Riot mira a elaborare quasi 3 miliardi di rapporti annuali di giocatori di League, VALORANT e Wild Rift attraverso il rilevamento automatico e l’apprendimento automatico

Il team di Player Dynamics di Riot Games ha a che fare con un numero scandaloso di segnalazioni di giocatori all’interno del gioco, ma gli sviluppatori stanno pianificando di implementare alcuni nuovi metodi di valutazione nei loro titoli principali per ridurre la quantità di abusi e tossicità della chat all’interno del gioco, in particolare tra iterazioni. gli autori.

in Aggiornamento del 29 agosto in Player DynamicsRiot ha affermato che nel 2021 c’erano una media di 240 milioni di segnalazioni nel suo catalogo di giochi, per un totale annuo di poco meno di 3 miliardi. A propria discrezione, se ogni dipendente Riot dedicasse 365 giorni all’anno a rivedere i rapporti, ogni persona dovrebbe rivedere “circa sei rapporti al minuto per tenere il passo”.

La soluzione di segnalazione non è un processo semplice, secondo il team di Player Dynamics, che si concentra esclusivamente sul miglioramento delle esperienze dei giocatori e sulla riduzione delle esperienze dannose. Molti giocatori segnalano comportamenti che non meritano sanzioni e altri inviano segnalazioni “intenzionalmente dannose”. Inoltre, comportamenti come l’alimentazione intenzionale e il trolling sono difficili da rilevare da un abuso esplicito di chat vocale/di testo e dal comportamento AFK.

Ma i metodi e i sistemi sanzionatori esistenti di Riot funzionano bene. Riot ha dichiarato che di tutti i giocatori che hanno ricevuto un rapporto nel 2021, meno del 10% di loro ha ricevuto un altro rapporto durante l’anno solare.

Con i dati ricevuti negli ultimi due anni, il team di Player Dynamics di Riot è stato in grado di sviluppare nuovi modi per valutare il comportamento dei giocatori. Voce Automated Rating è impostato per essere aggiunto valoroso Entro la fine dell’anno, con ogni rapporto che riceve, è destinato a migliorare la sua capacità di rilevare fastidiose comunicazioni vocali. Gli investimenti nell’apprendimento automatico e l’aggiunta del supporto multilingue dovrebbero migliorare la valutazione automatica del testo e il team sta anche lavorando per ampliare l’elenco delle parole a tolleranza zero.

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Il team di Player Dynamics sta facendo di più per prendere di mira recidivi, trasgressori basati su chat, feeder, AFKer e lanciatori, esplorando anche le opzioni che consentirebbero loro di punire i trasgressori in tempo reale.

Molte di queste soluzioni e funzionalità dovrebbero essere implementate nel corso del prossimo anno.

Fino Neri

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