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知识挖掘机:是谁决定了梅西比C罗强?玩数据这件事,或许球队经理得和游戏学?

佚名

2021-09-25 04:02:11

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【17173新闻报道,转载请注明出处】

引言:“XX妖人”是如何炼成的?

即便到了两人职业生涯后期,我们也依然能够直观感受到C罗和梅西这对绝代双骄对于当今世界足坛的统治力,比如今年,当《FIFA22》将首发阶段最高能力值球员的殊荣给予梅球王之后,就引发了C罗球迷的不满。尤其对比现实中回到曼联后C罗那劲爆的赛场表现,和梅西在艺术之都踢的养生足球,这种“梅西老大,莱万次之,C罗第三”的排序,实锤了江湖上关于“EA不懂球”的传闻。

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C罗照片中的表情对比前面那两位的“茄子“,透着这位霸道总裁发自内心的“不爽”

说正经的,《FIFA足球》《NBA2K》这种从商业模式到游戏系统经过长期打磨的头部作品,对于游戏里球员的各项能力值设计,早就有一套专门的“数据手艺”,其历史渊源,可以追溯到上世纪80年代的棒球游戏。而作为现实中职业棒球的从业者,也通过建立“魔球理论”,将游戏开发者一样的数值设计能力,上升到了足以指导建队思路和球队技战术制订的高度。

接下来就结合大家熟悉的球类游戏,聊聊现实数据分析与游戏数值设计是如何产生出相互的影响与关联。

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从数据到数值

都说“万事开头难”,但是体育游戏基于球员个人能力建立起相应数值这件事,基本上是游戏开发者在“懂球”基础上的一蹴而就。

1984年,美国MicroLeague公司推出了一款DOS系统上运行的棒球游戏《MicroLeague Baseball》,游戏的画面与玩法和大家在FC上能玩到的同题材游戏大同小异,只不过与当时市面上其他棒球游戏相比,《MicroLeague Baseball》除了拥有完整的职业球队授权,还有史以来第一次为游戏中的每一位球员专门建立了一套数值体系,通过各项数值的高低,让玩家在上手操作之前,就能对球员强弱有一个基本了解。

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最初的球员数值样式就是这样的

平时观看各种球类比赛的朋友,对于球场边的技术统计人员一定不会感到陌生,与激情四射的解说员不同,他们用手中的纸笔,记录下比赛过程中每一次犯规,等分,失误等等场上发生的事情,最后汇总成为完整的技术统计,当中事无巨细罗列了一名球员职业生涯的高峰与低谷,一名教练临场的指挥与应变,一支球队战绩的辉煌与黯淡。

当勒布朗·詹姆斯在2018年NBA总决赛第一场比赛关键时刻,面对JR·史密斯莫名其妙的临场表现奉献出“历史名画”时,在技术统计栏里,这也只会是一笔没有丝毫感情色彩的“克利夫兰骑士队5号 JR·史密斯 失误+1”。

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再回到80年代,《MicroLeague Baseball》的开发者们找来大联盟比赛的过往技术统计,把其中记录的每一名球员在此前每一年的表现,按照具体数据分类,比如全垒打数量、三振数、打击率等等,然后折合成游戏里该名球员的能力数值,最后就生成了每一名球员几乎一样的像素外观下,独一无二的数据模型。这套系统后来在各种体育游戏得到了广泛推广和使用。

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场边的技术统计统计人员会记录下场上发生的一切技术环节

对此我国玩家对此最直观的感受,便是上世纪90年代,随着《NBAlive》《FIFA足球》和《实况足球》渐渐流行,作为玩家,可以在赛事转播等传统媒体之前,先从游戏里体验到球员的能力与特点。比如跑起来风一样快的罗纳尔多和艾佛森,力拔山兮的巴蒂斯图塔和奥尼尔,游戏里直观的数值,让玩家们对于球员能力特点一目了然。

球类游戏与生俱来的年货属性,很大程度上就是因为现实中球员能力与状态的逐年变化,要求游戏里做出相应的浮动调整,如今《NBA2K》等游戏几乎把数值调整频率做到可以与比赛日同步,相当于第一时间就把真实比赛数据转化成游戏数值。

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但这也引出了新的问题,那就是当物理引擎越发完善的同时,游戏该如何平衡玩家操作,系统玩法和数值设计这三者之间,以避免高数值球员碾压一切的情况出现呢?

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