鬼蟹：我如何让菜鸡和大触同台开撸？
原讲地址：http://www.gdcvault.com/play/1024237/Balancing-League-of-Legends-for
原演讲者：Greg Street
翻译：游手浩贤（微信公众号）
说明：原文是GDC2017公开的免费内容，版权归属原作者。本人在翻译时有删减，并加入了一些知识补充（以斜体字表示），水平有限，欢迎指正。
长文预警：本文11000+字，N张图。
不是我废话……而是这个演讲特么长达一个小时啊！
前言
原讲者GregStreet是谁？
“我第一份工作是打渔挖沙的海洋学家，之后入电子游戏这行，在全效工作室为帝国时代工作了十年。之后去暴雪为魔兽世界做了六年的系统设计，而最近三年则在拳头负责英雄联盟。这三个游戏我见证并参与了它们的平衡，算是游戏平衡老司机。我喜欢砍砍砍（Ilike to nerf things，蜜汁微笑）。我用螃蟹作为标志纪念我的海洋生活。”
以下为正文
这次演讲的大纲：
1、 为何游戏平衡很重要？
2、 玩家水平不同如何做平衡？
3、 大用户量下如何做平衡？
4、 拳头公司如何平衡英雄联盟？
一、为何游戏平衡很重要？
1.1 什么是游戏平衡？
我喜欢这样一个定义：
游戏平衡是开发商和玩家的一个契约，这个契约意味着玩家付钱并应得到好的服务。
这个“钱”可以是真的钱，例如买英雄花的真金白眼；
也可以不是真钱，例如你玩WOW花了十年时间来养一个号，你希望得到游戏平衡上的保障，以免自己玩不下去。
拳头背了很多契约。如果游戏不平衡的情况存在很久，相当于暗示玩家拳头已经弃疗毁约。这很容易失去玩家的信任。
1.2 为何游戏平衡很重要？
LOL是一个以PVP为核心的游戏，PVE部分很少。
玩家的游戏水平在游戏中很重要，玩家玩LOL就想证明自己的水平。
所以当然不希望游戏平衡问题抹煞个人技术水平的展现。
（按后面的话说，这影响到玩家对游戏的参与，即engagement）
游戏不平衡还有什么影响？
如果你的游戏不平衡，那它很容易出现明显的最优解。
一旦玩家找到最优解，那他就可以很轻松地打通你的游戏，并很快失去兴趣，弃坑。
（重量相当的两难选择才是真正的选择，差距过大的选择并不是真正的选择。）
所以给玩家更多有意义的选择对游戏寿命很重要。
例如你的游戏像LOL一样有很多英雄，玩家玩腻了一个还可以再玩一个。
（影响到游戏寿命，即longevity）
虽然游戏平衡很重要，但悲催的是——这很难。
此过程无论是我们自己还是玩家，都需要付出昂贵的代价。
所以接下来我要介绍几种我们处理游戏平衡的思路。
同时，因为在LOL中，英雄是玩家玩游戏的基本元素，所以我们很多平衡工作围绕英雄展开。
具体怎么做呢？
二、平衡不同水平的玩家
高水平玩家（以下简称“高玩”）能做许多常人难以企及的事。
所以平衡高低水平玩家和平衡游戏其他部分不太一样。
接下来就拆解：到底从哪些地方下手以平衡不同水平的玩家？
注意，这些水平差距点不一定需要避免，但你应该知道差距为何会出现。
2.1 能否成功用好技能（Skill Execution）
首先，你可以将游戏中的技能释放拆解为多个维度，例如：
好的释放时机，
好的团队合作，
快速反应，
……
高玩菜鸟最大差距之一在于“成功完成技能”上的差距。
（Comes atexecution difficulty）
所以作为开发者，我们经常去检查这个技能玩家是不是很难用好并加以平衡。
如图是LOL中一个基本的技能释放方式，和直接选目标然后放一个必中的技能不同，这个技能需要玩家进行预判再发射。
不只是技能瞄准，对于高玩而言，诸如释放时机、多线操作、点击频率等因素都简单很多。
LOL中有一类技能：引导技。
释放引导技时英雄通常站在原地念咒，中途若被打断，技能会取消或只产生成少量效果。
例如末日使者的大招“群鸦风暴”，因为要引导且会被打断，所以在高端局中很难用。
所以，你要记住的一点是：
对于那1%的高玩而言，如果一个技能可能被打断，那他们就会将它打断；
如果一个技能很难用好，他们还是可以将之用好。
（技能能否成功用好，是产生高低水平不平衡的第一个原因）
2.2 能否充分发掘英雄的优势和劣势
高玩理解游戏的高级策略，全面掌握各个英雄的优势和劣势。
如图是LOL的盖伦，他在低端局很强力，但在高端局中略坑。
他喜欢藏在草丛中然后开启旋风斩，如果你不知道怎么应对，那旋风斩就很强。
但在高端局中，一个控制技就能打断他。
之后我们还会谈到盖伦。
回到我当年还在帝国时代项目组的时候，这是我遇到的第一个平衡问题。
“如何平衡神圣骑射手”
对于一个单位，有两种特性最强大：
1、 远程能力；
2、 机动能力。
两者结合常常很强大。
神圣骑射手正是这两种能力的结合，射完就跑，于是在帝国时代2中它各种吊打其他兵种。
这种情况在LOL中也有，例如卢锡安（奥巴马），高机动性+远程。
高玩通过微操造成成吨伤害的同时可以承受很少伤害。
2.3 开黑 VS 单排
开黑和单排的情况很不一样，
黑店通常训练有素，磨合良好，在一起玩多了，几乎能读懂队友的心思。
你想象一个双人合作火拼敌人的电影，男女主角几乎能完美覆盖对方的盲点。
另一方面，单排因为不知道队友是否会帮自己，所以更倾向于选全能型的英雄。
例如LOL的克格莫（大嘴）是一个典型的玻璃大炮。能轻松造成成吨伤害，但如它被突脸上它就很容易挂。所以你可以想象，在单排中这个英雄不太好发挥，因为队友不一定会保他。
2.4 是否会资源集中
高水平玩家通过合作，将经济、资源、技能等集中在少数玩家身上（例如4保1），从而让这些玩家成为能力突出的核心，通过局部优势快速打开局面。WOW中某些副本玩家也会这样去保Main Tank。
而普通玩家很少具有这种意识，各自为战。
2.5 基于AI的能力
游戏中有许多基于AI构成的能力，
例如LOL中大发明家的炮塔，OW托比昂的炮塔，带宠物的英雄同理。
这块遇到的问题是，
如果让AI承载该英雄太多的能力，那么这个英雄的实力就不太会随玩家技巧提升而提升，可能会在低端局受欢迎而高端局很菜（大部分设计师会这么做）；
如果反过来，让玩家通过技巧去控制这些单位，在高端局大放异彩，那可能在低端局就没人选。
（这可以作为一个水平差距的调节点）
2.6 强力的窗口式能力
这类技能也会体现高低玩家的差异。
例如LOL中的大龙Buff，在高端局中经常一个大龙就可以定胜负；
但是在低端局中，玩家不会合作推，大龙Buff的时间很容易浪费掉。
WOW中的嗜血同理，有技巧的队伍通过合理运用嗜血能打出很高爆发。
所以这类技能的价值也非常吃玩家技巧。
（想象你的能力平时都是较平缓地变化，此时突然出现一个窗口期，在此期间你的能力大幅增强。你如何利用好这个窗口期呢？不同水平的玩家对时机的把握天差地别）
2.7利用游戏早期优势滚雪球
设计者要对游戏早期很慎重。
因为越有技巧的玩家，越会在早期获得优势并开启滚雪球以致很快杀遍全场。
反过来看就是是否会在早期犯错。越有技巧的玩家犯的错误会越少。
可能常规对局中前期劣势，后期还能翻，
但在高端局中，一旦雪球滚起来，这局可以很快结束了。
这种现象在即时对战游戏中经常可以看到无论是帝国时代还是星际争霸，前期的小赚，后期会带来巨大红利。
2.8 潜在因素
潜在因素包括网速等因素。
我们通过检测Ping和出场率、胜率之间的关系，发现韩国网速极好，这允许韩国选手使用各种英雄——这些英雄在芝加哥的胜率就坑得一笔，因为芝加哥网络延迟较高。
一旦你识别出了网速会影响玩家对英雄的发挥，那么在设计时可能就要考虑进去给玩家留一点“网速空间”。例如原本一个技能要求0.1s的反应速度和网络延迟，你可以调整至0.5s以降低其对网速的要求。
（设备、网络等硬件也会造成玩家水平差异，此问题在手机跨国同步PVP上尤为明显。意识到这个客观问题后，设计师也许需要做一些规避）
2.9 战略高于技巧
接下来这点很微妙，关于游戏的战略和技巧。
“技巧至上”的游戏会很奇怪且会导致一个现象：
输赢取决于谁先犯错。
例如：两支队伍打得很完美，然而一个选手按错了一个键，Game Over。
这对观众是很差的体验——不是打得好的队伍赢，而是没犯错的队伍赢。
所以我的经验是：
确保你的游戏有高水平的策略，而不是仅仅有技巧。
技巧是指诸如：你的走位，技能释放时机（强调操作）；
策略比如：我们是否需要早期战斗优势？是否需要偷塔？（强调战略）
如果游戏存在高级策略，那么不容易因为一次“误操作”而结束战斗。
说完了如何水平差异如何影响游戏平衡，接下来说更复杂一点的：
玩家数量又会如何影响游戏平衡以及我们进行游戏平衡的方式？
三、如何为大量玩家做游戏平衡？
任何一个PVP游戏，玩家之间都会出现水平差异。
即便你的游戏很小，但一个玩家群里还是会有水平不同的玩家。
而LOL拥有大约1亿的玩家，玩家水平差太大了。
然而我们必须保证每一个LOL的玩家都在同一个规则下玩游戏，
因为我们想要做成一个全球性电竞项目，
选手比赛→观众观看→选手比赛……构成一个循环，
普通玩家通过看选手比赛提升游戏水平，
年轻的选手通过练习以期有朝一日能被俱乐部选上出人头地。
所以统一的规则是必须的。
所以不能像篮球、高尔夫球、赛车等因地区不同，比赛规则不同。
（“中国少儿组LOL竞赛”VS“美国成人组LOL竞赛”是要避免的。所有年龄、地区应共享一个规则，全球性电竞需要具备这种特征。）
当然话说回来，多规则设置虽然凌乱，但有自己的好处。
对于我们而言，做平衡经常是来回折腾，尝试用一个规则来解那些无解的问题……
真让人头疼呢。
四、拳头如何平衡英雄联盟
（介绍这么多问题背景，终于特么切入正题了……）
接下来就谈到拳头平衡英雄联盟的一些具体手段。
这其中有许多是保密资料，但既然到了GDC，那我就要尽量坦诚。
4.1 首先，要有自己的准则
我非常鼓励大家给公司、团队和设计师设定一些目标和价值观上的准则。
有了目标和准则，做起事你才不会像无头苍蝇，
你不会为“目前这样对不对”而撕，
你已经明确知道了“什么才是符合目标的好”，
所以如果发现结果没达标，那就可以迅速采取行动。
同时，目标同样为团队提供未来的愿景。
韩国的游戏团队流动性很大，从业者经常在团队和工作室之间跳来跳去，
我们花了很多时间对此考察，尝试探明他们这样做的背后原因。
所以你有了目标和准则后，打印在公司显眼处可以减缓这个现象。
这是英雄联盟的设计准则：
l 精通空间
l 有意义的选择
l 可反制
l 促合作
l 清晰明确
l 渐进
在这里我不会细说这些准则，仅仅作为一个例子说明准则是怎样的。
（对此， Tom Cadwell几年前已在GDC上有所阐述→_→）
我们要求做改动时遵循这些准则，防止类似这样的事情：
“这里改错了！
“改两个地方来弥补……又跪了！”
“继续用坑填坑……”
（虽然这种事还是时有发生）
我们要保证游戏在不断进步。
不只是设计准则，在游戏测试、小项目也有自己的准则。
4.2 当你设定准则后，请坚持并执行准则。
我们真的有在执行，因为这可以减少设计师做改动时的负面影响。
例如有个设计师在玩游戏时突然说“我有个好主意，我们试试看会发生什么？”
这对设计师而言是很好玩，但对玩家来说却很折腾。
同时，执行准则也减轻了这种情况：
“昨晚我被曙光吊打了，快来个人削她！”
这是非常主观的玩家心态（因为输了，很气，所以要削）
所以我们尝试专注于解决具体的问题如“艾克在对线期太强”，
而不是“我又被艾克突脸了！”
我们很喜欢这种工作方式，因为这可以让团队更强，成长更快。
相较于一言堂式由一个人逐个拍板做决定，我们倾向于先设定设计准则，让团队成员随时进行讨论并自己做决定——因为我们已经就高层级目标达成了共识。
当然，这种放权也需要限制。
因为即便最好的设计，也可能只有70%的几率能正中问题。
4.3 虽然放权，但也要有风险缓释
要有计划，也要背KPIs。
KPI让你知道你的改动对不对以及明确你的改动目的。
例如：
“想要这个英雄ban率下降2%”
“这个英雄的技能联动方式太复杂，所以玩家不敢玩。要提升出场率1%”
当你有了标准，结果出来后，不需要争辩，对比标准做评估就能知道你是否达成目标，
如果没达成目标，继续执行你的改动计划，例如：
“她前期比较弱，中期经过Gank拿到一定人头后就很强势”
（先定计划并设定标准&KPI→执行→检查→miss?→继续）
4.4 专注于一个目标
虽然我们希望为所有玩家做平衡，
但专注于一个目标，有助于避免疯狂发补丁。
同时我们会监控所有段位玩家的状况，例如这两个指标：
两个指标：
1、受改动影响的玩家数；
2、对改动的敏感程度。
例如我们改了一个英雄5点攻击力，新人可能都不知道，他们才不管你是不是在做游戏平衡，他们关心自己又打了10场，胜率是不是有提升。
由图你们可以看到，两者的交点大概在铂金和钻石之间，我们经常针对这里做调整，影响的玩家也很多，而且可以得到玩家的反馈。
当然这不意味着我们不会管新手局和专业比赛，例如如果一个英雄在比赛是100%的ban率，我们当然也会管。
玩家会假定我们只会去平衡高端局（high elo）。
这很重要，因为大部分玩家并不需要知道为何要改，以及这些改动对自己有何影响。
但是，这也意味着许多小白用不上很多英雄。
我们的确需要努力达成各个层次玩家的平衡，例如去看著名视频博客的评论。
这许多改动都是要公布的，
我们给玩家社区发调整日志，让他们知道我们为何要改，改成啥样。
专业比赛的平衡常常涉及到观众。
我们当然不想让职业选手要被改动折磨，但我们希望保证观众看比赛时能兴趣盎然。
（潜台词：牺牲选手→_→）
例如比赛很拖沓，观众说：
“比赛还是很好看的，只是我要跳过前二十分钟，因为真的很无聊”
这意味着观众开始换台，破坏了“观众↔选手”之前的循环。
这时候我们就会动刀。
这些事并不容易。谁来负责呢？
4.5 团队构成
兼职的很难干好，因为我之前在帝国时代就这么干过……没错，我当时就是兼职做游戏平衡。
如果是比较小的独立工作室，开发者认真听取玩家意见快速迭代也许还能应付，但LOL不行。
在拳头，我们有两支队伍专门处理这个问题：
1、 特勤平衡组（Dedicated Live Team）。负责各个补丁（patch）之间的平衡，以及处理各种无法等待完整解决方案的突发性情况 ;
2、 专业玩家组。由水平很高的职业玩家构成。
3、 
我们每两周发一个补丁。
做游戏的都知道真正可用的开发时间不会有两周。
要经过本地化、QA等环节，经常还要预留三天来测试各种改动，加需求，再测。
专业玩家组支持特勤平衡组的工作，这个组内都是顶尖高手。
通过他们的测试你可以获得大量的反馈，就像是正式发布之间的一次预演。
虽然对于一些工作室而言，专门雇佣十个专业玩家来玩游戏很奢侈，并不可行。
但对我们而言很值，因为策划和QA通常不能一整天都在玩游戏，他们还要自己坐电脑前工作。所以得有人专门玩游戏。我在暴雪也这么做过。
需要提醒的一点是，专业玩家队的建议通常针对的是高段位——这部分玩家极少，所以要明白这些建议的改动只代表了他们，而不是其他绝大部分玩家。
4.6 专注于一个赛季
前面提到了两个专注：
1、 专注于某个段位（Target Elo）
2、 一支专门负责此事的队伍。
要说的第三个专注是：专注于一个赛季。
拳头的版本计划跟着赛季走，一个赛季是一个周期。
我们知道一些常规更新会在一定程度上干扰游戏平衡和折腾玩家 ，
例如最近我们更新了卡密尔，她的胜率并未达到预期。
而在上个赛季，我们对刺客做了大量改动。
不仅是改单个英雄，还包括道具、天赋甚至符文（因为符文和刺客联系紧密）。
因为知道这些改动有价值，所以我们很慎重地做了这些改动。
当然这会对游戏平衡造成冲击，
在这个阶段玩家会吐槽：
“开发组特么在干嘛？”
但你造我们有多努力在做平衡吗？
因此我们尝试只在赛季前和赛季中做最扰人的改动。
（We tryto constrain the most distracted change to pre-season and mid-season.）
此时和玩家的沟通就很关键，
告诉他们正在发生什么，已经将要发生什么。
例如我们现在要上一个新的排位系统，一开始可能会有些鸡飞狗跳，但相信我们，我们会快速迭代使它到达一个稳定版本。
（潜台词：在特定时机会牺牲稳定性做调整，并积极和玩家沟通）
4.7 如何使用数据
在这一步，我们可能会使用数据。
我们在游戏中收集了大量数据，这帮助我们分析和迭代游戏。
我们多次谈到胜率，让每个英雄胜率接近50%的确是重要一步，但不是全部。
例如对于亚索，人们不止关心他的胜率，还在于怎么评论他：
例如韩国玩家喜欢用“Badass”来描述亚索，
而北美玩家则喜欢用“Unique、Beautiful”。
（文本统计还是比较少见，但这可以反映玩家的主观态度）
即便是胜率，也有不同的故事。
例如不同英雄在不同段位会表现出不同的胜率：
例如维嘉（小法）虽然在中高端局胜率有下降，但整体而言保持在50%左右，我们很满意；
而对于崔斯特（卡牌大师），青铜局坑成狗，高端局又吊炸天；
像之前提到的盖伦，中低端局很猛，到了后面就傻逼了；
而像阿托克斯（剑魔）整体而言胜率过低，这是不能被接受的，
为何他胜率会呈现断崖式下降？——这是因为样本数非常少，高端玩家甚至不会选他。
这就是一个数据分析的例子，而不是只是看胜率低就要去做加强。
和ELO相似，这里分析英雄胜率和英雄使用场次之间的关系：
英雄如奥瑞利安·索尔（铸星龙王），
一开始你可能会输，事实上是一直输，输得很惨，
直到你真的玩懂这个英雄并达到一个高胜率——这对玩家是很好的回报。
而另一个类型的英雄则是沃利贝尔（狗熊），你能看到无论你用过多少场胜率都很稳。
这通常意味着不是一个好设计，可能在某个时间点我们会重做。
龙王也有自己的问题要做调整，它的成长曲线太陡峭了，我们希望它在低端局胜率不要太低。
（不只看单个数据，还要看交叉引用后的数据。
交叉引用后，可以直接量化一个英雄的技能机制是否真的是“易于上手，难于精通”并做调整。你是否嗅到了玄学终结的味道？→_→）
4.7 数据解释
怎么诠释数据很重要。
例如你对面是一个玩了上千把的老盲僧，而你不到一百把。
对方把你家野区当猪场养猪，此时就不是这个英雄OP了，而是他真的需要这么多练习才能掌握精髓，OP的只是玩家的水平。
此时你应该去查看这个英雄基于ELO和场次的胜率变化，才能得出更多信息。
职业玩家对英雄的选择会直接影响到大众的选择。
当我们看到一个职业选手选了英雄，我们就知道全世界很快会掀起这股英雄浪潮。
有趣的一点是，玩家宁愿被喷技术差，也不愿被笑跟不上潮流。但大部分玩家是无法像职业选手那样掌握英雄精髓的。
（所以当你看到青铜玩家跟风，建议你去哭一哭，因为他们不是Faker）
Froggen的冰鸟很厉害，这也是一个经典的案例：
你需要根据你的经验去分析数据并得出结论。
我们不用机器学习来平衡游戏，我们雇人。
雇有经验的策划和QA做平衡决定。
例如看到冰鸟有55%的胜率，
如果我们去削，玩家会问：
为何要削？它的胜率不是问题啊？
当我们认真分析，会同意玩家的说法：
一可以在Ban/Pick阶段就针对；
二可以在实际对战时躲她技能。
在这个例子中，数据说她不平衡，而上帝则说她是平衡的。
我们不公开分享数据
魔兽世界、帝国时代时我们也不公开。
原因是：我们害怕给玩家提供选择上的暗示。
例如当玩家看到一个英雄胜率很低，可能就不会玩他了。
我们希望玩家为了好玩而玩LOL，而不是成为一个野心勃勃的统计学家。
另一个原因则是我们不希望用数据去驳倒玩家，而更希望和他们展开讨论。
4.8 问题定位
下一个问题：
当你发现了一个平衡问题，你如何决定要改哪里？
对于LOL，可能是英雄有问题，也可能是天赋，道具有问题。
除了玩家当前使用的策略，还可能是因为队伍里某个英雄和他配合而op。
以我们游戏中的波比为例。
波比最近重做，客观来说这次重做还不错，但它的胜率爆炸。
在英雄重做的同时，我们重做了一个天赋：巨像的勇气
波比有很多控制技，而且本身坦度已经足够，而现在更是硬上加硬。
那么问题来了，到底该在哪里动刀呢？
到底是天赋过强还是英雄过强？
我们为此撕逼良久，
巨像勇气当然要削，问题是波比到底用不用削？
我们调整完巨像勇气后发现，胜率仍然那么高……所以我们连波比也一起削了。
（666666，所以撕这么多不如学Facebook在不同地区分发不同版本好做a/b测试？→_→）
4.9 玩自己的游戏，但不要太多
这有两个极端，一个是玩得太少。
如果你玩得太少，光看胜率等数据，你很难明白玩家的实际体验；
但另一方面，如果你玩得太深入，又很容易认为自己的体验具有通用性，能代表所有玩家。
我们团队部分出现了这样的问题，随着团队成熟对游戏过于熟悉，我们逐渐忘记了有许多玩家仍待我们游戏如初见，玩得很开心很投入。
而当年在帝国时代，我们是玩别的游戏，再回来做平衡，来回往返。
所以：不要只基于一个游戏做平衡性修改；而是往返于多个游戏，保持自己的游戏嗅觉。
我仍尝试每天打LOL，这让我能跟得上玩家，听得懂他们在谈什么。
4.10 发掘玩家意见
（sadstory）
1、 从各种渠道收集玩家意见；论坛，微博，视频评论等等；
2、 但不要他们要什么你就给什么。否则你会非常失望；
3、 拳头建立了全球性的反馈系统，能收集到各个地区玩家的建议。有的地区能更快反应出问题，从而预先解决。小的工作室可能会比较痛苦，但可以依靠平台的力量；
4、 Beta测试是否有用？
Beta测试对于BUG和印象建立很有效，
但总体而言，Beta测试对PVP的平衡作用不是很大。
原因包括：玩家并不会真的玩得很投入，和真实玩家的情况有较大区别；其次小规模的测试也意味着匹配系统并不完善。
需要补充的是：Beta测试在魔兽世界的PVE副本中非常有效，但对PVP平衡同样无力
4.11 直接问玩家
我们也会主动去问玩家，包括：
1、设立玩家实验室：让玩家测新英雄等各种新奇设定；
2、调查：覆盖面很广，可以看到玩家态度随时间的变化以及地域差异；
3、采用交叉引用的数据分析。
例如：上个赛季我们在野区加入了植物。
玩家刚听说时狂喷，说LOL要毁了……
现在问卷调查显示，大部分玩家对这些植物非常满意。
这不是说玩家蠢，而是说，没有必要把玩家的期望直接当做要开发的功能。
小结一下：
现在有了目标，数据，玩家反馈，那就可以构成循环了。
如图就是我们的迭代反馈循环：
做改动，收集数据，收集玩家反馈，迭代……以此循环。
以奶大力（豹女）为例：
我们迭代了N次，然而现在她还是有问题，还要改……悲伤的故事。
而我之前提到的特勤平衡组，他们只是应急处理平衡问题，但无法从根源上、系统上减少问题。因此，像准则这样的东西就非常必要，能从系统上减少问题。
4.12 砍掉英雄的核心
最后就是砍掉英雄的核心（basement champion）。
（后面对该短语的解释：That means your champion is such a problem in the game that the onlything to do is to nerf the core of them, so the players aren’t gonna play them）
这是我们最不情愿做的事，相当于劝退许多玩这个英雄的玩家，但如果我们给他拿到一个1V9的英雄，对整体造成负体验也不太对。
例如阿兹尔（沙皇）是一个非常全能的英雄，没有实质上的缺点，而在不同段位胜率差距也很大，很难平衡。所以可能我们最终会砍掉他部分能力。
对此感兴趣可见（需翻墙）：Whywe avoid nerfing the core of a champion?
说了这么多平衡，最后需要说是：
平衡并不是全部。
例如瑞文、妖姬、亚索。
亚索的胜率已经很平衡，但很多玩家一边说他很烂，一边又不断选他。
玩家选择一个英雄有许多原因，而不只是平衡。
例如金克斯，那神经质的气质倾倒众生，即便现在她已经有点弱，许多玩家还是喜欢选她。如果你因为选她的人很多而想削她，那玩家会非常伤心。
4.13 关于团队
在游戏平衡团队工作是怎样的体验？
1、 比较惨。玩家骂得最多；
2、 很忙。一个补丁接一个补丁，基本不会停；
所以，从公司层面而言，我们怎么管理团队呢？
1、 提供一个“副活”。让他们不是整天关心砍这个，加强那个，而是有别的事来减压；
2、 组间轮岗。一方面有助于心理健康，另一方面可以促进有关平衡的经验交流；
3、 告诉他们干得很好。因为大家已经听到够多骂声了，所以需要更多鼓励与尊重。因为玩家很少会赞他们（即便从整体来看，他们已经做得很好）。
五、总结
1、 游戏平衡对于游戏寿命和玩家的参与度很重要；
2、 理解各因素如何在游戏水平层面影响游戏平衡；
3、 拥有准则。根据目标做改动，而不是单靠数据；
4、 迭代+跟进。
和玩家处好关系在这个过程有很大帮助，
一旦你搞砸，玩家不会去喷你的动机，更可能怀疑你的能力并给你支持和帮助。
（没错，你需要更强的CRM……）
祝你好运！
六、问答环节
以下节选部分观众的问题：
问：当你要削东西的时候，你如何减轻负面舆情？
是把它当作新设计，还是公关或社区管理的问题？
答：这的确涉及社区管理，但同样我们让玩家参与到这个过程。实际上我认为许多设计师忽略玩家视角，只按自己的理想想法去做（例如追求每个英雄都是50%胜率）。我认为拳头和许多游戏公司一样，砍太快，加强太慢。实际上，稍微过一点其实也还能接受。
问：你谈到“Basement”,那是什么鬼？
答：（前文已有讲述，略）
追问：那你要如何向玩家解释这么做法？
答：坦白道歉，承认目前我们的确没处理好这个英雄。因为玩家很聪明，才不吃你瞎掰的理由。重要的是你的态度，表明你不是恨这个英雄才砍，而是他真的存在问题并需要解决。
问：
你们鼓励玩家练技巧，但这会导致一种情况：玩家为了上分会专注于少数的英雄，而其他一百多个英雄会很少玩到。这是故意为之，还是设计上的副作用？
答：
副作用。而且是游戏最大挑战之一。排位赛其实是鼓励玩家专注于少数英雄并练到最强，这就和我们为玩家提供多样化的英雄产生矛盾。实际上，玩家玩的英雄越多，他就越倾向于留下，如果他只玩一个英雄，而这个英雄被削了，那他很可能不是再练一个新英雄，而是直接弃坑。然而对此我也没辙，晚上还经常为此做噩梦醒来。
问：
英雄分梯队，这是正常的吗？有的英雄在比赛时是第一梯队，有的则是十八线。你们是否看重出场率（的平衡）？
答：
不，我们不看重。部分英雄特别善于某些事情，例如慎很适合分推。我们希望玩家能玩到自己喜欢的英雄（所以不会因出场率高而去打压）。如果你为一个英雄花了很多钱却选不上，那就太糟了。
（SEASON7 - PATCH 7.8 FASTEST RANKED LP GAIN TIER LIST）
问：你说要有设计准则并且要坚持，你能否举几个应用准则的实际例子来说明团队合作和企业文化？
答：我们会和新人说很多遍准则，并且强调团队的概念。拳头给团队很多自主权。
如果有人犯了错，我们会讨论：改英雄是玩家支持的，还是为自己好玩？
正如我之前所说，把游戏当作策划的游乐场对玩家不太公平。
我们就事论事，不指责错误。除非多次犯同样的错。
追问：所以你的职责就是促成这种团队讨论氛围？”
答：是的。我会这么描述自己的工作：LOL的平衡不是我做的，你们也不希望如此。相较之下，我的工作重点是建立一种能做出好决策的企业氛围，让员工在框架下思考。你知道，我们只雇佣聪明优秀的人，让他们根据设定的准则来做决策和执行会更好”
问：经常做改动，在电竞比赛时怎么让不常玩游戏的观众看懂？
答：对于职业玩家，保持接触、调查、反馈这个循环，我们和他们保持着紧密的联系；
对于普通观众，我们大量依赖主播和解说进行讲解。
问：有的英雄用了AI，怎么平衡其不同水平层级的表现？
答：我们有个英雄叫艾翁，他有一个AI控制的召唤物小菊。实际上艾翁胜率很高，但不是因为小菊AI很强。如果你要做，那就确保AI能力上限不要太高（Power budget is reallysmall there）。
问：随着英雄增多，有的英雄表现难堪人意，你们是否会据此来削弱&增强？
答：我们会首先看低胜率的英雄，加强来让他符合预期（以一种合理的方式）；
加里奥（石像）是我们目前正在改的英雄，他的技能机制不够好玩，沃利贝尔（狗熊）同理。
我们不会单看英雄出场率做调整。我们有厄加特这样的英雄，我们不指望他和金克斯一样火，但有一群玩家就是喜欢这种毛骨悚然又奇葩的英雄，那就够了。
（还真有人拿螃蟹当桌面_(:зゝ∠)_丑哭了好吗）
问：不同国家有不同的英雄偏好，你们如何处理这个问题？
答：首先我们发现玩家之前是共通的。如果一个英雄在一个国家让人觉得很酷，那他很有可能在别的国家也如此。当然，地域差异客观存在，中国玩家喜欢高大拿剑的英雄，似乎做多少个都不够。而像金克斯的离经叛道则更多和西方文化产生共鸣。因此我们做了130+个风格迥异的英雄，让所有地区的玩家都能找到自己的最爱。其次，皮肤是一个能很好解决美术偏好差异的手段。所以我们会根据各个地区的节日、传统来推出不同风格的皮肤。
问：你如何看待玩家在论坛上分享英雄数据以互相帮助？
答：这问题很好，但总的来说我并不支持。首先其中有部分数据是错误的，作为开发者我们不会跳出来说这个数据不对，但又不给出正确数据，留下玩家一脸懵逼。其次有的玩家分享的数据并不全面，而只侧重一个方面，具有一定误导性。所以我们并不希望分享英雄数据。
后记
本文不代表译者观点，翻译水平也不代表原作者水平。原文在文章开头。
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