VisuaLeague III: Visual Analytics of Multiple Games

Tese de mestrado, Informática, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020Digital data available has been growing over the last years and with it, the need to create representative ways to understand and make use of its potential with visualization techniques that can be applied in different purposes. One of these cases are eSports (electronic sports), considered nowadays a sport with high growth expectation, and for which data analyses can have a significant impact. One of the most popular game type practiced in eSports is the Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) genre represented by one of the most popular competitive games, League of Legends (LoL), which will be the case study for this thesis. As many traditional sports, there are various events to have in consideration when observing performance of gameplay. In addition to statistics for each game there is relevant information on players’ positions (spatial data), in a specific period in time (temporal data). Specific events in a game, related with objectives, can also be considered, such as purchasing an item, player kills, destroying towers, or complete objectives. Having a way to analyze and visualize this data helps not only programmers and game designers to improve gameplay but also players, coaches and analysts to improve player performance. The objective of this work is to redesign the previous prototype VisuaLeague II, and propose a new version, VisuaLeague III in order to explore techniques to implement analysis for multiple games, team searches and access to professional games’ training sections, scrims. Common problems presented in the analysis with voluminous amount of data, like cluttering and overlapping, are addressed by adding filters to searches, interaction with the visualizations, aggregation of data, and clustering. The developed prototype, VisuaLeague III was evaluated by professional coaches to understand if the searches and visualization techniques implemented are adequate for analysing players’ performance in a competitive environment. The results demonstrate overall positive attitude with particular interest in analysis for custom games and multiple games analysis as those provide visualizations that do not exist in common tools, specially, regarding spatiotemporal data

Visual analytics and team strategies in online games

Tese de Mestrado em Informática, Faculdade de Ciências, Universidade de Lisboa, 2022The eSports (electronic sports) phenomenon has been growing and so does the interest in online video games, from players and spectators. With technological advancements it has become easier to use techniques to retrieve data about the events occurring during a game, generating big volumes of data that can be used for a performance analysis. Casual players are looking for methods to better themselves overall or with specific characters, whereas, in a professional context, the focus is to study other teams and how to defeat them. For efficiency, it is imperative to explore data analysis mechanisms combined with visualisation techniques (visual analytics) applied to spatiotemporal data and to various relevant events during a match such as a player’s position (space) in a given instant (time) or, for example, the position where the player died. The goal of this project is the study of previous work and the development and ap plication of the acquired knowledge in analytic visualisation techniques to League of Legends[31] (LoL) spatiotemporal datasets. The developed tool used Tableau Desktop[24] to create a series of dashboards depicting the behaviour of multiple LoL matches, using the Riot API (Application Programming Interface) provided dataset, and clustering algorithms. The tool was evaluated by a team of semi-professional players in order to understand if the visualisation techniques and data used was adequate, useful or innovative compared to already existing tools for game analysis and the players’ needs. The results were mostly positive, with the participants pointing out the interactivity of the visualisations and ability of analysing multiple games as an advantage compared to existing tools. To conclude, even though spatiotemporal data is not yet implemented in MOBA (Multiplayer Online Battle Arena) videogame analysis tools, it is still relevant for the players’ personal goals and overall an interesting approach

VisuaLeague II - Animated maps for performance analysis in games

Tese de mestrado, Informática, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018O fenómeno de eSports tem vindo a aumentar ao longo dos anos e, com este, também o interesse por videosjogos online, tanto por parte dos jogadores como treinadores e analistas. Um dos mais populares géneros destes jogos é o Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) e durante uma partida existem vários tipos de eventos. Estes eventos, ou ações, podem variar desde a posição de um jogador num determinado instante de tempo ou o caminho que este percorreu de um ponto a outro, a eventos mais específicos do jogo, tais como a posição onde o jogador morreu ou o número de balas disparadas numa determinada área. Analisar este tipo de dados por jogadores, treinadores e analistas pode gerar o reconhecimento de padrões permitindo definir novas estratégias que ajudem os jogadores a melhorar o seu desempenho. Com a evolução da tecnologia, tem-se tornado cada vez mais fácil utilizar técnicas de telemetria para registar eventos em jogos online o que, por sua vez, leva a um elevado volume de dados que pode ser recolhido ao longo do tempo. Para que se possa extrair informação relevante desses conjuntos de dados, por vezes volumosos, é fundamental explorar quais as técnicas de visualização mais adequadas. O objetivo deste trabalho consiste em utilizar o conjunto de dados telemétricos recolhidos pela Riot Games, provenientes de partidas de League of Legends (LoL), para redesenhar um protótipo onde se explora a técnica de visualização mapas animados, melhorando o desempenho computacional deste, resolvendo problemas como a sobreposição de eventos e a limitação de só suportar a análise até dois jogadores em simultâneo. Foram aplicadas técnicas de visualização complementares para a mitigação dos problemas acima mencionados, assim como técnicas com o intuito de apresentar dados estáticos e estatísticos, complementando a análise do desempenho de jogadores feita com a principal técnica de visualização utilizada. Por fim, foi feita uma avaliação do sistema de forma a perceber se as técnicas de visualização em uso são adequadas a este tipo de análise, e de que forma a ferramenta desenvolvida compete com outras existentes no mercado, com o objetivo de fazer análises do desempenho de jogadores. Este relatório apresenta o trabalho relacionado sobre dados espácio-temporais, assim como técnicas de visualização aplicadas aos mesmos e técnicas de visualização usadas em videojogos. É discutida a relevância dos eSports e a sua possível aplicação em áreas científicas, como visualização de estruturas moleculares, pelas técnicas de visualização utilizadas. São apresentados diferentes géneros de videojogos, como First-Person Shooter (FPS), Real-Time Strategy (RTS) e MOBA, explorando o tipo de análise que pode ser feita entre os géneros. É feita uma breve introdução à visualização, onde se enumeram seis passos que se devem ter em conta no processo de desenho de uma visualização correta. Existindo diferentes tipos de visualização, sendo a explorada neste relatório a visualização de informação, é nesta onde recaem os tipos de dados que são analisados utilizando o protótipo desenvolvido. Para a visualização de dados espácio-temporais, são introduzidos várias técnicas, dando foco a dois métodos utilizados em projetos anteriores: o Cubo Espaço-Tempo e os Mapas Animados. Uma vez que se está a explorar técnicas de visualização adequadas para analisar jogos, são também introduzidas diferentes técnicas de visualização existentes, aplicadas diretamente dentro do jogo, como mini mapa, barras de vida e heatmaps, ou usadas por aplicações de terceiros para análise, como gráficos de barras e linhas. Ligando o trabalho já desenvolvido com o atual, são revistos dois protótipos anteriores onde já foram aplicadas as técnicas de Cubo Espaço-Tempo e Mapas Animados, referindo as vantagens e desvantagens de cada uma para a análise de desempenho de jogadores. Por fim, ainda dentro do trabalho relacionado, é efetuada uma apresentação ao jogo LoL, explicando a mecânica do jogo, cujos dados telemétricos foram utilizados para a análise e aplicação desenvolvida, explicitando que tipo de dados espácio-temporais oferece. De seguida, é apresentado o protótipo desenvolvido juntamente com as vantagens de se construir uma aplicação web. A informação sobre a arquitetura desenvolvida é descrita em detalhe, assim como as tecnologias usadas, estando estas listadas tanto as do lado do cliente, como as do lado do servidor. Também é descrito como é que o processamento de dados foi realizado, mostrando excertos de pseudocódigo para melhor compreensão. Neste processamento de dados, é explicado como foi implementado o sistema de trajetos usado pela aplicação, assim como o tratamento efetuado sobre os dados, filtragem e reordenação, para o fácil uso e análise feita pelos utilizadores. Exibindo as funcionalidades da aplicação, é feita uma ponte entre os dados que foram processados, como estes são mostrados, e a sua possível interação com o utilizador, esclarecendo como foi realizada a sua implementação e o seu propósito. Algumas destas funcionalidades são fruto das soluções encontradas para os problemas do protótipo anterior. Outras fazem parte das técnicas de visualização utilizadas para complementar a técnica principal de visualização em uso. Para testar a aplicação desenvolvida foram realizados dois tipos de avaliação: a primeira correspondendo a entrevistas informais e a segunda uma comparação entre a aplicação desenvolvida com outras duas existentes no mercado, o OP.GG e o Replay do LoL. Estas ferramentas são apresentadas brevemente e utilizadas na avaliação da aplicação desenvolvida, tendo sido efetuada uma comparação direta entre elas, tanto ao nível dos dados apresentados, como ao nível das funcionalidades e técnicas de visualização que usam para apresentar estes dados. Para a segunda avaliação é explicada a metodologia e aparelhos usados na sua concretização, o tipo de participantes (jogadores casuais e profissionais da área) e as tarefas definidas que foram executadas nas três diferentes ferramentas de análise. Os resultados são apresentados, onde é discutida a precisão do sistema de trajetórias desenvolvido para a aplicação, assim como a análise feita pelos participantes para as diferentes tarefas, comparando-a entre as diferentes ferramentas utilizadas. Foi feito um levantamento das respostas finais dos participantes, onde foi perguntado o quão útil e fácil de usar é VisuaLeague II em relação às outras duas ferramentas, juntamente com a capacidade de se efetuar uma análise mais rápida. Também foi pedido aos participantes que declarassem as vantagens e desvantagens de usar VisuaLeague II em relação ao OP.GG e ao Replay do LoL. O estudo realizado pelos participantes sugere que os utilizadores preferem visualizar dados espácio-temporais dinamicamente, ou seja, visualizando mudanças ao longo do tempo, usando mapas animados. Além disso, a visualização de dados estáticos e estatísticos, juntamente com a visualização de dados espácio-temporais, melhora a análise do desempenho do jogador. Com a análise feita pelos participantes no estudo, é possível dividir a análise em dois tipos: as análises feitas por jogadores casuais e análises feitas por profissionais (tanto jogadores como treinadores/analistas). Os jogadores casuais simplesmente descrevem o que está a acontecer na visualização. No entanto, os profissionais elaboram teorias sobre o desempenho de um jogador, dando sugestões sobre como o jogador devia ter jogado em certas ocasiões. No geral, os participantes demonstraram uma atitude mais positiva em relação ao uso do VisuaLeague II e do Replay do LoL do que o OP.GG como uma ferramenta de análise, simplesmente porque melhores técnicas de visualização estão a ser utilizadas para visualizar dados espácio-temporais. Trabalho futuro também é mencionado onde se explicita vários pontos em que Visua- League II pode ser melhorado. Uma ideia é formulada com o propósito de ser possível a análise do desempenho do jogador não apenas em um jogo, mas ser possível expandir o protótipo de forma a analisar o desempenho do jogador ao longo de vários jogos.The phenomenon of eSports has been increasing over the years as well as the interest in online video games by players, coaches and analysts. One of the most popular genres of these games is the Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) and during a match there are several types of events. These events, or actions, can range from the path a player traveled from one point to another, to more specific events in the match, such as the position where the player died. Analyzing this type of data by these stakeholders can generate pattern recognition allowing them to define new strategies that help players improve their performance. With the evolution of technology, it has become easier to use telemetry techniques to record events in online games, which leads to a high volume of data that can be collected over time. The objective of this work is to use the telemetric data provided by Riot Games, from League of Legends (LoL) matches, to redesign a prototype that explores the animated maps visualization technique, improving its computational performance, solving problems such as overlapping events and analysis only up to two players. Additional visualization techniques were applied to mitigate the above-mentioned problems, as well as the addition of other techniques to present static and statistical data. Finally, a comparison between the developed tool (VisuaLeague II) and other existing ones in the market (OP.GG and LoL’s Replay) was performed to understand if the visualization techniques implemented are adequate for analyzing player’s performance. The study carried out suggests that participants demonstrated a more positive attitude towards using VisuaLeague II and LoL’s Replay rather than OP.GG as an analysis tool, simply because better visualization techniques are being used to visualize spatio-temporal data. In addition, viewing static and statistical data, along with displaying spatio-temporal data, improves the player’s performance analysis

Harmony and Technology Enhanced Learning

New technologies offer rich opportunities to support education in harmony. In this chapter we consider theoretical perspectives and underlying principles behind technologies for learning and teaching harmony. Such perspectives help in matching existing and future technologies to educational purposes, and to inspire the creative re-appropriation of technologies

Development of an open-source toolbox for the analysis and visualization of remotely sensed time series

The GEONETCast data-dissemination system delivers free multi-source raw satellite images and processed products to users worldwide; from these data, users can construct long time series to study dynamic phenomena. To explore these dynamics, using an animation with few controls is common practice. But animations easily produce information overload leading to change blindness, a problem that can be addressed in various ways. We present a combination of analytical and visual functionalities to better support visual exploration of animated time series. Analytical pre-processing functions include slicing and tracking of objects of interest. Results of the slicing and the tracking are input to the visualization environment, which is further enriched by tools to make various time, attribute, and area selections and by options to visually enhance selections relative to their surroundings, visualize the path of moving objects, and multiple layers. The resulting toolbox is dedicated to visual exploration and analysis of dynamic phenomena in time series. A case study demonstrates, with a use scenario, how it works. Early exposure of some visualization functions to users has already led to improvements, but more extensive testing will follow after further enrichment of the toolbox. Directions of future research are described

Sensing and mapping for interactive performance

This paper describes a trans-domain mapping (TDM) framework for translating meaningful activities from one creative domain onto another. The multi-disciplinary framework is designed to facilitate an intuitive and non-intrusive interactive multimedia performance interface that offers the users or performers real-time control of multimedia events using their physical movements. It is intended to be a highly dynamic real-time performance tool, sensing and tracking activities and changes, in order to provide interactive multimedia performances. From a straightforward definition of the TDM framework, this paper reports several implementations and multi-disciplinary collaborative projects using the proposed framework, including a motion and colour-sensitive system, a sensor-based system for triggering musical events, and a distributed multimedia server for audio mapping of a real-time face tracker, and discusses different aspects of mapping strategies in their context. Plausible future directions, developments and exploration with the proposed framework, including stage augmenta tion, virtual and augmented reality, which involve sensing and mapping of physical and non-physical changes onto multimedia control events, are discussed

Map-based interaction with trajectory data

Tese de doutoramento, Informática (Engenharia Informática), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017With the increasing popularity of location based services and mobile tracking technologies, the collection of large amounts of spatio-temporal data became an increasingly common, easier, and more reliable task. In turn, this has emphasized the possibility of analysing georeferenced information, particularly associated with human trajectory data, to identify and understand movement patterns and activities, ultimately, supporting decision making in various contexts. In order to properly analyse and understand the spatio-temporal and the thematic properties associated with these data, adequate visualization techniques are needed. Due to the spatial properties of trajectories, map-based techniques, such as 2D static maps or 3D space-time cubes (STCs) are considered as essential tools for their visualization. However, despite the increasing number of visualization systems, the study regarding their usability, alongside the role of the human user, sometimes with a limited background in data visualization and analysis, are often neglected. In addition to the somewhat disperse, and sometimes even contradictory, results in the literature, these factors, ultimately, emphasize the lack of knowledge to support the choice of particular visualizations, and their design, in different types of tasks. This dissertation addresses these issues through three main sets of contributions, focusing on inexperienced users, in terms of data visualization and analysis: i) the characterization of the dis/advantages of existing map-based techniques (2D static maps and STCs), depending on the types of visual analysis tasks and the focus of the analysis; ii) the improvement of existing visualization techniques, either through the inclusion of additional spatial cues within the STC, or combining both types of techniques in various ways; and iii) the identification of design guidelines for trajectory data visualization, describing various considerations/criteria for the selection of different map-based visualization techniques and their possible interactive features