[📚정보] 슬레이 더 스파이어 개발진이 데이터를 활용해 밸런스를 맞춘 방법

[ㅆㅇㅆ(124.216)]

How Slay the Spire's devs use data to balance their roguelike deck-builder

SteamSpy에 따르면 메가크리트 게임즈의 로그라이크 덱 빌더 게임인 슬레이 더 스파이어는 11월 얼리 액세스 출시 이후 이미 50만 명이 넘는 플레이어를 확보했으며, 평론가와 플레이어로부터 거의 만장일치로 찬사를 받았으며,

풀타임 개발자가 2명뿐인 게임치고는 나쁘지 않은 평가를 받고 있습니다.

이 게임의 특이한 장르 혼합을 고려하면 더욱 인상적입니다.

카드 게임의 밸런스를 맞추는 것만으로도 엄청난 작업이며, 작은 조정만으로도 전체 플레이 스타일이 달라질 수 있습니다. 여기에 도적 같은 무작위 이벤트와 판세를 뒤집을 수 있는 아이템 몇 가지를 추가하면 혼돈을 일으킬 수 있는 잠재적 요소가 생깁니다.

그렇다면 시애틀에 본사를 둔 Mega Crit은 어떻게 게임의 텐션을 유지할 수 있었을까요?

(역주:원문은 tight지만, 주로 한국에서는 일본식 영어인 텐션등으로 번역됨)

그리고 이렇게 복잡한 게임 밸런싱이라는 거대한 작업에 어떻게 접근했을까요?

개발자 Anthony Giovannetti(앤서니 지오반네티)와 Casey Yano(케이시 야노)는 가마수트라에서 말하길,

핵심은 플레이어의 피드백이라고 말합니다.

구체적으로 말하면, 모든 실행에 대한 데이터를 수집하고 이를 바탕으로 특정 카드와 적에 대한 구체적인 변경 사항을 적용하는 것입니다.

넷러너 플레이어가 게임을 테스트하던 초기 프로토타입 단계에서도 개발팀은 플레이어의 모든 결정을 추적할 수 있는 메트릭 서버(metric server)를 만들었다고

Giovannetti는 말합니다.

"직관적으로 밸런스를 완벽하게 맞추는 방법은 없습니다"

"카드가 너무 많고 상호작용이 너무 많아서 카드 게임에 대한 배경 지식이 있어도 직관적으로 모든 것을 제대로 할 수 있는 방법이 없었습니다."라고 그는 덧붙입니다.

"저는 어느 순간 '이 많은 카드의 밸런스를 합리적으로 맞출 수 없을 것 같다, 우리 팀에는 이 일을 할 사람이 없다'고 말했고,

그래서 데이터 기반 접근 방식을 택했습니다. 저는 데이터 기반 의사 결정의 광팬입니다."

(원문: I'm just a big fan of data-driven decision making.)

초기에는 카드를 일괄적으로 추가하여 덱의 원형(ArchType)을 만든 다음, 개별 카드를 추가하여 플레이 스타일을 '조각'하는 방식으로 지속적으로 카드를 추가했습니다.

플레이테스터들은 항상 새로운 카드가 추가되는 것을 즐겼고, 일부 플레이어는 수천 시간을 게임에 몰아서 플레이했으며,

이 모든 데이터가 팀의 메트릭 서버에 입력되었습니다.

Yano와 Giovannetti는 이 데이터를 통해 던전 크롤링 중에 특정 카드가 제공되었을 때 플레이어가 얼마나 자주 선택했는지, 어떤 카드를 선택했는지, 해당 카드가 승리 덱에 얼마나 자주 등장했는지, 해당 카드를 사용한 플레이어가 평균적으로 특정 적에게 얼마나 많은 피해를 입혔는지를 알 수 있었습니다.

Giovannetti는 이러한 데이터를 기반으로 한 조치는 '수학적'인 접근 방식이 아니었다고 말합니다.

팀은 패턴을 찾고 플레이어가 카드를 더 재미있게 만들거나 덜 강력하게 만들거나 더 매력적으로 만드는 방법을 직관적으로 결정하려고 노력했습니다. 여기에는 많은 시행착오가 수반되었습니다.

"특정 전략의 일부인 카드 하나를 변경하면 그 전략의 다른 카드에도 영향을 미치는 노크 효과가 있을 거라는 것을 알고 있었습니다."라고 그는 말합니다.

(역주:노크 효과는 어떤 사건으로 말미암아 나타나는 부차적인 효과가 있다는 것)

"그래서 저희는 변화를 주고 사람들이 어떻게 생각하는지, 저희는 어떻게 생각하는지 살펴본 후 괜찮은 곳을 찾을 때까지 계속 조정해 나갔습니다. 우리는 모든 것을 버리고 완전히 새로운 원형(Archtype)으로 다시 시작하는 것을 두려워하지 않았습니다. 테스트 중에는 좀 더 공격적으로 변경을 시도하고, 초기에 변경을 시도한 다음 어떻게 작동하는지 보는 것이 더 낫다고 생각했습니다."

지난 몇 달 동안 플레이어 기반이 급성장하면서 데이터의 양도 급증했습니다.

"(게임 서비스) 한 시간 만에 전체 프로토타이핑 [단계] 동안 확보한 것보다 더 많은 데이터를 확보할 수 있습니다. 이제 샘플 규모가 너무 커져서 엄청나게 명확해졌습니다."라고 Giovannetti는 설명합니다.

Yano는 이러한 데이터 활용의 핵심은 데이터를 모두 필터링하고 분류할 수 있도록 하는 것이라고 말합니다. 또한 게임을 플레이하는 것만으로는 답을 찾을 수 없는 구체적인 질문을 염두에 두고 데이터를 살펴보는 것도 중요하다고 그는 말합니다.

"처음 메트릭을 만들었을 때는 그래프가 3개였는데 지금은 90개 이상입니다."

"항목과 체크박스(확인란)가 많기 때문에 특정 항목에 대해 필터링할 수 있는 것이 중요합니다."라고 Yano는 말합니다.

"처음 메트릭을 만들었을 때는 그래프가 3개였지만 지금은 90개 이상입니다."

그리고 이러한 그래프는 그냥 방치되어 있는 것이 아니라 개발자가 내리는 의사 결정에 직접적인 영향을 미칩니다. 두 사람은 당연히 게임 작동 방식에 대해 깊이 이해하고 있지만, 때때로 실수를 저지르기도 하는데, 데이터는 그들이 어디에서 잘못하고 있는지를 보여줍니다.

이 카드는 얼마나 자주 선택되고, 게임에 승리할때 얼마나 사용되었나?

Giovannetti는 가장 중요한 두 가지 지표는 플레이어가 선택권이 주어졌을 때 카드를 선택하는 빈도(너무 낮으면 "기본적으로 그 시점에서 게임에 없는 카드")와 승리한 덱에 카드가 나타나는 빈도(너무 높으면 그 카드가 압도적이라는 것을 알 수 있음)라고 말합니다.

플레이어가 카드를 복제할 수 있는 이도류(Duel Wield)에 적용한 변경 사항이 좋은 예입니다.

이 카드의 성능은 프로토타입에서는 훌륭했지만,

얼리 액세스 버전에는 적용되지 않은 상호작용이 많았습니다.

개발팀은 플레이어가 이 카드를 자주 선택하지 않는다는 것을 확인하고 복제 능력을 덱의 맨 위 카드에서 패에 있는 모든 카드로 변경했습니다.

그 결과 데이터에서 이 버프가 너무 강하다는 것이 분명해졌고, 플레이어들은 이도류를 통해 승리를 거둘 수 있었습니다.

(역주: 한국에서는 이도류로 번역됨)

Giovannetti"완전히 밸붕이었습니다."라고 말합니다.

"기술을 복사하고 무한(특정 카드를 복제하여 한 턴에 적을 처치하는 것)을 정말 쉽게 할 수 있었죠. 저희가 가장 희귀하게 만들려고 노력한 것이 바로 '무한(infinite)'입니다. 실제 게임 플레이를 재미없게 만들거든요. 그래서 스킬 카드만 복사할 수 있도록 수정했습니다. 그래서 긍정적인 변화라고 생각했지만, 얼마나 병신이 되었는지 금방 알아채고 (기존의 너프를 취소하고) 약간의 너프만 주었습니다."

개발팀은 게임의 적에 대해서도 동일한 접근 방식을 취했습니다. 예를 들어, 데이터에 따르면 덱에 파워 카드가 많은 플레이어는 플레이어가 파워 카드를 사용할 때마다 힘을 얻는 게임의 최종 보스 중 하나인 '깨어난 자(Awakend One)'를 상대하는 데 어려움을 겪는 것으로 나타났습니다.

이를 막기 위해 개발팀은 보스가 힘을 얻는 속도를 낮추는 동시에 전체적인 공격력 증가로 보완했습니다.

나중에 수치를 살펴본 결과 전체적으로 더 많은 플레이어가 보스를 이기는 것을 확인할 수 있었다고 Yano는 말합니다.

"보스는 플레이어가 마지막에 싸우는 보스이기 때문에 약하게 만들고 싶지 않았습니다." 데미지를 조정하고, 다시 테스트하고, 다시 조정하여 개발자들이 만족할 만한 수준으로 만들었는데, 이 모든 것이 데이터 덕분이었습니다.

Yano"데이터가 없었다면 이 보스가 지금 훨씬 더 강하다거나 약하다는 경험에 기반한 증거를 가진 사람들의 이야기만 존재했을 것이고, 플레이 스타일이나 다른 상황에 따라 이 현상이 달라질 뿐이었을 것입니다."라고 덧붙입니다.

그렇다고 잡담같고, 주관적인 피드백이 전혀 쓸모없다는 것은 아닙니다. 개발팀은 플레이어가 '버그' 또는 '피드백'과 같은 태그를 사용하여 자신의 의견을 제공할 수 있는 공개 Discord 서버를 운영하고 있습니다. 봇이 해당 정보를 수집하여 팀에 전달합니다.

데이터만으로는 충분하지 않습니다.

"(물론),숫자는 정말 유용하지만, 상황이 어떻게 느껴지는지 알려주지는 않기 때문에 (비 데이터 또한)여전히 중요하다고 생각합니다."라고 Giovannetti는 말합니다.

"비(非)데이터를 통합하는 것은 더 어렵지만 유용합니다. 언제 조치를 취해야 하는지에 대한 견고하고, 빠르게 (수정할 수 있는)규칙은 없지만,

많은 플레이어가 '이걸 해결해주세요'라고 말하는 것보다 잘 근거를 갖춘 게시물 하나가 훨씬 더 유용합니다

"앞으로 다른 게임을 만들 때도 비슷한 방식으로 할 것이며, 다른 인디 개발사에도 언제든지 이 방법을 사용하도록 권장하고 싶습니다."

전반적으로 지오바네티는 이 게임이 싱글플레이어 로그라이크 게임이기 때문에 대부분의 카드 게임보다 훨씬 쉽게 수많은 카드의 밸런스를 맞출 수 있다고 말합니다. 플레이어가 서로 경쟁하는 것이 아니기 때문에 덱이 동등할 필요가 없으며, 개발팀은 순수한 밸런스라는 명목보다는 오락적 가치를 위해 변경할 수 있습니다.

또한 로그라이크 이벤트는 우연의 요소를 추가하여 게임을 더 재미있게 플레이할 수 있게 하고 플레이어가 스타일을 바꾸도록 유도합니다. 아직 얼리 액세스 버전이라는 점도 도움이 됩니다. "실수를 하더라도 매주 패치를 배포하고 있습니다."라고 그는 덧붙입니다. "상황이 유동적이기 때문에 플레이어는 밸런스가 바뀔 수 있다는 것을 예상할 수 있습니다."

하지만 팀이 이렇게 빠르게 대응할 수 있는 것은 데이터 기반 접근 방식이 있기 때문입니다.

Giovannetti는"그 점이 정말 검증되었다고 생각합니다."라고 결론을 내립니다.

"앞으로 다른 게임을 만들 때도 비슷한 방법을 사용할 것이며, 다른 인디 게임 개발사에도 이 방법을 사용하라고 권하고 싶습니다."

3줄 요약

1. 슬레이더 스파이어는 플레이어 게임 데이터를 수집하는 메트릭 서버를 이용해서 밸런스를 맞추었다.

(중요하게 본 것은 카드의 선택 빈도, 게임 승리시 덱에 존재여부)

2. 항상 데이터만으로 밸런스 패치한 것이 아니고, (자신들이 생각하기에) 논리적인 유저 피드백의 경우엔 수용해서 수정했다.

(이유는 사람은 논리로만 행동하는 생물이 아니라서, 유저들의 기분을 망치는 요소를 제거하는데 사용됨)

3. 싱글 플레이어기때문에 모든 덱이 동등할 필요가 없기에 오락적 재미를 위해서 변경하기도 했다.

[에뚜(ssss4610)]

[흉황(smk4397)]

[ㅇㅇ 1(14.40)]

[카퍠인(happys96)]

[채썰기고양이(miners11)]

[bowmore(qcs5jom3x9tq)]

역태식이 돌아왔구나

[얀테이(lose7560)]

[ㅇㅇ 2(1.234)]

사이퍼즈도 승률만 보고 캐릭 너프함