내부 르윈 데이비스 밥 딜런
동안 스크래블 몇 년 동안 Facebook 기반 게임의 인기를 얻었습니다. 친구와 함께 하는 말 게임에 대한 새로운 관심을 불러일으켰습니다. 대부분의 경우 게임은 4년제 영어 학위가 낭비라고 느끼게 하거나 우정을 파괴하는 수단으로만 사용됩니다. 앤드류 C. 토마스 게임에 대한 통계 분석에 더 관심이 있었습니다. 수백만 개의 시뮬레이션 게임을 사용하여 그의 작업은 게임을 플레이하는 전략과 문자 타일이 보이는 것보다 더 많을 수 있는 방법에 대해 새로운 시각을 제공합니다.
그의 작업을 수행하기 위해 Thomas는 수백만 개의 시뮬레이션된 Scrabble 게임을 꽥꽥 . 시뮬레이션된 게임에 대한 그의 작업은 놀랍지만 놀랍도록 논리적인 결론을 제공했습니다. 타일을 무작위로 그리는 것은 게임에서 거대한 이퀄라이저라는 것입니다. Thomas에 따르면 미리 정해진 타일 순서 없이 처음 플레이어가 노련한 챔피언을 이길 수 있습니다. 게임과 그의 연구에서 이러한 무작위 요소를 제거하기 위해 Thomas는 대체 플레이 방식을 사용했습니다.
그의 작품에서 , Thomas는 플레이어에게 미리 결정된 문자 타일을 제공하고 둘 다 특정 순서로 배치된 미리 결정된 예비 타일에서 뽑는 대안적인 방법을 제시합니다. 이 방식에서 플레이어 1은 리저브 앞쪽에서, 플레이어 2는 뒤쪽에서 가져옵니다. 따라서 두 플레이어는 단어 길이에 관계없이 동일한 타일을 받을 가능성이 더 높습니다.
이 미리 결정된 타일 구성은 Thomas의 시뮬레이션 연구의 핵심 부분으로 사용되었으며, 여기서 그는 각각 100번씩 10,600개의 타일 주문을 실행했습니다. 이것은 글자 타일의 실제 가치에 대한 몇 가지 흥미로운 결론으로 이어졌습니다. Thomas는 수백만 개의 게임 시뮬레이션을 사용하여 문자 타일에 새로운 값을 할당했습니다. 이것은 각 타일의 고유한 가치, 만들 수 있는 단어의 수, 게임이 끝날 때 타일을 사용하지 않을 경우 플레이어에게 피해를 줄 가능성을 고려합니다.
예를 들어 Thomas는 Q 타일이 -6점의 가치가 있는 가장 위험한 타일이라고 결론지었습니다. 비록 10점을 부여하지만, 빙고를 득점할 가능성을 크게 줄입니다. 즉, 7개의 타일을 모두 사용하여 단어 점수에 추가로 50점을 득점하는 플레이입니다.
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반면에 X와 Z는 액면가보다 플레이어에게 약 3-5점 더 가치가 있습니다. Q와 마찬가지로 이들은 고득점의 도전적인 타일이지만 Thomas는 제한된 수의 빙고 단어가 더 짧은 단어로 사용하기 쉽기 때문에 보충된다고 썼습니다.
C와 V는 사용하여 만들 수 있는 두 글자 단어가 없어 가치가 제한되기 때문에 특히 문제가 되는 문자입니다. 그러나 Thomas의 연구는 특히 비교할 때 두 글자 사이에 극명한 차이가 있음을 보여주었습니다. 스크래블 ...에 친구와 함께 하는 말 . V는 두 게임 모두에서 잠재적인 큰 손실이지만 C가 더 가치가 있습니다. 사실, 놀랍게도 더 가치 있는 친구와 함께 하는 말 .
문자 J는 다른 곳입니다. 친구와 함께 하는 말 반대하다 스크래블. 토마스가 발견한 스크래블 , 타일은 점수에 거의 영향을 미치지 않지만 가장 가치 있는 문자 중 하나입니다. 친구와 단어.
두 게임 모두에서 가장 가치 있는 타일보다 훨씬 더 높은 점수를 받은 타일은 낮은 점수 고유 값 때문에 S입니다. 즉, 게임이 끝날 때 사용하지 않은 낮은 위험 타일과 복수화 능력을 의미합니다. Thomas의 작업에서 편지는 정상을 훨씬 벗어난 평가의 극단에 있는 이상값입니다.
Thomas의 작업 중 많은 부분이 전문가에게 오래된 모자일 가능성이 높습니다. 스크래블 하지만 게임을 향상시키려는 캐주얼 및 초보자 플레이어에게 유용할 수 있습니다. 그러나 무작위성을 줄이는 새로운 스타일의 플레이를 제안하면 더 경쟁력 있는 게임을 찾는 하드코어 플레이어에게 어필할 수 있습니다. 두 단어 만들기 게임을 비교하는 것도 유용합니다. 특히 나처럼 스크래블 같이 친구와 함께 하는 말 더 매력적이도록 설계된 게임에 상당한 변경 사항이 있습니다.
지금까지 Thomas의 연구에서 가장 매혹적인 부분은 수백만 개의 게임을 자동화한 것입니다. 이것은 게임에 대한 완전히 새로운 관점을 제공하고 이를 뒷받침할 데이터를 제공합니다. 이제 모든 보드 게임 괴짜가 쉽게 얻을 수 있는 시뮬레이션 도구를 사용하여 게임을 망치는 새로운 통찰력이 무엇인지 누가 알겠습니까?
랄프 디비니 플래시 배우
( 앤드류 C. 토마스 통하다 IEEE 스펙트럼 )
