33.1.1 Realtime Skill Measurements (RSM)

Wie ich am Eingang er­wähn­te, liegt der Schlüssel in ei­ner aus­ge­wo­ge­nen Echtzeit Parametrierung der Einflussfaktoren. Ziel soll­te es sein, über die »Individualität« je­des ein­zel­nen Charakters, ei­ne ein­zig­ar­ti­ge Spielfigur für die Antares Open World zu er­schaf­fen. Jedem Charakter soll dies im Hohem Maße zu Gute kom­men. Daher ha­be ich mich für die Umsetzung von in­di­vi­du­el­len »Lernkurven«, ge­steu­ert über ei­ne Vielzahl von Charaktereigenschaften, entschieden.

In die­sem Zuge wird das Konzept, die Mechaniken des »Reverse Charakter Detection« (RCD) vgl. »Charakter Management« be­grün­den. So wir­ken sich auf­grund die­ser Mechanismen, die ver­schie­dens­ten Charakter Interpretationen in Form von spe­zi­fi­schen Eigenschaften aus. Eine in­di­vi­du­el­le Lernkurve wird nun in­ter­ak­tiv und stän­dig ite­ra­tiv au­to­ma­tisch in Echtzeit zu­ge­schnit­ten und durch die »Charakterzüge« (Auswirkungen auf die Handlungen des Spielers) aus­ge­prägt. Festgehalten sind die­se Charakterzüge in den be­reits be­schrie­be­nen und spe­zi­fi­zier­ten Attributen, wel­che in Antares Open World, eben nicht durch die klas­si­schen Komponenten, wie Stärke, Intelligenz, Weisheit, etc., de­ter­mi­niert werden.

Um ei­ni­ge Beispiele die­ser Attribute auf­zu­zäh­len, so wä­ren hier in­ter­es­sant und er­wäh­nens­wert, ab­grün­dig, acht­sam, amü­sant, re­li­gi­ös, lau­nisch, sanft­mü­tig, ra­di­kal, ko­kett, ge­bil­det, ge­fühls­kalt, be­harr­lich, be­rech­nend, ru­he­los, krea­tiv, und vie­le wei­te­re zu nen­nen. All die­se Eigenschaften, wer­den über die Handlungen des Spielers zu­ge­ord­net, und ge­wich­tet in ih­rer aus­zu­üben­den Qualität, ku­mu­la­tiv ge­zählt. Mitdirekter Anbindung durch die Parametrierung an das »Skillsystem«, wird mit­tels der be­rech­ne­ten »Lernkurve«, letz­ten Endes die Erfahrung des be­nutz­ten Skills spe­zi­fisch aufmoduliert.

Im Augenblick der ers­ten Ausübung, wird der Skill in ei­ne »Warteschlange« (Queue) ge­setzt. Er ver­bleibt in der Queue, mit ei­ner mi­ni­mal zu de­fi­nie­ren­den »Zeitspanne«. Nach Ablauf die­ser Zeit, ver­kürzt sich die »Queue« in Realtime nach­ei­ner Abfolge von Zeitintervallen wie­der auf Null, soll­te der Skill für ei­ne de­fi­nier­te Zeit nicht mehr be­nutzt wor­den sein. Gelangt die »Queue« wie­der auf die Zeitlänge Null, so fliegt der Skill wie­der aus der Queue. Der di­rek­te »Lerneffekt« en­det, und es be­ginnt die »Nachlernphase«. Je län­ger der Skill vom Spieler pro­gres­siv aus­ge­übt wird, je mehr baut sich die »Laufzeit der Queue«, po­ten­ti­ell auf. Wobei wei­te­re Skills die aus­schliess­lich zum Lernen die­nen, die so­ge­nann­ten »Learnings«, den Mechanismus über al­le Einflussgrößen per­ma­nent ver­bes­sern kön­nen vgl. »Geist &Information«. Mit der in Echtzeit zu­rück ti­cken­den ge­füll­ten Queue im Sekundentakt, wer­den ei­ne ge­wich­te­te, de­fi­nier­te und de­di­zie­ren­de »Erfahrung« (dgEXP) auf ei­nem nor­mier­ten »Skillbalken« in Form von Kreisflächen (Wissensraum) mit Massenschwerpunkt im Zentrum (Synapse), po­si­tiv verbucht.

Der »Skillbalken« sel­ber geht von ei­ner »Begabungsstufe« in mo­men­ta­ner Konzeption von | 10 | bis | +10 | aus. Charaktere be­gin­nen je nach Beruf und Rasse vgl. »Berufsorientierte Spielweise (Dedizierung)«, mit ei­nem in­di­vi­du­el­len »Offset«. Mit Erreichen der nächs­ten »Begabungsstufe«, er­schwert sich das Lernen zur nächs­ten »Plateaustufe«, über den Mechanismus der am Eingang er­wähn­ten »Lernkurve mit Plateauphasen«, rea­li­täts­nah. Dies ent­spricht ver­glei­chend in der rea­len Welt den »Stagnationsphasen«. Mit Erreichen ei­ner »vol­len neu­en Stufe« vgl. hö­he­res »Plateau«, be­steht die Möglichkeit die­se Stufe vor dem er­neu­ten Abfallen, zu si­chern (Stufensicherung). Dies ist Notwendig, da sich Skills sich ge­gen­sei­tig »Synergieeffekte« ge­ben und auch aus­schlie­ßen kön­nen (Qual der Wahl). So ist es mög­lich auf der »Skillskala« von | +10 | bis | 10 | zu fal­len. Der Maximale Regelwert liegt in Abhängigkeit der um­welt­be­ein­flus­sen­den Störgrößen vgl. »Regelkreisläufe & Agenten im Eco System«, bei | +10 | .

Sollte die »Skillqueue« für die aus­ge­üb­te ent­spre­chen­de Handlung leer sein, so ver­lernt der Charakter lang­sam, zu Gunsten an­de­rer Skills, wel­che in Synergie ste­hen, in den ent­spre­chen­den Queues. Er ver­liert die Erfahrung bis zum »Sicherungspunkt«, die­ser nicht mehr be­nutz­ten Skills. Über die spe­zi­el­len Skills, wel­che zum Lernen in­te­griert wur­den, sind bis zu | 10 | »Stufensicherungen« mög­lich. Schlüssel der »Aktivitätsberechnung« vgl. »Aktivitäten & Kontingente (Interaktion)«, stellt der Parameter »Time Under Control« (TUC)dar. Er ak­ku­mu­liert mit der Benutzung im Sekundentakt um | +1 | , so­wie für die Inaktivität de­zi­miert er wie­der­um um | 1 | . Einfach aus­ge­drückt ist dies ein »Indikator« vgl. »Monitoring & Statistiken«, wel­cher in Echtzeit die Zeit der Skill Benutzung re­gis­triert, und die »Pausenzeiten« wie­der eben­so ab­zieht, dies ent­spricht dem tat­säch­li­chem »Arbeitsaufwand« ei­ner Handlung. Hieraus er­ge­ben sich, wenn man die­sen nun gra­fisch im Interface als Balken dar­stellt, ein Auf und Abbau mit se­kun­den­ge­nau­er Aktualisierung. Je Länger der Skill mit we­nig Pausen be­nutzt wird, je mehr kann der Indikator sich bis zum Maximum (maxTUC) auf­bau­en. Diesen »Indikator« kann man nun gra­fisch über ein »Chartsystem« dar­stel­len, wel­cher spä­ter als Auswertmechanismus zur »Effizienzsteuerung« und der »Arbeitsmoral« dient. Als »Schnittstelle« wird er des Weiteren für Einflussgrößen pa­ra­me­triert, Verwendung finden.

Zusätzlich hier­zu er­folgt ei­ne Messung der über­tra­gen­den »Volumina«, zum Beispiel, wie­viel Rohholz ab­ge­baut wur­de. Sollte der Indikator (TUC) kei­ne Schwankungen (Volatilitäten) mehr auf­wei­sen, baut sich nun lang­sam die Queue von »maxTUC« wie­der ab. Dieser Zeitraum ent­spricht der ma­xi­mal mög­li­chen »Nachlernphase«, »Time Under Learning« (TUL). Auch hier gilt, je bes­ser der Skill (Begabungsstufe), je hö­her der »maxTUC« und da­mit auch der »maxTUC«. Wenn die TUL Queue> | 0 | , dann lernt der Charakter ge­ra­de ei­nen Skill in Echtzeit, wel­ches der »Nachlernphase« ent­spricht. Ein zeit­glei­ches ler­nen vie­ler Skills si­mul­tan ist un­ter der Voraussetzung der Synergie und/oder des par­al­le­len Handelns mög­lich. Dieses gilt auch, wenn der Charakter be­reits aus­ge­loggt hat. Somit er­ge­ben sich ei­ne Vielzahl von ad­mi­nis­tra­ti­ven Aufgaben, wel­che der Charakter in der Abwesenheit des Spielers durch­füh­ren kann vgl. »Grad der Automatisierung«. Die Antares Welt lebt wei­ter vgl. »Origin of Replication (Tamago Wotchi)«. Durch wei­te­re »Synergieeffekte von Begabungen« (Skills), kann die »TUC/Queue« wei­ter ge­stei­gert, und an­de­re ge­wich­te­te Skills, au­to­ma­tisch mit trai­nie­ren wer­den, so­weit die »Assoziation« (Synapse) be­reits ge­lernt wur­de. Als Beispiel sei hier der Skill »füt­tern« mit »he­gen« im Beruf der Jagd vgl. »Berufsorientierte Spielweise (Dedizierung)« er­wähnt. Die »Synapsenschaltung« auch Lernmuster, wer­den nun über »ge­wich­te­te Kreisformationen«, gra­fisch dem Spieler in­tui­tiv im Frontend HUD vgl. »Mitwachsende dy­na­mi­sche Interfaces« und in Echtzeit an­ge­zeigt. An die­ser Stelle sei­hen die so ge­nann­ten »Brückenschaltungen« er­wähnt, dem Instrumentarium und Äquivalent zu den klas­si­schen Charakter Builds, hie­si­ger MMOs.