League Of Legends (LoL) se ha convertido desde su debut en 2009 en el juego de tipo MOBA (multiplayer online battle arena) preferido tanto a nivel particular como competitivo. Durante estos años, se han realizado múltiples esfuerzos por entender desde un punto de vista científico qué determina las partidas de LoL: en 2017 por ejemplo, un estudio [1] de diversas universidades de Estados Unidos en colaboración con Riot Games analizaron el rendimiento de varios equipos en función de su “Inteligencia Colectiva” y observaron que este factor podía utilizarse para predecir el resultado de una partida. También en 2017, otro estudio [2] realizado en Brasil empleó técnicas de “Machine Learning” para analizar el comportamiento de equipos exitosos y no exitosos y caracterizaron siete perfiles de jugadores que determinaban la probabilidad de ganar o perder una partida.
En enero de 2020 se publicó una investigación [3] en la que, mediante algoritmos de Inteligencia Artificial, analizaban la probabilidad de que un equipo ganase o perdiese cierta partida en función de su rendimiento durante la misma y destacaron aquellos objetivos que determinaban la victoria para cada región estudiada:
- En Corea del Sur, por ejemplo, la primera sangre es el factor menos decisivo mientras que objetivos como la primera torreta, el primer dragón o el primer heraldo o nashor son determinantes a la hora de decidir qué equipo se llevará la victoria.
- En Norte América sin embargo, el heraldo no tiene apenas influencia en el resultado de la partida mientras que la primera sangre es crucial para asegurar la victoria. Los equipos que centraban sus esfuerzos en conseguir la primera torreta, dragón y nashor solían ganar la partida.
- En Europa, la última región estudiada, los algoritmos descubrieron que el primer nashor de la partida no era determinante y por tanto los equipos no debían sacrificar muertes por intentar llevárselo, mientras que objetivos como la primera torreta, dragón o heraldo si resultaban cruciales.
Además, en todas las regiones se observaba que una ventaja de oro pasados los primeros 20 minutos de la partida siempre acarreaba mayores probabilidades de ganar, así que ya sabéis… ¡a farmear!
¿Veremos a equipos profesionales de todo el mundo utilizar este tipo de algoritmos en las próximas competiciones mundiales de League Of Legends?
[1] Kim, Y. J., Engel, D., Woolley, A. W., Lin, J. Y. T., McArthur, N., & Malone, T. W. (2017, February). What makes a strong team? Using collective intelligence to predict team performance in League of Legends. In Proceedings of the 2017 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing (pp. 2316-2329).
[2] Nascimento Junior, F. F. D., Melo, A. S. D. C., da Costa, I. B., & Marinho, L. B. (2017, October). Profiling successful team behaviors in League of Legends. In Proceedings of the 23rd Brazillian Symposium on Multimedia and the Web (pp. 261-268).
[3] Kho, L. C., Kasihmuddin, M. S. M., Mansor, M., & Sathasivam, S. (2020). Logic Mining in League of Legends. Pertanika Journal of Science & Technology, 28(1).
