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Título: Investigación del Rendimiento de los Juegos de Esports con Análisis Envolvente de Datos
Otros títulos: Investigation of the Performance of Esports Games with Data Envelopment Analysis
Investigação do Desempenho dos Jogos Esports com Análise de Envelopamento de Dados
Fecha de publicación: 2022
Editorial: Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones.
Cita bibliográfica: Cuadernos de Psicología del Deporte, Vol. 22, Nº. 2 (2022)
ISSN: 1578-8423
1989-5879
Materias relacionadas: CDU::7 Bellas artes::79 - Diversiones. Espectáculos. Cine. Teatro. Danza. Juegos.Deportes
Palabras clave: Juegos digitales
eSports
DEA
Eficiencia
eSports
Digital Games
DEA
Efficiency
Jogos digitais
eSportes
DEA
Eficiência
Resumen: Hoy en día, los torneos de deportes electrónicos como el Juego Cibernético Mundial, se organizan el Campeonato de las Naciones Europeas, la serie Internacional de Premiership y la Serie ESL Pro. Estos torneos incluyen juegos populares como contraataque, Dota 2, League of Legends, Starcraft 2, Super Smash Bros y Street Fighter. En este estudio, las actuaciones de los juegos de eSports se analizarán con el Análisis Envolvente de Datos (DEA). En consecuencia, está dirigido a ayudar a las empresas de eSports a que sean efectivas determinando las eficiencias relativas de los Juegos de ESPort, unidades de toma de decisiones efectivas e ineficaces (unidades de producción de DMU que producen resultados similares utilizando insumos similares). Para este propósito determinando los juegos efectivos y comparando los otros juegos según ellos permite la optimización de los valores de las variables de salida según la variable de entrada.La DEA es un método no paramétrico utilizado para estudiar la efectividad relativa de las Unidades de Toma de Decisiones cuando hay múltiples entradas y múltiples salidas. El Análisis de la Envolvente de Datos (DEA) es un método no paramétrico utilizado para examinar la eficiencia relativa de las Unidades de Toma de Decisiones (unidades de producción de DMUs que producen salidas similares utilizando entradas similares) cuando hay entradas múltiples y múltiples salidas. La medición de la eficiencia de las empresas y conocer la fuente de su ineficiencia es un tema importante para los ESPorts como en todos los sectores. El análisis de envolvimiento de datos se usa frecuentemente para medir la eficiencia de DMU.En este estudio, el análisis de eficiencia se realizó teniendo en cuenta los 27 juegos en los primeros 200 juegos en el sitio web de e-charts en 2018. Con este análisis, se intentó obtener las eficiencias y los cambios de eficiencias de los juegos en 2018.Según los resultados de la investigación: Counter-Strike y Minecraft se determinó que eran juegos eficaces. Dado que los otros 25 juegos son eficientes, los valores objetivo para estos juegos se dan en el estudio
Today, electronic sports tournaments such as the World Cyber Game, European Nations Championship, InternationalPremiership Series and Esl Pro Series are organized. These tournaments include popular games such as Counter-Strike, Dota 2, League of Legends, StarCraft 2, Super Smash Bros and Street Fighter. In this study, the performances of eSports games will be analyzed with Data Envelopment Analysis (DEA). Accordingly, it is aimed to help eSports companies to be effective by determining the relative efficiencies of eSport games, effective and ineffective Decision-Making Units (DMUs production units that produce similar outputs using similar inputs). For this purpose, determining the effective games and comparing the other games according to them enables the optimization of the values of the output variables according to the input variable. DEA is a non-parametric method used to study the relative effectiveness of Decision Making Units when there are multiple inputs and multiple outputs. Data Envelopment Analysis (DEA) is a non-parametric method used to examine the relative efficiency of Decision Making Units (DMUs production units that produce similar outputs using similar inputs) when there are multiple inputs and multiple outputs. Measuring the efficiency of businesses and knowing the source of their inefficiency is an important issue for eSports as in every sector.Data Envelopment Analysis is frequently used for measuring the efficiency of DMU. In this study, efficiency analysis was performed by taking into consideration the 27 games in the first 200 games on the e-charts website in 2018. With this analysis, the efficiencies and changes of efficiencies of the games in 2018 were tried to be obtained. According to the results of the research: Counter-Strike and Minecraft were determined to be effective games. Since the other 25 games are inefficient, target values for these games are given in the study
Hoje em dia, os torneios esportivos eletrônicos, como o World Cyber Game, são organizados pelo Campeonato Europeu das Nações, a série internacional de Premiership e a série ESL Pro. Esses torneios incluem jogos populares como contra-ataque, DotA 2, League of Legends, Starcraft 2, Super Smash Bros e Street Fighter. Neste estudo, os desempenhos dos jogos eSports serão analisados com análise de envelope de dados (DEA). Consequentemente, visa ajudar as empresas de espantar a serem eficazes determinando as eficiências relativas de jogos de esportes, unidades de decisão eficazes e ineficazes (unidades de produção DMU que produzem resultados semelhantes com insumos semelhantes). Para este propósito determinar os jogos eficazes e comparando os outros jogos de acordo com eles permite a optimização dos valores das variáveis de saida de acordo com a variável de entrada. O DEA é um método não paramétrico usado para estudar a eficácia relativa das unidades de decisão quando existem várias entradas e várias saídas. A análise do envelope de dados (DEA) é um método não paramétrico usado para examinar a eficiência relativa das unidades de decisão (unidadesde produção DMU que produzem saídas semelhantes usando entradas semelhantes) quando várias entradas e várias saídas. A medição da eficiência das empresas e conhecer a fonte de sua ineficiência é uma questão importante para o eSports como em todos os setores. A análise de envolvimento de dados é freqüentemente usada para medir a eficiência do DMU.Neste estudo, a análise de eficiência foi realizada levando em conta os 27 jogos nos primeiros 200 jogos no site do E-Charts em 2018. Com esta análise, foi tentada obter eficiências e mudanças de eficiências de jogos em 2018. De acordo com os resultados da investigação: Contra-ataque e minecraft foi determinado que eles eram jogos eficazes. Como os outros 25 jogos são eficientes, os valores alvo para esses jogos são dados no estudo
Autor/es principal/es: Güral, Yunus
Gürcan, Mehmet
Devecioglu, Sebahattin
Halisdemir, Talha Alperen
URI: http://hdl.handle.net/10201/119971
DOI: https://doi.org/10.6018/cpd.448551
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/article
Número páginas / Extensión: 10
Derechos: info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Aparece en las colecciones:Vol.22, nº 2 (2022)

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