Systemisches Feedback in kompetitiven Spielen

atlasreactorvictory

Ohne Zweifel ist Feedback von zentraler Bedeutung für Spiele jeglicher Art. Es ist ein Kernelement der Interaktion zwischen Spieler und Spielsystem. Die Aktionen des Spielers werden durch das Regelwerk, gegebenenfalls unter Einwirkung eines Gegners, verarbeitet, woraufhin die Reaktion des Systems folgt. Anhand der Informationen, die dem Spieler durch diese Reaktion zukommen, kann dieser seine Vorstellung der spielerischen Zusammenhänge verfeinern und so seine Fähigkeiten steigern. Das Feedback schließt also den Gameplay-Zyklus. Insbesondere in kompetitiven beziehungsweise skillbasierten Titeln entsteht durch dieses iterative Lernen der langfristige Spielspaß, der diese Spiele auszeichnet.

Loop

Der Gameplay-Zyklus.

Audiovisuelles Feedback, das „Spielgefühl“, vermittelt dabei eher Lektionen im kleineren Rahmen. Es bezieht sich auf unmittelbare Faktoren wie Reflexe, die Steuerung und das ganz grundlegende Regelverständnis. Beim systemischen Feedback hingegen steht das langfristige Erlernen von Gameplay-Zusammenhängen im Mittelpunkt. Es ist direkt mit dem Ausgang einer Partie in Form von Sieg oder Niederlage gekoppelt. Alle Aktionen werden anhand des Spielziels bewertet und erhalten somit eine spezifische qualitative Bedeutung.

Je näher eine Aktion den Spieler an den Sieg heranführt, desto besser ist sie. Nur durch die Verarbeitung systemischen Feedbacks ist der Spieler in der Lage, seine Position und Bewegungsrichtung auf der „Spielziel-Achse“ einzuschätzen. Im Folgenden sollen nötige Voraussetzungen für effizientes systemisches Feedback aufgezeigt werden – sowohl im Spielverlauf selbst als auch in einer etwaigen übergeordneten „Metagame“-Struktur.

Kausalität

Zunächst soll das ganz konkrete Feedback während des Spielens betrachtet werden. Insbesondere ist die Nachvollziehbarkeit desselben unerlässlich, um überhaupt den kompetitiven Lernzyklus anzustoßen. Deshalb sollten sich Aktionen im Spielverlauf in möglichst vielen Fällen kausal aufeinander beziehen lassen. Dieses Prinzip ist auch aus dem Storytelling bekannt: Einer Handlungsabfolge der Form „X, weil zuvor Y, weil zuvor Z“ kann deutlich mehr Bedeutung beigemessen werden als einem arbiträren „X, dann Y, dann Z“.

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Auch die Köpfe hinter South Park warnen vorm „und dann…“.

Spieleraktionen sollten also in konkreten Verhältnissen zu anderen Aktionen und Ereignissen stehen. Eine starke kausale Aktionskette wird am Ende einer Partie durch das Resultat positiv (Sieg) oder negativ (Niederlage) aufgeladen. Nun kann schrittweise zurückverfolgt werden, wie es zu diesem Ergebnis gekommen ist. Die Analyse dieser Zusammenhänge geschieht oft unterbewusst und schon während einer Partie beim Spieler, zum Teil aber auch ganz konkret im Nachhinein – beispielsweise anhand von Replays.

Auf der anderen Seite werden schwache Aktionsketten hingegen durch systemische Verzerrungen („Noise“) unterbrochen. Dies kann beispielsweise durch unfaire Zufallselemente geschehen, die die Qualität einer Aktion nachträglich beeinflussen. Sie fügen dem Spielverlauf inhaltslose Verknüpfungen der Form „und dann…“ hinzu. Es ist somit schwieriger nachzuvollziehen, wie es zu bestimmten Ereignissen kommen konnte. Spieler müssten den exakten Einfluss der Zufallselemente ermitteln und ihn bei ihren Analysen explizit herausrechnen. Dies kann sich je nach System jedoch als äußerst schwierig herausstellen. So können leicht falsche Schlüsse gezogen und Fehlinformationen verinnerlicht werden, was natürlich zu einem deutlich ineffizienteren Lernprozess führt.

Verlässlichkeit

Darüber hinaus trägt eine starke Kausalität auch zur Verlässlichkeit des systemischen Feedbacks bei. Lässt sich das Ergebnis einer Partie ohne Weiteres bis zum deren Beginn zurückverfolgen, so wird es mit hoher Wahrscheinlichkeit auch den Skill der beteiligten Spieler akkurat abbilden (Keith Burgun bezeichnet diese Metrik als „Goal Feedback Efficiency“).

Anzumerken ist dabei, dass versteckte Information, obwohl sie durchaus erwünscht ist, diese Verlässlichkeit einschränken kann. Hier gilt es, eine Balance zu finden: Einerseits sollte das Spiel nicht auf einen reinen Kalkulationswettbewerb hinauslaufen, andererseits aber deterministisch genug sein, um in der Regel verlässliches Feedback zu erzeugen.

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Variabel und unberechenbar, aber auch deterministisch genug?

Allerdings reicht das Meistern dieses Balance-Aktes im Spielverlauf noch nicht aus. Schon zum Spielstart kann ein Ungleichgewicht vorliegen, falls die Siegchancen der Spieler nicht fair verteilt sind – etwa durch mangelhaftes Matchmaking oder Balancing. Angenommen eine Seite in einem Duell zweier Spieler hat von vornherein eine Siegchance von mehr als 90%: In diesem Fall könnte der bevorteilte Spieler vergleichsweise viele Fehlentscheidungen treffen, ohne dass diese auch wirklich in einer Niederlage resultieren würden. Somit könnte er ohne Weiteres – gemessen an seinem eigenen Können – schlechter spielen als sein Gegenüber und dennoch gewinnen, also schlicht falsches Feedback erhalten. Optimal effizientes Feedback bei ein oder zwei Spielerparteien setzt daher stets eine Erfolgsquote von 50% voraus.

Anpassungsfähigkeit

Das Herbeiführen genau dieser Wahrscheinlichkeit ist dann auch die Aufgabe eines klassischen Matchmaking-Systems. Es soll den Spieler vor dessen Fähigkeiten angemessene Herausforderungen stellen. Da ein Spieler eines kompetitiven Spiels seinen Skill in der Regel mit der Zeit steigern wird, muss auch das Matchmaking entsprechend reagieren und ihm zum Beispiel stärkere Gegner zulosen. Im Multiplayer-Bereich ist dieses Vorgehen bereits etabliert und kommt in Form von Ladder-, Ranking- oder Liga-Systemen in fast jedem modernen Titel zum Einsatz.

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Ein dynamisches Ranking-System ist Grundlage effizienten Feedbacks.

Bisher weniger verbreitet ist ein Äquivalent für Singleplayer-Spiele, obwohl eine dynamische Anpassung des Schwierigkeitsgrades dort ebenso wichtig für dauerhaft effizientes Feedback ist. Auro legte hier vor Kurzem einen Grundstein mit seinem „Single-Player Elo System“, das dafür sorgt, dass jeder Durchgang den Spieler weder unter- noch überfordert. Jede Partie kann, in sich gekapselt, gleichermaßen gewonnen oder verloren werden. Zwischen den Partien werden Anpassungen an Spielsystem und -ziel vorgenommen. Zuletzt wurde dieses Metagame-Prinzip auch durch Titel von BrainGoodGames sowie Zach Gages Really Bad Chess adaptiert.

Durch die klare „Win/Loss“-Struktur werden zahlreiche typische Probleme klassischer Highscore-Modelle umgangen: Sessionlänge und Siegquote bleiben langfristig konstant statt gegen Unendlich beziehungsweise Null zu streben; das Risikomanagement läuft nicht mehr nur auf ein triviales „Alles oder nichts!“ hinaus; und auch die vorzeitige Aufgabe durch unvorteilhafte Zufallselemente geprägter Partien ist kein Thema mehr. Jedes Match zählt und liefert potenziell wertvolle Erkenntnisse.

Regelmäßigkeit

Um wiederum eine kontinuierliche Anpassung der Herausforderungen zu ermöglichen, muss systemisches Feedback so regelmäßig wie möglich bereitgestellt werden. Volle Iterationen des Gameplay-Zyklus, von Spielbeginn bis -ende, sind hierbei von größter Wichtigkeit, da der Aktionsverlauf erst durch das letztendliche Resultat in Form von Sieg oder Niederlage konkret Bedeutung bekommt. Deshalb sollte ein vollständiger Durchgang – eine Partie – so kurz wie nur möglich sein. Dabei muss natürlich dennoch ausreichend Zeit bleiben, um die volle Tiefe des jeweiligen Systems abbilden zu können. In jedem Fall sind belanglose Füllelemente im Spielverlauf unbedingt zu vermeiden.

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Die kompetitive Devise: Kurze Partien, viele bedeutsame Aktionen.

Dies hat nebenbei bemerkt auch eine ganz praktische Komponente: Im Laufe der Zeit vergessen Menschen Dinge. Wird erst viele Stunden später ersichtlich, ob eine ausgeführte Aktion nun sinnvoll war oder nicht, dann verwässert dieser zeitliche Abstand das Feedback, denn der Spielverlauf ist im Kopf des Spielers zumeist nicht mehr vollständig zu rekonstruieren. Idealerweise hat der Spieler zu jedem Zeitpunkt eine kohärentes Vorstellung der Partienstruktur: „Wie kam es zur aktuell vorliegenden Situation, was bedeutet diese für mich und den weiteren Spielverlauf und wo genau möchte ich hin kommen?“ Ist dies gegeben, steht der optimalen kognitiven Verarbeitung des systemischen Feedbacks nichts im Wege.

Schwarmintelligenz

Zuletzt sei noch ein Faktor erwähnt, auf den Multiplayer-Spiele in ihrem Metagame angewiesen sind: Die Schwarmintelligenz der Spielerschaft. Beteiligen sich ausreichend viele Spieler am Wettstreit, ergibt sich durch ein Ranking-System – gewissermaßen von ganz alleine und mit relativ wenig Designaufwand – ein enormes Matchmaking-Potenzial. Die Abstufungen auf der „Skill-Treppe“ sind kleinschrittig und ermöglichen eine langfristig akkurate Beurteilung des Skills der verschiedenen Spieler.

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League of Legends ist mit einer gigantischen Spielerschaft gesegnet.

Es müssen, im Gegensatz zum Singleplayer-System, keine Werte oder Regeln manipuliert werden, um größere Herausforderungen zu erzeugen, sondern die Spieler werden einfach mit immer besseren Widersachern konfrontiert. Auf der letzten Stufe steht also tatsächlich der „beste Spieler der Welt“ und nicht bloß ein mehr oder minder willkürlicher Schlusspunkt im höchsten Schwierigkeitsgrad. Dieser Umstand ist im Bereich der skillbasierten Spiele ein entscheidender Vorteil von Multiplayer-Systemen – sofern die entsprechenden Spielerzahlen mobilisiert werden können.

Fazit

Letzten Endes geht es den allermeisten Spielern natürlich nicht konkret darum, der „Beste der Welt“ zu werden. Sie alle wollen jedoch lernen, besser werden, ihre Kompetenz steigern. Genau das ist es, was den Reiz kompetitiver Spiele ausmacht. Effizientes Feedback unterstützt dieses Streben und ermöglicht erst dessen langfristige Verfolgung, indem es Gefühlen des Frustes und der Willkür beim Spieler vorbeugt.

Zusammenfassend: Lassen sich die Gründe für den Ausgang einer Partie nachvollziehen (Kausalität) und die daraus abzuleitenden Schlüsse sich verlässlich einordnen (Verlässlichkeit), ist problemlos der Einstieg in den spielerischen Lernprozess möglich. Die Effizienz desselben – und damit auch der Spielspaß – kann langfristig auf einem hohen Niveau gehalten werden, sofern sich die Herausforderungen kontinuierlich (Regelmäßigkeit) an die Fähigkeiten der Spieler anpassen (Anpassungsfähigkeit).

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