Предисловия
Стив Архансет из Team Liquid (TL) был давним другом и верующим в мою работу со 2-го сезона, когда Проклятие раскачивало легендарный состав «Вой, Сент и Ниджаки». Он был первым человеком, который дал мне возможность продемонстрировать некоторые исследования, которые я проводил, и как они потенциально могут быть применены в области киберспорта, чтобы помочь повысить эффективность команды.
Благодаря TechCrunch и Стиву, компания Mobalytics недавно получила благословение благодаря TechCrunch и Стиву, и я уже говорили о будущей совместной работе. До сих пор Mobalytics была сосредоточена на собственном продукте, и после открытого бета-релиза планировала серьезно заняться миром профессиональной игровой аналитики. Однако все изменилось.
TL была в нестабильном положении, и я была полна решимости сделать все, что в наших силах, чтобы помочь им. У нас совсем не было времени. Нам нужно было выяснить, какие ресурсы мы можем отвлечь, чтобы обеспечить максимальную отдачу за минимально возможный промежуток времени. Вся команда собралась вместе, и мы ломали голову над тем, как лучше всего подойти к проблеме.
По правде говоря, мы сыграли незначительную роль в выборе игроков. Производительность игроков — это многогранная проблема, которую необходимо решить, и существует множество важных факторов, которые необходимо учитывать, прежде чем набирать игрока в команду из 5 человек. Чтобы упростить наш подход, давайте разделим производительность на 4 основных части: психологическую, физиологическую, долгосрочную игру и мгновенную производительность.
Единственная часть этого проекта, которую мы рассмотрели в рамках нашего подхода, основанного на цифрах, — это небольшое окно в отделе долгосрочной эффективности. В остальном команде TL придется полагаться на другие устоявшиеся методы, в основном интуитивно понятные, чтобы определить, насколько они подходят. Вот что еще больше усложняет задачу: вы должны оценить эффективность в структуре команды, а затем оценить общую результативность команды. Это совсем другая история, которую мы рассмотрим в другой раз, но вы можете видеть, как мало влияет наш анализ на общую схему вещей.
Что мы сделали?
Чтобы помочь TL найти подходящий АЦП для команды, нам нужно было понять, какой тип игроков Challenger они искали, чтобы заполнить лунку, оставшуюся после перехода Пятачка к середине. Самым ясным было мнение, что им нужен кто-то, кто мог бы просто «выполнять свою работу в большинстве случаев». Понимая потребности, мы структурировали наше мышление так, чтобы начать с макросъемки и перейти к более детальному анализу контекстуальных игровых элементов.
Для оценки игроков на макроуровне мы использовали индекс производительности геймеров (GPI). Весь дизайн 8 основных навыков GPI (и атрибутов каждого навыка) сосредоточен именно на определении уникального стиля игры, сильных и слабых сторон игрока. Каждый из атрибутов и навыков оценивается от 0 до 100 на основе сочетания опыта игры и выборочных данных, собранных по всему спектру ранговых одиночных очередей.
Несмотря на то, что мы рассматриваем только одиночную очередь, важно помнить, что стиль игрока соответствует всем играм. Конечно, они могут быть более осторожными и идти в ногу с медленным стилем игры в LCS, но кровь безрассудного игрока кипит агрессией. Он не изменится внезапно на безрисковый «сделай мою работу» ADC в одночасье. Поскольку вы не хотите, чтобы я вечно болтался о данных, я собираюсь использовать только два разных примера того, что мы собрали, чтобы проиллюстрировать эту историю.
Отказ от ответственности: для защиты конфиденциальности игроков мы обезличили все данные игроков.
— невероятно крепкий игрок, который безопасен, надежен, делает свою работу и выделяется тем, как нечасто он умирает. Доверьтесь нам, когда мы говорим, что показатель смертности 2,5 низкий. Определенно кажется парнем, который может делать свою работу, поэтому мы предложили при опробовании этого игрока посмотреть, чтобы измерить его способность переносить игры, когда даются ресурсы, и иметь уверенность, что он не будет потерянной овцей, когда кто-то не держит его за руку.
это совсем другой зверь. Он чрезвычайно агрессивен, уделяя особое внимание победе на своей линии (потенциально привлекая в результате много внимания со стороны вражеского джунглера) и проведению игры. Таким образом, по сравнению с игроком A, игрок B умирает гораздо чаще. По нашему мнению, этот стиль значительно усложнил бы и отнимал много времени переход от одиночной очереди к LCS. Мы предложили обратить пристальное внимание на то, как он справляется с собой, когда ему не дают все ресурсы во время проб.
Дьявол в деталях
Вероятно, сейчас в вашей голове жонглируется куча вопросов, если вы чрезмерно аналитический тип. А как насчет различий между чемпионами ADC? А как насчет игр в разных дивизионах? Вопросы продолжаются и продолжаются, так как в играх гораздо больше проблем, чем просто цифры, поэтому наши выводы легко исказить. Пытаясь изолировать сигнал от шума, мы приняли во внимание несколько факторов и постарались устранить как можно больше переменных:
- Мы понимали, что у нас ограничены время и ресурсы, и независимо от того, сколько мы фильтруем, мы не сможем достичь идеального набора данных. Каким-то образом пострадает размер выборки или данные.
- Мы понимали, что разные чемпионы ADC приводят к принципиально разным числам игроков, но, к счастью, большинство игроков играют в одном и том же типе керри в этой мете, поэтому мы решили игнорировать любые незначительные различия из-за этого.
- Просмотр всех игр был слишком шумным, поэтому мы включили в наш образец только те игры, которые длились более 25 минут. По нашему мнению, короткие игры RoflStomp загрязнили наш пул данных, не предоставляя ценной информации, и им нужно было уйти.
- Мы определили наиболее важные вопросы, которые мы могли задать и ответить в короткие сроки:
Давайте рассмотрим некоторую информацию, которую мы предоставили TL, чтобы помочь им принять решение. Учитывая вышеуказанные ограничения, мы рассмотрели диапазон из 65-85 игр для каждого игрока. Опять же, для краткости я покажу только два дополнительных графика, чтобы проиллюстрировать нашу точку зрения.
Мы оценили, насколько хорошо пять разных игроков с низкой долей золота (эмпирически определяемый аналитической командой порог) по четырем различным показателям: урон в минуту (DPM), смертей, участия в убийствах и% побед. По оси y оценки варьируются от 0 до 1, где 1 — лучший, а 0 — худший, за исключением смертей, где результаты меняются на противоположные. На что следует обратить внимание:
- Пять отдельных игроков сравниваются со средним игроком Diamond+.
- Общее количество геймов, сыгранных с низкой долей золота, можно найти справа от графика. Игрокам C и D не хватает общего количества геймов, сыгранных с низкой долей золота, чтобы сделать обоснованный вывод.
Итак, что мы можем сказать из этого графика?
- относительно круто играет с низкой долей золота.
- почти у вас есть игры с низкой долей золота. Они являются керри и сделают все, что нужно, чтобы им стать. Это важная информация сама по себе.
- В связи с выводом 2 мы не можем судить об их игре с низкой долей золота. Однако мы можем сказать, что отсутствие опыта работы с Low Gold Share может отрицательно сказаться на производительности.
- кажется, просто не нравится играть с Low Gold Share (смерти через крышу, возможный признак наклона), и это тоже не так хорошо.
Есть и другие вещи, которые можно увидеть, но давайте перейдем к графику B.
График B содержит те же показатели, что и в графике A, но для игр с высокой долей золота. Сразу стоит отметить, что игр достаточно, чтобы сделать обоснованные выводы для всех отдельных игроков, но гораздо меньше общего количества игр для среднего игрока Diamond+, но все же более чем достаточно для наших целей. Имея в виду, что есть еще одна сетка для игр Medium Gold Share, вот что мы обнаружили:
- Что сразу бросается в глаза, так это то, что разница в производительности между игроками не так уж велика, когда у них высокая доля золота.
- Исходя из вывода 1, можно предположить, что когда все солнце и радуга, если вы не являетесь звездной командой carry (), вы не делаете ничего лучше, чем хорошо. В богатой звездами команде LCS, ресурсы которой идут другим игрокам, это очень важно.
- Благодаря заключениям 1 и 2 мы рисуем более четкое представление о тенденциях и стилях игры каждого игрока. Из 70 игр он сыграл более 50% своих игр с высоким золото%, в то время как менее 20% своих игр с высокой долей золота%. Это дает командам, которые хотят опробовать игроков, понять, в каких ситуациях им удобнее всего.
В конце концов
Несмотря на то, что мы оценили как можно больше показателей и игроков вышеуказанным способом, учитывая временные ограничения, мы не смогли погрузиться в почти столько показателей, сколько нам хотелось бы. В идеале мы бы также проанализировали статистику только чемпионов и многое другое, чтобы обеспечить более контекстуальную основу. Однако, если мы будем держать все в перспективе, все показатели в мире, касающиеся производительности человека, могут неточно отражать его выступление на сцене в командной среде. Именно здесь в игру вступают такие человеческие элементы, как инстинкт и стойкость, чтобы сделать профессиональные игры еще более интересными.
Для нас этот проект продемонстрировал, что мы можем эффективно создавать глубокую аналитику для профессиональных команд и обеспечивать реальную ценность. Это была отличная лакмусовая бумажка, и мы очень рады продолжить работу с TL, чтобы расширить возможности для оценки эффективности игроков в киберспорте.
Кричать Гей
Mobalytics была разработана для того, чтобы помочь каждому игроку раскрыть свой потенциал в полной мере, а не только профессиональным командам. Если вам интересно, что мы можем сделать для вас, подпишитесь на нас и подпишитесь на нас и получите более продуманный контент, подобный этому. Увидимся на разломе!