Автор обновляет свою модель рандома в играх и вводит два ключевых уточнения: ось «сильный/слабый рандом» и концепцию «порогов поглощения» (absorption thresholds), которые не дают случайным значениям накапливаться и ломать матч.
Типы рандома
Ранее автор выделял:
- Input randomness — случайность до решения (пример: какие карты пришли в руку).
- Output randomness — случайность после решения (пример: шанс попадания в XCOM).
- Uniform randomness — без замены, равномерное распределение (маленькая колода, которая перетасовывается).
- Variable randomness — с заменой, более «дикая» (кидание кубика).
Новая ось: слабый и сильный рандом
Третья ось — impactfulness, насколько сильно случайность влияет на состояние игры.
- Слабый рандом — значения близки по силе, разброс невелик. Пример: в Dragon Bridge (карточная дуэль автора) карты относительно близки по ценности.
- Сильный рандом — большой динамический диапазон. Пример: в Magic: The Gathering (коллекционная карточная игра) карты сильно различаются по силе.
- В XCOM (тактическая стратегия) усилить рандом можно, расширив диапазон урона или добавив мощные on-hit эффекты; ослабить — убрав промахи или сделав фиксированный урон.
- Критические удары — типичный усилитель рандома (пример: в Team Fortress 2 криты наносят x4 урона).
Ось непрерывная: вопрос не «есть ли сильный рандом», а «насколько он силён».
Безопасный и рискованный рандом
Автор делит комбинации типов рандома на более «безопасные» (меньше шанса сломать матч) и более «рискованные» (выше вероятность ощущения несправедливости, «матч выбросило»).
Пример провала: Puerto Rico — единственный рандом это выход плантаций (input, слабый, умеренно uniform). В итоге игра почти как с полной информацией, и состояние приходится держать простым.
Накопление случайной ценности
Любое случайное событие добавляет или отнимает у игрока некоторую random value (ценность/позицию). Задача дизайнера — чтобы рандом помогал разнообразию и неопределённости, но не становился главным драйвером исхода.
Если рандомной ценности накапливается слишком много, результат матча становится близок к подбрасыванию монеты, и игроку приходится играть много партий, чтобы «усреднить» удачу. Поэтому в играх вроде Magic: The Gathering и покера используют серии матчей, турниры, Best Of.
Автор подчёркивает: надежда на «усреднение по многим броскам» переоценена, потому что не все броски одинаково важны. Крит по ключевой цели в ранней фазе и крит по последнему юниту при уже выигранной партии — ценностно разные события.
Пороги поглощения (Absorption Thresholds)
Порог поглощения — механика, которая «обрезает» избыточную случайную ценность и не даёт ей накапливаться в состоянии игры.
Базовый пример — система здоровья/урона: если у юнита 5 HP, а ему наносят 15 урона, лишние 10 урона исчезают, не конвертируясь в дальнейшее преимущество.
Сравнение Magic: The Gathering и Hearthstone (обе — коллекционные карточные игры с существами):
- В MTG нелетальный урон по существам сбрасывается в конце хода — это мощный системный порог поглощения.
- В Hearthstone весь урон по существам сохраняется. Любая единица урона имеет долгосрочный эффект, что позволяет рандомной ценности накапливаться.
Автор отмечает, что правило MTG появилось из соображений удобства учёта, но стало удачным системным решением.
Кейс Gem Wizards Tactics
В кампании Gem Wizards Tactics (тактическая стратегия автора) тестировалось правило: здоровье юнитов переносится между боями. В результате:
- Каждая единица урона стала критически важной.
- Эффекты рандома в бою начали накапливаться на протяжении всей кампании.
- Опыт оказался угнетающим, правило быстро убрали.
Сброс здоровья между боями выступает как крупный порог поглощения для накопленного рандома.
Бинарное условие победы как максимальный порог
Автор отстаивает бинарные условия победы (win/loss) для стратегий. Счёт или места (как в многих соло- и мульти-играх) означают, что «каждая единица ценности» влияет на результат, и, соответственно, любой рандом может накапливаться.
Бинарное условие — «финальный» порог: важно только превысить некий уровень ценности, всё сверх него не влияет.
Пример Hearthstone Battlegrounds
Hearthstone Battlegrounds — очень рандомный автобаттлер с ранговой системой и местами (1–8). Игра сама называет 4-е место и выше «победой», но матч продолжается до 1-го места, и каждое сражение влияет на рейтинг.
Автор предлагает:
- заканчивать матч при выбытии 4-го игрока,
- оставшимся троим не давать точных мест — все считаются победителями.
Также в Battlegrounds есть хороший порог поглощения: урон по игроку зависит от уровня таверны (1–6), а не от реальных статов существ. Огромные статы (часто полученные с участием рандома) не превращаются в пропорциональный урон по здоровью героя, лишняя ценность «обрезается».
Выводы
- Рандом можно описывать по трём осям: момент (input/output), распределение (uniform/variable) и сила влияния (слабый/сильный).
- Слишком сильный и плохо ограниченный рандом приводит к накоплению случайной ценности и размывает значимость скилла в одной партии.
- Пороги поглощения (от здоровья и сброса урона до бинарного win/loss) обрезают избыточный разброс и не дают удаче «вести матч».
- Дизайнеру важно осознанно решать, какие единицы ценности действительно должны влиять на итог, а какие система должна гасить.
- Системы ранга/мест и перенос состояний между матчами резко усиливают накопление рандома и требуют особенно жёстких порогов поглощения.
