Dificultad dinámica: ¿deberían adaptarse los juegos a ti?

Los juegos tradicionales fijan su dificultad de antemano: eliges Fácil, Normal o Difícil al principio, o el juego sigue una curva fija. Como resume la revisión del campo de Mohammad Zohaib, el problema es que entonces los jugadores tienen que encajar en una curva de aprendizaje que ha decidido otra persona. El DDA cambia aspectos del juego en tiempo real, como la frecuencia con la que aparecen los enemigos, su puntería o cuántos recursos encuentras, para mantener al jugador entre el aburrimiento y la frustración.

Seguramente te lo has encontrado sin saberlo. A los juegos de carreras se les lleva mucho tiempo acusando de hacer «efecto goma», con rivales que frenan cuando te quedas atrás y aceleran cuando te escapas. Algunos juegos de acción reparten en silencio más salud o munición cuando lo estás pasando mal. Algunos juegos de puzles ofrecen una versión más fácil de un nivel tras varios fracasos. Las técnicas cambian, pero la lógica es la misma: observar al jugador, estimar su habilidad y mover el reto a su encuentro.

El artículo de Robin Hunicke de 2005, «The case for dynamic difficulty adjustment in games», es el punto de partida habitual. Según señalaba, lo que se daba por sentado era que a los jugadores les gusta la sorpresa, pero se sienten engañados si notan que un juego cambia para adaptarse a ellos. Su sistema, Hamlet, ajustaba la oferta y la demanda en un juego de disparos en primera persona entre bastidores, y sus resultados preliminares pusieron en duda algunas de esas suposiciones sobre cómo reaccionarían los jugadores. La tensión que señaló nunca ha desaparecido: la adaptación pretende ayudar, pero solo si no estropea la experiencia que intenta proteger.

Fuentes2Fuente 2Zohaib, M. (2018). Dynamic difficulty adjustment (DDA) in computer games: A review. Advances in Human-Computer Interaction, 2018, 5681652.1Fuente 1Hunicke, R. (2005). The case for dynamic difficulty adjustment in games. Proceedings of the 2005 ACM SIGCHI International Conference on Advances in Computer Entertainment Technology, 429–433.

A menudo sí, con matices. Dennis Ang y Alex Mitchell compararon tres versiones de un juego: sin adaptación, una versión orientada al sistema que subía la dificultad automáticamente y una versión orientada al jugador en la que eran los jugadores quienes tomaban las decisiones de ajuste. Las dos versiones adaptativas dieron mejores experiencias generales que la que no se adaptaba. Pero tenían matices distintos. Con el sistema automático, los jugadores se sentían menos cohibidos y perdían más la noción del tiempo, pero también declaraban menos sensación de control que quienes elegían por sí mismos.

Ese equilibrio es el núcleo del debate. La adaptación oculta puede limar las asperezas que rompen la inmersión. También le quita una decisión al jugador, y el control es uno de los ingredientes de un juego satisfactorio. La respuesta correcta depende de para qué sirve el juego: un juego narrativo que quiere arrastrarte puede aceptar el trato; un juego de puzles cuyo placer está en resolver algo por ti mismo quizá no.

Fuentes3Fuente 3Ang, D., & Mitchell, A. (2017). Comparing effects of dynamic difficulty adjustment systems on video game experience. Proceedings of the Annual Symposium on Computer-Human Interaction in Play, 317–327.

Dos líneas de investigación complican la historia. Thomas Constant y Guillaume Levieux midieron la confianza de los jugadores con un sistema de apuestas dentro del juego en tres juegos que ponían a prueba la habilidad lógica, motora y sensorial. Los jugadores cuya dificultad adaptaba un algoritmo tendían a confiarse en exceso y sobrestimaban sus posibilidades de éxito. Los autores sugieren que ese empujón de confianza podría ser parte de por qué el DDA sienta bien, y precisamente por eso merece una segunda mirada: un juego que sienta bien en parte porque te engaña sobre tu habilidad está haciendo algo sutil.

Alena Denisova y Paul Cairns encontraron la imagen especular. En dos estudios con dos juegos distintos, los jugadores a los que se les dijo que el juego se adaptaba a ellos declararon más inmersión, tanto si el juego se adaptaba de verdad como si no. La creencia moldeó la experiencia con independencia del mecanismo. Los autores lo interpretan como algo tranquilizador para los desarrolladores: contar a los jugadores que hay adaptación no parece volverse en contra. También muestra cuánto de ese «este juego me entiende» vive en las expectativas del jugador.

Fuentes4Fuente 4Constant, T., & Levieux, G. (2019). Dynamic difficulty adjustment impact on players’ confidence. Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–12.5Fuente 5Denisova, A., & Cairns, P. (2019). Player experience and deceptive expectations of difficulty adaptation in digital games. Entertainment Computing, 29, 56–68.

Si el control importa, ¿por qué no preguntar sin más a los jugadores? Ang y Mitchell también lo probaron, con 84 participantes. Variaron cómo se presentaban las opciones de dificultad, integradas en la mecánica del juego o como un ajuste directo, y con qué frecuencia se ofrecían: una vez, periódicamente o constantemente. Las opciones integradas en el juego mejoraron algunos aspectos de la experiencia, y las opciones periódicas superaron tanto a una única elección al principio como a un goteo constante. Preguntar una sola vez es demasiado rígido; preguntar todo el rato convierte el juego en papeleo.

En conjunto, las pruebas apuntan a un término medio que ya siguen muchos juegos muy queridos. Ofrecer ayuda en momentos naturales, hacerla visible, dejar que los jugadores la rechacen y no fingir que una victoria con ayuda es otra cosa. El Modo Asistencia de Celeste es un ejemplo célebre, del que hablamos en el Modo Asistencia de Celeste: la accesibilidad como mejor diseño.

• ¿Cambia el juego la dificultad sin decírtelo?
• ¿Puedes ver y desactivar cualquier ayuda que te dé?
• ¿Se ofrecen las opciones en pausas naturales, y no solo al principio ni constantemente?
• ¿Un tablero despejado con ayuda sigue contando, sin vergüenza?

Fuentes6Fuente 6Ang, D., & Mitchell, A. (2019). Representation and frequency of player choice in player-oriented dynamic difficulty adjustment systems. Proceedings of the Annual Symposium on Computer-Human Interaction in Play, 589–600.3Fuente 3Ang, D., & Mitchell, A. (2017). Comparing effects of dynamic difficulty adjustment systems on video game experience. Proceedings of the Annual Symposium on Computer-Human Interaction in Play, 317–327.

Para un puzle de ladrillos deslizantes elegimos la ayuda visible en lugar de la adaptación oculta. Cada uno de los 2000 tableros de OutBrick es fijo y un solucionador lo verificó antes del lanzamiento, y cada tablero muestra sus objetivos y su límite de movimientos desde el primer toque, así que el puzle que tienes delante es el mismo que tienen todos. Despejarlo significa que encontraste una ruta por ese tablero.

Hay ayuda, pero la pides tú y la ves. Deshacer la primera vez en cada tablero es gratis. Cuando un tablero se queda sin movimientos posibles, se reordena solo, gratis. Cuando te quedas corto de movimientos, antes que nada se te ofrecen cinco más, que se pagan con monedas o, si lo prefieres, con un vídeo con recompensa. La página de inicio detalla exactamente lo que cuestan las vidas, deshacer y los anuncios. Nada de eso cambia el tablero a tus espaldas.

Es una decisión pensada para un juego de puzles, no un veredicto sobre el DDA en general. Para saber más sobre cómo dar forma al reto a lo largo de todo un juego, lee cómo construir una curva de dificultad más amable y qué hace que un puzle parezca justo.