En busca de patrones de comportamiento entre jugadores de League of Legends

Este Trabajo Fin de Grado ha consistido en el tratamiento y posterior análisis de los datos de partidas profesionales de League of Legends (uno de los mayores fenómenos en el mundo de los videojuegos), con el fin de encontrar patrones de comportamiento que ayuden a entender mejor las partidas más allá de lo claramente visible, gracias al uso de los modelos ocultos de Márkov. Para ello, en primer lugar, se han obtenido una gran cantidad de datos de partidas del más alto nivel, y se han tratado los mismos con diversos procesos en R (por las sobresalientes herramientas y paquetes que ofrece para este tipo de tareas) con el objetivo de extraer la información más relevante para entender el comportamiento de los jugadores a nivel estratégico. Una vez esos datos han sido extraídos debidamente y su formato ha resultado el adecuado, se ha procedido a crear y entrenar modelos ocultos de Márkov gracias a los paquetes de los que R dispone para ello. Así se obtiene una serie de secuencias de estados en un modelo probabilístico que muestran el proceso de toma de decisiones de los equipos desde diferentes perspectivas (al ganar, al perder, al estar en un lado del mapa, etc.). A partir de estos modelos, los datos han sido sometidos a análisis bajo el contexto del propio juego, logrando así sacar una serie conclusiones teóricas sobre de la toma de decisiones en League of Legends que ayuda a entenderlo al nivel más alto de su competición. Todo esto sirve para ayudar a jugadores menos experimentados a mejorar, a jugadores y equipos profesionales a definir mejore estrategias, y para asentar las bases de un futuro modelo predictivo con una gran utilidad en diversos ámbitos