Dra. Darina Goldin, Director de ciencia de datos en Bayes Esports, escribe para Esports Noticiasvideojuegos.com para discutir el verdadero valor de los datos de los deportes electrónicos.
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Los datos son el aceite del siglo XXI. Las apuestas necesitan datos históricos para crear modelos de predicción precisos y datos en vivo para ofrecer probabilidades junto con ellos. Sin embargo, no todos los datos se crean de la misma manera y eso es especialmente cierto para los deportes electrónicos. Para la mayoría de las intenciones y propósitos, los datos de deportes electrónicos tienen una vida útil muy limitada.
Valor de los datos históricos
En primer lugar, es importante tener en cuenta que no se está produciendo una degradación de valor, sino dos. El primero se refiere a los datos históricos. – que son datos de cualquier partido que haya finalizado. Los juegos de deportes electrónicos se parchean regularmente, y los efectos de estos parches pueden ir desde ajustar el valor de algunos elementos hasta eliminar por completo o agregar edificios o héroes al juego.
La mayoría de las veces, los parches alteran significativamente el metajuego y requieren la creación de nuevos modelos de la noche a la mañana. Por lo tanto, los datos históricos quedan obsoletos poco después de su obtención. Para Counter-Strike, es plausible utilizar el último año de coincidencias en su conjunto de datos. Para League of Legends, solo puedes tomar lo que se haya jugado desde el último parche o dos.
Por supuesto, es posible crear modelos que no dependan de valores parcheados comúnmente, pero estos modelos tendrán limitaciones muy claras. – y aún podría estar roto por parches.
Un ejemplo es el modelo ganador del mapa Counter-Strike, que se puede generar únicamente a partir de la puntuación actual en rondas. En 2019, Valve realizó cambios en el modelo económico CS: GO dos veces. Esto, a su vez, cambió la forma en que las rachas ganadoras actuales afectan las posibilidades de ganar en rondas futuras.
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Si realiza algún tipo de análisis basado en datos, no puede confiar en un conjunto de datos histórico que obtuvo una vez. Debe actualizarse constantemente con los últimos partidos jugados por equipos de alto nivel.
Para cualquier investigación adecuada, la vida media de los datos de deportes electrónicos se indica en meses. Para algunos títulos, son semanas. Empresas como Bayes Esports invierten una gran cantidad de recursos en la obtención de los partidos profesionales más recientes para los datos de entrenamiento y el seguimiento de los cambios en el metajuego.
Valor de los datos en vivo
Cuando se trata de datos de partidos en vivo, surge un problema diferente. Los partidos de deportes electrónicos se juegan en un servidor y se transmiten a través de plataformas de transmisión como Youtube o Twitch. Además, algunos editores hacen que los datos de partidos en vivo estén disponibles a través de API web. En parte, para evitar las trampas, existe un retraso entre la transmisión o la API y el juego que puede oscilar entre diez segundos y varios minutos.
Una demora de hasta diez segundos puede generar grandes pérdidas para una casa de apuestas si alguien encuentra la manera de abusar de ella. Además, esto no es irreal.
Aunque la mayor parte de los partidos se juegan en línea, los eventos más prestigiosos ocurren en un estadio con público en vivo. Cualquiera que esté espectador en el lugar tiene acceso a datos no retrasados – sin embargo, la casa de apuestas que sigue la transmisión de video retrasada no lo hace.
Pero, ¿qué tal enviar un ojeador al estadio para ver el partido? Incluso donde es legal, nunca será factible debido a la gran cantidad de datos por segundo que se generan y requieren. Los deportes electrónicos se basan en datos de una manera que la mayoría de los deportes profesionales nunca lo estarán.
No es necesario describir las acciones del jugador a través de datos. – el juego ocurre en una computadora y las acciones son datos desde el principio. Los proveedores de datos como Bayes Esports brindan información completa y precisa del juego con todas las posiciones, elementos y acciones de cada jugador varias veces por segundo. Un cazatalentos podría transcribir solo una fracción de esa información, y ciertamente no lo suficiente para desarrollar algoritmos de apuestas competitivos.
Una casa de apuestas que quiera seguir siendo rentable a largo plazo necesita conocer los datos más rápidos disponibles en el mercado. Idealmente, las empresas deberían obtener datos sin demora directamente de los servidores a través de canalizaciones sólidas. A menudo, esto es posible al tener contratos con los editores y los organizadores de torneos directamente o pasando por entidades de datos como Bayes Esports.
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