Киберспорт утвердился как значительный мировой рынок, привлекая миллионы зрителей своими захватывающими соревнованиями и крупными мероприятиями. Этот рост генерирует огромное количество данных, которые могут огромно помочь командам, если их правильно проанализировать.
Однако анализ выходит за рамки простых статистики или метрик. Существуют гораздо более сложные данные, которые помогают как в тактической стратегии, так и в тренировке профессиональных спортсменов. Обычно эти данные позволяют выявлять и исправлять ошибки, прогнозировать тактику противников и принимать идеальное решение еще до начала соревнований.
Анализ матчей и разработка стратегий
Изучение данных, собранных во время матчей, имеет решающее значение для разработки стратегий в электронных видах спорта. Изучение этих данных позволяет создавать игровые планы и адаптироваться к соперникам, при этом существуют специальные инструменты, необходимые для проведения такого анализа.
Тепловые карты
Эти данные служат визуальным представлением определенных моделей поведения игроков, измеряемых по частоте и отображаемых в виде цветовой шкалы на карте. Информация может охватывать различные ситуации, такие как перемещение игроков, позиционирование снайперов или статистика смертей. Анализируя эти цифры, можно оптимизировать ротацию и контроль ключевых точек. Кроме того, тепловые карты отлично подходят для указания мест возникновения проблем, особенно в зонах с высокой частотой потерь.
Умный драфт
В таких играх, как League of Legends и Dota 2, происходит фаза выбора и запрета персонажей, известная как Драфт. Эти выборы генерируют количественные данные, включая информацию о потенциальном уроне, контроле целей, возможностях комбинаций и дополнительных способностях. С помощью таких данных можно оценить баланс команды, определить пиковый момент производительности команды и проверить совместимость конкретных персонажей.
Временные шкалы (Timelines)
Инструменты временных шкал похожи на тепловые карты, но отображают карту более динамично, регистрируя каждый момент матча. Широко используемые в CS2, они предлагают всестороннее представление через интерактивный интерфейс, позволяя анализировать позиционирование, здоровье и боеприпасы игроков, их передвижения по карте и траектории утилитарных предметов (таких как гранаты). С помощью этих ресурсов можно изучить решающие моменты и понять причинно-следственные связи совершенных действий.
VOD'ы
Даже при наличии тепловых карт и инструментов временных шкал, просмотр записей и нарезок матчей остается очень распространенной практикой среди профессиональных команд. Это было отмечено в статье под названием «ggViz: Accelerating Large-Scale Esports Game Analysis», подготовленной Питером Ксенопулосом, Жуаном Рулфом и Клаудио Сильвой. Исследователи пришли к выводу, что, хотя организации киберспорта все чаще включают практики традиционных видов спорта — такие как выделенные аналитики и решения, основанные на данных, — анализ видеозаписей матчей остается основным методом изучения.
Больше, чем просто цифры
Хотя статистика киберспорта (такая как убийства, ассисты, урон и точность) важна, она может быть довольно поверхностной, если анализируется изолированно. По этой причине наблюдается растущее внедрение более сложных методов и инструментов анализа. Эта эволюция соответствует прогрессу электронных видов спорта, делая сцену все более технической и конкурентной.
Сам рынок признал эту тенденцию. В 2023 году Riot заключила партнерство с GRID, платформой, специализирующейся на игровых данных, сделав ее официальным партнером по данным киберспорта для League of Legends и Valorant, а также единственным поставщиком официальных данных в реальном времени для их соревнований. Аналогичное движение произошло в 2025 году в CS2 и Dota 2, когда GRID стала эксклюзивным дистрибьютором официальных данных соревнований ESL, включая IEM и ESL Pro League.
Наиболее ощутимым результатом этого сотрудничества является Valorant Data Portal, созданный Riot и GRID, предназначенный для профессиональных команд. Команды получают автоматический доступ к подробным данным не только о официальных матчах, но и о тренировках — то, что Riot описала как первую подобную инициативу на сцене FPS, предоставляя ранее недоступную информацию. Это доказывает, что данные перестали быть второстепенным ресурсом и стали официальной инфраструктурой электронных видов спорта. В этом контексте умение интерпретировать данные и использовать инструменты анализа — это не эксклюзивное преимущество инновационных команд; это неотъемлемая часть базовой работы тех, кто выступает профессионально.