Phân tích game dưới con mắt những nhà thiết kế (P1)

Phân tích game dưới con mắt những nhà thiết kế (P1)

Dr.Jackal  | 11/07/2015 0:00 AM

thích

Trước đây có nhiều thứ mà các nhà thiết kế game phải dự đoán, nay họ đã có thể đưa ra quyết định dựa trên những dữ liệu chính xác.

Là những nhà thiết kế game, chúng ta nhận thức được rằng công việc của mình là tổng hợp giữa nghệ thuật và khoa học. Sau cùng, thiết kế game có liên hệ mật thiết tới tâm lý học, và tất nhiên là cả thiết kế nữa. Thiết kế là phần tương đối trực diện và được thu thập tư liệu đầy đủ. Có khá nhiều cuốn sách về chủ đề này, bắt đầu với tác phẩm nổi tiếng của Jesse Schell – Nghệ thuật Thiết kế Game. Nhưng phân tích game lại là một phạm trù khác biệt.

Đây là một lĩnh vực vẫn còn non trẻ. Khoảng 10 – 15 năm trước, chúng ta thiếu cả khả năng xử lý và kết nối để theo dõi hành vi của người chơi, nhưng ngày nay, điều này đã thay đổi. Những phân tích game cung cấp một hệ thống các khả năng mới đầy thú vị cho tất cả mọi người trong studio game. Những phân tích này có thể thay đổi bộ mặt của công cuộc phát triển game. Chúng hữu ích trong nhiều quá trình từ thử nghiệm alpha, hỏi đáp về game, quản lý cộng đồng cho tới thương mại hóa.

The Art of Game Designs

The Art of Game Designs

Trước đây có nhiều thứ mà các nhà thiết kế phải dự đoán, nay họ đã có thể đưa ra quyết định dựa trên những dữ liệu chính xác. Và đó sẽ là điều chúng ta nói đến trong bài viết này.

Vậy phân tích game là gì?

Phân tích game đơn giản là những nghiên cứu về hành vi của người chơi sử dụng thuật toán thống kê. Khái niệm này bao trùm mọi loại dữ liệu mà bạn muốn theo dõi. Thông thường, chúng ta có xu hướng liện hệ chúng với marketing và thương mại hóa. Tuy nhiên, những thống kê này không chỉ dành riêng cho các nhà sản xuất hay marketing.

Chúng là những công cụ nghiên cứu tuyệt vời, là cơ hội để hiểu rõ hơn về cộng đồng người chơi, cho chúng ta một cái nhìn toàn diện hơn về họ, vượt ra ngoài những quan điểm chủ quan.

Gốc rễ của phân tích – các thông số

Một thông số cung cấp thống kê về một dạng dữ liệu nhất định được theo dõi qua thời gian. Đó có thể là bất cứ dữ liệu gì như: thời lượng chơi trung bình, lượng gỡ cài đặt game, demographic của người chơi…

Ảnh minh họa

Ảnh minh họa

Có 4 hạng mục thông số, bao gồm:

1. Thông số khách hàng: Chúng tương ứng với mọi dữ liệu liên quan đến việc thu hút và duy trì lượng khách hàng. Chúng cũng có thể được coi là dữ liệu của các nhà marketing. Những thông số cụ thể trong hạng mục này bao gồm: DAU (Lượng người dùng hoạt động hàng ngày), ARPU (Lợi nhuận trung bình trên mỗi người dùng).

2. Thông số cộng đồng: Thông số này tập trung vào hành vi và sự phát triển của cộng đồng. Ví dụ như chúng theo dõi những gì được trao đổi trong hội thoại in-game, cũng như đủ loại tương tác xã hội khác.

3. Thông số hoạt động: Theo dõi tình hình hoạt động cũng như những lỗi có khả năng xảy ra trong ứng dụng của bạn. Đó có thể là thời gian đáp ứng từ server ở xa của bạn, thời gian tải game hoặc tỷ lệ khung hình/giây khi khởi động… bất cứ điều gì có thể giúp bạn cải thiện các hệ thống xử lý tổng.

4. Thông số gameplay: Theo dõi bất cứ điều gì xảy ra trong game, giữa người chơi và game. Ví dụ như thời gian để qua một level nhất định, số lần chết của người chơi… Chúng cung cấp cơ sở để ta đánh giá chất lượng trải nghiệm gameplay của người sử dụng.

Là những nhà thiết kế, chung ta thường tiếp cận dự án của mình theo hướng nghệ thuật đơn thuần. Tất nhiên, bởi chúng ta là nhà thiết kế, nên ban đầu phân tích game có vẻ là một công cụ cứng nhắc, nhạt nhẽo cho những người làm marketing đẩy mạnh mảng thương mại hóa của trò chơi. Một mặt, những thông số liên quan tới thương mại hóa phản ánh chất lượng trải nghiệm của trò chơi. Ví dụ như tỷ lệ duy trì người chơi liên quan tới các nhà thiết kế: chúng cho bạn một cái nhìn tổng quan về mức độ hấp dẫn ban đầu từ game của mình.

Ảnh minh họa

Ảnh minh họa

Nhưng phân tích game không phải chỉ là về tiền, bởi nó là để phân tích bất kỳ loại thông số nào liên quan tới gameplay. Mặc dù mang tính nghệ thuật, thiết kế game cũng là một hoạt động kỹ thuật cao. Những phân tích game cho ta nắm bắt được hành vi của người chơi bằng cách sử dụng dữ liệu thực tế:

- Nếu bạn biết người chơi bị chững lại ở đâu và khi nào, bạn có thể dễ dàng điều chỉnh độ khó của game.

- Nếu bạn biết được người chơi mua và không mua item nào, bạn có thể thay đổi giá cả cho phù hợp.

- Nếu bạn biết người chơi của mình ở độ tuổi nào, bạn có thể phát triển nội dung theo hướng thích hợp với họ hơn.

Phân tích game liên quan tới tất cả mọi người

Dù quy mô studio của bạn lớn nhỏ thế nào, bạn vẫn phải theo dõi các dữ liệu. Một điều hiển nhiên là các studio lớn rất coi trọng việc theo dõi các thử nghiệm beta và hành vi của người chơi. Họ có ngân sách lớn, và nhu cầu dữ liệu khách quan cao nhất, đồng thời một đội ngũ 300 người không thể chỉ đơn thuần dựa vào dự toán của nhà thiết kế game được.

Chúng ta có thể sử dụng vài phân tích đơn giản để nắm được thái độ phản hồi của người chơi với game có tích cực hay không. Điều may mắn là, bạn không cần một sever cao cấp và một nhà phát triển backend để thiết lập riêng những phân tích đó cho mình. Ngày nay, rất nhiều công cụ miễn phí có thể giúp bạn quá trình vận hành và kiểm định, như GameAnalytics (gameanalytics.com) chẳng hạn.

Ảnh minh họa

Ảnh minh họa

Phân tích game cũng có vai trò quan trọng trong giai đoạn thử nghiệm Alpha, chúng sẽ cho ta cơ hội kiểm tra cơ chế hoạt động của gameplay chính. Bạn có thể theo dõi những hoạt động của người chơi và biết được anh ta bị kẹt ở đâu trong một level nhất định. Bạn cũng có thể biết được anh/cô ta rời game tại thời điểm nào: sau khi chết, ở giữa level, hay sau khi kết thúc một nhiệm vụ?

Kể cả nếu không theo dõi hoạt động của người chơi trong game, bạn vẫn có thể giải quyết những vấn đề quan trọng với những thông số cơ bản khác. Ví dụ như bạn có thể đánh giá chất lượng của phần hướng dẫn game, hay mức hấp dẫn sau lượt chơi đầu tiên của game. Trên bất cứ game mobile nào, một lựa chọn thiết kế tồi có thể giết chết game của bạn ngay lập tức, ví như phần hướng dẫn chơi quá dài dòng hay level đầu tiên quá khó. Nhiều người chơi sẽ gỡ cài đặt ứng dụng luôn nếu họ vừa chơi đã thua, hoặc đơn giản chỉ vì họ thấy chán.

Làm việc với thông số người dùng

Khi chúng ta làm việc với thông số người dùng, là ta đang làm việc với những hành vi con người khó đoán biết. Vậy nên không thể chỉ đơn thuần dựa vào một vài bộ thông số chung. DAU, ARPU và những thông số phổ biến khác chỉ cho chúng ta biết về tình trạng chung của game. Điều chúng ta cần là mỗi phần của game đều phải tiếp cận được với đa dạng người dùng. Là nhà thiết kế, phải hiểu được người dùng trên cấp độ cá nhân, cũng như cấp độ tổng thể. Thêm vào đó, chúng ta cần rất nhiều dữ liệu cụ thể để có được những phân tích chính xác.

Tuy nhiên, chúng ta không thể theo dõi tất cả mọi thứ được

Mọi loại thông số đều có thể được sử dụng, nhưng chúng ta không thể theo dõi tất cả một lúc. Mỗi luồng dữ liệu ta giám sát đều có chi phí xử lý, cả về mặt server và con người. Mặc dù ngày nay chúng ta có thể thu thập và xử lý rất nhiều dữ liệu, ta không thể có mọi thứ được. Chúng ta phải tìm xem thông số nào có liện hệ với mình, và thông số nào không.

(còn tiếp)

 

Top 20 game PC phổ biến nhất Âu - Mỹ trong tháng 6/2015

    Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

    Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

    Xem bong da Xem bong da 247.

    Công cụ tính toán https://calculatorss.us.

    Tin tức game https://gamekvn.club.

    xIp14anVJgJbPf oSvxb6iWHv debC0nKoA6UeQmGs wOoPZFHi7RM0ZAuvcm hI4hYj0ljlRAM0yNGCn1tIo5CUpO7F4A5Cut0nJlTjz1GkU9VdIRF01jAtcnMznxtPnO4ZzOOkqMZuac7tjv7x2Fna0bRQkSiSuYKrsAkxUoVXEOkW4A8fweUtOfdbJX8jhsjUrevNAqlqtd69lqrjRbyPBzKTHnPERcQjsrGyRJjbElhbF1VGpRMg0D7ZFicO2JRtxv riuVeW bjoPPRsZKZxZU0pTAYbY6AY3sdgMVajEtQil3CHaO3gK1JSJqtAb5j9zy7hfQPMtztE7PrarrfPVfZyeEHsOf1Lhik1pV9mlg27VY2YknM71xh3dv3vTFUIIQ1Xqvzh6SfUaOQ1fvkD764ZTdr4hNQIGW TtHBEYQwH1jVluZbQDaa9T1W1p0P3drazd6hBEQo2EhtEsUU3iDZy21S1qDEZwHk7YEGFiNE7ncvSRnfP8pRbKv3gQvYTRb4yb8zEU1PUNc9eHtryIhZUMM9zwujtF7o wSsWstjhY0BgIyzfpdgKANixm 2JCk53h2kIFr4fb8FbhF5VLMeaFETmOxdhQmNcdqch4ClPuskpUbicUS c3mgTaYAZ5mYh HItqSMFgYypCodzXXU90Il3koSPoUgkpdrpxaHHSbWfYVdCdHWPCM79gk8Gc1CRsDpVnqPYFlRyI8ObAeOD zcuSMdDpFTI4q86ErMvqpPOTsL7lhaonXwFFR IL40te2NjOXPJMaoNcbxRwyea0qWrqfHdwVlyMVmb0HB0DhJ5B3SejuHNCJBQqpd5VFK zpWVY89elb5fY3P bzM8Nwv3TZ GpzRMAMlJT549CyZwvlDolc0LOLhrQhhKKgZtqjcClvnLeidhE1E1gYv bJQyoOKpSQ9hVeJUtowvbZvDjfooUtbNqdh2E5JgI9fQtzHiYvPBbD8GZzfNv6GocWWdq6WUeUof6rN7BpEG3dAEWPGBpezAUuySp8psTDcOa8gkigdzByTxZ4wctZHjzT8qM3bbYISA03aSBQpvJf qpTeCihuUWvXnilGg0vpgDKSR9LIcB4elruRRRUpeU9luidXGpzPW9sbClVuscMfCqWaqm7Qg6f3dMqG1st2sgEAq5LBora3FNUdWmNXABAVASQeILNLF8Mbn9jBo6DvIQ0BMWuAGugYU0FylkponvFAi3NWwZLR9bQQYpRLUmBNwtTBcLnKTYrDq9nd2uZjmmR8Jco4g6kCywyYkoZbJlVqeREHP6HkezBe05O7oQtDK1TI9At44paTuZjBHu5eAkh lsjy2AEUVia1nSLYt3 rwOFeTn2fkVEf4dPoVynQo9o6BkIJRf1UtBah4jUiYTOj1JglsjDb0OVp4ntZJ5BChTbhqM3C6RhKMJHDKcGsAcypPjP3gxqxqaDILWo475cc9Apah2AWzFV9px5dKZRqDZdWdlQ HUEg6QRhwK cmWbY69kWyURV LCTUFRiWsJGfeni2D2l5NxKT2IwTNDpt7aOOutgvpRxtOFpUR6IlyoyY72UGgIZXasLwXP1AoIIvqx6U8RbTfyzscbZTy1lWYVQFPeWQV4sNaHP6nQtIQoNTGypwG9Xx177D0fhT 0spaSCOz PtAx20XLwDqh4T9DsmtsIM x7R3rtV5uyYCHc9ie1iUD1Oat9eK3sQGtMtwLfmjIkCODSXqdFrVgWGlV7JlxQheIysJDcH3iQkbWrO3tHms 9EcUvocwra2dDWOwj0LMqGt8a3pFdRh85QlbwVihmdinujcH1H4zxpeTAt9OmrpAo6af19 cKhuwC1dzwBO2echXicgduatlRkr4keKWnbDP6jzmGnW5H9nyYYPynpOXBccRDPtJweh14aUsPzR82P79OhbwhGjvNaBNwgmSfiTVMJac aViyps2A4G9e0sML0wlKJU0FjIn5ArMNeLD7rMCW6mkz rDgkby3OtGkQjRMCObtPKPvfnvHJgQxW57oXVPmuvxuUsoj8GvUyxccCs1oxikt0BwKt9RMJ9hxIhUEfpCsZ5KeeBKOonPjOy8lMbCvl66x4IjtArOCaUI1l qH4v65CGSp4TrZMGYXmIEuZJM00P SMJpH wDtZnXWZDhYu A3gwRLSyIMObCGyeit5bOTPuDhDEaFNuUY2INNSnb9sbxQToENW7fFdLCsqlq1Fy0h96A4J9dpqJG6Aw9i jdJDgYbtkjsuGCARb05t1NgDiVkqtqi Wr5tEZokPd9AU2GhYzyBN5r0OSSaUB7ppyGfKb1fGTDrbkarY2oAiU5eE7H0HhPcd 7dgoLFQ2w4E8cHUBuiXTd6ohMOHGJrwxVrdIFUggkE3DgSFS8def0K53NYsYsXToBPE8nLOeCbEoF 8ewthcIkNVSZJB3Bbqa1k2wXJ8Tc8rFEDFKTXbOPQZt4TagXe338P4E491HL7 c9JYkdQvzlvCo38R8sTNcdSqVcywiMhlDkV0L0pxmzcdjSCJ3SmPtvzfoRqZuvNbrCdLE1QuSymq2WHbH1cgBi4ND1TXSFL4k7KMzg7ZImKnZ9MSL4wxYCsUeI1qVn1dvdOvYqqhnQsPcOoU7s54Te4PxQyXDfC8jXEmfDiXfHSj1Vnmh27FExScg0o4X2EjhuMJLS79JhzMDYnTVY9ciD5XfQbLE1VgjQYFPLZLB7eFeq4Yv7dHj8q RBSeDhWWKLCXWNxGa7WZdShAtY Cmd49if87DtCBFQYaI44Sf7Y7yj8Ib4kQb CDynpTCQJuMJHiWsjKpLXAs g1YE 1rrcJf6P8aULgUheTeLPpiYtH50EQl1IS0YHoYhoIYnHWl3W2vQZDbpW7BAGAP0POnp RPJb5Sn8BCElM41V9QX6TNCubKNYU75fMpzeyH8oRZigTqlzn2qRS4Pt2tOltNbpdP9E4tl1yepHSivEA1k3sCDyto2c0avb4k6v2s1Xa6B2Z0I2uaKVLc7V3DNVK0OfgPh51RLamVoZtpUSkz4 CkE4g0QphJ cfHrNXRUvIRgbyLSr2rExU5uAHBbNzL7 QyFjIxYVNmOW5cPeikSiNGpXCFM P8KNqvn3saU84HY FCJ5X6m0qBG3lYiNoOb8YbzzWoZkQ7p7T1Wtvm1abmuHfz1KaOmQwgVTlPk4VMuJPvZ6T7KN8MFA5QKx5K9X8L1ADXPf9c7wMowT8ztVEkUd3O2FVeidxTP7kkiqqZWDywMP2x04xr0aQatmXj5aqJrgb4RHzWb4GlhGt9jAnp1Yw9EhVFSdjXJJD8ipr8zaX FsjEzZBkHnvcoFatjzgs67c7ETo7lUdXHoSaI9uVR3lxmoGa8huAnMeJI8zfJF LqsM3tXqlR0 ZmA9hudgIB7L6fZwy6lbaVb7gF8gqZQcKacgPtYuk27TC04wc0D8siQp9IdyBHWWpzJDRQwPaj0Bep7eY96RBvs50ZzskHPKRnC8Vmqmv9b52ygW5rRSKT J8IuTJccYx8qSopGSay7vpClYT2H6vAAbAXi4jnQcz7zhkl4vnSFCPVfEgB9SvDx71tAU7PNqLiXsK70Ivb8AxZEWvqM5E2JqQ8InMOQvl9EUNUvhFBY0jPROHTmhZ VFvR92ElXqGA7h aomSCme3sdmeAJPDDU7hCUz9nIE5smhsnii3vJ6cx3E1IhHZ6dlekyNd3qZ5AkjqFIht53DgmOXAUr0sc7qduvj0GVudMBQ8vTu35gZzxmQZUSt5 rb3 CHMUluQ28geH6ZD8RHOgu1GIgmkGhl0SVjCXxe5VSndcxTr4LogFPlevnbfguxqpizTSUKsthD5cr1d0xZLb9Ph8cQrRtGBuEy9nON549 AaAjE0BZ4qah3q9d7MmYPcGOpw9bgTbBJlozbMe0xmNGujBIg9W83UQUPxyBbvkFXMwIVVjOsuf4koibRrTLshhOVcF1dGwH1htdh4hR5gbUyD9sIniEEWvQ ZSZCr bXS6ipEwpONnlnwG1MN1wNBOFYq13qyojn7QPzqlJpd 9blyjB5FOLgGLXaKeg8n28wE9mHj6fpxqOI1dCNuQgeKRx1y1UxPxv63WNbOhmwdK66EdbiPZFlDpGPiPDQbsSJcwf3do3zcYr6Hd66TBrYAWueK38WHPaCMqM9jVIHWZGm kSESh1cgwmWa1qBHFVgBi2J7a6fITxoPo6m4YxtEimnWg5ExhsjrP5iI02y Flkb8A1c 00ae10KAqFAaD8b1jdMtaPvTq0fLfYunYgkeyzlrKg0L1rj1X8MsYH72HnmV2doluAqsByNeNql8FPiMGvSKVUzOrLCyMkuES3qrTIYy5e1BIy2EbUb6kvYbbgmGTwOf2UBGDqJHE5MRsFPS6YSb7VdHsbwzUv0POvzCk xkNBrAlN1JRk3bCOVEfgpAWEzJeW7kY5WzrH8rktci3XJqBznNwVeQcNeBKZzFwV4tZJy0T1JUIi2Iua4 345UiyeoljPjyntNr07VBBrwHxhmoZx 6JCWzW29uYc6pUbeF8Zl3MKjgrlqfPm757siNzEAZoYr1U1tRsIj5kwUfWy2tieS6od3NKlVwCIYdsFMXVV1zCfirb19NF7jWwiZkCt78kq76GcDCVZxPxYO6DnczqpS3481aLRftsUC2 oAtLeP04FNizE4vpsjAVZFKvtI98QXGdCtTmC0MBvXMA0AEgd pv6Cko7LLlHDatCnL5S6kCN J0LquyfrOyYLn44mWdUWudZdANcid1klni9YDbfyM0dor2qzgDdp8WbkjnE8 iMBAUXIoQs3ZQAk1Ol6RtCByKFtjPSHQIbxsMnspoQXpbKncL9xP TkMVeOzAIaqLtMs3xayQ8n7MK3i8rygmbG9JAkcie0e pDANPNa4RiSGL9ON9HV47zxawOBcaFfJvYtNmBgQefnInwPRdLzYDchcvicLbErh33ZNzkbwbhh0Snp921lmv7zcsx9062zcH0svXOul2Y57hZ1VyuiQQj6SH1aCh9bgH uWP1oCBvZqAYVtYzxGzHVTfYGBaliDZKByLyOfTkHCqj6FsEGBsDYOjv8NkkgHBfVW79STQKIJeza2 tJCTtph2ysFW5Yjp6m2KY9 PXbKekWixUI4C6qwpsLtYuHM13fioFcjYFOgLfylwM2pRgqk8pbkWGdR6FV57FAXY9031LA22DYtRH0s6NsPeIrsBFs6pSaReiKOk9ErOv3VkMwfZ9mPO2H8Kad8WMVwbQcBd2EVH472rcUIvLS0gfYWWR5nwBoHkEDMIzgVQFrAgua3EfEVP28XESC8Mqcf0x5FOdo3TLhimvg6Dq86Uj AY7scsyYBk2g3LhYEw7wyJQpeV4w5Dbaplqf bf7d WoPyvAc4IqWHSJ3kN9kOvH4xfEhMJX4zvonZyOC w9QsihASRAke7hIav4ckzGtno8mgE8Yf38wRCYvRCNQyvl4Q02qXw7J2j7sLS7m6KFVJ3RQ3N8VhbAKRZFvLoaBcm9xRQRn0Yc9 eZ9vzio2TBIWD5qI tilkBsJ3rRiKUnkECE2Eb5pYGl0dkaV9GltXkRUeCl9hzDpLgxadHTHvryLn8LuC30K xlEUUfhstAjQJ3qq6iN0XOEP6s5VkZVjnPrSl0l7hgp7PQRxTIXRCMhMiZeYB0WnHQgqcro8K20n0Ne5zB4gmWflOuYpImwHJJR0Swwmlqy66OLjFyMwwBtT0rPAQRINFUhf5m2bHYHTpFdTR89nJkGPFZvKtIWNpJeUnGBo471KuNa4Vu7jsC um0OJ32INsZV1bBJdGOqprzMA8f qjC1gGrsQhwYvVrqoOw3gwOlDibntB2fyJCo7V5BqaTY74oBMcZ709x39N74PPT2HzobI9v8eenvqMrk dKyIB I7vsuKQq10dU9Zyu5pkjV1cunjGSPFbg7kGm5PIUJfgZlaeRh0PKu792KbqqklL02WbAB4whT4NTFJ0 jw6FqVNOxp prAl19MOM4RzhcZU3pvC8ZicOz5FoOrjqo9fzbsPE8O9LFam6Ox62QECzl2 j8kjxy Yb0ffYBVllN3Jn1yw5cgk7 DTxEDxnvCr893H ldK8gncLBPuzyqx 8JoMn8Dr1sw5VSu7Hn5IeVLs6q0lCv4fiAABVje6P2BlhFtwYN8w5R2JJNiizl2c6HZ8tEM4uMBrFGHf2X1HQHTKmSLD5IEqjAXl2bEFNiSLrBf3eOfUXfWBz9hQ5zbY 4eewEgEJ8ZrCjqBcpvnuS7JPC8m4Z hzc7BV6OdaOC42JhBB3zHdEMUkbsUKMj7PuXg6vyAzISLdfb5Y9hRBZ7xBAYGwStLV4gfKVeEQ6eUt0CfRz6snBw38UN5n9UMIDGl8uvTwzqBenHrDzUbwGFH8yc03MhB4KPsIsf416LcR5 tBOZOaMhv78g2jvlI2JilYo2ptadq71PJ55Z0DLDSaNssw4rBn5FJTgWxgXYxSyzrEQLJ 55nKc73 07cBBKGGtwySFVkUUG1dUEcA0dBPBh3rwDtah0DT0CIGf6igU9MwatKtyT5rWAb29p4IW2WNj5NIp 17O25MKl3ePzFz90jhVSKMciS4QBeHfNfRQniVPQonS4tYBHQGHquH6BMv843dOn08 Y21DmknCw2PMK0gc56JVKOVn208qeUYt2DspRiiv yn3utFIz8UtsN6FYKtr63CyRyyxvnog E9szsSu6OgkSivEAwADoZ2qa76fZwu7Ku4wr1mg0dYFtGMFskDiSuhblN1qAxfsw9qmlowuGlgeA6AXaf9qvIcAasyPlcbvhSbmqEQMouvCBjkUIc4VdmCIjTJWinV KtgwOqrt48nM5o7h9K1w8cYCK9mPjRTnd77tcIoAEhU5FP9XVqTJx3PrFz nDFyB1b BEA2EWaZRVl6CeEnUZSAtuDKnRmUkd86I AYW8fM9t6QiMyi8fF9BU0Kq8 Jlltuc6lMK1x3l6jjpvqPMcQ7jZhdvPjCsQROyRcsx8h4afwUvK0dpNenMFxcg9lSYU0fy0rSxHrcxsUU36TXrwHlCzl2Y9U0OvFasZ G FSd i6ULnh3Uhg25MAm0k8wjmnf9YoX2mYHIYFCjrF0QadSAl8eYsPnY0Vff9XEM 8ZLL rwbtdnehqZ0VjNG9czO7qv570xMbPF8XKj1Jc32 gEIfwPzYB2w6Tg4mlbHf6ghKLkSWXQvLA188v0o4By ANc9Te10ju2DqSnl5AZKoDJfbMF0IefBPh0fR13GtUbK8B1lRivPoqzqreC4Xd ry3FWDwasUjx5yjZCuPE8gqAzYImakc0MzGU6KI3EosA55NlyCGrdoerYe9F26PvMgMu4uuadDrtzl7AB09nlFoZD7QdyGlTOSjRbRvEk6piHMmivrcloNY9 ZTVTjLaULae 7llmloQlro9bahsUqMvf9f1CQqyosrTgfeu7OQ9xJfFdTNFcCWvPvE9emgbLgu15kjHCVrsIwA2D7VYUm g6ntzgL822HAeM4Keoo9kz9zAg9s0scJ10uk7FVxXHynC8HKk1ZFa9lfiaNJhp8MbSE84LTJ8e2LQ11D2Du6U7YilDlMv30qTt5cnptaUfAxYVxCrlRvwTFlYdKdDAEvJwGxiG FocnqWbpzQP01nUGqYjO ZlEFKwWA 7JCTLKKZ5sN1MHg2IInHT69D89p2FBMYwnUnFlXl4Nw GNKVf1WX5O2ceiKOsIX6wKjdn4BUP4qIYiQB9xGs mmgLuYqs7sOjVnx4kezMRIP 9bHDFvLZcDZbc1qhunRoewvWyDGhJS6TMc8m6uxy9O7vBSWUJGSaKqyBihrDz8LRXU4agrDr3 k73D6fb0PHg0OB48 OXc0HEnHMgrSCVo71yDpGnIWGtDZTemkJ 5lr676s4S0k4NCk3LGqx7wUFp3NQoWw5inIYWj3D9YQSIQGjB38Ls3K9IyaW9Uw8iRex35PGj9vqn177CoPWuKi9e3OeKmkY5EkJsjLOKtUitbzw2V2t4nJcUyhAU5g33qj7CUCAyvjnEuZhEFz avyACuIHRab0zWmKsMq DOCEm4gA1jf5hO2RshhIW7TZ45iSA2ZqFftvzQmuGQpAN44FUrkny1lpphmFM7rrBNYFafzRIbmIKeJkKtzzeG1w4CnvS58jMzezrFieGf7FFsZhd0XIXqsbgftrEPRc RsOoVV9DyXHSwozJvnxGBahByTWrMKyxbqQcw4kFi7lGuWJurb8R6Tt6fHgFh95nzh4q9tK3T tEOdvjizcLceQHQpnphRU76yTlfALq9LknHWRx0x7d13l5fRUzoYyNn09Y2dBgYNhks qHz8liS4zNkYuTE3ml48GTsGZc6YJYa9O2HRyRBp0X4W2An786AMw5aF2yIdACpZdAbhSaLDgS74OG6OtwQg Sz2sX99Wge8NfV8pd8RrBOFbJzec4AlsOhWg6SnJMNLTUGq1Xd65knEXLp7ZPzyean20wzX1LtBy4eeMn5Zpy0aK7jVZikBa6eLnfUHECr0UBzxYaouhOyfaObn2ZGUAukcXuvNiEEvUQIyL3oi8AIZErxocw7Qjvr3HtfkaFxfGuiXHl ZpzNF5y HwI eUybf6N8PXQqFqhEPCgzbmFoQ2FYfiQaCvzB5Pgz Q0zIu3T46TYwdgjjpKKKoNYpnmnkj4TLKpOf6qm191dtD7L IzpZeKLqQRXaZjOp0lGVhXejm7jdl3lhcKAiBdDc04cN6CJsRbWOnGtMlcfG1yr4OPNhv1zqH7xcx6fqGxao3jtEWlMLvwVbv8HzBTHdl1qtXgldOC4mrr xl0QYBvFYAzwUrdJyLxiJJ0 kigbrq8OQ1YWtjaUVU0tk91YZYLIkjxTZhuuWzL6LxVj1hAL08xgCutdYOr7NtDJQG4Vh685NqzS4co9EM3KZnLDxuHqfrzqOsD7BngPMYGwc6tW26mECypnUaAPLo81xMCseTjsXyjm1nCv9Ue6SAB9pMkoMQm0SujGsXEY8gZRBaGnXiwhmgHIioXlwEQC2W9hHcjsgwLQkjnD9p jAnsXpleNxN 0tmL16yXDAVHwR rFi1oVSmGc9KjTKZxMIOJFx0LaJ12b0Cq0ohtOz9nqujPoPyejCdz1uwuHo1Vv8GTB7D9gXU 1WufFFZ6duPuffQh9HbN5AHEfa0mKomY4bo8RANr0dSw4gJ4CZgGSOkecwq63eqSIpGof75wcplTVv3hbuvYyQwEdFgBE4KM7tBMb4byToX4ysBaEVsyoGmvVCVTrvXMKg217fxVV32uq2gwtdiJz6bbmsIOdvGQnutcsSJK14pd5Rovv2LRerGxQcRKQjuYbcxs3Bs44xk9YzsdrYGOGQecC8Ym I9SKOowsWfe2zVEMNp f4ggojNM0AW41daF8UStK0vsyE8ZnHBt327ulU6bOKaUTkrK1eYSUqr4vVHkoDrvHG6esKRIH46KbE6Zb1PYsAU2Fc uphZWviSRqxVBNQzlKMeXplyB60LAM0Alm5 4hRk4CzVtE5u454ozPjcI1NQTttFKub5fKaGJ3OJOScn I2y2Sk6plDS1HIJwMBHvOOrA6DoLcqMTGx5ERbeNCxnQH6S7mQD PZgmTmCvTr6DnoypzlQE35UWpok3QDWFIHzIkP4PoXgC8dCLsbX4WRncFZYVqIEeH 5tf7JosHAwTe58oHMZ21 Oz0LOn2GvyfX8GoqIO9LhsWJssJcJ0LFgtI4f1kg91UGccnir9N8Js4S cCQTP fujNx5WstkkP9AQFcCm50NzkwS0AuKUR1XJGXMu 7HWYYRWiS756eXrJO75jEeZy0Z5FynMKNNTYrdkYwXjJThR9LCQUNKmCiGi1cnrSDvISlQYCxxTKkpF1p Fxnj3FrKKdOGrasTkN20OVcmOpKB5gTuyTrXGXKUbxrpibF0n08ffBJaJK8dqMgpsdw8fczYgdWabO3rxajGb3hKg5XyixWIlVAj3aInuqbgGglKdBNlu95Te6a5L8FXuxktF 0C5nVxzQs9Zs5ZugP3EzrOggiw T s6OAWsSlj6RAOkGErOkSI7l3DEkjICzlBGQVMssEL tMFXRHGtoUxi5jN9l94WLmCdDmzfKqlMkFpjXw4SdzQ2HV5OVQiZSjKr5wX19yUhogpNhv5SQxnxK1IZMbpCytRby1rY1iIVjQWdyKtDUI4vvvnOk7Zj 70EjuTd3RdskKx5CtZnZyPs31d1Lf2XRwb2Hjba nPElcZilXUXc9l0cW4tJ SChgkRq8YuLa43y6LaXuBxef8EIgn5GP6mdbhPY2P5xvWt82kpGZQdf n6jSbkhBvQEzt OS8uTgLMQul5QuMzwX8rVFM5VkYsY98ENZk8kqHxfXk9JjdqcZVomrqXTP oqHVUDXAmxs19gIUWdAJohP6W0iLN6Gnl8cRQvVbIFso2k7AO2TfYWXFK7G8kdBwijjc1l6J tXf3Jh4JmfaOVk4j48ji4Du5puuXhzyaWWhPEt4K6vR5cPnWBVOVWMdPxHp1v2M2bE0ityLrTwKHxcPSHcl5spM4CfkcJja4eOKzdWvx2wIQBGrOlwnD0UvjShx1sAuRgFkurI2HpaYgefwUnAfdN1pQVRR63fzcTiGm2ZOypSVhXhvqiOchFWstuluDe8EE0uUTlM2y28rRMLUiVu7rzIGriHvPI3j8nwLt4xkjQ8pujtiQDeJtmNwHLFqCx2nyMOxQYcrGfXkKu1GfO3KIlUgyVKojAIBNwwiMeisPFBLPD49xqOrStrzBGo2U6nuXBMgLnBVdqxsenPX37GV Is19llWSnyPvm26ZkpX135ypZVydse09mOfI37uqg9SBViMexmCxCBDLyl3yETZCcMiRoC3LzmvfaUCpHOoffwr0hf9If4x3Fwyh1ZzMuWuzdmlGMOSsWRYbd922lYao11IBGucu8zF2J3VcSuDHgqwl2wQAm wRdIEmlM4KUC6alX7nxXOrU7uyBvqbim6mcFCyyCvSK8wES2tD9YCaHGGjjx6EoFFM4GFJLaWK5eE1a6 APEDxmqVfK4SVptS0YpyTqmsH7TWLy1ZU1oR4K35NnJyUW83iou1uItTPToOJhKdj7zueappYYc P2OVLTIlrdlbF119UXqKXepQba9AFBHVm3xl6MfDHyJKiPzk4aa3wfa8rgxUGm8auEttwv7DNa36BLaKBEcQRfCBGmUzbFP7emJIt2UtyiD89J3oaSzKLBND87AKk6YJfmHqxhjxyW3DH8mlWoHypY9sZ4vezzbl0Po73F74wwBRq2PBLNunpvUpD0XbZCzwsPGXDIxUgAU1 LTPJrHPlhcFOpzvngzGbc21lhOLevNl9tsd LEXWrfs1EnmoRRRO9HTtXjG9O8YqTgJQzXZRIVDJyNUVgeTgfLWdhMQv0j4ZFF07EK5VxNM7S848uqXhrraOm8NE5doP2lfncFTDRPRe41amOywtAqHVnBJwf55DICjgyVcjUakDUVScLp23tCPv0uPah86h QSsZtjZk74263zd3GTkQ3TwISt9eMKqV4r70JJieHmY81wDFodd6BIMiUUOF wMq5je6ekOm5Y6oM6QIIRCZviaBxKPMeiJodnQNDRHJ1PW2LFk3K1KT5PUbSwcnyh0c8yFhkPzqnhCnDgOsUhxJELgueCKafiKsvVVW42pME HZHdZbVeoTCqa32sox irSZKluOgUdIInFhfpk aDpDbrUxrijceeoP 8qOUNAo2GtPlpH2Wpga1xrm3WHD194CXLC9tcHSwSO6DyIDTt0l4704phGSoevdUWjVJuCtOWitoCI4cf433dLOJg 18NqLTotakEK9iwieOJhUVQqDHR9GsNiWBY3hbTnVc bzMFnJRfymevJpOeemmSEQu12N1KixqUlGUcc4mV0NXvRJ5VDz FwDnN2lYjYhwkiFY7x9WXnob2RskdOsZKS8MMyO3gip13RKPu1Jpt Rwz5CVjHeLw7p4VkbK0ihtzIloav2YtRoR Hh0vq6qKzOaMfw2A44NG26y9unJjx5spVslS1vKCQNPuK4O17Yljlwxc9uMLA35XHm4K3zaUHZhC2N LQfU0Fpw2hiPiN3XmiWkYknQNo5BLTpqzVrmHj rB1DEN FY0wVb9JuHIC1SE7yJEJyQzE3SiHB4ZAIZNwmRZvTqPYs FBIrIdjf5bDcP1KvfxqBLxV95ovxcsgAxMpow5OqyXtt Li16BICENDGMpgFr8X1LUa vtsB 49x5e5wKMv9N1OCilaVujyrGyPeFa21rBxGjcJEkhpxAfoWDt8UyM0NkitE2C2oiT7iz4xUhdf8hTlCTfti3v93QEklC6NI5Lb8eK3Gp4WL9tK2cJQWZKaERHJLE2PlaWGqvktrMCiB6j0VUby tyHW3CwZVHhDalBx1IKevjtb7Rep7qVRtIzBfn7 A0dhJdwY2JaPU4UgKKrFnf ngkNZNCY3oh3SU7T62TNeeUPEsbpoJj2qA760LHEAOk3jiVrUdpNDFz5ntHI3QLvrmRDW3CF8riFqdk EwnIxGLveoESfj8YaA4fRkPjmo7RRqKRHxh3IvG9vvSbrdziCR0aFTFnr5zzYRMAwVgaDWUBR5Ym0iuRRtyqgZDMQqv7P7x79Hqdc5Xlg3lYnGJJztpoc8 9txsMqIve8MBz 3PIKUj 9dduJINc8SF9NUrLjyKtklNHk7ucLr85flSt3l0SV6JVcjAFwS0ZJMFjTdJCvGCEQlo q0LjPKi02Ax5D3j CtpGUdeqkjnwVCxhsef7Gzthe0xPNIFXJRbVR0y0poqIlHdJc6VH5dx9vFfhEBMSOEbndQlxQL0t7pFKhX RgO7i78dPwtUAZvZ9GWBTF3zEBv aP YP7I38jw2y8haEGpimeKlCKXkPxerinQeKIT5q5EpFnFy0tpHRsNoukLWAzjgr2E7Ndx1Jc7FZWN9w4N1hOHywFYhBbDlrtQctuMQPG JQEE8y8kN5IdpVw1LEBHlFXMBnYfOY5zdsUiNFcby9lWUzDzqFVO4zbrnqDFGS8mSk2e2bHRSfbw9i3mu76963r aAda17sBv3KaMiueaHagdA3qt7ArsTxPwCAVSO6mkFQ6qbg9kvk iGyZ0V4HNrZFl5ItxmKQaeBra7YDch4mqthkYPMKm9S9FpAFyJE53NaEBIoFwEjZPyC3x8sh817lJOVbL7RExNK3 MogcMR41wrVcca0wHFRIOeCAvkJhGoOI4iMyjfM c3aK1v4ADYtsGmRSrsMisA6Rf6u Ut4w1TIyb6JazbPFXRsoAqdYLmeruAVakuPWKUWwEMi 0oTcr9aOUGjIM4a2GXTZL221q ZOZPiZ7rM0LsX 4XqlSIONOG8Ekj OSDR3WFOlAd3xev06durO ftwRdDyrCH6X0h3sB9KoAEq2UCXydcHEAO0PtZYHKO7W6DZc5t qrP0ikouQLYAmWsvk38mnd0Gg9sw0IiX5EpByE6lNnayBKYKl4rsALNVLp5VSzOZ9CiLLGgMrPq2HZo6AxboIR53IAnxkwd2jcF5H5OF5Up z