Migliorare l'analisi degli Esports attraverso il raggruppamento dei personaggi

I giochi di esports stanno diventando una parte enorme del mercato globale dei giochi e stanno crescendo più velocemente rispetto ad altri tipi di giochi. Con l'aumento di questo interesse, cresce anche la necessità di analisi negli esports. Questo utilizza dati dai giochi per aiutare giocatori, allenatori, broadcaster e altri nella comunità sportiva. A differenza degli sport tradizionali, i giochi di esports cambiano rapidamente, con nuove regole e meccaniche spesso introdotte.

Questi cambiamenti frequenti significano che i modelli analitici possono diventare obsoleti in fretta, portando a sfide nella loro utilità. Gli studi attuali spesso trascurano questo problema. Questo articolo discute un nuovo modo di rappresentare i personaggi di gioco per migliorare la longevità e l'accuratezza dei modelli analitici.

#La Sfida del Cambiamento negli Esports

Vari titoli di esports, come League of Legends e Dota 2, hanno enormi pubblici e basi di giocatori. La natura competitiva di questi giochi porta i giocatori a sviluppare strategie chiamate "meta". Un meta si riferisce ai modi più efficaci per giocare basati sulle regole e meccaniche attuali. Gli sviluppatori di giochi cambiano regolarmente le regole per mantenere il gioco equilibrato e mantenere l'interesse dei giocatori, spesso attraverso aggiornamenti del gioco noti come patch.

Quando vengono rilasciate le patch, possono apportare cambiamenti come nuovi personaggi o modifiche alle Abilità esistenti. Questi aggiornamenti possono avere un impatto significativo su come i giocatori competitivi affrontano il gioco, portando a nuove strategie. La maggior parte della ricerca attuale si concentra su un periodo di tempo limitato per minimizzare gli effetti di questi cambiamenti, ma questo approccio può portare a modelli che perdono efficacia se non vengono riaddestrati.

#Come i Cambiamenti nel Gioco Influiscono sui Modelli Dati

Nella letteratura sugli esports, i modelli che considerano i personaggi in una partita sono spesso costruiti utilizzando identificatori unici per ogni personaggio, di solito tramite one-hot encoding. Questo significa che ogni personaggio è rappresentato da un vettore binario che indica la loro presenza in una partita. Tuttavia, man mano che vengono aggiunti nuovi personaggi o i personaggi esistenti cambiano in modo significativo, questa rappresentazione può diventare problematica.

Ad esempio, se viene introdotto un nuovo personaggio, il modello deve adattarsi a una dimensione di input più grande per accogliere un nuovo identificatore. Questo può rendere inutilizzabili i vecchi modelli. Inoltre, se un personaggio subisce un redesign, le sue abilità precedenti potrebbero non essere più valide. Quindi, un modello addestrato su rappresentazioni di personaggi obsolete potrebbe dare risultati inaffidabili.

I cambiamenti nel design del gioco possono generalmente essere classificati come:

1. Cambiamenti di rottura: Alterazioni importanti che richiedono di rifare completamente il modello.
2. Cambiamenti impattanti: Modifiche che non alterano l'architettura del modello ma possono comunque influenzare le sue prestazioni.
3. Cambiamenti non impattanti: Aggiustamenti minori che non hanno un effetto significativo sull'accuratezza del modello.

Mentre i cambiamenti di rottura sono facili da individuare, identificare cambiamenti impattanti può essere complesso e può richiedere un'analisi approfondita.

#La Metodologia Proposta

Questo articolo presenta un nuovo approccio alla rappresentazione dei personaggi utilizzando dati di design del gioco provenienti dalle patch. Utilizzando tecniche di Clustering, questo metodo consente una rappresentazione dei personaggi più stabile e riutilizzabile che rimane efficace attraverso gli aggiornamenti del gioco. Questo sistema si concentra su Dota 2, un popolare gioco multiplayer online con un'ampia gamma di personaggi unici.

In Dota 2, ogni personaggio è distinto da abilità e Attributi unici come intelligenza, agilità e forza. Questo approccio proposto consente una migliore comprensione delle capacità di ciascun personaggio, permettendo ai modelli di adattarsi ai cambiamenti nel design del gioco in modo efficace.

#Raccolta e Elaborazione dei Dati

Per portare avanti questo studio, sono stati raccolti due principali tipi di dati. Il primo tipo copriva abilità e attributi dei personaggi da varie patch, mentre il secondo tipo ha raccolto dati sulla storia delle partite, che includeva informazioni sulle selezioni dei personaggi, durata delle partite, numero di uccisioni per ciascuna squadra e risultati delle partite.

I dati sono stati raccolti tramite OpenDota, una piattaforma che fornisce statistiche dettagliate per le partite di Dota 2. La raccolta si è concentrata solo sulle partite professionali e premium, portando a un totale di oltre 61.000 partite analizzate per questo studio.

Dopo aver acquisito i dati necessari, sono stati elaborati per standardizzare e organizzare le abilità e i parametri correlati per ciascun personaggio. Questo ha aiutato a creare un dataset completo che potesse essere utilizzato per l'analisi di clustering.

#Clustering dei Dati dei Personaggi

Una volta che i dati rilevanti sono stati elaborati, sono stati utilizzati algoritmi di clustering. Il clustering consente di raggruppare punti dati simili basati su attributi specifici. In questo studio, è stato scelto il clustering K-Means per la sua capacità di adattarsi senza dover cambiare il numero di cluster quando arrivano nuovi dati.

Il processo di clustering ha portato alla creazione di centroidi che rappresentano le abilità e i tratti dei personaggi. Comprendendo questi cluster, i personaggi possono essere rappresentati in modo più efficiente, indipendentemente dall'introduzione di nuovi personaggi in seguito.

Ad esempio, se un personaggio ha più abilità che rientrano in gruppi simili, tutte le sue abilità possono essere combinate in un singolo vettore. Questo significa che anche se in futuro vengono aggiunti nuovi personaggi, la dimensione della rappresentazione rimane costante, il che facilita l'adattamento del modello agli aggiornamenti.

#Modelli Predittivi e Loro Valutazione

Per testare l'efficacia della nuova rappresentazione dei personaggi, sono stati costruiti tre modelli di rete neurale.

1. NN1: Questo modello utilizzava solo la durata della partita come input, fornendo una base per il confronto.
2. NN2: Questo modello includeva sia la durata della partita che i dati di selezione dei personaggi basati sui metodi tradizionali di one-hot encoding.
3. NN3: Questo modello utilizzava il nuovo approccio clusterizzato per rappresentare la selezione dei personaggi insieme alla durata della partita.

L'obiettivo era prevedere il numero di uccisioni per ciascuna squadra alla fine di una partita. Quest'area non è stata ampiamente esplorata nella ricerca precedente, rendendola un caso studio prezioso.

I modelli sono stati addestrati con dati provenienti da diverse patch, mentre le partite delle patch più recenti-dove i cambiamenti erano più significativi-sono state trattenute per validare le prestazioni dei modelli. I risultati hanno messo in evidenza i punti di forza della rappresentazione clusterizzata, in particolare nel mantenere un'alta precisione attraverso diverse versioni.

#Risultati e Discussione

Valutando i modelli, i risultati hanno rivelato intuizioni chiave sulle loro prestazioni.

• NN1 e NN2 hanno mostrato livelli di prestazioni simili, indicando che gli aspetti della selezione dei personaggi non erano così impattanti come pensato inizialmente. Questo ha sollevato domande sul valore dei metodi tradizionali di one-hot encoding.
• NN3, tuttavia, ha dimostrato un significativo miglioramento e coerenza attraverso le nuove patch, sostenendo l'idea che il clustering delle abilità dei personaggi avesse benefici significativi.

Anche di fronte a importanti aggiornamenti del gioco, NN3 ha mantenuto un alto livello di accuratezza, mentre NN2 ha affrontato sfide a causa della sua dipendenza da identificatori di personaggi specifici. Questo mostra chiaramente che la nuova rappresentazione clusterizzata offre una base più affidabile per future ricerche.

#Conclusione

Questo articolo discute l'importanza di adattare i modelli analitici nel campo in rapida evoluzione degli esports. Poiché i parametri del gioco e le abilità dei personaggi cambiano frequentemente, c'è una chiara necessità di metodi che consentano un'analisi dei dati stabile ed efficace. Introdurre una rappresentazione clusterizzata dei personaggi fornisce un approccio prezioso per affrontare queste sfide.

In generale, la metodologia proposta ha il potenziale per migliorare la longevità dei modelli degli esports, offrendo un quadro che può adattarsi ai cambiamenti futuri senza richiedere una revisione completa. Con l'interesse crescente per le analisi negli esports, questo approccio potrebbe migliorare la comprensione e le prestazioni dei modelli, beneficiando giocatori, allenatori e ricercatori.

In sintesi, la ricerca sottolinea la necessità di modelli adattivi nell'analisi degli esports mentre fornisce soluzioni pratiche per sviluppi futuri. Man mano che il panorama dei giochi continua a evolversi, trovare modi per rappresentare e analizzare i dati in modo efficace sarà essenziale per massimizzare l'esperienza competitiva.