Olá summoner! Pronto para quebrar alguns paradigmas?
Observações iniciais:
A Ferramenta traz novos conceitos e é de base estática, o que significa que é 'atemporal', ou melhor: independente de Patch (só pode variar com reworks). A análise sendo feita durante, antes ou depois das partidas não influenciam no resultado da ferramenta pois os dados baseados para pontuação são estáticos.
A fonte do artigo se encontra ao final deste.
A Ferramenta
Criei uma ferramenta capaz de auxiliar o Draft de jogos competitivos, esta consegue com precisão auxiliar jogadores, analistas e treinadores a melhorarem seus desempenhos competitivamente.
- Como acontece esse auxílio? Orientando os picks da partida às utilidades dos campeões.
Comecei a pensar em como criar esta ferramenta pouco antes do campeonato Mundial de 2015 e tive em mente dois grandes questionamentos:
- Até onde cada campeão influencia no resultado de um jogo?
- Como a utilidade desse campeão para o time altera o jogo?
Com isso em mente meu primeiro passo foi criar parâmetros Ofensivos e Defensivas em que pudesse pontuar cada campeão. Decidi fazer uma prova de conceito sem grande aprofundamento, visto que precisava primeiro provar que algo realmente acontecia para depois me aprofundar com os critérios anteriormente estabelecidos. Assim estabeleci como parâmetros de análise os seguintes parâmetros:
Ofensivos:
- Capacidade de iniciar de lutas;
- Cerco a Torres;
- Controle de Grupo;
- Poke;
Defensivos:
- Capacidade de limpar ondas de minions (Clear Wave);
- DesEngage AOE (conseguir quebrar iniciação com efeito de controle de grupo em área);
- Forma de escapar de iniciação.
Lembrando: por ser somente uma prova de conceito não criei subdivisões e me limitei a pontuar cada campeão com zero (0) na ausência do parâmetro ou um (1) quando o parâmetro existe em seu kit. Sempre que me deparei com algo duvidoso ou que dependia de alguma condição especial considerei como zero pois precisava me ater a formas mais concretas de medição. Por exemplo: como pontuar o efeito de lentidão? Por não se tratar conceitualmente de um controle de grupo (em sua maioria) não poderia considera-la pois as habilidades com pouco efeito de lentidão não possuem grande impacto no jogo como um todo.
OBS: Lentidões acima de 70% foram consideradas, visto que seu efeito de controle passa a influênciar bastante no jogo e conceitualmente pode até ser considerado um controle de grupo.
Por somente considerar aspectos ‘imutáveis’ dos campeões pôde-se considerar a análise independente de Patch. Assim me permito observar o principal objetivo da análise: a real influência de utilidade das habilidades nas partidas.
Nem todos os campeões foram analisados, visto que infelizmente Urgot, Singed, Galio, Kayle, Shyvana e Yorick foram abandonados por 95% do competitivo e em nenhum dos 3 campeonatos analisados eles foram utilizados. Sendo assim campeões mais ’completos‘ somariam 7 pontos, incrivelmente somente o Ekko chegou lá demonstando o por quê de ser tanto utilizado no competitivo.
Condição de vitória: Segundo os parâmetros estabelecidos, para que a ferramenta fosse eficaz o time que somasse mais pontos em uma partida/série deve ser o vencedor da mesma.
Ao total uma composição ‘perfeita’ poderia somar 35 pontos. Alguns dos jogos analisados chegaram bem perto. Vide os ‘melhores’ jogos analisados do Mundial de 2015:
Desempenho na Fase de Grupos - Mundial 2015
Seguindo a fase de grupos do mundial pude perceber que não necessariamente a equipe que tem melhor média de pontos passa a diante, mas também é importante lembrar que independente das escolhas de cada time, nas primeiras etapas de competições internacionais sempre há uma defasagem técnica entre os times, que impede a medição precisa dos acontecimentos. Mesmo assim a metodologia foi capaz de acertar somente pelos picks em 50% dos jogos quem ganharia o jogo. Média de pontos por grupo:
Verde: Equipes que passaram de grupo
Desempenho - Eliminatórias
Com um resultado que não tão bom o próximo passo são das quartas de final até a final. Embora as partidas em pontuação não tenham chegado perto do esperado dos times mostrados acima, obtive incríveis 66,7% de acerto no total de partidas. Lembrando que estas pontuações abaixo são as medias de pontos no total da série:
Analisando a final mais de perto a ferramenta foi capaz de acertar 66.7% dos jogos (considerado 1 ponto de diferença como ‘empate técnico’ e não usado como dado):
Amarelo: representa a equipe que ganhou o jogo.
Conclusões e trabalhos futuros
Assim pode-se observar que a utilidade de cada campeão contribui e influencia em muito nos resultados de partidas de campeonatos. Então a ferramenta foi capaz de prever resultados dos jogos mesmo antes de começarem. Baseados nas escolhas dos times de forma eficiente, tem o potencial de auxiliar treinadores, jogadores e analistas a focarem suas escolhas além das táticas usuais e valorizarem mais aqueles campeões que podem trazer à sua equipe mais utilidade.
Em breve pretendo criar um portal onde todos podem ter acesso à ferramenta de modo que possa ser utilizada ao vivo por todos durante os jogos. Por enquanto todos têm acesso de leitura mas poucos de utilização, o que deve mudar em breve.
Não perca os próximos artigos:
- Como o CBLoL 2016.1 poderia ter sido muito mais tranquilo a alguns times utilizando essa ferramenta;
- Qual a pontuação ideal para ser campeão.
Fonte: Draft Decision Making Tool
Olá summoner! Pronto para quebrar alguns paradigmas?
Começo hoje minha contribuição ao Mais E-Sports com um tema inédito no cenário competitivo e que tem potencial de mudar completamente o pensamento de como o competitivo é jogado. Quando comecei a abordar este assunto antes do campeonato Mundial de 2015 tive em mente dois grandes questionamentos:
- Até onde cada campeão influencia no resultado de um jogo?
- Como a utilidade desse campeão para o time altera o jogo?
Com isso em mente meu primeiro passo foi criar categorias Ofensivas e Defensivas em que pudesse pontuar cada campeão. Decidi fazer uma prova de conceito sem grande aprofundamento, visto que precisava primeiro provar que algo realmente acontecia para depois me aprofundar com os critérios anteriormente estabelecidos. Assim estabeleci como parâmetros de análise os seguintes parâmetros:
Ofensivos:
- Capacidade de iniciar de lutas;
- Cerco a Torres;
- Controle de Grupo;
- Poke;
Defensivos:
- Capacidade de limpar ondas de minions (Clear Wave);
- DesEngage AOE (conseguir quebrar iniciação com efeito de controle de grupo em área);
- Forma de escapar de iniciação.
Lembrando: por ser somente uma prova de conceito não criei subdivisões e me limitei a pontuar cada campeão com zero (0) na ausência do parâmetro ou um (1) quando o parâmetro existe em seu kit. Sempre que me deparei com algo duvidoso ou que dependia de alguma condição especial considerei como zero pois precisava me ater a formas mais concretas de medição. Por exemplo: como pontuar o efeito de lentidão? Por não se tratar conceitualmente de um controle de grupo (em sua maioria) não poderia considera-la pois as habilidades com pouco efeito de lentidão não possuem grande impacto no jogo como um todo.
OBS: Lentidões acima de 70% foram consideradas, visto que seu efeito de controle passa a influênciar bastante no jogo e conceitualmente pode até ser considerado um controle de grupo.
Por somente considerar aspectos ‘imutáveis’ dos campeões pôde-se considerar a análise independente de Patch. Assim me permito observar o principal objetivo da análise: a real influência de utilidade das habilidades nas partidas.
Nem todos os campeões foram analisados, visto que infelizmente Urgot, Singed, Galio, Kayle, Shyvana e Yorick foram abandonados por 95% do competitivo e em nenhum dos 3 campeonatos analisados eles foram utilizados. Sendo assim campeões mais ’completos‘ somariam 7 pontos, incrivelmente somente o Ekko chegou lá demonstando o por quê de ser tanto utilizado no competitivo.
Ao total uma composição ‘perfeita’ poderia somar 35 pontos e alguns dos jogos analisados chegaram bem perto. Vide os ‘melhores’ jogos analisados do Mundial de 2015:
Segundo a fase de grupos do mundial pude perceber que não necessariamente a equipe que tem melhor média de pontos passa a diante, mas também é importante lembrar que independente das escolhas de cada time, nas primeiras etapas de competições internacionais sempre há uma defasagem técnica entre os times, que impede a medição precisa dos acontecimentos. Mesmo assim a metodologia foi capaz de acertar somente pelos picks em 50% dos jogos quem ganharia o jogo. Média de pontos por grupo:
Com um resultado que não tão bom o próximo passo são das quartas de final até a final. Embora as partidas em pontuação não tenham chegado perto do esperado dos times mostrados acima, obtive incríveis 66,7% de acerto no total de partidas. Lembrando que estas pontuações abaixo são as medias de pontos no total da série:
Analisando a final mais de perto a ferramenta foi capaz de acertar 75% dos jogos (o amarelo abaixo do time representa a equipe que ganhou o jogo).
Assim pode-se concluir que as habilidades de utilidade contribuem e influenciam em muito nos resultados de partidas e campeonatos. Então a ferramenta foi capaz de prever resultados dos jogos mesmo antes de começarem. Baseados nas escolhas dos times de forma eficiente, tem o potencial de auxiliar treinadores, jogadores e analistas a focarem suas escolhas além das táticas usuais e valorizarem mais aqueles campeões que podem trazer à sua equipe mais utilidade.
Não perca os próximos artigos:
- Como o CBLoL 2016.1 poderia ter sido muito mais tranquilo a alguns times utilizando essa ferramenta;
- Qual a pontuação ideal para ser campeão.
Fonte: Influencia do Draft no resultado das Partidas