Классический спорт уже давно во всю использует статистические данные для достижения победы. А как обстоят дела с Big Datа в киберспорте и как она может помочь про геймерам?
Гейм разработчики не любят меня. До того, как я пришла, не было информации о том, насколько сбалансированы их игры.
Сабина Хемми
Она шутит, но лишь частично. Сабина является со-основателем DotaBuff – сайта, который предоставляет статистические данные касательно геймплея Dota 2. Ее данные могут показать слабые и сильные стороны каждого из доступных персонажей игры. Чем больше такая информация становится распространенной и обсуждаемой, тем сильнее игроки ее хотят получить и более серьезно относятся к ней. Хемми говорит:
Если я трачу на игру большое количество своего времени, то хочу играть за персонажа, что по-настоящему поможет мне в соревнованиях.
Как и в случае с традиционным спортом, сбор, анализ и использование разных данных начинает влиять на понимание и восприятие игры в киберспорте. Но, несмотря на то, что многие дисциплины, как Dota 2, Overwatch и League of Legends, все сильнее понимают важность статистики, широта ее охвата в целом находится еще на ранних стадиях.
Цифры, которые команда Хемми получила за годы работы над Dota 2, весьма обширны. Вы можете получить статистику своих игр за несколько лет: насколько хорошо играете за героя, какие предметы чаще всего покупаете и какой в среднем наносите урон врагу.
У каждого есть доступ к этой огромной базе
Здесь можно просмотреть тысячи профессиональных поединков, каждый из которых был записан и обработан системой. Матчи отсортированы по ярлыкам и тегам, распределены по турнирам и командам, с указанием составов команд, что позволяет просмотреть индивидуальные истории каждого из игроков. К слову, геймеры могут убрать личную информацию о себе с сайта, останется лишь их статистика.
Настоящим испытанием, как утверждает Хемми, является не предоставление данных, а наполнение их контекстом:
Часто, когда люди ищут сайты со статистикой, их первый вопрос будет: «Откуда эта информация? Она за прошлую неделю, за прошлый месяц? Информация по последнему патчу? Это только киберспортивные данные?
Сортировать данные из тысяч матчей Dota 2 вручную – нереальная задача, так что очень важно наладить автоматический процесс. В игре есть встроенные маркеры, которые могут сортировать матчи в зависимости от того, был ли это обычный поединок или определенный турнир. Необходимо найти правильный сигнал из всего шума, а не просто данные про группу игроков, что вас интересует.
Раньше обрабатывать статистику было гораздо сложнее из-за недоступности информации
Каждый день команда DotaBuff проходится по миллионам матчей. Примерно 76% из этих поединков – матчи обычных пользователей. Все данные занимают около 100 терабайт на серверах. Такой объем просто ошеломляет. Но команда DotaBuff успела поймать волну, пока другие компании все еще пытаются ее почувствовать.
Sabermetrics, но для Dota
До того, как статистика начала захватывать виртуальный спорт, она покорила традиционные виды. Большую часть XX века простой подсчет статистики был основным способом определить ценность игрока. Так, в бейсболе для отбивающего – это было количество отражённых мячей, для подающего – количество успешных бросков. Если вы смотрели фильм Moneyball («Человек, который изменил все»), то знаете, что произошло дальше: начиная с середины XX столетия появилась sabermetrics (от акронима SABR - Society for American Baseball Research или Сообщество исследования американского бейсбола) – эмпирический метод анализа бейсбола, который практически полностью изменил понимание того, как нужно играть в эту игру. Дополнила его книжка Билла Джеймса «Baseball Abstracts», написанная в 1977 году, которая рассказывает о способах получения и обработки данных для лучшего подсчета того, какой вклад в победу делает игрок.
Перемены очень долго приходили в игру, ведь очень мало менеджеров решались использовать столь продвинутый вид аналитики. Весомый вклад сделала команда Oakland Athletics, когда в сезоне 2002 года они провели 20 побед подряд благодаря новому подходу. Это привлекло внимание всей страны, и теперь статистика является жизненно важным инструментом для понимания спорта.
Роль менеджера Oakland Athletics исполнил Бред Питт
Это может быть странным, учитывая, что видеоигры буквально созданы из цифр, но сбор и использование статистики в киберспорте не был сильно развит еще 5 лет назад. Количество убийств и смертей чаще всего записывались вручную, чем выбирались непосредственно из игровых данных.
Раньше, если вы лично не присутствовали на киберспортивном ивенте, было бы крайне сложно найти видео турнира или хоть какие-нибудь данные. Приходилось рассчитывать лишь на знакомых, кто мог быть там, или читать журналистские обзоры.
Теперь есть то, что Хемми называет «демократизацией данных» – инструменты для записи матчей и сохранения их историй, что создает изобилие информации, полностью доступной для общественного использования.
В теории процесс сбора данных очень простой: когда проходит какой-то ивент, он записывается и сохраняется, после чего разные программы и утилиты сканируют данные для поиска необходимой информации. Любой взмах топора, движение на карте и расположение персонажей в конкретный момент может быть считано, если в игре есть инструменты для фиксации этого.
Статистика от HLTV.org с наиболее популярным оружием у игроков и процентом побед CT и T на разных картах
Статистика становится все более доступной, а игроки сильнее интересуются ею и полагаются на нее. Также улучшаются и методы обработки данных. Учитывая увеличение количества новых соревновательных игровых жанров, понимание вклада одного игрока на победу всей команды эволюционирует.
Для примера, возьмем статистику убийств/смертей. Она появилась как только 2 игрока запустили друг в друга ракеты в Quake. K/d – это простое число для простой работы. В игре нужно убивать своего оппонента, так что положительный показатель k/d значит, что вы играете хорошо и побеждаете чаще, чем противник.
После шутеры стали командными и появились первые MOBA. Теперь несколько людей влияют на смерть врага, даже если окончательный выстрел делает только один игрок. Очко получает только один человек, но что на счет второго, третьего или четвертого игрока, который внес свой вклад в это убийство? Появился показатель kda (убийство-смерть-ассист), что часто применяется в современных мультиплеерах. Если вы ведете подавляющий огонь, прикрывая своего снайпера, вы получите признание, если он сможет поразить врага.
Статистика Spectre, который на этой неделе имеет лучший показатель kda - 4,05
Это аналогично футболу или баскетболу: игрока выделяют за его ассист, ведь самостоятельно забить гол или заработать очки очень сложно. Такие показатели помогают более честно увидеть, как именно команде удалось достичь успеха на протяжении сезона.
Что скрывают джунгли?
Когда баскетбольная организация Houston Rockets подписала команду Clutch Gaming по League of Legends, они объявили, что развитие их команды будет строиться на аналитике всех игровых данных.
Появился состав в ноябре 2017 года
Вице-президент киберспортивного отдела Houston Rockets Себастьян Парк рассказал:
Учитывая то, что в мире очень мало вещей, которые нельзя количественно выразить, мы выбрали именно этот подход. Давайте работать над тем, чтобы делать нашу игру лучше и расширять потенциал возможного. Тогда мы всегда будем опережать соперников и добьемся лучших показателей в долгосрочной перспективе.
Houston Rockets сама по себе считается командной, нацеленной на работу с аналитикой. Генеральный менеджер команды Дерил Мори является со-создателем конференции Sloan Sports Analytics под эгидой MIT. Это ежегодный форум, на котором обсуждается роль аналитики в современном спорте.
Как метрика и аналитика представлены в League of Legends от Riot Games? Выходя за рамки основ kda, есть понятие «золотого дифференциала». В Лиге Легенд две команды по 5 игроков пытаются воспользоваться различными моментами и преимуществами, чтобы уничтожить вражескую базу. Частично матч на смерть, частично стратегия. Во время матча, как в лучших традициях RPG, геймеры прокачивают своих персонажей, накапливая опыт, повышая уровень, собирая золото для получения более сильных умений и полезных артефактов.
«Золотой дифференциал» - это пример простой сырой статистики, которая позволяет понять, что происходит во время матча, лишь взглянув на нее. Чаще всего, если у команды больше золота, это значит, что персонажи снаряжены более мощными артефактами, которые повышают вероятность победы. Вместе с персональными kda-показателями и общим показателем убийств, что совершила команда, зритель может быстро понять ситуацию в игре, если он только присоединился к просмотру. Когда вы только запустите трансляцию LCS, «золотой дифференциал» будет первыми числами, что вы увидите вверху экрана. Но такая статистика не позволяет рассказать всю историю поединка.
Пример отображения игровой статистики: убийства (11 к 1), «золотой дифференциал» (59к и 47к) и количество снесенных башен (10 к 2)
Очень легко отобразить и понять такие концепции, как «число убийств» или «заработанное золото». Но что на счет более эзотерической аналитики, которая, несмотря на свою громоздкость, может намного больше объяснить текущую ситуацию в матче? Дуг Вотсон, сотрудник Riot Games, что занимается изучением статистики, преподносит «jungle proximity (близость джунглей)».
Как и в баскетбольных командах, каждый из пяти игроков в LoL занимает определенную позицию на игровой карте. Джунгли позволяют убивать крипов для золота и получения опыта, а также являются удобной площадкой для нападения на вражеских героев на главной линии. На практике, игрок в такой позиции является постоянным источником давления и часто задает цель и ритм для всей команды.
Вот на таком пространстве действуют игроки LoL
Команда Ватсона анализирует близость игрока в джунглях к каждой из линий на протяжении игры, чтобы оценить насколько качественно геймер справляется со своей ролью. Во время матча его команда отслеживает передвижения персонажей на карте каждую секунду. Используя точное местонахождение героев на выбранном промежутке времени, можно определить их близость друг к другу и провести анализ такой связи.
Ватсон уверяет, что к их игре есть множество вопросов:
Какие линии приоритетны для игрока в джунглях? Играют ли они на одной линии, чтобы элиминировать наибольшую угрозу со стороны противника? Отправляются ли они на хэви-лейн или больше фокусируются на фарме своих джунглей?
При помощи цифр можно увидеть закономерности и специфику поведения игроков, команд, а также общее состояние игры. Подобная аналитика поможет команде Ватсона, зрителям и оппонентам понять, что именно делает стратегию команды успешной.
Разбор игры в джунглях на основе весенней части сезона LCS
Дуг Ватсон заявил:
Для продвинутой метрики нужно подходящее время и место, чтобы расширить понимание игры.
Такие цифры помогут понять, насколько звезды League of Legends Huni и Faker зависят от ассистов джунглях, а также то, предпочитает ли команда держать саппортов по всей карте или держать их рядом с керри.
Если вы знаете, что соперник в джунглях предпочитает проводить время на миде, помогая там тиммейту, тогда вы можете подготовить стратегию, чтобы одолеть их: выбрать персонажей с сильным давлением или чаще отвлекать вражеского саппорта. Это позволит вскрывать другие линии, заставляя игрока в джунглях покидать свою зону комфорта. Более того, такая предыстория поможет объяснить зрителям поступки и стратегию игроков, что, безусловно, сделает просмотр более интересным и понятным.
End of part I
Перевод и адаптация: Виктор «Victor_Snow» Ткачук специально для esportnews.gg
