Was wirklich hinter der Matchmaking-Kontroverse von Honor of Kings steckt
Wenn Spieler rechtliche Schritte einleiten, wissen Sie, dass es ernst ist
Hier ist etwas, das sofort meine Aufmerksamkeit erregte: Der chinesische Anwalt Sun Qianhe reichte tatsächlich eine Klage gegen die Tochtergesellschaften von Tencent ein und forderte sie auf, ihre Matchmaking-Algorithmen offenzulegen. Das ist keine typische Gaming-Beschwerde – das ist „Ich bin bereit, echtes Geld für Anwälte auszugeben“-Territorium.
Was Spieler berichten, klingt jedem, der Ranglistenspiele gespielt hat, unheimlich vertraut. Man gewinnt ein paar Spiele, dann wird man plötzlich mit Teamkollegen gepaart, die vergessen zu haben scheinen, welches Ende ihres Helden Schaden anrichtet. Die Theorie? Der Algorithmus erzeugt absichtlich diese Pechsträhnen, um alle um die magische 50%-Gewinnrate schweben zu lassen.
Aber hier wird es wirklich kontrovers. Spieler behaupten, das System manipuliere nicht nur die Teamzusammenstellung – sie behaupten, dass während Pechsträhnen tatsächlich Bots eingesetzt werden. Gefälschte PvP-Matches, die verhindern sollen, dass man komplett aufgibt. Wenn das stimmt, ist das nicht nur unfaire Spielersuche; das ist grundlegend betrügerisch.
Die Muster, die Spieler identifiziert haben, sind ziemlich spezifisch: erzwungene Gewinn-/Verlustzyklen, die sich gescriptet anfühlen, Manipulation der Teamzusammenstellung, bei der erfahrene Spieler von Underperformern ausgebremst werden, Leistungsbestrafung, die das nächste Match nach einem guten Spiel erschwert, und engagementbasiertes Timing, bei dem die Schwierigkeit mit der Spielzeit (und den Ausgaben) korreliert.
Die Einsätze sind astronomisch
Wir reden hier nicht über irgendein Indie-Spiel. Honor of Kings hat 100 Millionen täglich aktive Nutzer und generierte 2,6 Milliarden US-Dollar Umsatz im Jahr 2024. Wenn ein einziger Skin (die Zhao Yun-Veröffentlichung) an einem Tag 22 Millionen US-Dollar einbringt, fängt man an zu verstehen, warum Spieler fragen, ob der Erfolg von Können oder algorithmischer Bevorzugung abhängt.
Die WeChat- und QQ-Integration macht dies noch brutaler. Ihre Freunde können genau sehen, wie Sie auf diesen Ranglisten abschneiden, was jede wahrgenommene Ungerechtigkeit verstärkt. Niemand möchte seinen Freunden erklären, warum er in einer Woche drei Ränge verloren hat.
Wie das Matchmaking-System tatsächlich funktioniert
Die technische Realität ist verblüffend
Nachdem ich die Implementierung von TiMi Studio recherchiert habe, kann ich Ihnen sagen, dass das System weitaus ausgefeilter ist, als die meisten Spieler erkennen. Sie verwenden etwas, das sich Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) nennt – im Grunde eine ausgefallene Art zu sagen, dass der Algorithmus eine wahnsinnige Anzahl von Variablen berücksichtigt.
Wir sprechen von 725 Dimensionen im 1v1-Modus und 4.586 Dimensionen im 3v3-Modus. Das ist kein Tippfehler. Das System verfolgt und gewichtet über viertausend verschiedene Faktoren, wenn es Ihr nächstes Match entscheidet. Da fragt man sich, was genau sie überwachen, nicht wahr?
Die offiziellen Schutzmechanismen, die sie offengelegt haben, umfassen Stufenbeschränkungen (man kann nicht mit Freunden zusammen spielen, die mehr als zwei Hauptstufen auseinander liegen), Gruppen-Trennung (5er-Gruppen treten nur gegen andere 5er-Gruppen an), Leistungsgewichtung, die das Ranking über einfache Siege und Niederlagen hinaus beeinflusst, und Verhaltensfaktoren mit AFK-Strafen und Verhaltensbelohnungen.
Leistungsbasiertes Ranking ändert alles
Hier hat Honor of Kings Plus etwas wirklich Innovatives eingeführt – und potenziell bahnbrechend für unsere Denkweise über den Ranglistenfortschritt. Anstelle des traditionellen Gewinn-/Verlustsystems implementierten sie ein leistungsbasiertes Ranking mit Ergebnis-Punkten, die Match-Ergebnisse mit persönlichen Leistungs-Punkten von C bis SSS kombinieren.
So funktioniert der Sternengewinn und -verlust tatsächlich: Sieg mit SSS-Bewertung bringt Ihnen maximal +2 bis +3 Sterne, Sieg mit A-S-Bewertung bringt +1 bis +2 Sterne, Niederlage mit SSS-Bewertung kann Ihnen immer noch +1 Stern geben, während Niederlage mit B-C-Bewertung Sie -1 oder mehr Sterne kostet, es sei denn, Sie sind geschützt.
Sie nennen es das „Anti-Dark System“, und ehrlich gesagt, ist es ziemlich clever. Spieler, die SSS-Bewertungen erreichen, können tatsächlich Sterne gewinnen, selbst bei einer Niederlage, während schlechte Spieler trotz eines Sieges nichts gewinnen. Das Tapferkeitspunkte-System fügt eine weitere Ebene hinzu – 3-5 Punkte für das Nicht-AFK-Gehen, bis zu 16 Punkte für Siegesserien und 30-50 Punkte für Gold-/Silbermedaillen, die alle einen Sternenschutz bieten, der den Rangverlust verhindert.
Die Beweise prüfen: Fair Play vs. versteckte Algorithmen
Die statistischen Muster sind verdächtig
Community-Forscher haben etwas Interessantes entdeckt: Gewinnraten, die sich um 50 % gruppieren, unabhängig von der Verbesserung der Fähigkeiten. Oberflächlich betrachtet schreit das nach künstlicher Ausbalancierung. Aber hier wird meine Analyse kompliziert – das leistungsbasierte Rangsystem verwischt traditionelle statistische Ansätze.
Erfahrene Spieler können ihren Fortschritt durchweg mit hohen Noten aufrechterhalten, selbst bei ausgeglichenen Gewinnraten. Das ist eigentlich ein elegantes Design, wenn man darüber nachdenkt. Aber diese dramatischen Schwierigkeitsspitzen nach Siegesserien? Das ist schwerer als Zufall abzutun.
Akademische Forschung, die Honor of Kings als KI-Testfeld nutzt, enthüllt etwas Faszinierendes. QMIX+CQL-Algorithmen erreichten nur 0,67 Gewinnraten gegen normale Gegner und 0,44 gegen schwere Gegner. Beim Aufeinandertreffen mit völlig neuen Strategien sank dies auf 0,08. Dies deutet darauf hin, dass selbst hochentwickelte KIs mit der Komplexität des Spiels zu kämpfen haben.
Tencents interne Multi-Level-Modelle verwenden gestufte KI-Agenten als standardisierte Gegner zur Bewertung. Diese vortrainierten Dual-Clip-PPO-Modelle mit unterschiedlichen Fähigkeitsstufen liefern Messgrundlagen, was mir sagt, dass sie unglaublich ausgeklügelte interne Tools zur Klassifizierung der Spielerfähigkeiten haben. Die technische Herausforderung, die Leistung über diese 725-4.586 dimensionalen Beobachtungsräume hinweg zu bewerten, erklärt, warum eine einfache statistische Analyse nuanciertes algorithmisches Verhalten übersehen könnte.
Was die Zahlen tatsächlich enthüllen
Die hartnäckigste Theorie behauptet eine künstliche Aufrechterhaltung der 50%-Gewinnrate durch Teammanipulation. Während die Häufung verdächtig erscheint, führt Skill-basiertes Matchmaking natürlich zu diesem Ergebnis, wenn Spieler ihren entsprechenden Rang erreichen. Es ist grundlegende Statistik – wenn das System korrekt funktioniert, sollten Sie etwa die Hälfte Ihrer Spiele auf Ihrem wahren Fähigkeitsniveau gewinnen.
Das leistungsbasierte System ermöglicht es erfahrenen Spielern jedoch, trotz ausgeglichener Gewinnraten durchweg hohe Noten zu erzielen. Das ist in vielerlei Hinsicht fairer als traditionelle Systeme. Aber die gemeldeten Schwierigkeitsspitzen nach Siegesserien? Das deutet auf potenzielle Engagement-Optimierungsmechanismen jenseits der reinen Fähigkeitsanpassung hin.
Wie Honor of Kings im Vergleich zu Industriestandards abschneidet
League of Legends macht es anders
Nachdem ich beide Spiele ausführlich behandelt habe, ist der Kontrast frappierend. Riot Games liefert detaillierte Erklärungen zum MMR-System durch regelmäßige Entwickler-Blogs, wobei sichtbare LP mit verstecktem MMR darunter verwendet werden. Das leistungsbasierte System von Honor of Kings bietet tatsächlich eine unmittelbarere Rückmeldung zur individuellen Leistung.
Der Hauptunterschied liegt in der Kommunikationsphilosophie. Riot erklärt regelmäßig seine Matchmaking-Entscheidungen und -Philosophie durch Entwickler-Updates. TiMis „Listen Up, Dev!“-Reihe nimmt Community-Bedenken zur Kenntnis, liefert aber deutlich weniger technische Details. Diese Undurchsichtigkeit befeuert Verschwörungstheorien.
Kontext innerhalb der breiteren Industrie
Die meisten kompetitiven Spiele verwenden neben dem Skill-basierten Matchmaking eine Form der Engagement-Optimierung – das ist nicht von Natur aus böse. Die enorme Größe und der Umsatz von Honor of Kings machen es einfach zu einem sichtbaren Ziel für genaue Prüfung.
Interessanterweise zeigt die Honor of Kings Championship 2024 ein völlig transparentes Matchmaking in professionellen Kontexten. Gesetzte Gruppen, zufällige Auslosungen, klare Tiebreaker-Regeln mit einem Preispool von 1 Million US-Dollar. Der Kontrast zum undurchsichtigen öffentlichen Ranglistensystem ist ziemlich krass.
Was die Entwickler tatsächlich sagen
Offizielle Position von TiMi Studio
Tencent hat Vorwürfe unfairer Spielersuche zurückgewiesen, während es darauf beharrt, dass algorithmische Details Geschäftsgeheimnisse darstellen. Ihr Argument ist, dass eine Offenlegung Betrug und Systemmanipulation ermöglichen würde. Game Producer Dean Huang räumte Kommunikationsbarrieren ein, was zu den Echtzeit-Sprach-zu-Text-Übersetzungsfunktionen führte, obwohl technische Verbesserungen grundlegende Transparenzfragen nicht beantworten.
Die Einführung des leistungsbasierten Rankings war eine direkte Reaktion auf Community-Beschwerden über Teamabhängigkeit. Das SSS-Bewertungssystem, das Sternengewinne trotz Niederlagen ermöglicht, und die Tapferkeitspunkte, die positives Verhalten belohnen, deuten auf ein echtes Entwicklerinteresse hin, Fairness durch Systemdesign statt nur durch bessere PR anzugehen.
Basierend auf meiner Erfahrung in der Spieleentwicklung ist dieses Reaktionsmuster typisch, wenn Unternehmen die Wettbewerbsintegrität mit der Engagement-Optimierung in Einklang bringen. Sie lügen nicht, wenn sie faire Matches wollen – sie erzählen nur nicht die ganze Wahrheit darüber, was „fair“ für ihre Algorithmen bedeutet.
Regionale Unterschiede sind wichtiger, als man denkt
Dynamik zwischen globalen und chinesischen Servern
Die ursprüngliche chinesische Veröffentlichung am 26. November 2015 ging der globalen Einführung am 20. Juni 2024 um neun Jahre voraus. Dies hat zu erheblichen Unterschieden in der Reife der Spielerpopulation geführt, die die Matchmaking-Qualität beeinflussen.
Die WeChat- und QQ-Integration chinesischer Spieler schafft grundlegend andere Engagement-Muster im Vergleich zu globalen Nutzern mit separaten Gaming-Konten. Dies könnte beeinflussen, wie Engagement-Optimierungsalgorithmen in verschiedenen Regionen funktionieren.
Die Markteinführung in Brasilien am 8. März 2023 lieferte Daten für die globale Expansion. Kulturelle Einstellungen zur Wettbewerbsgerechtigkeit variieren erheblich – einige Regionen priorisieren die Anerkennung individueller Fähigkeiten, während andere die Teamharmonie betonen, was potenziell beeinflusst, wie das Matchmaking die individuelle Leistung gegen Teamergebnisse ausbalanciert.
Die Grenzen der Community-Forschung
Was Spieler beweisen können und was nicht
Community-Forscher verfolgen Gewinnraten, Teamzusammensetzungsqualität und Leistungsverteilungen über Tausende von Matches, um statistische Anomalien zu identifizieren. Das Engagement ist bewundernswert, aber individuelle Daten bleiben im Vergleich zu den vollständigen Informationen des Systems stark begrenzt.
Dieser 4.586-dimensionale Beobachtungsraum enthält weitaus mehr Variablen, als Spieler effektiv verfolgen können. Studien identifizieren konsistent eine 50%-Gewinnraten-Häufung und wahrgenommene Teamqualitätsvariationen nach Siegesserien, aber die Feststellung von Kausalität versus Korrelation bleibt ohne vollständigen algorithmischen Zugriff nahezu unmöglich.
Leistungsbasiertes Ranking erschwert die traditionelle Analyse noch weiter. Spieler können trotz ausgeglichener Gewinnraten durch hohe Leistungsnoten Fortschritte machen, was die konventionelle Weisheit über Ranglistensysteme bricht.
Auswirkungen auf die Wettbewerbsszene
Die Diskrepanz zwischen professionellem und öffentlichem System
Die Esports-Investition von 15 Millionen US-Dollar im Jahr 2025 in sechs regionale Profiligen zeigt ein echtes Engagement für die Wettbewerbsintegrität auf höchster Ebene. Professionelle Turniere verwenden transparente Setzlisten und klare Regeln, die sich stark vom undurchsichtigen öffentlichen Matchmaking unterscheiden.
James Yangs Aussage, dass „Honor of Kings Esports einem offenen System folgt, das allen Spielern Zugänglichkeit gewährleistet“, unterstreicht diese Diskrepanz. Das Mentorensystem, das erfahrene Spieler dazu ermutigt, Neulingen zu helfen, schafft offiziell genehmigtes Cross-Rank-Spiel, das die Match-Balance auf Weisen beeinflusst, die der Algorithmus möglicherweise nicht berücksichtigt.
Diese anhaltende Kontroverse untergräbt das Vertrauen der Spieler, wenn die Erfolgszuschreibung fragwürdig wird. Steigen Sie auf, weil Sie sich verbessern, oder weil der Algorithmus entschieden hat, dass Sie an der Reihe sind zu gewinnen?
Optimieren Sie Ihr Erlebnis trotzdem
Strategie zur Maximierung der Leistungsbewertung
Konzentrieren Sie sich auf konsistente A-S-Bewertungen statt auf reine Gewinnraten für den Fortschritt in schwierigen Zeiten. Wichtige Faktoren für hohe Bewertungen sind eine Kill-Beteiligung von 70-80 %+, die Sicherung von 3+ Zielen und 4+ Türmen, eine Schadens- oder Heilungsleistung unter den Top 2 (25-30 % des Team-Gesamtwerts), weniger als 2-3 Tode pro Match und rollenspezifischer Einfluss.
Für Jungler bedeutet das, Buffs zu sichern und erfolgreiche Ganks durchzuführen. Für Supporter bedeutet es, Vision zu geben und zu peelen. Das System belohnt individuelle Exzellenz auch bei Teamniederlagen.
Maximieren Sie Tapferkeitspunkte, indem Sie AFK vermeiden (3-5 Punkte), Siegesserien aufrechterhalten (16 Punkte) und Leistungsmedaillen verdienen (30-50 Punkte). Planen Sie Ihre Warteschlangen-Einträge während der Stoßzeiten für größere Skill-Matching-Pools. Erwägen Sie, nach längeren Siegesserien Pausen einzulegen, um potenziell Schwierigkeitsspitzen zu vermeiden, während Sie konsistente Spielpläne beibehalten.
FAQ
Ist das Matchmaking in Honor of Kings wirklich manipuliert? Die Beweise deuten auf ein komplexes System hin, das weit über einfaches Skill-basiertes Matchmaking hinausgeht. Leistungsbasiertes Ranking, Tapferkeitspunkte-Schutz und offensichtliche Engagement-Optimierung weisen auf eine algorithmische Raffinesse hin, die mehrere Faktoren priorisiert. Die SSS-Belohnungen können erfahrenen Spielern selbst in schwierigen Matches zugutekommen.
Wie funktioniert die SSS-Leistungsbewertung eigentlich? Sie bewertet die Beteiligung an Kills (70-80%+), die Kontrolle von Zielen (3+ Ziele, 4+ Türme), den verursachten Schaden (Top 2 im Team), wenige Tode (unter 2-3) und rollenspezifische Beiträge. SSS-Bewertungen können selbst bei Niederlagen +1 Stern erhalten, während schlechte Spieler trotz Siegen möglicherweise nichts erhalten.
Warum gibt TiMi die Algorithmusdetails nicht preis? Sie beanspruchen den Schutz von „Geschäftsgeheimnissen“ gegen Betrug, obwohl grundlegende Skill-Matching-Formeln Industriestandardwissen sind. Die Komplexität des 4.586-dimensionalen Beobachtungsraums und die gemeldete Engagement-Optimierung deuten auf proprietäre Elemente hin, die weit über Standard-MMR-Systeme hinausgehen.
Wie vergleicht sich das mit dem Matchmaking von League of Legends? Ausgefeiltere individuelle Leistungsverfolgung durch C-SSS-Bewertungen im Vergleich zu Leagues einfacherem Gewinn-/Verlust-LP-System. Riot bietet jedoch deutlich transparentere Kommunikation durch regelmäßige Entwickler-Blogs. Die WeChat/QQ-Integration schafft auch einzigartige soziale Engagement-Drücke, die in anderen MOBAs nicht existieren.
Möchten Sie Ihre Wettbewerbsreise verbessern? Erwägen Sie Honor Of Kings aufladen , um Premium-Funktionen und -Tools freizuschalten, die Ihnen helfen können, Ihre Leistung zu maximieren, unabhängig davon, welchen Matchmaking-Herausforderungen Sie gegenüberstehen.
