BPCoach: Exploring Hero Drafting in Professional MOBA Tournaments via Visual Analytics

Hero drafting for multiplayer online arena (MOBA) games is crucial because drafting directly affects the outcome of a match. Both sides take turns to "ban"/"pick" a hero from a roster of approximately 100 heroes to assemble their drafting. In professional tournaments, the process becomes more complex as teams are not allowed to pick heroes used in the previous rounds with the "best-of-N" rule. Additionally, human factors including the team's familiarity with drafting and play styles are overlooked by previous studies. Meanwhile, the huge impact of patch iteration on drafting strengths in the professional tournament is of concern. To this end, we propose a visual analytics system, BPCoach, to facilitate hero drafting planning by comparing various drafting through recommendations and predictions and distilling relevant human and in-game factors. Two case studies, expert feedback, and a user study suggest that BPCoach helps determine hero drafting in a rounded and efficient manner.Comment: Accepted by The 2024 ACM SIGCHI Conference on Computer-Supported Cooperative Work & Social Computing (CSCW) (Proc. CSCW 2024

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

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

League of Legends: Real-Time Result Prediction

This paper presents a study on the prediction of outcomes in matches of the electronic game League of Legends (LoL) using machine learning techniques. With the aim of exploring the ability to predict real-time results, considering different variables and stages of the match, we highlight the use of unpublished data as a fundamental part of this process. With the increasing popularity of LoL and the emergence of tournaments, betting related to the game has also emerged, making the investigation in this area even more relevant. A variety of models were evaluated and the results were encouraging. A model based on LightGBM showed the best performance, achieving an average accuracy of 81.62\% in intermediate stages of the match when the percentage of elapsed time was between 60\% and 80\%. On the other hand, the Logistic Regression and Gradient Boosting models proved to be more effective in early stages of the game, with promising results. This study contributes to the field of machine learning applied to electronic games, providing valuable insights into real-time prediction in League of Legends. The results obtained may be relevant for both players seeking to improve their strategies and the betting industry related to the game.Comment: 8 page

Narrative Bytes : Data-Driven Content Production in Esports

Esports - video games played competitively that are broadcast to large audiences - are a rapidly growing new form of mainstream entertainment. Esports borrow from traditional TV, but are a qualitatively different genre, due to the high flexibility of content capture and availability of detailed gameplay data. Indeed, in esports, there is access to both real-time and historical data about any action taken in the virtual world. This aspect motivates the research presented here, the question asked being: can the information buried deep in such data, unavailable to the human eye, be unlocked and used to improve the live broadcast compilations of the events? In this paper, we present a large-scale case study of a production tool called Echo, which we developed in close collaboration with leading industry stakeholders. Echo uses live and historic match data to detect extraordinary player performances in the popular esport Dota 2, and dynamically translates interesting data points into audience-facing graphics. Echo was deployed at one of the largest yearly Dota 2 tournaments, which was watched by 25 million people. An analysis of 40 hours of video, over 46,000 live chat messages, and feedback of 98 audience members showed that Echo measurably affected the range and quality of storytelling, increased audience engagement, and invoked rich emotional response among viewers

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

Exploring player experience and social networks in MOBA Games: The case of League of Legends

A pesar de la popularidad de los juegos de arena de combate multijugador en línea (MOBA en inglés) como League of Legends (LoL), tanto la experiencia de jugador (PE) que proporciona este género relativamente reciente como las redes sociales que se generan a su alrededor siguen, en gran medida, inexplorados. Con el incremento del tiempo que los jugadores dedican a este tipo de juegos competitivos en línea, los impactos positivos y negativos de hacerlo cobran relevancia; es, por lo tanto, importante entender cómo se estructura dicha experiencia para abordar de forma sistemática los mecanismos que desencadenan respuestas de los jugadores. El presente trabajo empieza obteniendo y caracterizando una muestra de jugadores de League of Legends y sigue con el uso de las variables resultantes y de la estructura de las relaciones sociales como entradas para explorar su relación con la experiencia de los jugadores. Al fin y al cabo, la PE es básica para involucrar al jugador y, por lo tanto, es clave para el éxito de cualquier juego digital. Los resultados muestran, entre otros, cómo los jugadores de League of Legends perciben el juego como “justo” para su nivel de competencia en cualquier rango, mientras que su afinidad respecto a los compañeros se ve afectada por la estructura social. La empatía y los sentimientos negativos, no obstante, no parecen verse afectados por la composición del equipo. Entender la experiencia del jugador en League of Legends puede no tan sólo ser útil para mejorar el propio LoL o los juegos de tipo MOBA, sino también para desarrollar juegos más inmersivos a la vez que se mejora su calidad. A medida que los juegos competitivos online se convierten rápidamente en una de las mayores actividades colectivas humanas a nivel global, la investigación sobre la experiencia del jugador adquiere también una importancia crucial

Rational Agent Architecture to Recommend which Item to Buy in MOBA Videogames

Los videojuegos multijugador de arena de batalla en línea (MOBA), es un genero de videojuegos que durante la última década han ganado popularidad en la escena competitiva de los E-Sports. Este incremento en su popularidad y la complejidad propia de los mismos han llamado la atención de investigadores en todas las áreas del conocimiento, incluyendo la Inteligencia Artificial. Dichos investigadores han utilizado una amplia variedad de técnicas de Aprendizaje de Maquina buscando mejorar la experiencia de diversos usuarios -jugadores novatos, jugadores expertos, espectadores, entre otros- a través de modelos de predicción, sistemas de recomendación y, aunque se han utilizado técnicas de optimización; estas últimas han sido las menos utilizadas en los videojuegos tipo MOBA. Por ello, el presente trabajo de investigación propone la arquitectura de un agente racional capaz de recomendar a un jugador que objeto comprar para aumentar sus probabilidades de ganar una partida, utilizando una técnica de optimización para la generación de recomendaciones. En la arquitectura propuesta, el agente percibe su ambiente con la información disponible en el API del videojuego League of Legends -uno de los MOBA mas populares actualmente-. Tal información es interpretada por una Regresión Logística que durante las etapas tempranas del juego demostró tener una precisión alrededor de 0.975. A su vez, la técnica de optimización seleccionada para generar la sugerencia fue GRASP; en promedio cada sugerencia es generada en 0.36 segundos, estas sugerencias durante la experimentación lograron aumentar la probabilidad de ganar una partida en promedio 5.2x.Multiplayer online battle arena (MOBA) video games are a genre of video games that during the last decade have gained popularity in the competitive E-Sports scene. This increase in popularity and MOBA’s complexity have attracted the attention of researchers in all areas of knowledge, including Artificial Intelligence (AI). AI researchers have used a wide variety of Machine Learning techniques seeking to improve the experience of various users - novice players, expert players, spectators, among others - through prediction models, recommendation systems and optimization algorithms. However, optimization algorithms have been the least used in MOBA videogames. For that reason, this research proposes the architecture of a rational agent capable of recommending to a player what item to buy to increase his probabilities of winning a game, using an optimization technique for generating recommendations. In the proposed architecture, the agent perceives his environment with the information available in the API of League of Legends -currently, one of the most popular MOBA videogames -. Such information is interpreted by a Logistic Regression that during the early stages of the game was shown to have an accuracy around 0.975. Additionally, the optimization technique selected to generate the suggestion was GRASP. On average each suggestion is generated in 0.36 seconds. During experimentation, these suggestions increase the probability of winning a game on average 5.2x.Magíster en Inteligencia ArtificialMaestrí

Rational Agent Architecture to Recommend which Item to Buy in MOBA Videogames

Los videojuegos multijugador de arena de batalla en línea (MOBA), es un genero de videojuegos que durante la última década han ganado popularidad en la escena competitiva de los E-Sports. Este incremento en su popularidad y la complejidad propia de los mismos han llamado la atención de investigadores en todas las áreas del conocimiento, incluyendo la Inteligencia Artificial. Dichos investigadores han utilizado una amplia variedad de técnicas de Aprendizaje de Maquina buscando mejorar la experiencia de diversos usuarios -jugadores novatos, jugadores expertos, espectadores, entre otros- a través de modelos de predicción, sistemas de recomendación y, aunque se han utilizado técnicas de optimización; estas últimas han sido las menos utilizadas en los videojuegos tipo MOBA. Por ello, el presente trabajo de investigación propone la arquitectura de un agente racional capaz de recomendar a un jugador que objeto comprar para aumentar sus probabilidades de ganar una partida, utilizando una técnica de optimización para la generación de recomendaciones. En la arquitectura propuesta, el agente percibe su ambiente con la información disponible en el API del videojuego League of Legends -uno de los MOBA mas populares actualmente-. Tal información es interpretada por una Regresión Logística que durante las etapas tempranas del juego demostró tener una precisión alrededor de 0.975. A su vez, la técnica de optimización seleccionada para generar la sugerencia fue GRASP; en promedio cada sugerencia es generada en 0.36 segundos, estas sugerencias durante la experimentación lograron aumentar la probabilidad de ganar una partida en promedio 5.2x.Multiplayer online battle arena (MOBA) video games are a genre of video games that during the last decade have gained popularity in the competitive E-Sports scene. This increase in popularity and MOBA’s complexity have attracted the attention of researchers in all areas of knowledge, including Artificial Intelligence (AI). AI researchers have used a wide variety of Machine Learning techniques seeking to improve the experience of various users - novice players, expert players, spectators, among others - through prediction models, recommendation systems and optimization algorithms. However, optimization algorithms have been the least used in MOBA videogames. For that reason, this research proposes the architecture of a rational agent capable of recommending to a player what item to buy to increase his probabilities of winning a game, using an optimization technique for generating recommendations. In the proposed architecture, the agent perceives his environment with the information available in the API of League of Legends -currently, one of the most popular MOBA videogames -. Such information is interpreted by a Logistic Regression that during the early stages of the game was shown to have an accuracy around 0.975. Additionally, the optimization technique selected to generate the suggestion was GRASP. On average each suggestion is generated in 0.36 seconds. During experimentation, these suggestions increase the probability of winning a game on average 5.2x.Magíster en Inteligencia ArtificialMaestrí