Un estudio de videojuegos dice que el emparejamiento basado en habilidades es justo, pero también aleja silenciosamente a los jugadores.

      El emparejamiento basado en habilidades fue creado para hacer que los juegos competitivos se sientan legítimos. Un nuevo estudio dice que el equilibrio puede tener un costo oculto, porque los concursos de habilidades iguales pueden crear el tipo de rachas de pérdidas que empujan a las personas fuera de la cola.

      La investigación, publicada en Management Science, argumenta que el emparejamiento de juegos funciona mejor cuando mira más allá de la habilidad bruta y tiene en cuenta cómo las personas reaccionan a las victorias, derrotas y patrones competitivos recientes. En un análisis de 5.4 millones de partidas de Lichess, el emparejamiento optimizado aumentó el compromiso en un 4% a 6% en comparación con los enfoques convencionales basados en habilidades.

      El antiguo libro de reglas del emparejamiento basado en habilidades o SBMM ahora parece demasiado tosco para las plataformas que luchan por mantener a las personas alrededor.

      Por qué los partidos justos salen mal

      El SBMM empareja a oponentes cerca del mismo nivel de habilidad para crear concursos equilibrados. En teoría, eso suena como la respuesta más limpia. Nadie quiere ser aplastado por alguien mucho mejor, y nadie aprende mucho de arrasar a un principiante.

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      El problema es la secuencia. Una sola derrota es parte de la competencia, pero una racha de derrotas puede hacer que un jugador se sienta atrapado en un sistema que sigue sirviendo frustración.

      Esa es la brecha de comportamiento que el emparejamiento estándar no capta. Cada ronda moldea la siguiente decisión, ya sea que alguien vuelva a hacer cola, tome un descanso o cierre el juego por la noche.

      Cuánto compromiso está en juego

      Los datos de Lichess dan peso real al hallazgo. A través de 5.4 millones de partidas, el sistema optimizado aumentó el compromiso en un 4% a 6% sobre el emparejamiento regular basado en habilidades. En escenarios teóricos, las ganancias alcanzaron hasta el 50%.

      Para los jugadores, el cambio sería sutil. Un mejor sistema trataría los resultados recientes como parte de la señal, luego construiría emparejamientos en torno a la sesión más larga en lugar de depender solo de las calificaciones.

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      Para los creadores de juegos, esos pequeños porcentajes pueden acumularse rápidamente. Según el Informe del Mercado Global de Juegos, se proyecta que el mercado global de juegos generará casi $188 mil millones anualmente, por lo que incluso las ganancias modestas en retención pueden convertirse en un valor real para la plataforma.

      Cuándo la retención va demasiado lejos

      Un emparejamiento más inteligente no le da a los desarrolladores un pase libre para manipular la cola. Plantea un problema de confianza más difícil, porque la integridad competitiva y los objetivos de retención pueden tirar en direcciones diferentes cuando los sistemas se vuelven más difíciles de leer.

      Esa tensión se agudiza en torno al diseño de pagar para ganar. La investigación encontró que las ventajas pagadas pueden mejorar el compromiso bajo condiciones específicas al cambiar la mezcla de habilidades, pero no presenta eso como una victoria universal. Más compromiso no siempre significa una mejor experiencia.

      El peligro para los estudios es un emparejamiento invisible en el que los jugadores dejan de confiar. Si los desarrolladores van más allá del puro SBMM, necesitarán demostrar que la cola aún respeta la competencia. La próxima versión del emparejamiento tiene que mantener a las personas jugando sin hacer que el juego se sienta gestionado en su contra.