Indexación del rendimiento de los deportes electrónicos

by | 24 de Nov | General | 0 comments

De una joya escondida para los entusiastas de los videojuegos de finales de los 90 (Jonasson y Thiborg, 2010) a posiblemente uno de los sectores de más rápido crecimiento en el deporte en las últimas décadas (Nagel y Sugishita, 2016), los deportes electrónicos han visto una aceleración dramática en el crecimiento en los últimos 10 años (Himmelstein et al., 2017) y se ha estimado en un valor de US $ 24,9 mil millones (Ahn et al., 2020). Los deportes electrónicos se pueden definir como la actividad competitiva de jugar videojuegos específicos que brindan desarrollo profesional y/o personal al jugador (para ver la definición completa, consulte Pedraza-Ramírez et al., 2020). Los deportes electrónicos se están convirtiendo rápidamente en un fenómeno global y en un área importante para el estudio empírico (Hallmann & Giel, 2018; Lee y Schoenstedt, 2011). Es sorprendente que muchos perciban el concepto de que los esports son un deporte oficialmente reconocido como subversivo (Jonasson y Thiborg, 2010), con diferencias que solo parecen estar en el entorno competitivo (mundo real vs. ciberespacio; Chae y Kang, 2011; Pizzo et al., 2018). La expansión de la investigación ha proporcionado al campo una visión temprana del impacto del rendimiento de los deportes electrónicos en la psicofisiología individual (Leis & Lautenbach, 2020), la influencia de la cognición en el rendimiento (Pedraza-Ramírez et al., 2020), y la prueba de nuestra comprensión teórica actual (Pluss et al., 2019), así como proporcionar orientación para que los profesionales generen futuras intervenciones (García-Lanzo et al., 2020; Poulus et al., 2020; Smith et al., 2022; Trotter et al., 2020). Sin embargo, una pregunta fundamental que se ha pasado por alto es ¿cuáles son los indicadores de desempeño individual?

Tal pregunta no es exclusiva del campo de los deportes electrónicos. De hecho, los investigadores que cuestionan los marcadores de rendimiento han cuestionado la forma en que seleccionamos a los atletas deportivos tradicionales (Bhattacharjee y Saikia, 2014), administrar sectores de la industria (Bititci et al., 2012), evaluar la calidad de la atención en salud (Werner y Asch, 2007), y evaluar los estados mentales individuales (Carril, 2012). Dentro del campo de los deportes electrónicos, los autores a menudo discuten la integración de las habilidades perceptivo-motoras, perceptivo-cognitivas y experienciales para desempeñarse de manera óptima (Pluss et al., 2020), y una proporción sustancial de la literatura ha utilizado una plétora de indicadores para encapsular lo que es ser un atleta (por ejemplo, Behnke et al., 2022; Moen et al., 2021; Momi et al., 2018; Roebuck et al., 2018). Por ejemplo, los autores han evaluado a individuos en métricas de precisión independiente (Neri et al., 2021), a la puntuación del juego (Liu et al., 2021), al rendimiento percibido (Hopp & Fisher, 2017). Aunque señalado por autores anteriores (Leis et al., 2021; Pedraza-Ramírez et al., 2020; Pluss et al., 2022), el medio más justificado empíricamente para indicar el desempeño es limitado.

Un enfoque que sigue captando la atención de los investigadores interesados ​​en el rendimiento es la experiencia. La experiencia a menudo se refiere a adaptaciones máximas a las limitaciones de la tarea (Ericsson y Lehmann, 1996; Gruber et al., 2010), a menudo adquirida a través de la experiencia de la tarea (Williams et al., 2011). Para categorizar a los participantes en función de su nivel de experiencia, los investigadores suelen categorizar a los participantes en grupos de experiencia alta versus baja o expertos versus novatos utilizando una variedad de indicadores. Desafortunadamente, estos indicadores elegidos pueden ser arbitrarios dado que ninguna investigación formal ha demostrado su asociación con el rendimiento de los deportes electrónicos en un dominio específico. Como tal, el documento actual alienta al campo a dar un paso atrás para cuestionar qué significa el rendimiento en los deportes electrónicos. De hecho, esta es una pregunta que se ha propuesto durante el desarrollo de los paradigmas más populares en la literatura de experiencia (por ejemplo, Ericsson y Towne, 2013; Ericsson & Ward, 2007; Ericsson y Williams, 2007). Bedard y Chi (1992) destacó la importancia de esta distinción, sugiriendo que aquellos categorizados como expertos pueden no demostrar un rendimiento óptimo cuando se prueban. Con desempeño definido como la acción o proceso de realizar una tarea o función (Diccionarios de Oxford, 2021), deseamos generar una conversación entre la comunidad de deportes electrónicos sobre los procesos que capturan el verdadero rendimiento dentro de los deportes electrónicos. Si se puede llegar a un consenso, los investigadores de deportes electrónicos pueden estar mejor equipados para generar grupos o incluso desarrollar una taxonomía para clasificar la experiencia como se ve en los deportes tradicionales (por ejemplo, Swann et al., 2015).

Un problema que enfrentan los investigadores de deportes electrónicos es la gran cantidad de títulos de deportes electrónicos disponibles. Dada la variedad de tipos de esports (Kowal et al., 2018), el presente estudio se centrará exclusivamente en el género de los shooters en primera persona (FPS). Counter-Strike: Global Offensive (CS:GO) es actualmente el videojuego FPS más consumido por los jugadores en el mundo occidental. Con aproximadamente 500.000 jugadores en un momento dado, con un pico de más de 900.000 (https://steamcharts.com/), el esport ha crecido exponencialmente desde su concepción. El precursor del juego se lanzó extraoficialmente a través de una modificación del videojuego de temática similar Half-Life en 1999 y luego tomó su propia plataforma de Counter-Strike en 2000. La popularidad del juego creció hasta convertirse en una franquicia importante con múltiples iteraciones (por ejemplo, Counter-Strike: Condition Zero, Counter-Strike: Source, por nombrar algunas), con el primer gran torneo celebrado en 2001 (Ferguson, 2018). Con más de 25 millones de unidades vendidas, los desarrolladores de juegos Valve Corporation y Hidden Path Entertainment han ayudado a Counter-Strike a crecer hasta convertirse en la serie de juegos más importante de los deportes electrónicos (Llewellyn, 2018). Los premios acumulados para las principales competiciones (torneos de terceros respaldados por Valve Co.) a menudo superan el millón de dólares (Rizani & Iida, 2018).

Para familiarizar al lector con CS:GO, proporcionaremos una descripción abreviada. Dos equipos de cinco jugadores compiten en múltiples rondas (máximo 1 min y 55 s por ronda) con el objetivo de eliminar a la oposición o completar el objetivo. Un objetivo depende de la posición del equipo (terroristas o antiterroristas). Los terroristas tienen éxito colocando y explotando con éxito una bomba, lo que toma 40 s, en una de las dos áreas designadas, mientras que los antiterroristas deben evitar que la bomba se coloque o explote (una bomba se puede desactivar). Los equipos juegan la primera mitad del juego (15 rondas) como terroristas o antiterroristas antes de cambiar de bando y jugar otra mitad (15 rondas). En última instancia, el resultado de un solo juego es el mejor de 30 rondas. Dos aspectos del juego que pueden alterar las ventajas de cualquiera de los equipos incluyen el número de asistencias para matar-muerte y el éxito de la ronda, que contribuyen a la economía del juego. La economía se refiere a los saldos monetarios que tiene cada jugador, que se utilizan para comprar artículos (p. ej., armas, armaduras, equipos para desactivar bombas) al comienzo de cada ronda. Como tal, cada acto beneficioso (p. ej., eliminar a un oponente) aumenta el equilibrio del jugador y completar con éxito los objetivos del equipo (p. ej., bombardear plantas, ganar rondas) proporciona una recompensa monetaria a todos los miembros del equipo. Sin embargo, para brindar una ventaja al equipo más débil, se otorga una recompensa monetaria al equipo que pierde varias rondas consecutivamente. La economía juega un papel fundamental dentro del juego, ya que los jugadores deciden de forma independiente cómo gastar el dinero del juego, lo que puede beneficiar la estrategia del equipo (p. ej., kits de desactivación) o los objetivos personales (p. ej., mejores armas para promover más muertes). Una vez que un jugador ha sido eliminado, sus compras desaparecen, a menos que las recolecte la oposición o un compañero de equipo antes de que finalice la ronda, lo que proporciona una alta relación de riesgo y recompensa.

El atractivo de CS:GO para los jugadores se deriva de la simplicidad y la previsibilidad de la mecánica principal del juego, a diferencia de muchos de los otros títulos de deportes electrónicos que se presentan en el escenario mundial. Sin embargo, el atractivo para los investigadores, en particular para los que se centran en el análisis de jugadores, se deriva de la capacidad del videojuego para registrar eventos del juego en un archivo de datos (p. ej., porcentaje de tiros acertados en el blanco). El desafío para los investigadores interesados ​​en el rendimiento individual se deriva de la naturaleza fundamental de los deportes electrónicos como un juego multijugador basado en equipos que no se basa en el rendimiento de un individuo. Como tal, el siguiente estudio realizó una revisión de la literatura para identificar investigaciones revisadas por pares que adoptaron indicadores específicos para encapsular el desempeño individual dentro de CS:GO o discutieron el tema específicamente. Dada la evidencia limitada disponible, la antigüedad relativa del campo y los desafíos anticipados asociados con el examen de un solo título de género, reunimos un panel de expertos técnicos (TEP) para brindar orientación sobre las formas de encapsular el rendimiento de CS: GO. Para lograr un consenso de expertos sobre qué variable(s) de interés pueden asociarse mejor con el rendimiento de CS:GO, se adoptó un método Delphi modificado para utilizar las experiencias específicas del dominio del panel dentro de los deportes electrónicos. Para minimizar el sesgo entre los panelistas, los expertos primero clasificaron individualmente las variables identificadas de la revisión de la literatura en función de su capacidad percibida para registrar el rendimiento individual del jugador (Fase 1). Para generar una conversación abierta entre los panelistas, se llevó a cabo una serie de grupos focales para brindarles a las personas la oportunidad de expresar o debatir opiniones de expertos (Fase 2). Por lo tanto, el objetivo del presente estudio fue aprovechar un panel de expertos para recopilar opiniones de expertos sobre lo que encapsula el rendimiento de CS: GO y proporcionar una dirección específica para futuras investigaciones. Esperamos que el estudio proporcione evidencia preliminar para ayudar a guiar la comprensión sobre cómo capturar mejor el rendimiento individual dentro de un esport que, por naturaleza, se juega como parte de un equipo.

Método

Revisión de literatura

Nos enfocamos en los resultados de la investigación utilizando PubMed, Clarivate Web of Science y bases de datos institucionales para identificar artículos de revistas en inglés o traducidos al inglés que registraron explícitamente indicadores de rendimiento de CS:GO, o deportes electrónicos de FPS comparables, y/o artículos empíricos que discutieron indicadores de rendimiento dentro de esos electrónicos. dominios Las palabras clave se enumeraron antes de la búsqueda bibliográfica (ver Apéndice 1); estos se utilizaron en diferentes grupos (por ejemplo, Counter-Strike…

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