El ‘big data’ sabe cómo convertirnos en mejores jugadores de videojuegos

Los esports, o lo que es lo mismo, las competiciones profesionales de videojuegos conocidas con el sobrenombre de deportes electrónicos, han encontrado un poderoso aliado en el análisis masivo de datos. Big data y esports son dos de las tendencias tecnológicas más populares de finales de esta década. La tecnología nunca había estado tan cerca del deporte.

Todavía hoy, los deportes electrónicos pueden resultar un fenómeno extraño para quienes desconocen el sector. Por eso es habitual comparar las competiciones de videojuegos con el deporte tradicional, para acercar a los neófitos a este mundo relativamente nuevo, pero cuyo origen es más remoto del que se piensa.

El juego siempre ha formado una parte vital del desarrollo de los humanos. Así lo afirmaba ya en 1938 el teórico Johan Huizinga en Homo Ludens, aunque desconocía que años más tarde el sector del videojuego se convertiría en una de las industrias del ocio más rentables.

En la década de los 80, las competiciones de videojuegos ya eran una tendencia en países como Estados Unidos, aunque fue la evolución de las conexiones de internet lo que facilitó la globalización del fenómeno. El videojuego irrumpió también con fuerza como objeto de estudio en las universidades de todo el mundo. Hoy no es un medio ajeno para los investigadores. Aunque los esports han entrado con timidez en la academia, la literatura científica es cada vez mayor.

Los jugadores de Team Liquid durante un partido de League of Legends. LoL Esports/Flickr

El apartado competitivo de los videojuegos ha despertado el interés de muchos investigadores, que han replicado estudios utilizados en el deporte profesional. Ahí está el origen de una startup californiana fundada por el doctor en ingeniería biomédica Amine Issa. Este investigador norteamericano comenzó estudiando el desarrollo del rendimiento humano en alpinistas y pilotos, y posteriormente decidió trasladar sus conocimientos al campo de los esports.

Así nacía Mobalytics, un proyecto que pronto conseguía financiación de varios inversores de Silicon Valley. De esta manera comenzaba el desarrollo de una herramienta que permite a los jugadores de videojuegos medir su rendimiento mediante el procesado de datos masivos.

Mobalytics ha creado un algoritmo que utiliza los datos del juego para formar el Gamer Performance Index (GPI), un conjunto de estadísticas que señalan las fortalezas y debilidades de cada jugador basándose en los millones de datos recolectados a lo largo de sus partidas.

Muestra de datos recogidos por la herramienta. Mobalytics

El videojuego elegido para desarrollar esta herramienta ha sido League of Legends, uno de los juegos competitivos más populares en todo el mundo. En él, dos equipos de cinco jugadores se enfrentan con el objetivo de derribar la base rival. Cada uno de los jugadores representa a un personaje en el juego. No todos los personajes son iguales, por lo que el jugador humano tiene que adaptar su estilo según el personaje elegido.

La complejidad de League of Legends hace de esta herramienta una utilidad especialmente valiosa.

Un algoritmo mide la destreza del jugador

El algoritmo analiza los datos de cada jugador y los agrupa en categorías de habilidades como juego en equipo, visión, agresividad, consistencia y versatilidad. La herramienta procesa los datos públicos proporcionados por Riot Games, la empresa desarrolladora, y el algoritmo los analiza, interpreta y ofrece al jugador los resultados.

Esto permite, por ejemplo, observar los puntos débiles de un jugador para que sepa en qué ha de mejorar. También facilita a un equipo la elección de los jugadores ideales para cubrir una posición concreta, y participar en una competición según el estilo de juego que el conjunto necesita. Algunos equipos competitivos de la escena profesional, como Team Liquid, ya han hecho uso de esta estrategia.

Tras realizar la primera prueba de la herramienta con jugadores profesionales, Mobalytics ha decidido hacer su algoritmo accesible a cualquier jugador de League of Legends a través de su web. Allí, cada jugador puede recibir el análisis de su actuación durante las partidas y observar sus fortalezas y debilidades.

Así funciona Mobalytics.

Del deporte a los ‘esports’

Uno de los aspectos más relevantes de esta herramienta es que se originó en un estudio científico que busca la unión entre deporte, videojuegos y análisis de datos a través de algoritmos matemáticos. El objetivo es utilizar y procesar datos masivos para generar mejores resultados competitivos.

Esta filosofía ya la utilizan varios equipos de NBA. Esta liga de baloncesto es una de las que ha protagonizado más investigaciones científicas basadas en big data, desde el análisis de estadísticas hasta el uso de datos biométricos. Si pensamos en los deportes de motor, la relación puede ser todavía más estrecha, ya que el análisis de datos cobra más importancia en el automovilismo.

No es casualidad. Mientras que deportes como el baloncesto exigen cualidades físicas excepcionales, competir al más alto nivel en algunos videojuegos requiere de unas capacidades mentales extraordinarias. Habilidades como la destreza manual y la capacidad de reacción y reflejos son vitales, de la misma forma que lo son para pilotar un avión o un monoplaza. Esto ha propiciado que muchos clubes de esports se hayan interesado por el big data como una herramienta innovadora para mejorar su rendimiento competitivo. Es el caso de clubes españoles como MAD Lions E. C. y Movistar Riders.

¿Es el ‘big data’ el futuro de los ‘esports’?

La herramienta desarrollada por Mobalytics es muy relevante en el ámbito deportivo, sobre todo para los videojuegos competitivos donde hasta el más mínimo detalle genera datos que pueden ser analizados. Por un lado, el examen masivo de datos permite observar el rendimiento de un jugador de manera precisa. Por el otro, se convierte en una herramienta idónea para que un equipo busque y valore al jugador ideal para una posición concreta.

Está claro que los esports son mucho más que un puñado de datos puestos a disposición de un club. Como en los deportes tradicionales, existen muchos otros factores para decidir las victorias y las derrotas, pero el análisis y la interpretación de esos datos puede convertirse en un gran aliado a la hora de mejorar el rendimiento y los resultados de un equipo. En una disciplina como los esports, donde la máquina es casi tan protagonista como el jugador que la maneja, el big data puede llegar a jugar un papel fundamental durante los próximos años, mientras los deportes electrónicos continúan creciendo como una industria millonaria.