¿Porqué ser Analista de League of Legends?

El rol de Analista de League of Legends es uno de los más demandamos. No solo porque el título de Riot Games cada vez se ha vuelto más exigente y es necesario si quieres triunfar a nivel competitivo, sino porque la figura del analista como tal es fundamental dentro de una organización de esports.

Un analista de esports trabaja en estrecha colaboración con el entrenador del equipo para determinar los errores específicos cometidos por los jugadores al observar las repeticiones de las partidas y analizar las estadísticas del desempeño del equipo en relación con su competencia.

Esta figura puede marcar la diferencia en los esports, puede ser lo que distinga a un buen equipo de un gran equipo.

El trabajo de un analista

El analista trabaja directamente con el entrenador para garantizar que el equipo tenga el mayor éxito posible. El entrenador, a diferencia del analista, ayuda al equipo con soft skills: mentalidad, comunicación y cuestiones personales. El entrenador también participa en el desarrollo de estrategia y resolución de problemas evidentes del jugador. El analista va un paso más allá y microanaliza el juego para descubrir errores o puntos fuertes que no se ven a simple vista y ayudará a integrar estas conclusiones en la estrategia.

Esta figura pasa gran parte de su tiempo viendo las repeticiones de partidas y ejecutando los datos generados por los sistemas internos del juego. En ocasiones incluso necesitará genera sus propias estadísticas del rendimiento de los jugadores o utilizar softwares de terceros para generar nuevos datos, como ocurre de forma similar en los deportes tradicionales.

C estos hallazgos al entrenador y a los jugadores para ayudar a corregir estos problemas. Estos pueden incluir algo tan específico como que su KDA en un cierto período de tiempo es unos puntos más bajo que el estándar de la industria.

O puede adelantar una tendencia, como cuando un equipo tiene una ventaja de 15 muertes o 12 puntos de vida, en promedio, el equipo tiende a perder el 64 % del tiempo. Una debilidad de exceso de confianza puede poner en duda el próximo punto, o podría ser que la estrategia empleada para adelantarse temprano no logra cerrar una ventaja y esto, por ejemplo, afectaría a la dificultad de la partida y pondría en riesgo la victoria.

Esto proporciona información sobre áreas de mejora para el equipo que no son obvias o incluso perceptibles sin la recopilación de datos de una multitud de partidas del equipo y otros equipos a nivel microscópico.

Responsabilidades de un analista de esports.

La responsabilidad de un analista de deportes electrónicos es directa. Su objetivo principal es observar las tendencias y subrayar las imperfecciones que están frenando la capacidad del equipo para desempeñarse al más alto nivel.

Dicho esto, estas son algunas de las tareas realizadas por un analista:

• Ver las partidas para determinar los errores. En los juegos que requieren velocidad de reacción, como los FGC, puede ser necesario un análisis frame a frame.
• Revisar las estadísticas internas de la partida y analizar las tendencias. Esto incluiría analizar las partidas scrim del equipo, partidas en competición y una comparación con las estadísticas de otros equipos para comparar los estándares de la industria.
• Generar sus propias estadísticas cuando sea necesario o emplear software de terceros para encontrar estadísticas adicionales. Estos datos solo deben ser información que proporcione un valor general para no incurrir en perdida de tiempo.
• Comunicar las tendencias al entrenador y al equipo de tal forma que sea información útil para el equipo en diferentes situaciones. Se requiere el uso de imágenes sólidas como diagramas de imágenes, infografías y gráficos.
• En equipos de mayor rango, también brinda información sobre las debilidades del equipo contrario.

¿Cómo es el trabajo diario de un analista de League of Legends?

Lo normal es analizar una partida individual ejecutando la reproducción de video de la partida integrada en el cliente del juego. Normalmente se suele prestar mucha atención a las teamfights y las escaramuzas por carril para determinar los errores críticos del equipo.

Además, el analista trabaja mucho con los datos de back-end. En LoL, los datos los presenta el propio cliente. A continuación se muestra una imagen de cómo se ve esa información. El analista también puede generar sus propios datos si es necesario.

De este modo el analista podrá partir de estos datos para realizar su análisis o recopilar manualmente la información que considere necesaria, como la cantidad de veces que el support se desplaza, si piensa que hay relación entre eso y alguna consecuencia como la victoria en el carril inferior.

A continuación, el analista volcaría esta información en su propia base de datos. Puede ser una base de datos SQL conectada a sus servidores back-end, una base de datos asociada con una aplicación específica que usan para análisis o algo tan simple como una hoja de cálculo.

Con esa información, el analista puede determinar las correlaciones entre varios objetivos para señalar algunos elementos como: qué factores contribuyen al mayor éxito del equipo, qué factores son los más débiles o menos consistentes del equipo, o cómo su equipo puede alejarse de los estándares de la industria (conocido como la desviación estándar en el mundo del análisis de datos).

Idealmente, los analistas deben presentar la información en gráficos para comunicar las fortalezas y debilidades de los equipos. La explicación visual supera con creces la información en bruto de los datos, especialmente cuando se comunica con la administración del equipo (por valor comercial) y los jugadores (para mejoras de rendimiento).

Este es un mero resumen de lo que realmente hace un analista de esports. Obviamente este proceso requiere mucha inversión de tiempo y creatividad por parte de los analistas. ¿Cómo sabe uno qué datos mirar frente a otro? Puede usar enfoques matemáticos, como la correlación entre un conjunto de datos y la tasa general de ganancias. Idealmente, esto se hace con todos los datos de los equipos combinados y le mostrará lo que se llama un coeficiente de correlación (término analítico que también se usa fuera de los esports).

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