क्या रैंडम इवेंट्स कम करने से गेम अधिक अनुमान योग्य (प्रेडिक्टेबल) लगता है?

इवेंट की आवृत्ति (फ्रीक्वेंसी) से नहीं, उसके प्रभाव (इम्पैक्ट) से शुरुआत करें

प्रत्येक रैंडम इवेंट के लिए, यह पूछें कि सबसे अच्छे और सबसे बुरे परिणामों में कितना अंतर है। परिणामों की एक छोटी सीमा खिलाड़ी की व्यापक योजना को बदले बिना खेल में विविधता ला सकती है। एक विस्तृत सीमा किसी लड़ाई का फैसला कर सकती है, किसी दुर्लभ संसाधन को समाप्त कर सकती है, या कई राउंड्स की तैयारी को बिगाड़ सकती है। गेम डिज़ाइनर सिना शाहबाज़ी इस अंतर को इवेंट का "डेल्टा ऑफ़ रैंडमनेस" बताते हैं और तर्क देते हैं कि परिणाम की सीमा पर मैकेनिक्स के अन्य गुणों के साथ विचार किया जाना चाहिए। "Dissection of Randomness in Games"

यह एक व्यावहारिक पहले चरण का सुझाव देता है: गेम के बार-बार होने वाले रैंडम इवेंट्स को सूचीबद्ध करें, उनके संभावित परिणामों को नोट करें, और अनुमान लगाएं कि प्रत्येक परिणाम खिलाड़ी के अगले निर्णयों में क्या बदलाव लाता है। फिर उच्च प्रभाव वाले इवेंट्स को प्राथमिकता दें। यदि कोई इवेंट अचानक किसी रास्ते को बंद कर सकता है, किसी मुख्य यूनिट को खत्म कर सकता है, या किसी मैच का निर्धारण कर सकता है, तो इसके होने की आवृत्ति को कम करने से मदद मिल सकती है—लेकिन इसके परिणामों की सीमा को सीमित करने, चेतावनी जोड़ने, या खिलाड़ियों को प्रतिक्रिया देने का समय देने से भी ऐसा हो सकता है।

आवृत्ति तब भी मायने रखती है जब इवेंट्स बार-बार किसी एक कार्य में बाधा डालते हैं या अनिश्चित परिणाम पैदा करते हैं। पूर्व *Civilization IV* लीड डिज़ाइनर सोरेन जॉनसन बताते हैं कि प्रत्येक हमले में रैंडम भिन्नता जोड़ने से सिस्टम को समझना कठिन हो सकता है और खेल धीमा हो सकता है, भले ही परिणामों पर समग्र प्रभाव कम हो। रैंडमनेस विविधता भी जोड़ सकती है या कम अनुभवी खिलाड़ियों को मजबूत विरोधियों के खिलाफ एक मौका दे सकती है, इसलिए इसे हटाने की अपनी एक कीमत होती है। "Analysis: Soren Johnson On Playing The Odds"

संभावनाओं और ट्रिगर्स को समझने योग्य बनाएं

दिखाई देने वाले ऑड्स खिलाड़ियों को कदम उठाने से पहले जोखिम का विश्लेषण करने में मदद करते हैं। इसका मतलब यह नहीं है कि हर गेम को सटीक प्रतिशत की आवश्यकता होती है: एक स्पष्ट सीमा, एक नामित जोखिम स्तर, या केवल प्रासंगिक होने पर दिखाए गए ऑड्स बेहतर फिट हो सकते हैं। महत्वपूर्ण डिज़ाइन प्रश्न यह है कि क्या प्रदान की गई जानकारी खिलाड़ी को वह निर्णय लेने देती है जो खेल उनसे अपेक्षा करता है।

जॉनसन ऐसे उदाहरणों का वर्णन करते हैं जिनमें पासे (डाइस) दिखाना या सटीक मुकाबला संभावनाओं को प्रदर्शित करना खिलाड़ियों के लिए गणना को समझना आसान बनाता है। वह यह चेतावनी भी देते हैं कि लोग अक्सर छोटी और बड़ी संभावनाओं का गलत आकलन करते हैं, कम संभावना को ऐसे मानते हैं जैसे कि यह नियमित रूप से होनी चाहिए या उच्च संभावना को गारंटी मान लेते हैं। "Analysis: Soren Johnson On Playing The Odds"

एक डिज़ाइनर के लिए, पारदर्शिता में केवल एक संख्या से अधिक शामिल है। स्पष्ट करें कि इवेंट किस वजह से ट्रिगर होता है, कौन से परिणाम संभव हैं, और क्या पिछले परिणाम अगले मौके को प्रभावित करते हैं। यदि कोई "बैड लक प्रोटेक्शन" सिस्टम बार-बार विफलताओं के बाद संभावनाओं को बदलता है, तो उस नियम का खुलासा तब करें जब यह खिलाड़ी की रणनीति के लिए मायने रखता हो। शाहबाज़ी नोट करते हैं कि एक ऐसा सिस्टम जो इतिहास के आधार पर परिणामों को समायोजित करता है, वह खुद खेल का हिस्सा बन सकता है यदि खिलाड़ी जानते हैं कि यह कैसे काम करता है। "Dissection of Randomness in Games"

एक उपयोगी परीक्षण यह है कि खिलाड़ियों से कार्य करने से पहले जोखिम को अपने शब्दों में वर्णित करने के लिए कहें। यदि उनकी समझ नियम से भिन्न है, तो अंतर्निहित रैंडमनेस को कम करने से पहले व्याख्या या इंटरफ़ेस में सुधार करें। यह एक डिज़ाइन डायग्नोस्टिक है, इसका प्रमाण नहीं कि हर खिलाड़ी संभावनाओं की सटीक गणना करेगा; लक्ष्य खेल की शर्तों को इतना स्पष्ट बनाना है कि वे सूचित विकल्पों का समर्थन कर सकें।

खिलाड़ियों को प्रतिक्रिया देने के लिए समय और विकल्प दें

किसी क्रिया के पूरा होने के तुरंत बाद मिलने वाला रैंडम परिणाम अनुकूलन (अडैप्ट करने) की बहुत कम गुंजाइश छोड़ता है। इसके विपरीत, एक रैंडमाइज़्ड मैप, शुरुआती पत्ते (हैंड), या पूर्वानुमान ऐसी जानकारी बन सकते हैं जिसका उपयोग खिलाड़ी योजना बनाने के लिए करता है। शाहबाज़ी इन्हें आउटपुट रैंडमनेस (जिसमें क्या होता है उसे प्रभावित करने के लिए बहुत कम समय होता है) और इनपुट रैंडमनेस (जो बाद के निर्णयों को सूचित करने के लिए काफी पहले मिल जाता है) के रूप में अलग करते हैं। ये कठोर श्रेणियों के बजाय एक स्पेक्ट्रम के दो छोर हैं। "Dissection of Randomness in Games"

यह केवल इवेंट्स को कम करने के बजाय समय (टाइमिंग) को एक उपयोगी विकल्प बनाता है। आने से एक मोड़ (टर्न) पहले एक तूफान की घोषणा की जा सकती है; दुश्मन के हमले का एक स्पष्ट लक्ष्य हो सकता है; एक रैंडम इनाम कई परिणामों के बीच एक विकल्प की पेशकश कर सकता है। प्रत्येक डिज़ाइन विविधता को बनाए रखता है लेकिन खिलाड़ी को स्थिति बदलने, संसाधन खर्च करने, या किसी ज्ञात जोखिम को स्वीकार करने का समय देता है।

विकल्प से कुछ प्रभावशाली बदलना चाहिए। खिलाड़ियों को एक टारगेट पूल बदलने, जोखिम स्तर चुनने, या ऑड्स को बेहतर बनाने के लिए सीमित संसाधन खर्च करने की अनुमति देना उनके निर्णयों को परिणाम से जोड़ सकता है। शाहबाज़ी का फ्रेमवर्क इस बात पर ध्यान आकर्षित करता है कि क्या कोई रैंडम प्रभाव खिलाड़ी के कार्यों या खेल की स्थिति से प्रभावित हो सकता है। "Dissection of Randomness in Games"

हर परिणाम को नियंत्रणीय बनाने की कोई आवश्यकता नहीं है। यदि खिलाड़ी हमेशा बिना किसी कीमत के नकारात्मक पहलू को रद्द कर सकता है, तो इवेंट एक जोखिम के रूप में काम करना बंद कर सकता है। इसके बजाय, उपलब्ध प्रतिक्रिया को सार्थक बनाएं: संभावित नुकसान को कम करें, इसे पुनर्निर्देशित करें, एक संसाधन के बदले दूसरे का व्यापार करें, या जोखिम लेना चुनें। ये स्रोत फ्रेमवर्क से प्राप्त डिज़ाइन विकल्प हैं, सार्वभौमिक नियम नहीं; उनका फिट होना खेल के मुख्य निर्णयों पर निर्भर करता है।

चरम (एक्सट्रीम) परिणामों को नियंत्रित करते हुए विविधता बनाए रखें

प्रोसीजरल वेरिएशन विशिष्ट स्थितियाँ उत्पन्न कर सकता है, लेकिन अप्रतिबंधित निर्माण ऐसे संयोजन बना सकता है जिनका अनुमान लगाना या संतुलन बनाना कठिन है। यूनिवर्सिटी ऑफ सेंट्रल फ्लोरिडा में ट्रैविस फोर्ट की ऑनर्स थीसिस इस बात की जांच करती है कि गेम में शामिल अनिश्चितता को आकार देने के लिए प्रोसीजरल जनरेशन का उपयोग कैसे किया जा सकता है, जिसमें इसे जोड़ना या घटाना शामिल है। "Controlling Randomness: Using Procedural Generation to Influence Player Uncertainty in Video Games"

सीमित विविधता का एक उदाहरण व्यवस्था को अप्रत्याशित रखना है, साथ ही उन न्यूनतम स्थितियों की गारंटी देना है जो व्यावहारिक गेमप्ले की रक्षा करती हैं। जॉनसन बताते हैं कि *Civilization IV* ने महत्वपूर्ण रणनीतिक संसाधनों को इस तरह से अलग रखा कि रैंडम प्लेसमेंट उन्हें बहुत पास-पास न कर सके, जबकि कम महत्वपूर्ण संसाधनों को पास रहने की अधिक छूट दी। इसने विविधता को बनाए रखा और इस संभावना को कम कर दिया कि एक दुर्भाग्यपूर्ण मैप व्यवस्था किसी खिलाड़ी को महत्वपूर्ण संसाधन तक पहुंच से वंचित कर देगी। "Analysis: Soren Johnson On Playing The Odds"

एक अन्य सिस्टम के लिए, इवेंट की आवृत्ति को ट्यून करने से पहले रेलिंग (सुरक्षा सीमाएं) तय करें: अधिकतम क्षति सीमा, न्यूनतम संसाधन उपलब्धता, लगातार उच्च-प्रभाव वाले इवेंट्स पर सीमाएं, या झटके के बाद उबरने का रास्ता। प्रत्येक रेलिंग को परीक्षण के लिए एक परिकल्पना मानें, क्योंकि सिस्टम के एक हिस्से को बदलने से अन्य विकल्पों का मूल्य बदल सकता है। परिणामों को इतना विविध रखें कि वे नई स्थितियां पैदा करें, लेकिन ऐसे संयोजनों से बचें जो कोई व्यावहारिक प्रतिक्रिया न छोड़ें, जब तक कि वह परिणाम खेल का एक इच्छित हिस्सा न हो।

जब झटके (सेटबैक) जोखिम के रूप में हों, तो उनसे उबरने का रास्ता दें

किसी झटके का समय इस बात को प्रभावित करता है कि उसके बाद कितने निर्णय शेष हैं। जॉनसन का तर्क है कि दुर्भाग्यपूर्ण परिणामों पर प्रतिक्रिया देना तब आसान होता है जब खिलाड़ियों के पास अनुकूलन करने के लिए अधिक खेल बचा होता है, और वे कार्ड गेम का वर्णन करते हैं जहां रैंडम कार्ड वितरण प्रारंभिक स्थितियां तय करता है, इससे पहले कि बाद के निर्णय परिणाम निर्धारित करें। "Analysis: Soren Johnson On Playing The Odds"

किसी बुरे परिणाम के बाद क्या होता है, इसकी जांच करके उस सिद्धांत को लागू करें। क्या खिलाड़ी एक अलग रणनीति चुन सकता है, संसाधन का पुनर्निर्माण कर सकता है, या किसी अन्य उद्देश्य की रक्षा कर सकता है? क्या इवेंट को इतना जल्दी रखा गया है कि इसके प्रभाव खेल के एक लंबे हिस्से को आकार देते हैं, या इतनी देर से कि यह वास्तव में परिणाम तय करता है? परिणामों को प्रतिवर्ती (रिवर्सिबल) होने के लिए हानिरहित होने की आवश्यकता नहीं है: उबरने में समय, एक दुर्लभ वस्तु, या कम अनुकूल स्थिति की कीमत लग सकती है। महत्वपूर्ण यह है कि जब इवेंट का उद्देश्य खिलाड़ी के विकल्पों को समाप्त करने के बजाय एक चुनौती पेश करना हो, तो गेम अगला निर्णय लेने का मौका प्रदान करे।

जब कोई इवेंट जानबूझकर निर्णायक होता है, तो उसके दांव और नियमों के माध्यम से इसे स्पष्ट रूप से संकेत दें। जब इसका उद्देश्य खेल का फैसला करना नहीं है, तो प्रतिक्रिया देने की गुंजाइश प्रदान करें और खिलाड़ी को एक और सार्थक मोड़ मिलने से पहले कई गंभीर परिणामों को एक साथ ढेर करने से बचें। यह दृष्टिकोण जोखिम को बनाए रखता है और खेल के कार्य-कारण संबंध को समझना आसान बनाता है।

एक व्यावहारिक डिज़ाइन चेकलिस्ट

किसी इवेंट को कम करने से पहले, इन सवालों के जवाब दें:

प्रभाव (इम्पैक्ट): सबसे अच्छे और सबसे बुरे परिणामों के बीच कितना अंतर है, और वे खिलाड़ी के किन निर्णयों को प्रभावित करते हैं?

स्पष्टता (लेजिबिलिटी): क्या खिलाड़ी ट्रिगर, ऑड्स या रेंज, और उन ऑड्स को बदलने वाले किसी भी नियम को देख सकते हैं?

समय (टाइमिंग): क्या परिणाम इतनी जल्दी आता है कि खिलाड़ी उस पर कार्रवाई कर सकें, या केवल उनके विकल्पों के लॉक होने के बाद आता है?

प्रभाव (इन्फ्लुएंस): क्या खिलाड़ी लक्ष्य, एक्सपोज़र, समय या संभावना को बदल सकते हैं—और क्या वह प्रभाव स्पष्ट है?

उबरना (रिकवरी): एक खराब परिणाम के बाद, क्या कोई सार्थक अगला विकल्प बचता है?

उद्देश्य (पर्पस): क्या इवेंट विविधता जोड़ता है, एक सामरिक समस्या पैदा करता है, या मुकाबले को खुला रखता है? यदि नहीं, तो इसे कम करने या हटाने से किसी उपयोगी कार्य का त्याग किए बिना खेल सरल हो सकता है।

समस्या को हल करने वाले सबसे छोटे बदलाव को चुनने के लिए इन उत्तरों का उपयोग करें। एक इवेंट जो बहुत बार होता है, उसे कम दर की आवश्यकता हो सकती है; अस्पष्ट संभावनाओं वाले इवेंट को बेहतर व्याख्या की आवश्यकता हो सकती है; अत्यधिक उतार-चढ़ाव वाले इवेंट को एक संकीर्ण सीमा या पुनर्प्राप्ति मार्ग की आवश्यकता हो सकती है। रैंडम इवेंट्स को कम करने से खेल अधिक अनुमान योग्य बन सकता है जब रुकावटें या शोर समस्या हो, लेकिन दृश्यता, भिन्नता, पसंद और परिणामों पर विचारशील नियंत्रण डिज़ाइनरों को खिलाड़ी के निर्णयों को प्रासंगिक रखते हुए आश्चर्य को संरक्षित करने का एक अधिक सटीक तरीका देता है।

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