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Betreff des Beitrags: Vorhersage professioneller Spieler für Starcraft 2 (2023-US-PO-1512)
Beitragstext:
Nishita Rao, Doktorandin, University of Connecticut
Neehar Namjoshi, Doktorandin, University of Connecticut
Shivam Kumar, Doktorand, University of Connecticut
Pooja Shah, Doktorandin, University of Connecticut
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Dieses Projekt untersucht den Geschäftsfall von E-Sport-Teams, die von hochqualifizierten Spielern in Starcraft 2, einem Echtzeit-Strategie-Videospiel, profitieren. Das Ziel bestand darin, die Elitespieler, die sich in diesem Spiel auszeichnen, genau zu identifizieren. Es wurden Modelle erstellt, um diese kleine Kohorte leistungsstarker Spieler zu klassifizieren, die nur 2,7 % des Datensatzes ausmachen. Das Modell ermöglichte es diesen Organisationen, hochqualifizierte Starcraft 2-Spieler auszukundschaften und zu rekrutieren, wodurch die Wahrscheinlichkeit, Meisterschaften zu gewinnen, erhöht wurde.
Das Team erstellte und verglich verschiedene Modelle in JMP, um komplexe Beziehungen zwischen der Zielvariablen (hochqualifizierte Starcraft 2-Spieler) und mehreren Prädiktorvariablen wie Aktionen pro Zeitstempel, Minikartenangriffe usw. zu definieren. Gebaute Modelle wurden verwendet, um Vorhersagen zu treffen, das Modell und Add-Ins wie die Stratified Split Balance und die Alternate Cut-off Confusion Matrix, um das Modell weiter abzustimmen.
Die aus diesem Modell gewonnenen Erkenntnisse sollen E-Sport-Organisationen dabei helfen, strategischere Entscheidungen und bessere Investitionsentscheidungen zu treffen, damit sie die Leistung und Rentabilität in ihrem Ökosystem optimieren können. Diese Organisationen können dann gezielte Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten sowie Bindungspläne für Spieler mit hohem Potenzial bereitstellen.
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