내가 생각하는 현재 밸런스

1. 밸런스라는게 원래 객관적인 기준이 별로 없기 때문에 여기서는 우선 양상과 통계라는 두가지 측면만을 고려해봅니다.

2. 기준은 다른 구간에서 공개된게 별로 없기 때문에, 프로 기준으로 적어봅니다.

 

먼저 저약체라는 측면은 현재 프로리그에서의 양상과 통계가 모두 일치하기 때문에 이견이 없어보입니다. 반면 프테의 경우, 사람들이 생각하는 양상과 통계가 반대입니다. 일반적인 프테전의 경우 토스가 유리하다는 의견이 많은 반면, 통계는 테란이 유리하다고 말하고 있죠. 이 둘 중 무엇을 믿어야 할까요?

 

1. 양상의 단점

 A라는 나라에서 보슬비가 자주 내리고, B라는 나라에서는 폭우가 내려서 홍수가 나버리면, 실제 강우량이 보슬비>폭우라고 해도, 사람들은 폭우를 강하게 인식합니다. 이처런 사람의 인식은 객관적인 실제 결과를 반영하지 못할 수도 있습니다. 실제로 어떤 강한 인상으로 편견이 생긴 이후에 겪는 비슷한 경험은 그 인상을 보강하지만, 반대의 경험은 별 영향을 주지 않는다는게 잘 알려져 있습니다. (머피의 법칙 등) 마찬가지로 지속적인 견제로 경기가 유리해지는 테란보다 한 방, 한 방 보여주는 효과가 큰 과충전이나, 사도 개때, 분광기같은 토스의 견제가 인상이 강렬하기 때문에, 사람들에게 많은 인상을 남깁니다. 이런점에서 볼 때, 양상이나 인식은 객관적인 지표가 되기 힘들고, 따라서 밸런스를 정확하게 반영한다고 볼 수 없습니다.

*재미로 아래에 관련 내용을 첨부하였습니다.

 

 

2. 통계의 단점

통계가 신뢰를 얻기 위해서는 많은 표본의 수가 필요한데, 프로게임 경기 자체가 많지 않기 때문에 신뢰도에 문제가 발생합니다. 심지어 공허의 유산이후 패치를 하는 도중이라 이런 표본수의 확보는 더욱 힘든 상태입니다. 표본수가 작은 만큼, 어떤 특수케이스가 통계에 크게 영향을 미치거나, 토너먼트라는 특성상 하나의 경기가 많은 것을 결정 지을 수 있습니다. 

ex 1) 프테전 1:5전적을 가진 두 게이머의 영향 

ex 2) 주성욱 vs 조마루에서 주성욱이 이겨 조마루가 탈락한 경우, P vs T 전적상에서 미치는 영향은 단순 그 경기 뿐만 아니라, 앞으로 조마루가 거둬들일 승을 모두 사라지게 하는 효과가 있음.

통계가 신뢰를 얻기 위해서는, 고정된 패치상태에서 최소 3시즌 정도는 지켜봐야 한다고 생각합니다.

 

결론

양상이고 통계고 밸런스를 일정 반영하는 것은 맞지만, 각각 단점이 있는 만큼 두 가지 모두 같은 방향을 가르켜야 밸런스에 대해 말할 수 있다고 생각합니다. 그런 점에서 현재, 저그가 약하고 테프 밸런스는 좀더 지켜볼 필요가 있다고 생각합니다.

뻔한 결론이지만, 사람들이 그 뻔한 결론에도 불구하고 하도 밸런스로 말들이 많아 적어봤습니다.

(특히 뉴비, 종족 사칭까지 마다하지 않는 종까들... 스타2의 병적인 진짜 개 발암 요소들)

 

 

재미로 보는 참고 자료 (위키 "머피의 법칙 중") =>이거 알면 여자친구 생김 ㅇㄱㄹㅇ ㅂㅂㅂㄱ

대부분의 과학자들은 머피의 법칙이 '선택적 기억(Selective Memory)' 때문이라고 본다. 선택적 기억이란 기억이 선택적으로 이루어지는 현상을 일컫는다. 이 선택적 기억이 머피의 법칙의 원인이 될 수 있는 예를 들자면, 우리가 실패할 확률이 매우 적은 일을 할 때, 일이 아무 문제 없이 해결되면 그건 당연한 일이라고 인식되어 기억하지 않는다. 하지만, 만약 일이 실패한다면 기억에 남게된다. 그런 일이 반복되면, 성공한 사례는 기억하지 않고 실패한 사례만 기억하기 때문에 모든 일이 실패하는 것처럼 느껴진다.[1]

그러나 몇몇 사례는 실제로 잘못될 가능성이 일반적인 인식보다 높은 경우도 있다. '빵은 항상 버터를 바른 면이 바닥으로 떨어진다.'가 그것. 손으로 들고 있다가 가슴 높이쯤에서 떨어뜨렸을 때 빵에 가해지는 토크가 딱 반바퀴쯤 돌 만한 수준이기 때문이다. 이는 버터에 의한 무게, 공기와의 마찰력이랑은 상관 없다.

로버트 매슈스는 이것을 증명하기 위해 토스트를 무려 9821번 식탁 위에서 떨어뜨려 보았다.(...) 그 결과, 6101번이나 잼 바른 쪽이 바닥에 닿도록 떨어졌다. 즉, 잼 바른 쪽이 바닥으로 떨어질 확률이 62.1%로, 우연에 의한 확률인 50%보다 크게 나온 것이다. 게다가 저 62.1%도 사실은 식탁 위에서 들고 있던 걸 떨어뜨린 게 아니라 위로 내던져가지고 떨어지는 걸 가지고 측정했다는 말이 있다.
 

참고로 故 에드워드 머피는 머피의 법칙 창안으로 2003년 'IG 노벨상' 공학상을 수상했다

 

 

 

 

 

 

 

 

주의: 노벨상 아님 ㅋ 이그노벨상임 ㅋㅋ 실수하면 여자친구 안생김