サイバースポーツ-21世紀のチェス
コンピュータゲームは、お金を稼ぐことができるスポーツになっています。
この活動はスポーツと見なされます。人々はゲームの枠組みの中で物理的能力と知的能力を比較し、この活動の終わりに結果を達成しようとします。ここには競争があり、毎年成長しています。何百万人もの人々がeスポーツに参加しています-プロ、アマチュア、そして初心者ですら。
しかし、プロのeスポーツプレーヤーになるには、トレーニングとレジメンが必要です。これは、何時間も続けてプレイしなければならないという意味ではありません。トレーニング方法は数十あります。さらに、これはすでに証明されています。上海タイガースチームは1日約14〜16時間トレーニングしましたが、成功しませんでした。プレー時間と成功の間に直接的な相関関係はありません。
サイバースポーツは21世紀のチェスと呼ばれ、分析的思考、数歩先を考える能力を発達させ、短期間で正しい決定を迅速に下すのに役立ちます。
eスポーツ-新しいソーシャルリフト
最も成功しているeスポーツプレーヤーは、多くのお金を稼いでいます。eスポーツプレーヤーのいくつかの例子供の頃から旅を始めました。 Rodjerプレーヤーは、ロシアのトーナメントで初めて優勝した人の1人でした。チーム全体が100万ルーブルを獲得し、彼は20万ルーブルを受け取りました。その後、両親は彼にこれを続けることを許可しました。もう1つのアメリカのサクセスストーリー：Dota 2を演じるSumailは、1999年にパキスタンで生まれました。彼は非常に才能のあるプレーヤーです。15歳で彼は最大のトーナメントの1つに勝ち、たくさんのお金を稼ぎました。彼はeスポーツに賭け、これにより家族全員を徐々にアメリカに移しました。
そのようなプレーヤーはプロに団結しますeSportsチーム、その中からキャプテンが選ばれます-通常、これは最も経験豊富なプレーヤーです。トレーナーが必要です。彼の機能は、アナリストの役割によって補完できます。スーパープロフェッショナルチームには、独自の心理学者や栄養士もいます。
Esportsはすでにプレーヤーの周りの目の動きと炭素含有量を分析しています
eスポーツにおけるデータ分析は、まだ始まったばかりです。コーチの主な問題は彼が持っていないということですサイバーアスリートの精神的および生理学的状態を評価するためのツール。しかし今では、手榴弾を投げたり、戦術を練習したりするための練習を行うことができるサービスがあります。心理学から正しい打撃技術や戦術まで、すべてが研究されているプロサッカーほどにはまだ開発されていません。この分野では、何かを改善したり、何か新しいことを提案したりすることは困難です。 eスポーツにはまだそのようなニッチがたくさんあり、ここで探索することがたくさんあります。
eスポーツの分析に利用できるデータにはいくつかの種類があります。1 つ目は、ゲーム内のテレメトリ (キーボードとマウスのデータ) です。2番目のグループは、生理学、アイトラッキング、筋電図、およびビデオカメラです。
3番目のポイントは環境データです。プレーヤーの周りで行われます：温度測定、二酸化炭素含有量。部屋の高いCO₂含有量は結果と正確に相関しているため、これは非常に重要なパラメータです。
データはAIと高度な分析を使用して分析されます。現在導入されている最初のツールは、機械学習、つまり機能するAIですこれは、プレーヤーの身体的パフォーマンスを視覚化して分析するのに役立ちます。これは、キーが押される速度と頻繁な組み合わせです。もう一つのポイントは、プレーヤーがプレーしていないときのプレーヤーのコントロールであり、彼らがプロとして義務を果たすことも重要です。
AIは、勝利、失敗、負傷を予測できます。プレイヤーをスカウトするために使用できます-彼らがチームの他のメンバーと「相性」を持っているかどうか、彼らが物資をどれだけよく知っているかをチェックするために。そのような技術は、人の本格的なデジタルおよび心理的な肖像画を形成することができます。
データは、プロのギャンブラーの視線がユニークであることを示しています
目の動きはアマチュアアスリートを裏切る。アイトラッカーの助けを借りて、画面上の特定の領域を強調表示したり、ヒートマップを作成したり、プレーヤーが見ている方法によって下の写真の右下隅には専門家がいて、画面の中央に焦点を合わせています。そして、右上隅では、プレイヤーはレーダーを見るのにより多くの時間を費やします。
画面を9つの部分に分割してプロのアスリートがどこを見ているか見てみましょう。左側はプロプレイヤー向けのヒートマップ、右側はアマチュア向けのヒートマップです。アマチュアプレーヤーはレーダーに12％多くの時間を費やし、プロは65％の時間、中心を見てゲームに集中していることがわかります。
見た目の違いはとても良いですプロスポーツ選手の特徴。この分析は、トレーナーが次に何をすべきか、トレーニング中に注意を払うことが理にかなっている側面を理解するのに役立ちます。
センサーは、プレーヤーが病気か嘘かを判断できます。プロフェッショナルな態度を分析するための次の技術は、サーマルイメージャーです。「効果」があることを示した実験的研究がありますピノキオ」–人が嘘をつくと鼻が熱くなります。通常、人の左目は心臓に近いほど少し暖かくなっていますが、温度が高いとこの違いは記録できません。
テクノロジーはチーム内の化学を事前に予測できます
ディープラーニングは、プレーヤー間の関係を事前に定義します。すでにさまざまな大学が、人と人が同期しているかどうかを分析するハイパースキャンを開発しています。これは、チームを適切に編成し、チーム間の「化学反応」を測定するために必要です。
AIは特定のパターンを識別できます-たとえば、有益な戦術を考え出したり、敵の位置が繰り返されたり、プレイヤーの行動パターンに気づいたりします。これはコーチにとって重要なデータであり、チーム内のやり取りに影響を与えます。敵を倒すだけでなく、プレイヤーを正しく交換し、やりがいのある時期とそうでない時期を理解する必要があります。
テクノロジーを使用すると、標準的な状況（3分の3または5分の3）を解決できます。残りの人数が少なくても、適切な計画を立てれば、チームが確実に勝ちます。
eスポーツはすでに音楽、映画、伝統的なスポーツのストリーミングを征服しています
数字は、eスポーツがすでにテレビ、映画、音楽の収益を上回っていることを裏付けています。調査によると、若い世代は見ていてとても幸せです2021年までに、eスポーツは米国では、この指標で2位になります-先はアメリカンフットボールのみ。
しかも、膨大な数のeスポーツプレイヤーの中でもプロプレイヤーは少ない。それらの5％だけがあり、契約のないアマチュアプレーヤー-95％。 International Dota2の賞金プールは19年目で3200万です。 17年目のこの数字は2700万でした。2年間で、デルタは500万増加しました。
しかし、eSportsで最も有望な分野は、分析とトレーニングの分野です。ここで膨大な数のトランザクションが実行され、プロセスには次のものが含まれます最先端の技術はAI、眼球運動センサーです。
eスポーツプレーヤーのデータを分析するスタートアップ
- 風邪。GGはプロのチーム向けに設計されています-非常に高価ですが、非常に効果的です。これは、特定のゲームの計画やトレーニング計画を作成して、無限に実行できるようにするサービスです。
-スコープ。GGは、手榴弾の投擲と地雷除去を正しく行うための位置訓練ゲームです。これは非常に重要です。投げるときは、正しく立って弾道を計算する必要があります。すぐには機能しませんが、5秒後には機能するため、さらに多くの要素を考慮する必要があります。このサービスは、マップ上で表示されているすべての場所を保護し、勝つために自分を配置するのに役立ちます。
-4dSIGHT。COM-ディープラーニングを使用してサーフェスを分析し、パーソナライズされたバナーをリアルタイムで適用します。これは、ストリーミングや競技中に非常に人気があります。
将来のテクノロジー-数十のセンサーからのビデオとデータの分析
次のステップは、高度なセンサー、身体データ、および大量の情報です。過去数年間、テクノロジーはeスポーツを開発して前進させます。昨日はゲームしかプレイしていなかった場合、今日はデータの収集と分析の方法をすでに知っています。つまり、明日はコグニティブeスポーツを作成し、推奨事項の受け取り方法を自動的に学習し、あらゆる小さなことに飛び込み、データ、さまざまなデータを抽出し、それから利益を得る方法を学びます。ロシアと世界のeSportsコミュニティの発展により、eSportsの方向ですでにトレーニングが行われている新しい職業、大学、追加の専門教育コース、または修士号が登場しています。
開発の次の段階は、新しいものの出現です科学的タスク。これは、マルチモーダルで異種のデータ（ビデオおよびセンサーデータ）の大規模な分析です。これらは、eスポーツプレーヤーの結果を改善するだけでなく、モバイルeスポーツに弾みをつけるのにも役立ちます。これは、韓国、中国ですでに発展し始めており、世界中の視聴者を獲得する準備ができている新しい方向性です。
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