Freunde und Bekannte demonstriert zu haben. Dies merken auch die Forscher an: Spieler möchten weder „verhätschelt noch missbraucht“ werden.

EA will neben Reaktion Intervention setzen

Bisherige Arbeiten hätten sich, schreiben die Autoren, nur auf kurzfristige Effekte konzentriert. Es sei darum gegangen, Spieler „sofort aus unerwünschten Zuständen zu retten“. Ein solches Greedy-Verfahren habe kurzfristig Erfolg, aber keine langfristigen, optimalen Auswirkungen. Spieler haben mit solchen Mechanismen also insgesamt nicht mehr Zeit mit einem Spiel verbracht.

Das von den EA-Mitarbeitern entworfene DDA-System versucht nun, die Gefühlswelt der Spieler vorherzusehen, und greift ein, wenn die Entwicklung in eine unerwünschte Richtung geht. Abgestimmt wurde das System in einem ersten Feldeinsatz bei einem levelbasierten Einzelspieler-Titel auf die Maximierung der gespielten Runden.

Last but not least, we also compared the impact on monetization between the control and the treatment groups. This comparison is critical as a monetization objective might contradict engagement maximization. Our DDA treatment group had a neutral impact on monetization. No statistically significant difference on in-game transaction revenues was observed between two groups. This is probably caused by the mechanism of our optimization framework: it 'saves' players of high churn risks, who are less likely to spend.

EA

Keine Nachteile für Ingame-Verkäufe

Dieses System wurde erfolgreich in mehreren Spielen getestet und führte zu einem Anstieg der im Spiel verbrachten Zeit in Höhe von immerhin neun Prozent gegenüber der jeweiligen Testgruppe, die mit normalem Schwierigkeitsgrad gespielt hat. Einen Einfluss auf den generierten Umsatz hatte das System nicht. Diese Beobachtung ist für EA durchaus relevant, weil „das Ziel der Monetarisierung möglicherweise der Maximierung der Spielerbindung widerspricht“ – und zu Papier bringt, dass Spielspaß und Einkommensmaximierung bei Mikrotransaktionen nicht kompatibel sind.

Ein bedeutsamer Unterschied konnte jedoch nicht festgestellt werden. Dies liege, heißt es, mutmaßlich daran, dass die zusätzlich gebundenen Spieler anfällig dafür seien, sich anderen Spielen zuzuwenden, was als „Abwanderungsrisiko“ statistisch erfasst wird. Diese Gruppe neige dazu, kein weiteres Geld in Spielen auszugeben, erläutert der Bericht.

Matchmaking zur Spielerbindung

In einem zweiten Aufsatz skizziert EA unter gleicher Zielsetzung ein Engagment Optimized Matchmaking Framework (PDF via Research Gate). Dieses Framework versteht sich in der vorgestellten Form als Werkzeug, um den Schwierigkeitsgrad von Mehrspieler-Titeln dynamisch anzupassen. Auch hier heißt das Ziel „Engagement“.

Fair ist nicht optimal

Der Weg dorthin entspricht aber nicht den üblichen Vorstellungen eines Matchmakings. Denn EA hat getestet, ob das faire, also möglichst ausgeglichene Zusammenstellen für die Bindung der Spieler die beste aller möglichen Lösungen ist. Die „Annahme, dass ein faires Spiel die beste Spielerfahrung darstellt“, hat sich jedoch nicht bestätigt: „Matchmaking, das auf Fairness basiert, ist nicht optimal für Engagement“, so das Fazit der Untersuchung.

Messkriterium für Engagement war bei diesem Versuch die Abwanderungsrate. Ausgemacht haben die Verfasser nach der Auswertung von Daten verschiedener EA-Spiele eine Korrelation zwischen Abwanderungsrate und dem Ausgang der letzten drei Matches. Während dauerhaftes Verlieren naturgemäß das höchste Risiko des Spielerverlusts birgt, stellt dauerhaftes Siegen nicht den Optimalzustand dar. Hier wird eine Rolle spielen, dass sich ein Spiel in diesem Fall zu leicht anfühlt und die Herausforderung verloren geht.

Das System lässt siegen und verlieren

Optimal soll laut den Untersuchungen erst eine Folge aus verlorenen, unentschieden gespielten und gewonnenen Matches sein. Mutmaßlich wird sich hier das Belohnungsgefühl eines Sieges nicht abnutzen. Das optimierte Matchmaking zielte in diesem Versuch darauf ab, die für das Engagement besten Ergebnisketten zu produzieren, bei denen sich die kleinste Anzahl Spieler anderen Spielen oder Beschäftigungen zuwendet. Auf Seriensieger reagiert das derart optimierte Matchmaking also, indem es Partien arrangiert, in denen ein oder mehrere laut Fähigkeitsranking überlegene Spieler als Gegner auftauchen. Damit wird der Schwierigkeitsgrad erhöht, um ein unentschiedenes Match oder sogar eine Niederlage herbeizuführen. In einem solchen System ist der Ausgang eines Matches also weniger ergebnisoffen.

We ran simulations whose configurations were based on real data from an online PvP game. The results show that EOMM significantly outperforms all other methods in the number of retained players.

EA

Das diesbezüglich optimierte Matchmaking konnte in Simulationen mehr Spieler kontinuierlich im Spiel halten, als andere Matchmaking-Arten. Dies ist jedoch nicht die einzige Anwendungsmöglichkeit des Systems. Das Matchmaking könne etwa detailliert auf einzelne Spielertypen reagieren, die in unterschiedlichen Situationen verschiedene Resultate in einem Folge-Match erwarten würden. Zudem lasse sich das Framework auch dazu nutzen, Matchmaking für andere Ziele anzupassen, darunter „play time, retention, or spending“ – also auch, um Ingame-Käufe zu fördern.

Warum „Engagement“?

Engagement wird in beiden Arbeiten als Messeinheit für den Erfolg der Optimierungen genommen. Spieler lange im Spiel halten zu können, wird als Indikator für Spaß betrachtet. Der Begriff taucht bei Electronic Arts aber zugleich in einem besonderen Kontext auf; er wird in Verbindung mit Käufen gebraucht. Eine hohe Spielzeit schafft mehr Chancen, weitere Ingame-Käufe anzubahnen – einerseits, weil Spieler sich länger auf EAs Verkaufsmeile Videospiel aufhalten, andererseits, weil Anbieter Argumente gewinnen.

Der Publisher selbst behauptet schon länger, dass Videospiele gemessen an der Spielzeit von hunderten Stunden günstiger seien als andere Unterhaltungsformen, und das selbst dann, wenn Geld für Mikrotransaktionen aufgewendet würde. Ein paar Extrakäufe lassen sich dann, so die Deutung, locker verschmerzen; sie sind Entgelt für die vielen Stunden im Spiel.

Dieses Engagement muss sich aus diesem Blickwinkel nicht mit „Spaß“ als reinem Unterhaltungswert decken. Das sagt alleine schon der Begriff: „Engagement“ meint Einsatz, Bindung und persönliche Verpflichtung. Beides kann, muss aber nicht aus Unterhaltung resultieren. Erst recht, wenn es immer im Kontext unmittelbarer, weiterer Monetarisierung und eines Dienstleistungsmodells für Spiele verstanden wird, bei dem Spieler anders als bei Abomodellen so viel Geld lassen können, wie ihnen der Anbieter abluchsen kann.

Engagement + Content = Geld

Das wird an Battlefield 4, das laut EA häufig am viert- bis sechstmeisten gespielte Spiel auf Origin, deutlich. Spielzeit meint noch kein „Engagement“, sondern eher die Bereitschaft, für weitere Inhalte auch Geld auszugeben, oder die Möglichkeit, diese zu verkaufen, also eine Transaktion abzuschließen. Zwingend nötig für diese Geschäftsmöglichkeit sind also beide Komponenten: das Servicekonzept, das permanent Kaufbares im Mikrotransaktionsformat nachschiebt, und Spielzeit.

If we had a live service on that, and we could keep people engaged, give them even more to play them, we would also be able to try and monetise them over time. That's a huge opportunity, to continue to build the live-service piece of our business.

EA

Bungies nicht-kommunizierte Begrenzung von Erfahrungspunkte-Grinds in Destiny 2 oder Activisions Idee, das Matchmaking als Werbefläche für Ingame-Käufe zu nutzen, zielen potenziell in die gleiche Richtung. Spieler sollen mehr spielen oder sich mehr für Käufe begeistern. Mit solchen Systemen geht es nicht mehr darum, das bestmögliche Produkt im Sinne des spaßigsten Spiels zu schaffen, sondern auf Basis von Datenauswertung dasjenige, das irgendwie bindet und verkaufen kann – sei es mit Beuteboxen, die sich im Jahr 2017 als Mikrotransaktion der Wahl durchgesetzt haben.

Der Computer beeinflusst den Sieg

Dass „Spaß“ Gegenstand wissenschaftlicher Untersuchungen ist, wundert bei einem umsatzstarken Markt nicht. Dass Algorithmen potenziell über Sieg und Niederlage entscheiden, muss dabei nicht einmal schlecht sein: Dauerhaftes Verlieren hat ebenso wenig Unterhaltungsfaktor wie permanentes Gewinnen. Nur wenn Gewinnen und Verlieren in Online-Umgebungen, wo ein Wettbewerbsgedanke den Reiz des Spiels prägt, nicht länger eine Frage des Durchsetzens ist, wird aus dem Pro ein Kontra. Ein Anbieter, der im Sinne der Manipulation gezinkte Karten verteilt, ruiniert das Spiel allein, indem er die Basis der Online-Umgebungen untergräbt. Erwartet wird von Matchmaking allerdings, dass faire Partien zusammengestellt werden – ansonsten könnte man wie vor vielen Jahren einmal frei einen Server wählen und mit denjenigen Spielern spielen, die dort zufällig unterwegs sind. Das allerdings wäre transparent.

Dieses Gefühl der Manipulation zugunsten von Verkäufen und nicht etwa reinem Spaß ist es neben der Entwertung des Spielerfaktors, die bei YongYea, in deutlicheren Worten aber auch bei Jim Sterling Kritik provozieren. Damit haben Spiele ein Thema angeschnitten, das auch im weiteren gesellschaftlichen Kontext Relevanz besitzt: Die fein abgestimmte Steuerung von Angeboten mit Algorithmen auf Basis von Datenauswertung, und die Frage nach ihrer Ethik.

Dieser Artikel war interessant, hilfreich oder beides? Die Redaktion freut sich über jede Unterstützung durch ComputerBase Pro und deaktivierte Werbeblocker. Mehr zum Thema Anzeigen auf ComputerBase.