Dificuldade dinâmica: o jogo deve se adaptar a você?

Jogos tradicionais definem a dificuldade de antemão: você escolhe Fácil, Normal ou Difícil no começo, ou o jogo segue uma curva predeterminada. Como resume a revisão de Mohammad Zohaib, o problema é que os jogadores precisam se adaptar a uma curva de aprendizado decidida por outra pessoa. DDA altera parâmetros em tempo real — por exemplo, a frequência de inimigos, a precisão deles ou a quantidade de recursos encontrados — para manter o jogador entre o tédio e a frustração.

Você provavelmente já encontrou isso sem perceber. Jogos de corrida são acusados há muito tempo de usar “efeito elástico” (rubber-banding): os rivais desaceleram quando você fica para trás e aceleram quando você assume a liderança. Alguns jogos de ação distribuem discretamente mais vida ou munição quando você está com dificuldade. Alguns puzzles oferecem uma versão mais fácil de uma fase depois de várias falhas. As técnicas variam, mas a lógica é a mesma: observar o jogador, estimar sua habilidade e ajustar o desafio.

O artigo de Robin Hunicke, publicado em 2005, “The Case for Dynamic Difficulty Adjustment in Games”, costuma ser o ponto de partida. A crença comum, escreveu ela, era que jogadores gostam de surpresas, mas se sentem enganados ao perceber que um jogo mudou para se adaptar. O sistema Hamlet ajustava nos bastidores a oferta e a demanda em um jogo de tiro em primeira pessoa; resultados preliminares questionaram algumas suposições sobre a reação dos jogadores. A tensão que ela apontou continua: a adaptação deve ajudar sem prejudicar a experiência que pretende proteger.

Fontes2Fonte 2Zohaib, M. (2018). Dynamic difficulty adjustment (DDA) in computer games: A review. Advances in Human-Computer Interaction, 2018, 5681652.1Fonte 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.

Muitas vezes, sim — com ressalvas. Dennis Ang e Alex Mitchell compararam três versões de um jogo: sem adaptação, uma versão controlada pelo sistema que aumentava automaticamente a dificuldade e uma versão controlada pelo jogador, que podia escolher os ajustes. As duas versões adaptativas proporcionaram uma experiência geral melhor do que a versão sem adaptação. Mas a sensação era diferente. Com o ajuste automático, os jogadores ficavam menos preocupados em serem julgados e perdiam mais a noção do tempo, mas relatavam menos controle do que aqueles que escolhiam por conta própria.

Essa troca está no centro do debate. A adaptação escondida pode suavizar momentos que interromperiam a imersão. Também tira uma decisão das mãos do jogador, e controle é um dos ingredientes de uma experiência satisfatória. A resposta depende do objetivo do jogo: uma narrativa que quer envolver você talvez aceite essa troca; um puzzle cuja graça está em descobrir a solução por conta própria, talvez não.

Fontes3Fonte 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.

Duas linhas de pesquisa complicam o cenário. Thomas Constant e Guillaume Levieux mediram a confiança dos jogadores por meio de apostas dentro do jogo, em três jogos que testavam habilidades lógicas, motoras e sensoriais. Jogadores cuja dificuldade era ajustada por um algoritmo tendiam a ficar confiantes demais e superestimar suas chances de sucesso. Os autores sugerem que essa confiança extra pode explicar em parte por que DDA agrada — e é justamente por isso que merece atenção: há algo sutil em um jogo que agrada, em parte, por enganar você sobre suas próprias habilidades.

Alena Denisova e Paul Cairns encontraram outro efeito. Em dois estudos com jogos diferentes, jogadores informados de que o jogo se adaptava relataram mais imersão, independentemente de o ajuste realmente acontecer. A expectativa influenciava a experiência por si só. Os autores consideram isso uma notícia tranquilizadora para desenvolvedores: falar da adaptação não parece prejudicar a relação com o jogador. O resultado também mostra quanto a sensação de que “este jogo me entende” depende das expectativas.

Fontes4Fonte 4Constant, T., & Levieux, G. (2019). Dynamic difficulty adjustment impact on players’ confidence. Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–12.5Fonte 5Denisova, A., & Cairns, P. (2019). Player experience and deceptive expectations of difficulty adaptation in digital games. Entertainment Computing, 29, 56–68.

Se controle importa, por que não perguntar diretamente ao jogador? Ang e Mitchell também testaram essa ideia, com 84 participantes. Variaram como as opções apareciam — integradas às mecânicas do jogo ou em um controle direto — e com que frequência: uma vez, regularmente ou o tempo todo. Opções integradas melhoraram alguns aspectos da experiência, e escolhas regulares superaram tanto uma única escolha inicial quanto uma sequência constante de perguntas. Perguntar uma vez é rígido demais; perguntar sem parar transforma o jogo em burocracia.

Em conjunto, os resultados apontam para um meio-termo que muitos jogos já seguem: ofereça ajuda em momentos naturais, deixe a opção visível, permita recusá-la e não finja que uma vitória assistida foi outra coisa. O modo Assistência de Celeste é um exemplo conhecido, que abordamos em modo Assistência de Celeste: acessibilidade como design melhor.

• O jogo muda a dificuldade sem contar a você?
• Você consegue ver e desativar a ajuda que ele oferece?
• As escolhas aparecem em pausas naturais, em vez de só no começo ou o tempo todo?
• Uma vitória com ajuda ainda conta, sem constrangimento?

Fontes6Fonte 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, 589–600.3Fonte 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.

Em um puzzle de blocos deslizantes, escolhemos ajuda visível em vez de adaptação escondida. Cada um dos 2.000 tabuleiros do OutBrick é fixo e foi verificado por um solver antes do lançamento. Os objetivos e o limite de movimentos aparecem no primeiro toque: o puzzle que você enfrenta é o mesmo para todos. Limpar um tabuleiro significa encontrar um caminho naquele tabuleiro específico.

A ajuda existe, mas você a vê e decide se quer usá-la. O primeiro desfazer de cada tabuleiro é grátis. Quando não resta nenhum movimento possível, o tabuleiro se embaralha de novo, de graça. Quando os movimentos acabam, oferecemos cinco movimentos extras antes de qualquer outra coisa, pagos com moedas ou, se você escolher, com um vídeo recompensado. A página inicial explica quanto custam vidas, desfazer e anúncios. Nada disso altera o tabuleiro às escondidas.

Essa escolha serve a um jogo de puzzles; não é um veredito geral sobre DDA. Para ler mais sobre como o desafio progride ao longo do jogo, veja como criar uma curva de dificuldade mais gentil e o que torna um puzzle justo.