Visual analytics and team strategies in online games

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, Sónia dos Santos Portugal Alves da
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/54277
Resumo: Tese de Mestrado em Informática, Faculdade de Ciências, Universidade de Lisboa, 2022
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spelling Visual analytics and team strategies in online gamesVisualização analíticaDados espácio-temporaisVídeo jogosTableauDBSCANTeses de mestrado - 2022Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaTese de Mestrado em Informática, Faculdade de Ciências, Universidade de Lisboa, 2022The eSports (electronic sports) phenomenon has been growing and so does the interest in online video games, from players and spectators. With technological advancements it has become easier to use techniques to retrieve data about the events occurring during a game, generating big volumes of data that can be used for a performance analysis. Casual players are looking for methods to better themselves overall or with specific characters, whereas, in a professional context, the focus is to study other teams and how to defeat them. For efficiency, it is imperative to explore data analysis mechanisms combined with visualisation techniques (visual analytics) applied to spatiotemporal data and to various relevant events during a match such as a player’s position (space) in a given instant (time) or, for example, the position where the player died. The goal of this project is the study of previous work and the development and ap plication of the acquired knowledge in analytic visualisation techniques to League of Legends[31] (LoL) spatiotemporal datasets. The developed tool used Tableau Desktop[24] to create a series of dashboards depicting the behaviour of multiple LoL matches, using the Riot API (Application Programming Interface) provided dataset, and clustering algorithms. The tool was evaluated by a team of semi-professional players in order to understand if the visualisation techniques and data used was adequate, useful or innovative compared to already existing tools for game analysis and the players’ needs. The results were mostly positive, with the participants pointing out the interactivity of the visualisations and ability of analysing multiple games as an advantage compared to existing tools. To conclude, even though spatiotemporal data is not yet implemented in MOBA (Multiplayer Online Battle Arena) videogame analysis tools, it is still relevant for the players’ personal goals and overall an interesting approach.Afonso, Ana Paula PereiraCarmo, Maria Beatriz Duarte Pereira doRepositório da Universidade de LisboaCosta, Sónia dos Santos Portugal Alves da2022-09-01T13:37:54Z202220222022-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/54277enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T17:00:42Zoai:repositorio.ul.pt:10451/54277Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:05:11.141198Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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