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運営掲示板/議論6(車両の性能評価について) / 16

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名前なし 2021/07/24 (土) 12:51:43 82ac9@b4a34

げ、文章整理にもたついている間に良い提案が・・・。が、せっかく書いたので投稿させていただきます。周回遅れですが。
Wikiを使わせていただいているだけ、のプレイヤーから失礼します。
各車輌の(強さの)評価のよりどころとして、BlitzStarsのTanksに表示されるWinrateの数字を利用してはどうか、について議論されていると理解しています。
私の心配事のひとつは[4]様の仰る通り、BlitzStarsの数値が変わった時それを反映させてゆけるのだろうか、です。実は以前、アップデートの部分をいじらせていいただいていましたが・・・めげました。続けてゆくのは大変です。その数値が400以上あるとなっては心配せざるを得ません。
ふたつめの心配は、数値の利用が戦車の価値の一元化に繋がらないか、です。
数値は強力です。ひとめで優劣が判ります。そしてその数値に現れない事柄は顧みられにくくなります。
例えば「Matilda」と「D.W.2」。BlitzStarsに依れば前者の勝率は54.97%、後者は58.93%です。この数字を見れば「D.W.2」は「Matilda」より強い戦車と判断されるでしょう。高勝率狙いにどの戦車が良いのかを選ぶのなら「D.W.2」で決まりでしょう。
多くのプレイヤーがそうした選び方をすると思います。そして「Matilda」は「D.W.2」の下位互換と言われかねません。
けれどもこの2両は同じ重戦車とはいえ、だいぶ性格が異なると考えます。このゲームでは、性格の異なる車輌を乗り分けるのも面白さの一つと思っています。勝率はこの違いを考慮しませんから、勝率を強調するとこのような遊び方はしにくくなるでしょう。
さて、BlitzStarsのTanksの数値は以前から少々気になっていたこともあって、この機会にとグラフ化してみました。何かの参考になるでしょうか。
画像1
左側の『勝率--車輛数』のグラフは、Tanksに出ていた462両の戦車の勝率(小数点以下切り捨て)と車輛数の分布です。そのまま書いたのでカニンガムや軽トラクターも入っています(BLTZ9000は未だの様です)。右側の『色別--車輌数』は上記の物を草案の色分けにまとめてみたものです。
ひとつの提案ですが、平均勝率を直接示さず星の色、または数で間接的に表してはどうでしょう?☆1個(または赤)なら平均勝率45~47%程度、☆☆(または橙)なら平均勝率48~49%程度・・・。目安としておくなら、多少ズレても言い訳になりませんか?
また、この6色分類、それぞれの評価(呼び方)をどうするか。「ゴミ/弱い/並み/良い/強い/OP」は絶対に避けなくてはなりません。
わたしははある戦車を100戦乗って、どれ位の勝率が取れるか(目標は5割以上)遊んでいます。その時には6色分類は勝率5割を狙う時の難易度となります。そうすると「挑戦車輛/やや難/平均的/やや易/易しい/まずはこれで」等となるのでしょうか(ざっと見ですが、紫は低ティア車輛が多いようで初心者にとっては必ずしも易しくないかもしれません)。
わたしは車輌解説に「どのように乗ればその車輌で好成績が出せるのか」を望みます。強いか弱いかは皆さんがいろいろコメントしていますし、それこそBlitzStarsを見れば良いのでしょう。またわたしは「(多少の振れや例外もあるものの)どの戦車も同じくらいの強さになるようにWGは性能を調整しているのではないか」と考えています(それにしては上下で10%以上の開きがあるのはちょっと大きすぎか)。ですから、とくに平均勝率の低い車輌については手厚いアドバイスを頂けると有り難いです。

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  • 17
    名前なし 2021/07/24 (土) 13:11:57 363c2@bbb83 >> 16

    ごもっともですね。wiki本文に求められている内容は車両の単純な評価ではなく、各車両の最適な運用方法の解説。最近は車両性能のインフレが進み本来のあり方が失われつつありましたが、wikiの存在意義を再確認できる良いきっかけになりました。

  • 19
    名前なし 2021/07/24 (土) 20:23:54 30c01@31ff1 >> 16

    なるほど、相対的な強さを6段階評価で表すことで、修正の手間を緩和するという案ですね。

    データがどこまで公開されているか分かりませんが、統計学的なことを言うなら、戦車Aの平均値と戦車Bの平均値に差があるとき、それが「誤差レベルなのか本当に差があるのか」を検定する必要があります。
    平均値をそのまま掲載してしまうよりは、「戦車Aは赤レベルだが、戦車Bは黄レベルである」という比較の方が、粗さがある分まだ正確性があります。

    喩えるなら、月どうしの比較では両者が隣り合っていたりすると違いが際立ちません(たとえば1月と2月)が、季節どうしの比較であれば、隣り合っていても違いが一目瞭然である(たとえば春と夏)のに似ています。