Como cientistas estão avaliando jogadores de CS:GO com Big Data

O Desafio de Avaliar Jogadores de Esports

Em esportes tradicionais como futebol ou basquete, a ideia de usar estatísticas para avaliar jogadores já é algo bem comum. Agora, trazer essa análise para o universo dos esports é bem mais complicado do que parece.

Por quê? Porque, apesar de serem jogados em ambientes virtuais, a coleta de dados é surpreendentemente desorganizada. Cada partida de CSGO gera milhões de eventos em formato bruto, como movimentações, tiros, lançamento de granadas e eliminações, tudo isso sem um padrão claro.

Foi aí que um grupo de pesquisadores da Universidade de Nova York decidiu entrar em cena com uma solução que combina modelagem de dados e métricas inspiradas em estatísticas esportivas tradicionais.

Win Probability Added: Quem Faz a Diferença na Partida?

A grande sacada desse time foi criar uma métrica chamada Win Probability Added (WPA), que basicamente mede o impacto das ações dos jogadores nas chances do time vencer a rodada. Em vez de contar apenas o número de eliminações ou mortes, como o famoso Kill-Death Ratio (KDR), a WPA leva em conta o contexto da jogada.

Por exemplo, imagina que um jogador consegue eliminar um adversário em uma situação de desvantagem numérica. Essa ação aumenta significativamente as chances de vitória do time e, por isso, recebe uma pontuação alta. Agora, se a eliminação acontece quando o time já está em grande vantagem, o impacto é bem menor.

Tecnologia de Ponta: Da Teoria à Prática

Para chegar a essa métrica, os cientistas analisaram mais de 70 milhões de eventos de jogo, utilizando algoritmos avançados de aprendizado de máquina. Eles criaram um modelo que consegue prever as chances de um time vencer a cada momento da partida, levando em conta variáveis como:

• Valor do equipamento de cada time;
• Quantidade de jogadores restantes;
• Posição dos jogadores no mapa;
• Status da bomba (plantada ou não).

A metodologia incluía até mesmo medir distâncias usando gráficos baseados em caminhos reais que os jogadores podem percorrer, já que mapas de CSGO possuem muros e obstáculos que tornam a distância "euclidiana" (a famosa linha reta) inútil.

Quem São os Jogadores Mais Impactantes?

Entre os jogadores analisados, um dos grandes destaques foi o famosíssimo ZywOo, que liderou o ranking em termos de WPA por rodada. Curiosamente, jogadores que costumam ter um KDR alto nem sempre aparecem no topo quando o critério passa a ser o impacto real nas chances de vitória do time.

Aliás, a métrica WPA também permite identificar jogadas únicas que mudam completamente o rumo de uma partida. Como naquele momento em que um jogador, sozinho, vira uma situação de desvantagem extrema e garante a vitória com uma jogada milagrosa. Esses lances são fáceis de identificar com o modelo, que consegue medir exatamente o quanto cada jogada aumentou ou diminuiu a probabilidade de vitória.

O Futuro das Estatísticas em Esports

Com a popularização de métricas como a WPA, o futuro dos esports promete ser ainda mais competitivo. Times profissionais podem usar esses dados para ajustar estratégias, contratar jogadores e até desenvolver treinos personalizados. Apostadores também ganham uma ferramenta valiosa para entender melhor os riscos de cada partida.

Se você curte CSGO ou esports no geral, vale a pena ficar de olho nessas novidades. Afinal, o mundo dos games está cada vez mais profissional – e agora, com uma ajudinha da ciência, quem sabe até você não vira o próximo destaque?

Fonte: Xenopoulos, P., Doraiswamy, H., & Silva, C. (2020). Valuing Player Actions in Counter-Strike: Global Offensive. 2020 IEEE International Conference on Big Data.