Els eSports, o cosa que és el mateix, les competicions professionals de videojocs conegudes amb el sobrenom d'esports electrònics, han trobat un poderós aliat en l'anàlisi massiva de dades. Big data i eSports són dos de les tendències tecnològiques més populars de finals d'aquesta dècada. La tecnologia mai havia estat tan prop de l'esport.
Encara hui, els esports electrònics poden resultar un fenomen estrany per als qui desconeixen el sector. Per això és habitual comparar les competicions de videojocs amb l'esport tradicional, per a acostar als neòfits a aquest món relativament nou, però l'origen del qual és més remot del que es pensa.
El joc sempre ha format una part vital del desenvolupament dels humans. Així ho afirmava ja en 1938 el teòric Johan Huizinga en Homo Ludens, encara que desconeixia que anys més tard el sector del videojoc es convertiria en una de les indústries de l'oci més rendibles.
En la dècada dels 80, les competicions de videojocs ja eren una tendència en països com els Estats Units, encara que va ser l'evolució de les connexions d'internet el que va facilitar la globalització del fenomen. El videojoc va irrompre també amb força com a objecte d'estudi en les universitats de tot el món. Hui no és un mitjà alié per als investigadors. Encara que els eSports han entrat amb timidesa en l'acadèmia, la literatura científica és cada vegada major.
L'apartat competitiu dels videojocs ha despertat l'interés de molts investigadors, que han replicat estudis utilitzats en l'eSport professional. Ací està l'origen d'una startup californiana fundada pel doctor en enginyeria biomèdica Amine Issa. Aquest investigador nord-americà va començar estudiant el desenvolupament del rendiment humà en alpinistes i pilots, i posteriorment va decidir traslladar els seus coneixements al camp dels eSports.
Així naixia Mobalytics, un projecte que prompte aconseguia finançament de diversos inversors de Silicon Valley. D'aquesta manera començava el desenvolupament d'una eina que permet als jugadors de videojocs mesurar el seu rendiment mitjançant el processament de dades massives.
Mobalytics ha creat un algorisme que utilitza les dades del joc per a formar el Gamer Performance Index (GPI), un conjunt d'estadístiques que assenyalen les fortaleses i febleses de cada jugador basant-se en els milions de dades recol·lectades al llarg de les seues partides.
El videojoc triat per a desenvolupar aquesta eina ha sigut League of Legends, un dels jocs competitius més populars a tot el món. En ell, dos equips de cinc jugadors s'enfronten amb l'objectiu de derrocar la base rival. Cadascun dels jugadors representa a un personatge en el joc. No tots els personatges són iguals, per la qual cosa el jugador humà ha d'adaptar el seu estil segons el personatge triat.
Un algorisme mesura la destresa del jugador
L'algorisme analitza les dades de cada jugador i els agrupa en categories d'habilitats com a joc en equip, visió, agressivitat, consistència i versatilitat. L'eina processa les dades públiques proporcionades per Riot Games, l'empresa desenvolupadora, i l'algorisme els analitza, interpreta i ofereix al jugador els resultats.
Això permet, per exemple, observar els punts febles d'un jugador perquè sàpia en què ha de millorar. També facilita a un equip l'elecció dels jugadors ideals per a cobrir una posició concreta, i participar en una competició segons l'estil de joc que el conjunt necessita. Alguns equips competitius de l'escena professional, com Team Liquid, ja han fet ús d'aquesta estratègia.
Després de realitzar la primera prova de l'eina amb jugadors professionals, Mobalytics ha decidit fer el seu algorisme accessible a qualsevol jugador de League of Legends a través del seu web. Allí, cada jugador pot rebre l'anàlisi de la seua actuació durant les partides i observar les seues fortaleses i febleses.
De l'esport als ‘eSports’
Un dels aspectes més rellevants d'aquesta eina és que es va originar en un estudi científic que busca la unió entre esport, videojocs i anàlisis de dades a través d'algorismes matemàtics. L'objectiu és utilitzar i processar dades massives per a generar millors resultats competitius.
Aquesta filosofia ja la utilitzen diversos equips d'NBA. Aquesta lliga de bàsquet és una de les quals ha protagonitzat més investigacions científiques basades en big data, des de l'anàlisi d'estadístiques fins a l'ús de dades biomètriques. Si pensem en els esports de motor, la relació pot ser encara més estreta, ja que l'anàlisi de dades cobra més importància en l'automobilisme.
No és casualitat. Mentre que esports com el bàsquet exigeixen qualitats físiques excepcionals, competir al més alt nivell en alguns videojocs requereix d'unes capacitats mentals extraordinàries. Habilitats com la destresa manual i la capacitat de reacció i reflexos són vitals, de la mateixa forma que ho són per a pilotar un avió o un monoplaça. Això ha propiciat que molts clubs d'eSports s'hagen interessat pel big data com una eina innovadora per a millorar el seu rendiment competitiu. És el cas de clubs espanyols com MAD Lions E. C. i Movistar Riders.
És el ‘big data’ el futur dels ‘eSports’?
L'eina desenvolupada per Mobalytics és molt rellevant en l'àmbit esportiu, sobretot per als videojocs competitius on fins al més mínim detall genera dades que poden ser analitzats. D'una banda, l'examen massiu de dades permet observar el rendiment d'un jugador de manera precisa. Per l'altre, es converteix en una eina idònia perquè un equip busque i valore al jugador ideal per a una posició concreta.
És clar que els eSports són molt més que un grapat de dades posades a la disposició d'un club. Com en els esports tradicionals, existeixen molts altres factors per a decidir les victòries i les derrotes, però l'anàlisi i la interpretació d'aqueixes dades pot convertir-se en un gran aliat a l'hora de millorar el rendiment i els resultats d'un equip. En una disciplina com els eSports, on la màquina és quasi tan protagonista com el jugador que la maneja, el big data pot arribar a jugar un paper fonamental durant els pròxims anys, mentre els esports electrònics continuen creixent com una indústria milionària.
Article original: https://theconversation.com/amp/el-big-data-sabe-como-convertirnos-en-mejores-jugadores-de-videojuegos-118351?__twitter_impression=true&s=03
Marcos Antón, Universitat Complutense de Madrid
4 juliol 2019 21.59 CEST
