TrueSkill 2 es un sistema de clasificación de jugadores desarrollado por Microsoft Research, diseñado para evaluar la habilidad de jugadores en juegos multijugador. Va más allá de los sistemas de Elo tradicionales al considerar no solo si ganas o pierdes, sino también la incertidumbre sobre tu verdadera habilidad y cómo el resultado de una partida afecta la calificación de todos los involucrados.
Aunque Riot Games en su video de la temporada 2024 de League of Legends no ha confirmado oficialmente la implementación de TrueSkill 2 en League of Legends, entender este algoritmo nos ofrece una perspectiva fascinante sobre cómo se podría lograr un sistema de emparejamiento aún más preciso y justo, respondiendo a muchas de las frustraciones comunes de los jugadores. Acompáñanos a desentrañar los secretos de TrueSkill 2 y a explorar su potencial impacto en el universo de League of Legends.
¿Qué es TrueSkill 2?
Antes de sumergirnos en los detalles de TrueSkill 2, es crucial entender de dónde viene y por qué representa una mejora significativa sobre sus predecesores. Los sistemas de clasificación en videojuegos tienen una larga historia, comenzando con el icónico sistema Elo (famoso en el ajedrez) y evolucionando a algoritmos más complejos como Glicko y, finalmente, la familia TrueSkill.
Desarrollado por Microsoft Research, el sistema TrueSkill original fue diseñado para los videojuegos de Xbox Live. Su objetivo principal era resolver una limitación del sistema Elo: la dificultad de asignar puntuaciones de habilidad a equipos completos en juegos donde la contribución individual puede variar. TrueSkill 2 es una evolución de este algoritmo, refinando aún más la precisión y la rapidez con la que se estima la habilidad de un jugador.
Los conceptos fundamentales de TrueSkill 2 giran en torno a dos métricas principales para cada jugador:
- Media (μ): Representa la estimación de la habilidad verdadera de un jugador. Cuanto mayor sea este valor, mayor se considera la habilidad.
- Desviación Estándar (σ): Mide la incertidumbre sobre la habilidad de un jugador. Un valor bajo de σ indica que el sistema tiene una alta confianza en la estimación de μ, mientras que un valor alto significa que la habilidad del jugador es menos «conocida» y puede fluctuar más rápidamente.
El algoritmo opera bajo la premisa de que la habilidad de un jugador sigue una distribución normal. Después de cada partida, TrueSkill 2 ajusta la μ y la σ de cada jugador en función del resultado y la habilidad esperada de los oponentes. Si ganas contra un equipo considerado superior, tu μ aumentará significativamente y tu σ disminuirá (mayor certeza). Si pierdes contra uno inferior, lo contrario.
¿Cómo Funciona TrueSkill 2?
El funcionamiento interno de TrueSkill 2 puede parecer complejo, pero sus principios son lógicos y eficientes. A diferencia de un simple sistema de «puntos ganados/perdidos», TrueSkill 2 considera múltiples factores para determinar cómo se actualiza la habilidad de un jugador después de una partida.
- Predicción de Resultados: Antes de cada partida, el sistema calcula la probabilidad de victoria para cada equipo basándose en las puntuaciones μ y σ de todos sus miembros. Si un equipo tiene una probabilidad muy alta de ganar y lo hace, sus puntuaciones no cambiarán drásticamente. Si un equipo «sorprende» al ganar contra pronóstico, sus puntuaciones se ajustarán más significativamente.
- Contribución Individual y del Equipo: TrueSkill 2 es particularmente potente porque no solo evalúa el resultado colectivo, sino que puede inferir la contribución relativa de cada jugador. Esto es crucial en juegos como League of Legends, donde el rendimiento individual, aunque parte de un esfuerzo de equipo, puede ser decisivo. El algoritmo busca comprender qué tan sorprendente fue el rendimiento de cada jugador, dadas las expectativas iniciales.
- Manejo de la Incertidumbre (σ): Los jugadores nuevos o aquellos que no han jugado muchas partidas tendrán un σ alto. Esto permite que su habilidad se ajuste más rápidamente con cada partida, permitiendo que el sistema los ubique en su nivel verdadero de habilidad de manera más eficiente. Una vez que el sistema tiene suficiente información, el σ disminuye, indicando una mayor confianza en la estimación de la habilidad del jugador.
- Actualización Probabilística: Los ajustes a μ y σ se realizan de manera probabilística, lo que significa que el sistema siempre está recalculando la probabilidad de que la «verdadera» habilidad del jugador se encuentre dentro de un cierto rango. Esta naturaleza probabilística hace que TrueSkill 2 sea muy robusto y preciso.
Comparación con sistemas Elo/Glicko
- Elo: Simplista, asume un juego de suma cero (lo que uno gana, el otro pierde), y no maneja bien equipos de múltiples jugadores o la incertidumbre.
- Glicko: Mejora a Elo al introducir la «desviación de calificación» (RD), similar a σ, permitiendo una convergencia más rápida.
- TrueSkill 2: Va un paso más allá al modelar la habilidad de un jugador como una distribución y manejar de forma nativa equipos de cualquier tamaño, incluso con clasificaciones individuales, y al predecir el resultado de la partida con mayor precisión. Es superior en la estimación de la habilidad verdadera y en la velocidad de convergencia.
TrueSkill 2 vs. el Sistema de Clasificación Actual de League of Legends
Una de las preguntas más recurrentes en la comunidad de League of Legends es: «¿Riot Games usa TrueSkill 2?». La respuesta corta es no, Riot Games no ha confirmado públicamente que implemente TrueSkill 2 o una de sus variantes directas en League of Legends.
El sistema de clasificación de Riot Games se basa en un MMR (Matchmaking Rating) oculto, que es esencialmente una versión modificada del sistema Elo. Este MMR se ajusta después de cada partida, intentando emparejar a jugadores con MMR similares para crear partidas equilibradas. La clasificación visible (Bronce, Plata, Oro, etc.) y los Puntos de Liga (PL) son una representación abstracta de este MMR subyacente.
Similitudes y Diferencias
- Similitudes: Ambos sistemas buscan emparejar jugadores de habilidad similar y ajustar una puntuación de habilidad.
- Diferencias:
- Incertidumbre: El sistema de Riot no detalla públicamente cómo maneja la incertidumbre con la misma granularidad que σ en TrueSkill 2, aunque sí tiene mecanismos para que los jugadores nuevos suban o bajen más rápido.
- Equipos: TrueSkill 2 está diseñado intrínsecamente para manejar la habilidad de equipos y jugadores individuales dentro de esos equipos de manera más robusta. El sistema de LoL, aunque intenta equilibrar equipos por MMR total, no desglosa tan finamente la contribución individual y la incertidumbre.
- «Win Streaks» y «Loss Streaks»: TrueSkill 2 podría reflejar con mayor precisión los cambios de habilidad en rachas, ajustando la certeza sobre la habilidad del jugador de forma más dinámica.
La comunidad de League of Legends a menudo se interesa por algoritmos como TrueSkill 2 debido a la percepción de desequilibrio en el emparejamiento. Problemas como las «rachas de derrotas injustas», la dificultad de «carrear» a un equipo, o la sensación de que el MMR está «estancado» llevan a los jugadores a buscar alternativas o mejoras al sistema actual. TrueSkill 2, con su énfasis en la precisión y la incertidumbre, ofrece una visión de cómo un emparejamiento más justo podría funcionar.
Ventajas Potenciales de TrueSkill 2 en League of Legends
Si Riot Games decidiera adaptar un sistema como TrueSkill 2 para League of Legends, los beneficios para la experiencia del jugador y la salud competitiva del juego podrían ser significativos:
- Mayor Precisión en la Estimación de la Habilidad: TrueSkill 2 es reconocido por su capacidad para estimar con gran precisión la verdadera habilidad de un jugador en menos partidas. Esto significa que los jugadores serían clasificados con mayor exactitud en su nivel real de juego más rápidamente.
- Emparejamientos Más Justos y Equilibrados: Al comprender mejor la habilidad individual y la incertidumbre, el sistema podría crear equipos más equilibrados, incluso cuando haya una disparidad de habilidad en el grupo de jugadores. Esto reduciría la frustración de sentir que una partida es «imposible de ganar» desde la selección de campeón.
- Rápida Convergencia de Habilidad: Para los jugadores nuevos o aquellos que regresan después de un tiempo, TrueSkill 2 permitiría que su habilidad se ajuste más rápidamente a su nivel real, minimizando el tiempo que pasan en partidas desequilibradas mientras el sistema los «coloca» correctamente.
- Manejo Superior de Equipos Pre-Hechos vs. Equipos Aleatorios: Un desafío clave en LoL es cómo emparejar grupos de amigos (duos, tríos) con equipos aleatorios. TrueSkill 2 está diseñado para manejar la «fuerza» inherente de un equipo coordinado, ajustando las expectativas de victoria de forma más realista.
- Reducción del «Smurfing» y «Boosting»: Al converger más rápido y ser más preciso en la detección de la habilidad real, los «smurfs» (jugadores de alto nivel en cuentas nuevas) pasarían menos tiempo dominando partidas de bajo Elo, y el «boosting» (que un jugador de mayor nivel juegue en la cuenta de otro) sería más difícil de ocultar y menos efectivo.
Conclusión
TrueSkill 2 representa la vanguardia en los sistemas de clasificación de jugadores, ofreciendo una precisión y una capacidad de adaptación superiores a los algoritmos tradicionales como Elo. Aunque Riot Games no lo haya implementado oficialmente en League of Legends, su estudio nos permite comprender las complejidades detrás del emparejamiento y por qué la comunidad de LoL a menudo anhela un sistema más «justo» y transparente.
Entender TrueSkill 2 nos da una visión valiosa de cómo podría ser el futuro del emparejamiento en los esports y en League of Legends. Las ventajas de un cálculo de habilidad más preciso, emparejamientos más equilibrados y una rápida convergencia hacia el verdadero nivel del jugador son atractivas. Si bien existen desafíos significativos para su adaptación a un MOBA, el potencial para mejorar la experiencia competitiva de millones de jugadores es innegable.
El debate sobre el «mejor» sistema de emparejamiento seguirá vivo mientras los jugadores busquen la partida perfecta. TrueSkill 2 no es solo un algoritmo; es un testimonio de la continua evolución en la ciencia de los datos aplicada a los videojuegos, y una esperanza para un futuro donde cada partida en League of Legends se sienta verdaderamente equilibrada y justa.
