游戲大數據對電子競技的影響到底有多大？

2016年，中國電子競技在資本的助力之下獲得了跨越式的發展，越來越多的人開始把電子競技看作和起來體育項目一樣的運動。作為一項運動在職業化的過程中，數據一定是不可獲取的一環。在電競賽事上下游已經趨于完善的今天，賽事數據分析正在與傳統體育賽事數據分析靠攏。近幾個月接連公布的投資動態就非常好的說明了這一點。

先是年中撈月狗正式對外宣布獲得數千萬美元B輪融資、緊接著成立不久的玩家賽事獲得近千萬元人民幣的Pre-A輪、浮動數據活動數百萬元天使投資，完美世界旗下766轉型成為賽事數據媒體站，Marstv等多家業內公司投資了析樂數據。這些被投資的公司都和電競數據有著不同程度的聯系。

雖然目前電競比賽對于大數據的應用還是基于基礎層面的應用，但是按照傳統體育規律，數據的采集和分析一定是未來電競發展的重要趨勢之一。所以今天我們來分析分析電競大數據可發展的三大應用層面。

[直播數據向]

電競的直播數據目前主要還是以戰隊、選手及游戲內元素（MOBA游戲中的英雄，RTS游戲中的種族）。這些數據大多都是核心基礎項的數據，其使用目的是希望幫助解說及用戶在直播的時候能夠更好的去觀看比賽。

在今年年初的時候，大家所看到的直播數據還都較為粗糙，但隨著關注的人越來越多，不管是英雄聯盟、Dota2這樣的電競賽事大戶，還是像新興的移動電競，都開始注重在直播上的數據開發，希望能通過數據的分析和展示讓更多觀眾得以更好的觀看賽事。

一年前，撈月狗就開始與Ti系列賽事及英雄聯盟相關賽事的直播方進行關于直播數據的合作，合作的目的就是希望通過歷史數據及實時數據來幫助更多的人去了解比賽。在每一場比賽后會都有精簡的戰報數據來幫助玩家們了解選手在天賦符文等游戲核心項的玩法上的選擇，職業玩家的選擇也會通過數據的呈現方式被更好應用于日常的游戲。在參與過多次世界級大賽的直播后，由于電子競技與傳統的體育賽事還是存在著較大的差異，電競賽事受到職業選手的更替、版本的不停變化、各賽區打法的差異這三大不確定性因素的影響。數據公司也發現僅僅基礎數據的羅列，觀眾在直播相對較短的時間中很難去理解數字的背后的真實意義。電競賽事直播中往往可能展示的數據項展示一般情況下不會超過20個，但在數據準備時，我們可能需要準備上百項的數據項去進行多維度的提取及計算。而不同的游戲可提供的數據項不同，又需要對這個游戲非常了解的分析師去配合實際賽事去解讀。

剛剛在S6系列賽中發生的事件就是一個非常好的案例。9月30日，AHQ與H2K的比賽中，AHQ的Westdoor（西門）與H2K的Ryu（岳倫）在傷害經濟比的數據展示上不但要展示他們的2016夏季賽數據，還要輸出所屬賽區的平均值進行對比。而在數據上westdoor的1.19遠遠低于LMS賽區的1.49。這里就很重要了，作為知名戰隊的中單，卻在傷害經濟比這項數據上全賽區墊底，這是為什么呢？在隨后的比賽中Westdoor就用實際行動告訴我們，在打龍的團戰中，他會毅然決然的自己去送，而換來Ziv的傷害輸出。Ziv在夏季賽的42場比賽中，場均團隊輸出為24.8%，為LMS賽區上單第一。9月30日的絕地大翻盤也很好的證明了這一點。

所以在電競賽事的直播中不能僅僅是簡單的將數據羅列在直播看板上，還需要對每一個賽區，每一支戰隊、每一個熱門選手進行深入的分析。通過數據與精煉的文字描述才能更好的讓觀眾去觀看比賽和理解比賽。目前有不少的團隊都在加入到這個直播分析的領域中來，未來一定能夠給玩家帶來更多更深入的解讀。

[戰隊數據向]

戰隊數據向是一個目前剛處于“處女地”開發的階段。據悉，目前公開對職業戰隊提供相關數據服務的有有析樂數據和浮樂數據。隨著戰隊的職業化程度提高，隊員的數據挖掘也越發重要。

通過對賽事數據的提取及深度的挖掘，可以將職業戰隊的數據進行多維度的對比，幫助其通過比賽中每分鐘/20分鐘/30分鐘的數據、選手的場均表現數據及對英雄操作數據形成可視化的評估選手在賽事中的表現，利用大量數據輔助戰隊的分析師去評估隊員在賽事中的技術操作層面的問題，以便后續進行調整和加強日常的訓練。

除了對自身的隊員分析外，其他職業戰隊隊員的數據挖掘也十分的重要。國內的比賽對手主要以國內選手為主，大家彼此之間相對比較了解，如果到了世界級大賽上就會發現與國外選手的對抗中很容易因為不熟悉國外選手的打法，而出現不該出現的失誤。如果我們通過對國外賽事的長期跟蹤，完全可以通過數據的呈現來分析出相對應不同賽區、戰隊及選手的打法。對手的英雄選擇，每分鐘補刀數，經濟差額，什么時間補什么樣的裝備等等。通過數據也可以輔助戰隊分析師了解對手的打法以及習慣，讓教練在平時的訓練中更好的指導自己的隊員，并且可以在BP中做出對應選擇。

相信熟悉《英雄聯盟》項目的觀眾都知道韓國知名中單選手Faker的英雄池可以說是深不可測，但是電子競技畢竟是一個團隊游戲，在BP的時候需要根據隊友的選擇、對手的Ban以及當前版本的情況而定。在LCK聯賽春季賽中CJ對陣SKT的一場比賽中，CJ首先Ban掉了妖姬和麗桑卓，隨后又Pick了EZ和璐璐。CJ通過之前的數據統計進行了一系列的布局，讓Faker在選人的過程中受到了明顯的壓制。最終到Faker的時候，他只有三個選擇：劫、發條和阿貍。在對手擁有璐璐、EZ、錘石、皇子和輪子媽的情況下，他選擇了職業生涯中最成功的阿貍，這個選擇可能是為了逃脫皇子的大招，以及對付對面沒有機動力的輪子媽，不過有了Ez的E技能和璐璐的大招以及輪子媽的法術護盾，要想刺殺她非常難。在BAN和PICK兩個環節中的出色表現讓CJ成功在他們還沒有踏入峽谷之前，將Faker壓制到只能選擇一個效率不高的英雄，也為后續的比賽奠定了良好的基礎。

此外，目前國內的數據分析較為缺失的一環即在路人選手選拔上，因為路人的數據采用一般的計數方法，很容易有遺漏和失準的情況，進而使得選手選拔的對象比較狹隘。如果在《英雄聯盟》的全球玩家的數據中進行長期的跟蹤及模型分析，就可以讓戰隊在對新隊員的選拔上有更多的信息可以進行參考，而不是采用“試訓”這種較短時間很難發現新人短板的方法。

[游戲向]

電子競技的核心是建立在網絡游戲本身的競技單元內容上，電競數據同樣可以幫助產品提升游戲本身的生命周期。

眾所周知，電競選手均是長期進行練習，并且練習強度遠遠超于普通的游戲玩家。游戲公司完全可以通過對電競選手行為進行監控，不斷的去優化游戲產品。《英雄聯盟》在今年夏季季后賽從6.15到6.18更新了三個版本，雖然說大部分的玩家認為這些細微的調整對于普通玩家在游戲過程中的本身并沒有太大的影響。但通過職業選手的BP選擇及操作數據的變化來看，在操作上的影響是很明顯的。說明Riot Game在通過職業選手的數據監控來提高電競觀賽性。一個電競游戲本身的可觀賞性是來自于選手的操作和隊伍與隊伍之間的對抗性，拿今年《英雄聯盟》世界總決賽來講，四個分組的對抗因為在BP的選擇不同，各個隊伍之間的對抗產生了不同的效果。同時也讓比賽本身產生更大的不可預測性。這正是Riot Game通過選手數據對游戲版本數值的調整及優化，增加了英雄之間的平衡性和觀賞性。

以上這三點是游戲大數據對于電子競技本身最大的影響力。但其實還有一點因為基于中國現有的法律法規所限制，所以只在最后略作提及，那就是電競的賽事數據對于博彩業的參考。我們都知道傳統體育項目在全球的博彩業中占有較高的比例，國際博彩算法也是通過大數據的統計來進行調整。而電子競技作為體育項目中的一種也正在慢慢融入其中，如何使得博彩競猜的玩法更多，競猜者有更多可以參考的依據，那就需要電競大數據的支撐。