大数据在电子竞技中的应用.pdfVIP

⼤数据在电⼦竞技中的应⽤ 作者：杜博洋 全⽂共2400字，建议阅读时间4分钟 摘要： ⾄2018年，电⼦竞技发展迅速，吸引了⼤批玩家涌⼊和资本注⼊，也衍⽣出新的职业。电⼦竞技的产⽣和发展离不开信息技术，⽽⼤数 据，能帮助电⼦竞技⾏业更⾼效的发展，也促进了基于电⼦竞技的经济的发展。 ⼀.前⾔ 1.⼤数据（big data），指⽆法在⼀定时间范围内⽤常规软件⼯具进⾏捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决 策⼒、洞察发现⼒和流程优化能⼒的海量、⾼增长率和多样化的信息资产。 2.电⼦竞技（Electronic Sports）就是电⼦游戏⽐赛达到“竞技”层⾯的体育项⽬。电⼦竞技运动就是利⽤电⼦设备作为运动器械进⾏ 的、⼈与⼈之间的智⼒对抗运动。 3.⼤数据与电⼦竞技 （1）近年来，随着信息技术的发展，⼤数据备受关注，催⽣出许多⼤数据处理相关的⽅法，在许多⽅⾯可以应⽤⼤数据进⾏分析、预测， 来辅助决策。 （2）与此同时，电⼦竞技产业发展迅速，吸引了⼤批玩家涌⼊和资本注⼊，电竞战队趋向专业化，衍⽣出了电⼦竞技数据分析师这⼀岗 位，并发挥了不可替代的作⽤。 （3）将⼤数据与电⼦竞技相结合，⼤数据分析辅助决策，可以获得更⾼的效率和更好的效果，将会成为电⼦竞技⾏业中的主流。 （4）本⽂以MOBA类电⼦竞技游戏Dota2为例。使⽤⼯具：Dota2、OpenDota、DotaMax。 ⼆.电⼦竞技⾏业应⽤⼤数据的理论基础 电⼦竞技运动是以电⼦竞技游戏为基础，通过信息技术为核⼼的软硬件设备，在信息技术营造出的虚拟环境中公平进⾏的有规则的对抗性电 ⼦竞技⽐赛。由于电⼦竞技进⾏在信息技术营造出的虚拟环境中，其背后必然存在⼤量数据可供挖掘分析。因此，电⼦竞技与⼤数据有着必 然的联系，通过挖掘电⼦竞技背后的数据可以得到许多有价值的信息。 三.电⼦竞技数据获取与个性化分析 电⼦竞技，作为⼀个体育项⽬，区别于传统体育项⽬，它在虚拟环境中进⾏。因此，电⼦竞技数据获取相⽐于传统竞技体育项⽬要容易。同 时，由于电⼦竞技数据量更⼤，数据种类更多，分析电⼦竞技数据的难度更⼤。 在Dota2的⼀局⽐赛中，涉及到的数据量⼗分庞⼤。通过⼤量⽐赛数据的分析，可以发现⼀些规律。例如通过某英雄在不同分数段的 Ban/Pick率及胜率等可以得出在当前版本中是否强势，通过分析找出胜率⾼的阵容的关键从⽽辅助挑选阵容的决策，对分路和出装的预 测，以及强势期的判断。对开发者对版本进⾏修改使其更加平衡具有重⼤意义。 分析单⼀玩家的⽐赛数据可以分析出该玩家的打法风格并进⾏指导，横向⽐较能客观评价该玩家的游戏⽔平，找出不⾜，帮助玩家提升⽔ 平。 图为某玩家长期的守卫热⼒图 例：如图可分析出该玩家的风格，从⽽进⾏指导，或是进⾏⾼效率的针对。 四.电⼦竞技数据分析实例 1.通过分析近期数据辅助决策 图为重庆Major预选赛英雄出场情况。 如图，拉⽐克出场次数最⾼为97，禁⽤次数达到75位列第四，但胜率却仅有42.27%，这就说明它被选⼿们⾼估了。天涯墨客和巫妖与拉 ⽐克定位相似，出场率和禁⽤率远低与拉⽐克，但胜率都远⾼于拉⽐克，说明它们应该受到选⼿们更多的重视。 2.⽐赛胜率实时预测 图为CONVICTUS DOTA PRO SERIES中Mineski对阵Newbee.MGB 截⾄20分钟时的获胜概率预测。 应⽤⼤数据对⽐赛胜率实施预测，可以使观众更直观的感受⽐赛⾛向与选⼿决策对局势的影响。 3.辅助选⼿训练 截⾄2016年，⼀些Dota2强⼒战队都已经有了⾃⼰的数据分析师，为选⼿训练提供⼤量数据⽀持，运⽤⼀些分析⽅法提取出很多对战队有 作⽤的信息。 以EG战队为例，当选⼿Arteezy的GPM⼤于选⼿Sumail的GPM时，EG战队的胜率就偏低，这就说明EG战队的资源分配应该更向Sumail倾 斜。 ⽬前，⼤多数Dota2战队都拥有⾃⼰的数据分析师。 4.电⼦竞技AI 例如OpenAI。OpenAI是由SpaceX和特斯拉的CEO马斯克牵头创建的⾮营利组织，其⽬标就是在⼈⼯智能和机器⼈⽅⾯。根据介 绍，OpenAI每天学习的时间相当于⼈类180年的训练时间。 Ti7上OpenAI⾸次亮相，2：0碾压职业电⼦竞技选⼿Dendi，⽽Dendi曾经是Ti1冠军。 在未来，⼤数据可能会⽤于电⼦竞技选⼿的训练。 五.结论 ⼤数据对于电⼦竞技的意义重⼤。通过挖掘数据进⾏分析，可以获得⼀些我们不易察觉的有价值的信息。通过这些信息的指导，相关⼯作能 更⾼效的进⾏，促进了电⼦竞技⾏业的发展。