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LoL: Lillia y el valor de "hacerse un Mariano Rajoy"

LoL: Lillia y el valor de "hacerse un Mariano Rajoy"
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Riot Games ha aprendido la máxima del anterior presidente del Gobierno de España y la está aplicando a los nuevos campeones de League of Legends. Lillia es la primera en la que vemos claro que a veces la mejor decisión es no tomar ninguna decisión.

LoL: Lillia y el valor de

En 2012, cuando las secuelas de la crisis de la banca de unos años atrás seguían atenazando a los países mediterráneos y los "hombres de negro" del Eurogrupo llegaban a países como Grecia para "rescatar" al país, España parecía el próximo en caer en manos de la troika. Nuestro país parecía abocado a pasar por la ventanilla del banco europeo a medida que veía como no dejaba de crecer su prima de riesgo (ese familiar que ha perdido importancia en nuestro vocabulario en favor de otro concepto como es el "asintomático"). Y en medio de ese lío, el presidente de España Mariano Rajoy se fue a Gdansk (Polonia) para ver el partido de debut de España contra Italia en la Eurocopa de fútbol.

No fue la primera vez ni la última en la que Rajoy hizo del escepticismo religión, como sucedió después con las guerras internas de su partido, la caída del bastión valenciano o las protestas en las calles. Ya en febrero de 2013, Rajoy resumió su dogma en una de sus clásicas frases, personalizada sobre el rescate: "A veces la mejor decisión es no tomar ninguna decisión, y esa es también una decisión". Pues algo parecido está sucediendo con Lillia, el nuevo campeón de League of Legends.

Curvas de maestría. - League of Legends
Curvas de maestría.

Desde hace un tiempo teníamos claro que había dos tipos de nuevos campeones en League of Legends. O llegan demasiado fuertes como es el caso de Aphelios y necesitan ser balanceados en parches sucesivos hasta que no rompan el metajuego, o aparecen con un porcentaje de victoria minúsculo, Riot Games lo mejora y en unas semanas tiene que nerfearlo porque de forma sorprendente se ha convertido en una auténtica locura de personaje; como pasó con Yuumi.

Este proceso se relaciona con la imagen superior, que es una representación del porcentaje de victoria de un campeón en función de las partidas jugadas con él, y se llaman curvas de maestría. Estas curvas sirven para conocer como de complejo es un personaje, ya que nos dicen una estimación de cuantas partidas han de jugarse con él para conseguir un porcentaje de victoria competente. Algunos necesitan más y otros menos, dependiendo de lo complejos que sean.

Tiene sentido pensar que un campeón recién aparecido necesitará de un tiempo de adaptación por parte de sus jugadores, y más si tiene mecánicas nunca vistas antes como sucede con Yuumi. Los números de sus habilidades, si son altos, pueden reducir el tiempo que se tarda en conseguir resultados, pero también pueden elevar el techo teórico de éxito del campeón cuando lo usan jugadores buenos y le dan el tiempo necesario. Eso quiere decir que sacar a los nuevos campeones demasiado fuertes implica trampear el resultado de acuerdo al dicho "pan para hoy, hambre para mañana".

Datos de Lillia. Lolalytics. - League of Legends
Datos de Lillia. Lolalytics.

Pues con Lillia, que se trata de un jungla mago que necesita masterizar un estilo Hit&Run, pasa algo así. Es un campeón endeble, pero que puede conseguir velocidad de movimiento al golpear con las habilidades (las cuales aplican además daño por vida máxima a lo largo del tiempo); la clave es "volar como una mariposa y picar como una abeja" como decía Mohammed Ali. Y eso no es nada fácil, porque requiere un dominio de las zonas de golpeo de sus habilidades y de los espacios seguros según contra qué campeón juguemos que necesitan tiempo para asentarse en nuestro cerebro.

En un post publicado en la web de League of Legends, Riot nos contaba que ha cambiado su enfoque recientemente y que no busca que los nuevos campeones sean tan potentes desde el principio. La razón es que con el tiempo se han dado cuenta de que es razonable que sean más débiles al principio, ya que todos necesitamos pasar por su curva de aprendizaje.

Con Lillia es la primera vez que vemos esto tan claro. Tras comenzar con un 35% de victorias por encima de Diamante, ha subido hasta un bastante más aceptable 45.35%; mientras la media si contamos todas las divisiones aumenta desde 38.37% a 46.35%. En este tiempo no se ha mejorado el daño de sus habilidades ni sus estadísticas base; simplemente se ha dejado jugar y experimentar con ella.

Recordemos: "A veces la mejor decisión es no tomar ninguna decisión, y esa es también una decisión".

LoL: Riot cambia la estrategia de balance de nuevos campeones y será más dura con ellos

Cada nuevo campeón de League of Legends es una disrrupción tremenda en el metajuego, pero eso va a terminar. El equipo de equilibrio del MOBA trabaja en una nueva filosofía.

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José Ángel Mateo Albuerne
Razablan  - Director

Desde que tengo uso de razón, me apasionan los videojuegos. Tan importante como esa Game Boy Pocket con el Pokémon Azul fueron todas las Hobby Consolas y Nintendo Acción que leí de pequeño.

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