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Esports One, plataforma de data mining de streamings de esports avalada por el MIT, lanza su beta cerrada

Esports One, plataforma de datos y estadísticas en tiempo real para streaming de esports, ha comenzado hoy una beta cerrada para su producto de League of Legends y para ello ha comenzado a ofrecer invitaciones.

Esports One

Esports One, plataforma de datos y estadísticas en tiempo real para streaming de esports, ha comenzado hoy una beta cerrada para su producto de League of Legends y para ello ha comenzado a ofrecer invitaciones. La compañía, actualmente en una ronda semilla de financiación de $2 millones, pretende hacer que los datos de los streamings en directo sean tan  indispensables en la industria de los esports como en los deportes tradicionales.

 

Matthew Gunnin, CEO y fundador de Esports One, comentaba a The Esports Observer que muchos elementos de su plataforma tomaron forma durante su experiencia como director de contenidos para la plataforma de streaming Azubu: “En lugar de ser un servicio de streaming de videojuegos y simplemente ir cara a cara contra Twitch, nos centramos directamente en el aspecto de los esports e integramos varios elementos. Alrededor del streaming y durante el mismo, los usuarios podrán expresar cómo está siendo su experiencia mientras están viendo una emisión en directo.

 

La plataforma tuvo su fase de conceptualización en su paso por la Quake Capital Accelerator,  antes de formar parte de las clases de verano de Play Labs, un programa del MIT centrado en la realidad aumentada y realidad virtual. El cofundador de Esport One, Gene Keselman, tiene un MBA en el  MIT y fue investigador en la universidad también. “Cada aceleradora nos proporcionó sus propios beneficios, tanto para Esports One como para nosotros como start-up“, comentaba Matt.

 

Riz Virks, que dirige el programa de Play Labs, adoptó un papel asesor para Esports One, debido a su propia comprensión del sector como inversor de la plataforma SliverTv, que se basa en streaming 360 y RV. También proporcionó a Matthew y a sus colegas la posibilidad de estar en contacto con varios mentores de esports, incluyendo a Phillip Tan, científico investigador en el Game Lab del MIT que trabajó con Blizzard durante los comienzos de Starcraft II. “Teníamos un montón de individuos, mentores y asesores que vienen del sector  de los esports y del gaming, pero no sólo eso, sino que además tenían un gran interés en el sector y podían ver que los esports están aquí para quedarse“.

 

Matthew se inicio en la industria como fundador de Leaguepedia, una wiki de League of Legends precursora de la base de datos de Esports One, Esportspedia. Durante los partidos, la plataforma realiza minería de datos, permitiendo a diferentes módulos mostrar datos entre dos jugadores individuales, farming,  eficiencia y potenciales elecciones de items.

 

Mientras que la importancia de estas estadísticas es vital para los analistas de esports, casters y periodistas, el movimiento a un enfoque de consumo mayoritario también tiene sus usos. “Para un jugador de fantasy games de deportes tradicionales, este tipo de información es muy útil y están acostumbrados a usarlas“, comentaba Matthew. “Pero si quieres usar esa información mientras estás viendo un streaming … ser capaz de buscar y encontrar esa información te llevaría mucho más tiempo de lo que realmente merece la pena, porque en el momento en que realmente lo encuentras ya ha desaparecido“.

 

Los esports se inspiran en los deportes tradicionales de múltiples maneras, desde patrocinios hasta estructuras de la liga. En términos de cómo Esports One trabaja con las estadísticas y datos, hay un terreno común, pero también complejas diferencias. “Les digo esto a los inversores y socios todo el tiempo: cuando se navega hasta la esencias de los esports, al final sólo hablamos de 0’s y 1’s, mientras que los deportes tradicionales son mucho más complejos“, comentaba Matthew. Los rastreadores de datos deportivos utilizan gran parte de la misma tecnología de visión utilizada para el producto de su empresa, pero siguen necesitando de analistas que realicen entradas de datos manuales todavía.

 

Según Matthew ese no es el caso con los esports. “Ya sea a través de una API de algún tipo o a través de una tecnología de visión, estos datos e información están ocurriendo en tiempo real en la pantalla  durante un partido y se pueden obtener a través de tecnología e ingeniería“.

 

De la misma manera que una tipología de juego complicada como las de DOTA 2 o LoL hace que sean poco susceptibles de retransmitirse por televisión para una audiencia sin conocimientos, también hace que un programa  de estadísticas en vivo corra el riesgo de llegar sólo a las audiencias más versadas en esports. Para remediar esto, Esports One lanzará un módulo educativo que explica la mecánica de juego de League of Legends.

 

Matthew comenta que la necesidad de esta funcionalidad se basa en  su propia experiencia introduciendo los esports no sólo a inversores y espectadores no endémicos, sino también a sus familiares. “Vamos a realizar un montón de pruebas de usuario para las personas que van a acceder a estas retransmisiones por primera vez. Siento que el componente educativo, especialmente con el ritmo al que están creciendo los esports, va a ser clave para el crecimiento de la industria “.

 

Además de seguir los movimientos de jugadores en tiempo real, la plataforma ofrecerá una barra de apuestas  con probabilidades en tiempo real para cada partido. Aunque parece claro que esta funcionalidad tendrá su utilidad para las apuestas en vivo, Matthew destaca que esta característica fue diseñada para conseguir la interacción en el juego. Su objetivo final es que los espectadores puedan predecir colectivamente dónde ocurrirán ciertos acontecimientos y poder usar la moneda virtual del juego.  Mientras estaba en Unikrn, descubrí que había elementos que estábamos empleando que podríamos emplear en una plataforma de este tipo y que además podríamos automatizarlos en lugar de hacerlos de forma manual“.

 

Esports One lanzará su beta en septiembre, y a largo plazo se adaptará a otros títulos como CS: GO y Overwatch. “Depende de la tecnología que nos proporcionan los editores y las capacidades de sus API. Hearthstone es un juego que a nivel tecnología funciona muy bien, con opciones de tracking, machine learning e IA. Obviamente estamos en las primeras etapas, pero lo que nos ha llevado un año más o menos construir con League of Legends, nos llevará mucho menos tiempo porque hemos solucionado muchos de los problemas que son replicables a otros géneros.

 

Noticia original de “The Esports Observer”

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