Jak będzie wyglądać selekcja graczy nowego zespołu x-kom AGO? Na czym polega współpraca ESPORTSlab z drużyną? Czy jest to rewolucja w esporcie? Na te i inne pytania odpowiedział Maciej Skorko.
Aleksander Kurcoń: Opowiedz nam, czym obecnie się zajmujecie jako ESPORTSlab we współpracy z x-kom AGO.
Maciej Skorko (ESPORTSlab): Tworzymy metody, które pomogą graczom lepiej zrozumieć od czego i w jakim stopniu zależy ich poziom gry, trenerom usystematyzować swój warsztat pracy, zaś organizacjom – uzyskać dodatkowe informacje w procesach selekcji zawodników. Mamy przekonanie, że potrzebne są inne metody oceny drużyny i graczy niż pozycja w rankingu. Zwycięstwa i porażki drużyny nie zawsze dają realny obraz na jakim pułapie jest zespół, szczególnie w grach 5vs5 gdzie słabszą dyspozycję dnia jednego zawodnika mogą kompensować inni.
A jak to obecnie wygląda w Polsce?
Mam wrażenie, że jesteśmy dzisiaj w takim miejscu, gdzie wiele organizacji powtarza ten sam schemat tworzenia i prowadzenia drużyn pomimo otrzymywania tych samych niezadowalających efektów w wymiarze sportowym. Wynika to w pewnym stopniu z modelu biznesowego tych firm, ale przede wszystkim z działania w oparciu o intuicję i doświadczenie. Moim zdaniem dalszy rozwój tej branży wymaga wprowadzenia narzędzi pozwalających na ilościową ocenę funkcjonowania zawodników zarówno w środowisku gry, jak i poza nim. AGO było pierwszą organizacją, która zaangażowała się w nasz projekt właśnie dlatego, że dobrze rozpoznali deficyty w obszarze zarządzania zespołami e-sportowymi i postanowili nam zaufać. Dlatego też prace ESPORTSlab obecnie koncentrują się na tworzeniu narzędzi pomiarowych i metod analiz danych, dzięki którym będziemy mogli lepiej zrozumieć ten złożony układ zależności, którym jest zespół e-sportowy. Uważamy, że to właściwa droga, bowiem w rywalizacji na najwyższym poziomie, o zwycięstwie i porażce decydują detale.
Jesteście esportową wersją money-balla (historia baseballowej drużyny Oakland Athletics, która w 2002 roku rozpoczęła selekcjonowanie graczy za pomocą skomplikowanych analiz komputerowych – przyp. red)?
Moneyball to dobre porównanie, aczkolwiek myślę, że e-sport nawet w wymiarze globalnym dopiero orientuje się na ten kierunek rozwoju. Organizacje w tej chwili zbierają bardzo mało danych na temat zawodników, a co najważniejsze w bardzo słaby sposób rozwinęły zdolności do oceny ich indywidualnego poziomu gry. Obecnie brakuje standardów zbierania danych, jakie istnieją w baseballu czy w innych wysokorozwiniętych dziedzinach sportu.
Jak to wygląda obecnie?
Myślę, że dziś trzeba postawić na usystematyzowanie warsztatu pracy sztabu szkoleniowego oraz na wypracowanie zbieżnych metod obserwacji czynników niezwiązanych bezpośrednio ze środowiskiem gry. W przypadku Counter-Strike’a indywidualna ocena poziomu gry opiera się na bardzo wysokopoziomowych wskaźnikach efektywności takich jak KDA czy ADR, lub w oparciu o analizę jakości obsługi mechaniki gry, jak w przypadku Rating 2.0 HLTV. Kiedy rozmawiam z zawodnikami, często wyrażają przekonanie, że istniejące metody oceny nie oddają w pełni ich poziomu umiejętności. Uważamy, że aby trafniej oddać indywidualny poziom gry musimy włączyć do analiz perspektywę złożonych zachowań, czyli tego jak gracze potrafią łączyć różne aspekty mechaniki gry w bardziej złożone zachowania obliczone na zdobycie przewagi nad przeciwnikiem.
Kończąc temat moneyballa…
Moneyball to przyszłość, ale obecnie nie ma narzędzi, ani zbiorów danych, które pozwalałyby na tego typu analizę. Czy to jest przyszłość w e-sporcie? Absolutnie tak.
Gdybyś miał jednym zdaniem podsumować wasze działania, jakby ono wyglądało?
W ESPORTSlab tworzymy rozwiązania informatyczne, które umożliwiają bardziej trafną i rzetelną ocenę indywidualną zawodników, lepsze zrozumienie wpływu czynników zewnętrznych na poziom gry, usystematyzowanie warsztatu pracy trenerów i analityków oraz wdrożenie specjalistycznych metod treningowych. W naszej pracy wykorzystujemy metody wielu dziedzin nauki od psychologii, przez neurokognitywistykę, fizjologię po matematykę, która przez algorytmy uczenia maszynowego wspiera nas w analizach tych olbrzymich zestawów danych. W tym projekcie przy współpracy z trenerami i analitykami, wykorzystuje także ponad dekadę doświadczeń w tworzeniu nowych narzędzi pomiarowych pozwalających na digitalizację zachowań i mniej uchwytnych aspektów funkcjonowania człowieka.
Jak będzie wyglądać kompletowanie drużyny?
Nikt nie ma przepisu na drużynę. Informację jakie może dostarczyć ESPORTSlab do procesu selekcji graczy mają wspierać decyzje sztabu szkoleniowego przez rozszerzenie zakresu analizowanych czynników. Dziś nikt nie wie jaka kombinacja cech charakteru, temperamentu, inteligencji mają kluczowe znaczenie w tym zespole pięcioosobowym. My dopiero zaczynamy tą zagadkę rozwiązywać lecz na samym końcu decyzja nigdy nie będzie po naszej stronie – zostawiamy ją ludziom, którzy są ekspertami w dziedzinie – czyli trenerom. Z perspektywy prac badawczo-rozwojowych jakie planujemy zależałoby mi na tym by byli to ludzie, którzy nie boją się rywalizacji, będą chcieli się udoskonalać i będą odważni.
Jak długo potrwają obserwacje graczy?
Ewaluacja, którą prowadzimy w zakresie zdolności umysłowych i uwarunkowań mentalnych, trwa dwa dni w przypadku każdego zawodnika. Oprócz tego prowadzimy ciągłą obserwację, która potrwa do końca września, monitorujemy m.in. istotne dla nas parametry fizjologiczne, rytmy dobowe i aktywność fizyczną. Dla mnie jest to kolejne pole, na którym mogę pomóc ludziom lepiej zrozumieć rzeczywistość przez jej analizę, a nie samo czucie. Intuicja oczywiście jest ważna, ludzie zbudowali wielkie rzeczy na intuicji. Jednak w obliczu postępującej profesjonalizacji intuicja przestaje gwarantować ciągłość i sukces. Wchodzi się wtedy na taki pułap, w którym liczy się już wiedza i “know-how”, który musi być wypracowany także na podstawie obiektywnych miar.
Jaka jest przyszłość ESPORTSlab?
Dziś jesteśmy na początku drogi i musimy rozwiązywać wiele bardzo podstawowych problemów. Jeśli wszystko pójdzie zgodnie z planem, to już w przyszłym roku rozpoczniemy zbieranie informacji o strukturze i funkcji mózgów zawodników, co w pierwszej kolejności pozwoli nam na lepsze zrozumienie zmian, które spowodowało ich doświadczenie z grami. Obecnie prowadzimy w tym zakresie badania podstawowe, w których szukamy cech mózgu skojarzonych z postępem w nabywaniu umiejętności w grach esportowych. Perspektywą tej linii badań jest między innymi możliwość oceny potencjału rozwojowego młodych zawodników oraz lepsza selekcja skutecznych metod treningu.
Dziękuję za rozmowę.
Ja również.
Z Maciejem Skorko rozmawiał Aleksander Kurcoń.
