Руководитель отдела аналитики Team Spirit uspen рассказал о процессе набора игроков в CS-академию

Руководитель отдела аналитики Team Spirit Александр «uspen» Успенский в интервью на YouTube-канале клуба рассказал, как устроен набор игроков в академию по Counter-Strike, какую роль в этом играет аналитика и почему данные не всегда дают быстрый ответ.
О принципе набора в академию
Набор в академию CS происходит весьма специфическим образом. На самом деле там всё очень просто, но возникло много нюансов. Текущие, вот сколько у нас там их, четыре состава, они были собраны по такому гибридному принципу. То есть мы запустили проект, когда куча игроков подали заявки, они играли между собой матчи, потом из них выбрали сколько-то там человек, которые попадут в академию. Тогда мы непосредственно были задействованы в том, чтобы провести анализ этих игроков. А сейчас для наборов в академии последующих мы собираем данные с FACEIT. То есть мы качаем реплей с FACEIT, мы его разбираем на составные части.
О симуляциях и машинном анализе
У нас есть простой парсер реплея с простыми данными, и есть сложная симуляция, где 10 ботов ходят по серверу, стреляют друг в друга, и мы считаем там все вот эти вот углы наведения, точность попадания, стрейфы, прочие непростые штуки. По ним составляем цифровую картину скилла игрока. Дальше те, кто попал в наше поле зрения, те, кто набирает резко ELO, те, кто имеет хороший показатель стрельбы, их берут на карандаш. И вот сейчас, я так понимаю, кого-то нужно будет в академии заменить по данным FACEIT, мы уже сейчас смотрим. Его нужно найти. Чтобы посчитать иного игрока машинного времени и человеческого времени нужно, на самом деле, не так уж и мало. Если говорить про машинное время, очень сложно назвать конкретную цифру, но каждый матч занимает порядка 6 минут работы одного процессора. Параллельно у нас там этих ядер, по-моему, работает 20 на сервере, который мы арендуем. Это чтобы всё просимулировать.
О человеческой работе
Если мы говорим уже непосредственно о человеческой работе по анализу этих игроков, то ребята сидят и вдумчиво сравнивают, может быть, днями, проверяют какие-то гипотезы. Сложно очень просто повесить на человека плашку, что вот этот — лучший. Выясняется, что этот хорошо кидает гранат, этот хорошо играет опорные позиции, но у него маленький арсенал действий. Этот байтер. Это так было не видно, но с помощью данных мы это подтвердили. Куча-куча разных нюансов, которые, я так понимаю, дальше уже обдумываются и принимается решение. Наверное, на то, чтобы сравнить между собой 20 игроков, может уйти несколько дней или недель, чтобы принять решение. А это если они ещё согласятся.
О масштабах и стоимости анализа
По сути, мы сейчас пытаемся пройти по этому тонкому балансу, когда мы не тратим годовой бюджет Воронежа, но получаем много данных. Чем глубже ты погружаешься по экспоненте, оно становится дороже. Расширяется количество игроков, за которыми ты следишь. Изначально мы планировали от трёх тысяч [ELO] смотреть игроков, а сейчас мы смотрим игроков от двух тысяч. Если игроков от трёх тысяч штук пять тысяч, то от двух там уже где-то сто тысяч. На самом деле, посчитать одного игрока стоит не так дорого. Это порядка полудоллара в месяц. Вопрос только в том, что их огромное количество, этих игроков.
Ранее в интервью uspen рассказал о развитии внутренней аналитической системы организации и её внедрении в Counter-Strike.
Фото — Team Spirit.
Последние новости