Verbesserung der Esports-Analytik durch Charakter-Clusterbildung

Esports-Spiele werden ein grosser Teil des globalen Spielemarktes und wachsen schneller als andere Spielearten. Mit diesem steigenden Interesse wächst auch der Bedarf an Esports-Analysen. Diese nutzen Daten aus Spielen, um Spielern, Trainern, Sendern und anderen in der Sportgemeinschaft zu helfen. Im Gegensatz zu traditionellen Sportarten ändern sich Esports-Spiele schnell, oft mit neuen Regeln und Mechaniken.

Diese häufigen Änderungen führen dazu, dass Analyse-Modelle schnell veraltet sein können, was ihre Nützlichkeit beeinträchtigt. Aktuelle Studien ignorieren oft dieses Problem. Dieser Artikel diskutiert eine neue Methode zur Darstellung von Spielcharakteren, um die Langlebigkeit und Genauigkeit von Analyse-Modellen zu verbessern.

#Die Herausforderung des Wandels in Esports

Diverse Esports-Titel wie League of Legends und Dota 2 haben riesige Zuschauerzahlen und Spielermengen. Die wettbewerbsorientierte Natur dieser Spiele führt dazu, dass Spieler Strategien entwickeln, die als "Metas" bekannt sind. Eine Meta bezieht sich auf die effektivsten Möglichkeiten, das Spiel basierend auf den aktuellen Regeln und Mechaniken zu spielen. Die Spielentwickler ändern regelmässig die Regeln, um die Spiele ausgewogen zu halten und das Interesse der Spieler aufrechtzuerhalten, oft durch Spielupdates, die als Patches bekannt sind.

Wenn Patches veröffentlicht werden, können sie Änderungen wie neue Charaktere oder Anpassungen bestehender Fähigkeiten mit sich bringen. Diese Updates können einen erheblichen Einfluss darauf haben, wie wettbewerbsfähige Spieler das Spiel angehen, was zu neuen Strategien führt. Der Grossteil der aktuellen Forschung konzentriert sich auf einen begrenzten Zeitraum, um die Auswirkungen dieser Änderungen zu minimieren, aber dieser Ansatz kann dazu führen, dass Modelle an Effektivität verlieren, wenn sie nicht neu trainiert werden.

#Wie Spieländerungen Datenmodelle beeinflussen

In der Esports-Literatur werden Modelle, die die Charaktere in einem Match berücksichtigen, oft mit einzigartigen Identifikatoren für jeden Charakter gebaut, normalerweise durch One-Hot-Encoding. Das bedeutet, dass jeder Charakter durch einen binären Vektor dargestellt wird, der seine Präsenz in einem Match angibt. Allerdings kann diese Darstellung problematisch werden, wenn neue Charaktere hinzugefügt oder bestehende Charaktere erheblich geändert werden.

Zum Beispiel, wenn ein neuer Charakter eingeführt wird, muss das Modell sich an eine grössere Eingangsgrösse anpassen, um einen neuen Identifikator zu berücksichtigen. Das kann alte Modelle unbrauchbar machen. Ausserdem, wenn ein Charakter ein Redesign durchläuft, sind seine vorherigen Fähigkeiten vielleicht nicht mehr anwendbar. Daher könnte ein Modell, das auf veralteten Charakterdarstellungen trainiert wurde, unzuverlässige Ergebnisse liefern.

Änderungen im Spieldesign können generell in folgende Kategorien eingeteilt werden:

1. Zerbrechende Änderungen: Grössere Änderungen, die eine komplette Überarbeitung des Modells erfordern.
2. Wesentliche Änderungen: Modifikationen, die die Architektur des Modells nicht verändern, aber dessen Leistung beeinträchtigen können.
3. Unwesentliche Änderungen: Kleinere Anpassungen, die keinen signifikanten Einfluss auf die Genauigkeit des Modells haben.

Während zerbrechende Änderungen leicht zu erkennen sind, kann es komplex sein, wesentliche Änderungen zu identifizieren, die eine gründliche Analyse erfordern.

#Die vorgeschlagene Methodik

Dieser Artikel präsentiert einen neuen Ansatz zur Charakterdarstellung unter Verwendung von Spieldesign-Daten aus Patches. Durch den Einsatz von Clustering-Techniken ermöglicht diese Methode eine stabilere und wiederverwendbare Charakterdarstellung, die über Spielupdates hinweg effektiv bleibt. Dieses System konzentriert sich auf Dota 2, ein beliebtes Multiplayer-Online-Battle-Arena-Spiel mit einer grossen Auswahl an einzigartigen Charakteren.

In Dota 2 wird jeder Charakter durch einzigartige Fähigkeiten und Attribute wie Intelligenz, Beweglichkeit und Stärke unterschieden. Dieser vorgeschlagene Ansatz ermöglicht ein besseres Verständnis der Fähigkeiten jedes Charakters, wodurch Modelle sich effektiv an Änderungen im Spieldesign anpassen können.

#Datensammlung und -verarbeitung

Um diese Studie durchzuführen, wurden zwei Hauptdatentypen gesammelt. Der erste Typ umfasste Charakterfähigkeiten und -attribute aus verschiedenen Patches, während der zweite Typ Daten zur Match-Historie sammelte, die Informationen zu den Charakterauswahlen, der Match-Dauer, der Anzahl der Kills pro Team und den Match-Ergebnissen enthielten.

Die Daten wurden über OpenDota gesammelt, eine Plattform, die detaillierte Statistiken für Dota 2-Matches bereitstellt. Die Sammlung konzentrierte sich nur auf professionelle und Premium-Matches, was zu insgesamt über 61.000 analysierten Matches für diese Studie führte.

Nach dem Erwerb der notwendigen Daten wurde diese verarbeitet, um die Fähigkeiten und damit verbundenen Parameter für jeden Charakter zu standardisieren und zu organisieren. Dies half, einen umfassenden Datensatz zu erstellen, der für die Clusteranalyse verwendet werden konnte.

#Clustering von Charakterdaten

Nachdem die relevanten Daten verarbeitet wurden, wurden Clustering-Algorithmen eingesetzt. Clustering ermöglicht es, ähnliche Datenpunkte basierend auf spezifischen Attributen zu gruppieren. In dieser Studie wurde K-Means-Clustering gewählt, da es sich anpassen kann, ohne die Anzahl der Cluster ändern zu müssen, wenn neue Daten eintreffen.

Der Clustering-Prozess führte zur Erstellung von Zentroiden, die die Charakterfähigkeiten und -merkmale repräsentieren. Durch das Verständnis dieser Cluster konnten Charaktere effizienter dargestellt werden, unabhängig davon, ob später neue Charaktere eingeführt werden.

Zum Beispiel, wenn ein Charakter mehrere Fähigkeiten hat, die in ähnliche Gruppen fallen, können alle seine Fähigkeiten zu einem einzigen Vektor kombiniert werden. Das bedeutet, dass selbst wenn in Zukunft neue Charaktere hinzukommen, die Darstellungsgrösse konstant bleibt, was die Anpassung des Modells an Updates erleichtert.

#Prädiktive Modelle und ihre Evaluation

Um die Effektivität der neuen Charakterdarstellung zu testen, wurden drei neuronale Netzwerkmodelle erstellt.

1. NN1: Dieses Modell verwendete nur die Match-Dauer als Eingabe, was eine Basislinie für den Vergleich lieferte.
2. NN2: Dieses Modell beinhaltete sowohl die Match-Dauer als auch die Charakterauswahl basierend auf traditionellen One-Hot-Encoding-Methoden.
3. NN3: Dieses Modell nutzte den neuen geclusterten Ansatz zur Darstellung der Charakterauswahl neben der Match-Dauer.

Das Ziel war es, die Anzahl der Kills für jedes Team am Ende eines Matches vorherzusagen. Dieser Bereich wurde in der vorherigen Forschung nicht ausführlich untersucht, was es zu einer wertvollen Fallstudie macht.

Die Modelle wurden mit Daten aus mehreren Patches trainiert, während Matches aus den aktuellsten Patches – wo die Änderungen am grössten waren – zurückgehalten wurden, um die Leistung der Modelle zu validieren. Die Ergebnisse zeigten die Stärken der geclusterten Darstellung, insbesondere in der hohen Genauigkeit über verschiedene Versionen hinweg.

#Ergebnisse und Diskussion

Bei der Evaluierung der Modelle zeigten die Ergebnisse wichtige Einsichten über ihre Leistungen.

• NN1 und NN2 zeigten ähnliche Leistungsniveaus, was darauf hinweist, dass die Aspekte der Charakterauswahl nicht so wirkungsvoll waren wie zunächst gedacht. Das warf Fragen über den Wert traditioneller One-Hot-Encoding-Methoden auf.
• NN3 hingegen zeigte deutliche Verbesserungen und Konsistenz über neue Patches hinweg, was die Idee unterstützte, dass das Clustering der Charakterfähigkeiten erhebliche Vorteile hatte.

Selbst bei grösseren Spielupdates behielt NN3 ein hohes Mass an Genauigkeit, während NN2 aufgrund seiner Abhängigkeit von spezifischen Charakteridentifikatoren vor Herausforderungen stand. Das zeigt klar, dass die neue geclusterten Darstellung eine zuverlässigere Grundlage für zukünftige Forschungen bietet.

#Fazit

Dieser Artikel behandelt die Bedeutung der Anpassung von Analyse-Modellen im schnelllebigen Bereich der Esports. Da sich Spielparameter und Charakterfähigkeiten häufig ändern, besteht ein klarer Bedarf an Methoden, die eine stabile und effektive Datenanalyse ermöglichen. Mit der Einführung einer geclusterten Charakterdarstellung bietet diese Studie einen wertvollen Ansatz zur Bewältigung dieser Herausforderungen.

Insgesamt hat die vorgeschlagene Methodik das Potenzial, die Langlebigkeit von Esports-Modellen zu verbessern und einen Rahmen zu bieten, der zukünftige Änderungen ohne komplette Überarbeitung aufnehmen kann. Mit dem wachsenden Interesse an Esports-Analysen könnte dieser Ansatz das Verständnis und die Leistung von Modellen verbessern, was sowohl Spielern, Trainern als auch Forschern zugutekommen würde.

Zusammenfassend betont die Forschung die Notwendigkeit adaptiver Modelle in der Esports-Analyse und bietet praktische Lösungen für zukünftige Entwicklungen. Während sich die Gaming-Landschaft weiterentwickelt, wird es entscheidend sein, effektive Wege zur Darstellung und Analyse von Daten zu finden, um das wettbewerbsorientierte Erlebnis zu maximieren.