Тестирование положений теории турниров в киберспорте

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ПЕРМСКИЙ ФИЛИАЛ ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АВТОНОМНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет экономики, менеджмента и бизнес-информатики

Выпускная квалификационная работа - БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА

Тестирование положений теории турниров в киберспорте

студента образовательной программы бакалавриата «Экономика»

по направлению подготовки 38.03.01 Экономика

Колобов Павел Дмитриевич

Пермь, 2018 год

Оглавление

• Введение
• 1. Теоретическая часть
• 1.1 Обзор киберспортивного рынка
• 1.2 Теория турниров
• 2. Постановка исследовательского вопроса
• 3. Данные
• 3.1 Описание данных
• 3.2 Предварительный анализ данных
• 3.3 Методология
• 4. Описание результатов
• Заключение
• Список использованных источников
• Приложения
• Аннотация
• В данной работе тестируются несколько положений теории турниров в рамках киберспортивных (видеоигровых) соревнований. Используя статистические показатели профессиональных игроков в Dota 2 на последних 9 крупнейших турнирах, а также данные об аудитории каждого из турниров, были построены 2 регрессионные модели, оценивающие влияние факторов на усилия игроков во время матча, а также количества зрителей, посмотревших матч с участием наблюдаемой команды. В результате отмечается, что не все положения теории турниров работают в киберспорте. В частности, не выполняется одно из основных положений, а именно положительная зависимость усилий игрока от призового спреда между стадиями турнира. Также, в работе предпринимается попытка учёта параметров разнообразия (diversity) внутри команды в обоих исследуемых моделях.
• Abstract
• This paper tests some implications of tournament theory in eSports (videogame) competitions. Using the personal statistics of professional players in Dota 2 at the last 9 major tournaments, as well as data on the audience of each of the tournament, 2 regression models were built, which estimates the influence of factors on the effort of eSports players during the match, as well as the number of spectators who watched the match with the participation of the observed team. The results of the model estimation reveal, that not all the implications of tournament theory work in the framework of eSports. In particular, one of the main implications is not fulfilled, namely the positive dependence of the player's effort on the prize spread between the stages of the tournament. This paper also attempts to take into account the indicators of diversity within the team in both models.
• Введение
• В трудовой экономике, для отбора самого достойного кандидата на высокую должность, фирмы сталкивают своих работников между собой в своеобразном соревновании, турнире, где наиболее проявивший себя получает продвижение. Для изучения вопросов структуры подобных соревнований, а также поведения работников в них и была создана теория турниров.
• Первоначально, Лейзер и Розен (Lazear Rosen, 1981), создатели данной теории, рассматривали соревнования только между двумя нейтральными к риску соревнующимися. В результате, они показали, что большая дисперсия затрат в ранговых турнирах, может увеличить усилия рабочего и его производительность. После этого, появлялось множество работ, которые расширяли первоначальную теорию в разных направлениях. Так, например, Розен (Rosen, 1986), распространил данный анализ на турниры на выбывание, а Левин (Levin, 1990) показал, что выравнивание заработных плат рабочих приведёт к улучшению их сплочённости и, следовательно, производительности.
• Также, теория турниров нашла своё применения и в других сферах. Например, в маркетинге, с помощью данной теории пытались объяснить поведение потребителей, а также конкуренцию между брендами (Desiraju, 2004), а Эренберг и Богнанно (Ehrenberg and Bognanno, 1990) проверяли влияние структуры распределения приза в турнирах по гольфу на перфоманс гольфистов. Именно с этой работы, теория турниров начала применяться в спортивных соревнованиях. Так, Хардер (Harder, 1992), рассматривал влияние зарплат баскетболистов на степень корпоративности их игры, а Сунде (Sunde, 2003) исследовал гетерогенность участников на турнирах по теннису.
• Однако, спортивная сфера продолжает развиваться. В частности, стали появляться новые спортивные соревнования, признаваемые обществом и стремительно набирающим популярность. Одним из таких видов спорта являются соревнования по компьютерными играм или киберспорт - пожалуй, одно из самых быстроразвивающихся явлений не только в спортивной сфере, но и в индустрии развлечений вообще. Тем не менее, несмотря на колоссальные темпы роста индустрии и многомиллионные инвестиции (РБК, 2015), киберспортивные соревнования всё ещё остаются слабо изученными в научной среде.
• Вследствие этого, а также факта, что киберспорт в большинстве стран признан официальным видом спорта, экономика которого является предметом изучения теорией турниров, целью данной выпускной квалификационной работы является протестировать некоторые положения теории турниров в рамках киберспортивных соревнований. Для достижения цели, были поставлены следующие задачи:

· Изучение устройства киберспортивной индустрии

· Изучение основных положений теории турниров в разных сферах экономики

· Определение положений теории турниров, которые будут протестированы в рамках киберспорта

· Сбор данных

· Регрессионный анализ и интерпретация результатов.

Работа будет построена следующим образом. В 1 разделе будет рассмотрена киберспортивная соревновательная сцена, её история и особенности, а также будет произведён обзор литературы, посвящённой теории турниров. В разделе 2 будет сформулирован основной исследовательский вопрос. Раздел 3 будет посвящен собранным данным, их предварительному анализу и методологии исследования. В разделе 4 будут описаны результаты оценивания моделей, после чего, в заключении, будут сделаны выводы, а также приведены ограничения полученных результатов и перспективы дальнейшего исследования.

1. Теоретическая часть

1.1 Обзор киберспортивного рынка

Киберспорт (eSports) в простейшей форме можно определить, как соревнования по компьютерным играм.

Несмотря на то, что основной толчок в развитии и популярность пришла к индустрии в последние годы, киберспорт имеет достаточно длинную историю. Так, первым игровым соревнованием принято считать «Межгалактические космические олимпийские игры» по игре Spacewar в 1972 году в Стэндфордском университете. Призом за победу в тех играх была годовая подписка на журнал Rolling Stone (Краткая история киберспорта, 2016).

Последующее развитие киберспорта шло достаточно медленными темпами вплоть до начала 1990-х годов, когда начал широко распространяться интернет. Это дало возможность создавать игры, позволяющие проводить игровую сессию посредством всемирной паутины, что значительно упрощало организацию соревнований по видеоиграм. Поэтому, вместе с ростом популярности интернета, в значительной степени стала расти и популярность киберспорта, следствием которой стало создание первой профессиональной киберспортивной лиги - The Cyberathlete Professional League (CPL) в 1997 году (Киберспорт как вид, 2013).

Первой игрой, в рамках которой CPL начал проводить соревнования, стал многопользовательский шутер Quake вышедший в 1996 году, однако с 2001 года, лига начала проводить соревнования по другим кибердисциплинам, среди которых следует выделить Counter - Strike. Данная лига существовала до 2008 года, после которого прекратила своё существование.

Начало 21 века продолжило развитие киберспорта. Рост популярности индустрии начал привлекать первых спонсоров, которыми выступали производители компьютерной техники и периферии, а также представителей телевидения. В результате, в Южной Корее, где киберспорт получил наибольшее развитие, на кабельных каналах начали показывать первые соревнования по StarCraft и Warcraft 3: Reign of Chaos.

2001 год был ознаменован проведением первого глобального международного киберспортивного турнира, World Cyber Games (WCG), проводившемся в Сеуле. Организатором данного мероприятия выступила компания Samsung. Призовой фонд чемпионата составил $300 тыс. В турнире участвовало 430 игроков из 11 стран мира. Соревнования проводились по 11 игровым дисциплинам. Стоит отметить наличие у чемпионата медального зачёта, схожего с медальным зачётом Олимпийских игр (Киберспорт как вид, 2013).

Данный чемпионат стал ежегодным и проводился до 2013 года включительно. Впоследствии, в 2016 году, в Китае, начал проводиться чемпионат с похожим форматом, World Electronic Sports Games (WESG). Отличительной особенностью данного турнира стал значительно превосходящий призовой фонд WCG ($5.5 млн против $300 тыс.), а также условие, что в команде должны присутствовать только представители одной страны. Тем не менее, данный турнир, как и последние чемпионаты WCG не имели значительной популярности и важности среди игроков, уступив своё место главным мировым первенствам по отдельным дисциплинам, организовываемыми непосредственно разработчиками игры (Liquipedia, 2018)

Последующее развитие киберспорта в начале 2000-х шло аналогичным способом, однако, уже со стартом второго десятилетия 21 века произошёл значительный скачок популярности индустрии. Данному скачку, киберспорт обязан 2 турнирам, определивших всё последующее развитие отрасли. Этими турнирами являются проведённые в 2011 году The International 2011 по игре Dota 2 и World Championship по League of Legends. Важность первого турнира заключается в призовом фонде, составлявшим на тот момент рекордные $1.6 млн., что более чем в 10 раз превышало средний призовой фонд любого крупного турнира по данной дисциплине (Liquipedia, 2018). Появление The International 2011 стало толчком к росту призовых фондов всех последующих турниров в киберспортивной индустрии, а также их спонсирования. Влияние World Championship по League of Legends было велико благодаря аудитории, посмотревшему данный чемпионат. Этот турнир задал стандарты организации и проведения соревнований.

Значительный рост популярности рынка не мог не заинтересовать инвесторов и государственные органы. Результатом стали первые многомиллионные инвестиции в индустрию, среди которых стоит выделить инвестицию российского миллиардера, Алишера Усманова, в размере $100млн. в российский киберспортивный клуб Virtus.pro (РБК, 2015) и последующее создание холдинга ESforce, на данный момент занимающимся организацией турниров (ESforce Holdings, 2018), а также признание киберспорта полноценным видом спорта в ряде стран. Однако, первой страной, сделавшей это, была Россия в 2003 году. Тем не менее, уже в 2006 это решение было отменено. Однако, в 2016, киберспорт был снова признан официальным видом спорта в России (Киберспорт, 2017).

На сегодняшний день, киберспорт, благодаря описанным выше чемпионатам, вплотную приближается к показателям самых популярных спортивных событий в мире. Так, финал World Championship по League of Legends посмотрело 102 млн. человек (eSports Charts, 2017), что близко к количеству зрителей финала Лиги Чемпионов УЕФА 2017 (130 млн. человек) (Чемпионат, 2017), а призовой фонд The International 2017 составил $24.8 млн, что больше призового фонда плей-офф NBA сезона 2017 (около $20 млн.) (2016 NBA Playoff Pool, 2016).

Киберспортивная индустрия состоит из множества разнообразных дисциплин - видеоигр, по которым проходят соревнования. И одним из отличий между играми является их жанр. Опишем наиболее популярные киберспортивные жанры:

· Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) - жанр, сочетающий в себе элементы стратегии в реальном времени и ролевых компьютерных игр. В играх этого жанра, каждый игрок управляет своим собственным персонажем, которого он выбирает перед началом игры. В течении игровой сессии, игрок развивает своего персонажа, делая его сильнее. Игровая карта условно поделена напополам между командами. Задача каждой команды - уничтожить главную постройку соперника, так называемый «Трон». В достижении этой цели им и помогают способности персонажа и внутриигровые предметы, которые можно купить.

· First Person Shooter (FPS) - самый старый киберспортивный жанр. В таких играх, команды делятся на 2 команды, обычно террористов и контр-террористов. Задача террористов - заложить имеющуюся у них бомбу на одной из 2 точек и взорвать её, либо уничтожить всех контр-террористов. Задача вторых - уничтожить всех террористов или обезвредить заложенную ими бомбу.

· Real Time Strategy (RTS) - киберспортивный жанр, одновременно являющийся одним из старейших жанров видеоигр. В таких играх, игроки играют друг против друга 1 на 1. Каждый игрок управляет определённой фракцией или расой, у каждой из которых есть свои уникальные навыки. Игроки, используя преимущества каждой фракции, строят постройки и создают свою армию. Задача каждого игрока - полностью уничтожить своего соперника с помощью своей армии.

· Collectable Card Game (CCG) - один из самых молодых киберспортивных жанров. В нём, каждый игрок собирает уникальную колоду карт, состоящую из различных юнитов или заклинаний. Основной задачей является обыграть с помощью собранной колоды своего оппонента.

· Fighting - киберспортивный жанр, в котором игроки, после выбора персонажа дерутся ими друг с другом.

· Battle Royal - самый молодой киберспортивный жанр, стремительно набирающий популярность в настоящее время. Его концепция схожа с фильмом «Голодные игры». Большое количество игроков (обычно 100 человек) дислоцируются на огромной карте. Через определённое время, карта ограничивается кругом, который уменьшается с течением времени. Это заставляет игроков постепенно сближаться друг с другом и, как следствие, предпринимать активные действияя по уничтожению друг друга. В конце, побеждает тот, кто остался последним выжившим.

Отметим наиболее популярные киберспортивные дисциплины

Таблица 1 Наиболее популярные кибердисциплины за 2017 год.

Согласно приведённым данным, можно отметить, что самыми популярными дисциплинами в киберспорте на данный момент являются игры жанров MOBA и FPS. Вероятно, это вызвано тем, что соревнования по этим дисциплинам проводятся среди команд, а не индивидуально и, следовательно, игры получаются намного зрелищнее.

Также, стоит отметить, что наиболее популярными кибердисциплинами, в основном, являются проекты одних и тех же компаний - разработчиков, которые имеют абсолютно разный подход к организации соревновательной сцены в своих играх. Рассмотрим наиболее популярных представителей.

Отличительной особенностью Riot Games и их проекта League of Legends является практически полное отсутствие турниров от других компаний, проводимых на высшем уровне, т.е. практически вся соревновательная сцена подчинена разработчикам. Сам сезон проводится следующим образом. Географически, команды разделены на несколько регионов, которые можно разделить на несколько тиров Разделение по степени конкурентности и успешности региона на мировой сцене. Практически в каждом тире имеется по 2 лиги: низшая и высшая по аналогии с национальными футбольными чемпионатами. Игровой сезон разделён на 2 сплита: весенний и летний, после которого победители высших лиг отправляются на международные соревнования (в т.ч. на Чемпионат Мира), а аутсайдеры падают в низшую, в то время как победители низшей лиги поднимаются в высшую. В различных регионах регулярного сезона используются разные форматы, однако, в основном, он похож на футбольные первенства, где команды играют друг с другом по 2 матча. Также, стоит отметить, что, помимо проведения регулярных сезонов, Riot Games также отвечает за выплаты зарплат игрокам - участникам своих соревнований (Структура киберспортивной, 2017).

Данная система организации сцены в 2016 году вызвала критику со стороны ряда команд, поскольку финансирование низших лиг, а также команд нижней половины турнирной сетки высших лиг было малым и содержание игрока на контракте с клубом приносило команде существенные убытки. В результате, Riot Games объявили, что сезон 2018 перейдёт на франшизную систему (LPL станет, 2017).

Франшизная система (франшизная лига) - формат, при котором число участников турнира не изменяется после каждого сезона, а доходы распределяются между всеми командами. Они имеют равные доли в юридическом лице, которое владеет турниром, и влияют на любые решения, связанные с лигой. Для участия в подобной лиге требует от каждой команды покупку места участия за определённую сумму (Главные события киберспорта, 2017).

Данная система широко применяется в командных проектах студии Blizzard, таких как Overwatch и Heroes of the Storm на протяжении нескольких лет. Одиночные дисциплины представляют собой ряд турниров, в ходе которых игроки зарабатывают рейтинговые баллы и, в конце сезона, лидеры рейтинга каждого региона отправляются на итоговые международные соревнования.

Кардинально отличается организация турниров корпорацией VALVE. Несмотря на то, что соревнования по разработанной ими Counter-Strike проводились ещё в начале 2000-х, полноценное освоение киберспортивной сцены компанией началось в 2011 году с выходом игры Dota 2. Отличительной особенностью политики VALVE в первые годы являлась полная свобода и невмешательство в организацию турниров (Liquipedia, 2018). Это позволяло любым людям беспрепятственно создавать турнир и любым призовым фондом и приглашать на него любые команды. Однако, любой подобный турнир не мог соперничать с турниром от самих VALVE - The International по Dota 2, который имел призовой фонд, значительно больший, чем в любом другом турнире любой другой дисциплины. С 2013 года, компания на своих турнирах стала применять систему краудфандинга, которая была организована следующим образом: во внутриигровом магазине появлялся определённый предмет, при покупке которого, часть суммы шла в призовой фонд турнира. Благодаря этой системе, VALVE уже на протяжении 5 лет удаётся обновлять собственный рекорд по сумме призового фонда киберспортивного турнира.

В последние годы, корпорация увеличила своё влияние на киберспортивные сцены своих проектов. Так, появились фиксированные трансферные окна, в ходе которых игроки могут переходить из одной команды в другую. Переход игрока вне трансферного окна чреват игнорированием команды при рассылке приглашений на закрытые квалификации к любому турниру. Также, появилось больше турниров, в организацию которых вовлечены VALVE, однако их количество и степень вовлечённости различаются в зависимости от сезона (Профессиональный сезон 2017-2018, 2017).

Несмотря на то, что ещё в начале 2000-х часть киберспортивных соревнований транслировались на ТВ, большой популярности они не нашли, поэтому, вплоть до сегодняшнего дня, турниры по видеоиграм транслируются на специализированных стрим-сервисах - сайтах, на которые каждый желающий может транслировать свой экран монитора или подключенной камеры в прямом эфире. Этим пользуются и профессиональные игроки, проводя прямые трансляции тренировок в сотрудничестве с рекламодателями, получая при этом дополнительный доход. Наиболее популярными сервисами в мире являются Twitch.tv (80% аудитории), а также YouTube Gaming и Facebook (17% аудитории), однако, на сегодняшний день вновь происходит рост популярности киберспортивных трансляций на ТВ (Forbes, 2017).

Помимо того, что киберспортивный рынок очень популярен на сегодняшний день и является одним из наиболее быстрорастущих, он также является достаточно прибыльным. (Таблица 3)

Таблица 3 Структура дохода киберспортивного рынка за 2017 год, $млн

Так, согласно таблице, наибольший доход, киберспортивные команды и организаторы турниров получают за счёт спонсорства и рекламы, а наименьший - с билетов на турниры и продаж мерчендайза.

С ростом популярности, киберспорт начал привлекать знаменитые личности и организации извне. Так, экс баскетболист Шакил О`Нил, а также многие футбольные клубы (ПСЖ, Шальке-04, Локомотив и др.) начали создавать свои собственные киберспортивные организации или подразделения (От «Спартака», 2016).

Спонсорами киберспортивных турниров и команд, как правило, являются производители компьютерной техники и периферии (AMD, Nvidia, ASUS, MSI и др.). Однако, рост популярности индустрии в последние годы стал привлекать спонсоров из других сфер. Так, Audi заключила партнёрские соглашения с датской командой по CS:GO - Astralis после ряда успешных выступлений на турнирах, а Red Bull в 2017 году стал титульным спонсором команды по Dota2 - OG (Главные события киберспорта, 2017). Однако, некоторые известные спонсоры (Coca-Cola, Sony, McDonald's), пока не спешат с сотрудничеством с киберспортивными командами или турнирами, ограничиваясь лишь разовыми акциями.

Возрастная аудитория в киберспорте также разнообразна. Согласно исследованию SuperData, около 70% киберспортивной аудитории имеют возраст от 18 до 34 лет. (SuperData, 2017) Что удивительно, доля зрителей в возрасте от 35 до 44 лет значительно больше, чем в возрасте от 13 до 17 лет (20% против 5%). Данные результаты полностью разрушают стереотип о том, что за видеоиграми следят только дети.

Однако, данная статистика не работает по отношению, к профессиональным игрокам, карьера которых достаточно коротка. Так, средний возраст киберспортсмена составляет 22-23 года, а полноценная карьера игрока длится около 10 лет (с 17 до 27 лет) (Аудитория киберспорта, 2017).

1.2 Теория турниров

Создателями теории турниров можно считать Эдварда Лейзира и Шервина Розена. (Lazear Rosen, 1981). В наиболее простой формулировке, под турниром они понимали состязание между двумя нейтральными к риску участниками, акторами. В ходе состязания, акторы соревнуются друг с другом, чтобы выиграть в турнире и получить приз за победу, который будет больше, чем приз за поражение. Для достижения данной цели, каждый из них прикладывает определённое количество усилий.

В ходе решения задачи максимизации выигрыша обоими участниками, авторы вывели 2 основных принципа теории турниров. Во-первых, уровень усилий акторов растёт вместе с ростом разницы между призом за победу и поражение в турнире, или призовым спредом (prize spread), а также рангом (стадией) турнира. Во-вторых, только разница между призами за победу и поражение имеет значение, а не значения их абсолютных величин (Knoeber Thurman, 1994).

Последующие исследования в данной области стали расширять базовую модель с двумя игроками, предложенную Лейзаром и Розеном. Однако, можно выделить 5 основных направлений, в которых шли исследования последующих авторов.

Во-первых, наиболее очевидным расширением базовой теории стало рассмотрение турниров с участием 3 и более акторов и поиском в данном случае оптимального призового спреда и усилий, прикладываемых каждым актором (McLaughlin, 1988). Результатами данных исследований стали вывод, что призовой спред должен расти вместе с ростом участников турнира, а не ростом прикладываемых ими усилий.

Во-вторых, последующие работы стали учитывать гетерогенность каждого актора. Нойбер и Турман (Knoeber Thurman, 1994) в своей работе показывают важность того, чтобы между акторами были минимальные различия в способностях, поскольку в противоположном случае, если акторы будут иметь информацию о способностях других, то менее способные начинают прикладывать меньше усилий, чем более способные, поскольку они понимают, что вероятность победить в сравнении с более способными будет меньше при одинаковом количестве усилий. Поэтому, организаторы турниров, если им нужна высокая производительность, могут сталкивать между собой примерно равных по способностям акторов (Gomez-Meji et al, 2009).

В-третьих, стали рассматриваться взаимодействия акторов между собой, поскольку каждый актор может извлечь выгоду не только с помощью повышения своих собственных усилий, но и за счёт понижения усилий своих соперников. Так, Лейзар (Lazear, 1998), показывает, как должен быть понижен призовой спред при некооперативном поведении акторов.

В-четвёртых, часть работ указывает на важность среды, в которой проходит турнир. Так, в турнирах, где очень высоки экзогенные шоки (например, удача), организаторы должны увеличивать призовой спред для того, чтобы компенсировать возросшие усилия каждого актора (Lazear, 1998).

Наконец, рассматривались турниры, состоящие из нескольких уровней (Rosen, 1986). В турнирах такого типа, акторы соревнуются не только за материальное вознаграждение, но также и за возможность соревноваться с другими на более высоких уровнях турнира. Обе этих величины входят в призовой спред. В результате, с каждым последующим уровнем турнира, растёт и призовой спред. Стоит отметить, что на самом последнем уровне турнира, у акторов отпадает потенциальная возможность соревноваться за ещё больший приз. Поэтому, на самом последнем уровне, эта часть приза компенсируется значительным ростом материального вознаграждения. Таким образом, например, можно объяснить, почему заработная плата CEO значительно выше, чем у остальных работников фирмы.

Другие выводы теории турниров представлены в таблице 4.

Таблица 4 Описание основных работ в рамках теории турниров

Первоначально, теория турниров применялась при исследованиях в области экономики труда (Lazear Rosen, 1981; Levine, 1981). Однако, Эренберг и Богнанно (Ehrenberg and Bognanno, 1990) применили теорию при рассмотрении влияния структуры приза на перфоманс игроков в гольф. После этого, теория турниров стала применяться при рассмотрении спортивных соревнований, например, автогонок, где выяснилось, что нелинейное распределение вознаграждений за участие в турнире способствует более рискованному поведению участников (Depken and Wilson, 2004; Schwartz et al., 2007).

В настоящее время, теория турниров имеет положения в достаточно большом количестве областей. Например, теория объясняет, каким образов судьи соревнуются друг с другом за главный приз - назначение в Верховный суд США (Choi and Gulati, 2004), или как производители цыплят - бройлеров соперничают между собой за право поставки.

2. Постановка исследовательского вопроса

Анализ литературы показал, что положения теории турниров могут быть протестированы в большом количестве сфер экономики. В свою очередь, несмотря на то, что развитие киберспортивной индустрии в мире длится уже около 17 лет, она всё ещё остаётся слабо изученной и, как следствие актуальной в научно среде. Таким образом, исследовательский вопрос в данной работе будет звучать следующим образом: какие положения теории турниров работают в киберспорте?

Стоит отметить, что тестирование положений теории турниров было проведено ранее. Коутс и Паршаков (Coates, D., Parshakov, P., 2016) в своей работе рассматривали структуру приза киберспортивных соревнований как в индивидуальных дисциплинах, так и в командных. В результате, они выяснили, что структура приза выпукла в ранговом порядке, что свидетельствует о том, что участники киберспортивных турниров склонны к риску.

В рамках данной работы, будут рассмотрены другие положения теории турниров, в частности исследование базовой зависимости между усилиями, которые прикладывает игрок во время матча и призовым спредом на данной стадии (Lazear Rosen, 1981). Также, помимо игроков, будут рассмотрены зрители киберспортивных турниров, а именно будет протестировано несколько факторов, которые, по мнению автора, могут оказывать влияние на количество просмотров киберспортивного матча.

Для ответа на поставленный исследовательский вопрос, возникает необходимость в определении факторов, которые, предполагается, могут оказывать влияние на зависимые переменные, над которыми необходимо провести статистический и корреляционный анализы, которые помогут выявить потенциальные проблемы у имеющихся данных и подготовить их к эконометрическому анализу.

Эконометрический анализ будет подразумевать построение 2 регрессионных моделей, учитывающих влияние определённых факторов на заданные зависимые переменные. В ходе данного анализа будет получена информация о наличии или отсутствии, а также силе эффекта на заданную переменную, что и будет являться ответом на исследовательский вопрос.

киберспортивный рынок матч турнир

3. Данные

3.1 Описание данных

Современная киберспортивная сцена богата на игровые дисциплины, из-за чего, в данной работе не представляется возможным рассмотреть всю индустрию. В результате этого, это исследование будет проведено в рамках киберспортивной дисциплины Dota 2 по ряду причин:

· Данная игра является самой популярной кибердисциплиной России и стран СНГ

· Большое количество статистики по всем проведённым профессиональным матчам лежит в открытом доступе на специализированных ресурсах

· У автора имеется опыт игры в данной дисциплине

Сама игра была разработана корпорацией VALVE в 2011 году и относится к жанру MOBA, а значит имеет все характерные для этого жанра черты. В матче встречаются 2 команды по 5 человек. Перед началом матча, между командами происходит стадия драфта, в которой команды берут себе (пикают) и запрещают выбор оппонентам (банят) нескольких из 115 доступных на данный момент уникальных игровых героев. После стадии драфта, начинается игровой процесс. На игровой карте имеется 3 линии: верхняя - top lane, средняя - mid lane и нижняя - bottom lane, на каждой из которых имеется по 3 постройки у каждой команды. Каждые 30 секунд из баз каждой команды выходят несколько союзных существ - крипов, движущихся по каждой линии. Они являются одним из способов заработка игроками внутриигрового золота и опыта, помогающих им улучшать взятого на стадии драфта персонажа, путём изучения уникальных для каждого героя способностей и покупки в игровом магазине артефактов, увеличивающих характеристики персонажа. Основной задачей игры является уничтожение главного вражеского здания, расположенного на базе противника. Его уничтожение становится доступным, когда хотя бы на одной из линий будут уничтожены все 3 постройки противника.

По данной игре были собраны данные по 9 крупнейшим турнирам, проводившихся с августа 2016 года по май 2018 года, которые в совокупности охватывают 1.5 соревновательного сезона. Среди данных турниров, два являются чемпионатами мира: The International 2016 и The International 2017, а остальные имеют статус Major, результаты команд в которых оказывают существенное влияние на их вероятность попасть на чемпионаты мира, что исключает вероятность несерьёзного отношения команд к турниру. Турнирами, имеющими статус Major являются: The Boston Major, The Kyiv Major, ESL One Hamburg 2017, DreamLeague Season 8, ESL One Katowice 2018, The Bucharest Major и Dota Asia Championship 2018.

Стоит отметить, что турниры имеют разную структуру. Плей-офф 4 турниров (The Boston Major, The Kyiv Major, ESL One Hamburg 2017, The Bucharest Major) проходил по олимпийской системе, в то время, как у остальных он имеет стандартную для киберспорта систему Double Elimination, которая подразумевает наличие 2 сеток: верхней и нижней (победителей и лузеров). Команды или игроки начинают с верхней сетки. Победитель первого раунда верхней сетки переходит во второй, в проигравший падает в нижнюю сетку. Игры в сетке лузеров начинаются со 2 раунда, где «лузера» играют между собой. Проигравший в данной сетке матч выбывает из турнира. В финале турнира встречаются победитель верхней сетки и прошедший через нижнюю сетку. Такой формат турнира позволяет более точным способом распределить итоговые места, которые заняли участники.

Разнородность систем проведения являлось проблемой при сборе данных, поскольку она не позволяла обозначить чёткие ранги турнира, с помощью которых представлялось бы возможным рассчитать призовой спред, необходимый для проверки базового положения теории турниров, предложенного Лейзером и Розеном (1981). Поэтому, для упрощения работы, было принято решение объединить несколько стадий Double Elimination сетки таким образом, чтобы в ходе одной объединённой стадии вылетало аналогичное Single Elimination число участников.

Как было сказано выше, при тестировании положений теории турниров планируется построить 2 регрессионные модели. Первая модель будет оценивать влияния призового спреда на усилия каждого игрока команды. В обычных спортивных соревнованиях, усилия атлета выражались количеством часов, которые атлет проводит за тренировками. Однако, на киберспортивной соревновательной сцене любые данные о тренировках тщательно скрываются командами или самими игроками, поэтому сбор данных о количестве тренировочных часов не представляется возможным. Следовательно, возникает необходимость поиска некоторого прокси-показателя усилий игроков непосредственно во время игры. Таким показателем были выбраны fantasy points игрока.

Fantasy points - это очки, которые зарабатывает игрок во время каждого матча. Данный показатель был представлен разработчиками Dota 2, корпорацией VALVE, который использовался для определения лучшего игрока игры, игрового дня и всего турнира. Fantasy points вычисляются как сумма определённых взвешенных внутриигровых действий (Таблица 5).

Призовой спред в данной модели будет вычисляться как разница между денежным призом на текущей для игрока стадии и последующей.

Таблица 5 Расчет fantasy points игрока

Помимо данных переменных, были также выделены другие факторы, которые могут влиять на усилия игрока. Рассмотрим каждый из них. Прежде всего, стоит отметить, что на усилия игрока должны влиять его способности и умения. Также, поскольку Dota 2 является командной игрой, на усилия игрока должны оказывать влияние члены его команды (тиммейты), в частности, их средние навыки игры (skill). Данный показатель является достаточно сложным в интерпретации, поскольку, в некоторых случаях, он отождествляется с показателем усилия спортсмена. Однако, в основном под skill спортсмена может пониматься его рейтинг силы Например, рейтинг Эло в шахматах или положение в рейтинге спортсменов или команд, представляемые федерацией, которая организует соревнования по данному виду спорта. В Dota 2 существует показатель рейтинга игрока, который может являться отображением его skill. Этим показателем является его MMR.

MMR (Match Making Rating) - числовой показатель skill-а каждого игрока в Dota 2, появившийся в 2013 году. Его начисление и изменение происходит следующим образом: после 100 сыгранных игр, открывается возможность пройти 10 матчей, в которых игроку будут попадаться игроки разного уровня игры. По результатам этих матчей, ему начислится собственный игровой ранг и MMR, который будет расти с каждой победой в игре и уменьшаться с каждым поражением в игре, что позволяет достаточно быстро отслеживать изменение положения сил на мировой сцене.

Ещё одним фактором, который может существенно оказывать влияние на усилия игрока может являться сам турнир, поскольку более важные турниры, в данном случае чемпионаты мира The International или турниры, которые проводятся в родной для игрока стране могут побудить его играть усерднее, чтобы выиграть соревнование. Поэтому, в модель будут также добавлены дамми-переменные каждого исследуемого турнира.

Также, в модели будет произведена попытка учесть разницу в способностях между игроком и его оппонентом во время матча, которая исследовалась в работе Нойбера и Турмана (1994). Данная разница будет учтена с помощью дамми-переменной favorite, которая будет определять игрока-фаворита. Фаворитом в данном случае будет являться игрок, чья команда является фаворитом в предстоящем матче, согласно коэффициентам киберспортивной букмекерской конторы https://egb.com/.

Ещё одним фактором, который, вероятно, может оказывать влияние на усилия игрока, может являться разнообразие (diversity) внутри команды, которое может быть выражено в наличии языкового барьера или большой разницы в skill между игроками. Поскольку, добавление параметров diversity не является исследовательским вопросом теории турниров, данные параметры будут оценены в отдельной модели, где к описанным выше факторам добавятся следующие параметры diversity:

· Дамми-переменная language_diversity, которая будет указывать на наличие в команде языкового барьера. Этим случаем является наличие в команде хотя бы одного игрока, имеющего другой родной язык.

· Коэффициент вариации MMR в команде, который будет показывать разницу в способностях между игроками внутри команды. Коэффициент вариации - это мера разброса случайной величины, которая показывает, какую долю среднего значения этой величины составляет её средний разброс. Вычисляется как отношение стандартного отклонения к среднему значению:

(1)

где: CV - коэффициент вариации MMR внутри команды

- стандартное отклонение в MMR внутри команды

- среднее значение MMR внутри команды

· переменная langdiv_spread, которая будет характеризовать совместный эффект наличия языкового барьера в команде и призового спреда. Данная переменная поможет ответить на вопрос, отличается ли зависимость между усилиями игрока и призовым спредом от стандартной во многонациональной команде.

Вторая исследуемая модель будет рассматривать влияние различных факторов на зрительскую аудиторию того или иного матча. В качестве объясняющих переменных модели были выделены следующие параметры:

· Стадии турнира, выраженные в виде дамми-переменных, которые должны подтвердить гипотезу о том, что поздние стадии будет смотреть больше зрителей

· Дамми-переменная major, характеризующая статус турнира. Данная переменная позволит выяснить, смотрят ли чемпионаты мира больше людей или аудитория у любого важного турнира Dota 2 одинакова.

· Средний skill команды, выраженный в её среднем MMR, который должен объяснить, безразличны ли аудитории навыки команды или они предпочтут просмотр более способной.

· Прокси-переменная star, которая будет указывать, существует ли в команде суперзвезда. Данная переменная вычислялась как разница между максимальным MMR внутри команды и её средним MMR. Данный показатель является своеобразным расширением предыдущей переменной и позволяет выяснить, как представлен средний skill команды: посредством равных между собой игроков или одним очень сильным игроком и несколькими слабыми, что позволит выяснить, любят ли зрители следить за определённым игроком или за командой в целом.

Помимо выделенных параметров, также, как и в первой модели, отдельно будут оценены показатель language_diversity, который позволит ответить на вопросы, следят ли за многонациональными командами больше. Также, будет оценён совместный эффект языкового разнообразия и среднего MMR в команде.