ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ДЕТЕРМІНАНТ СВІТОВИХ КІБЕРТУРНІРІВ
APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO PREDICT THE DETERMINANTS OF WORLD CYBER TOURNAMENTS
Сторінки: 245-254. Номер: №1, 2021 (293)
Автори:
В. В. Койбічук, О. С. КУШНЕРЬОВ, С. В. МИНЕНКО, К. А. ГРЕК
Сумський державний університет
V.V. KOIBICHUK, O. S. KUSHNEROV, S. V. MYNENKO, K. A. HREK
Sumy State University
DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2021-293-1-245-254
Рецензія/Peer review : 02.02.2021 р.
Надрукована/Printed : 10.03.2021 р.
Анотація мовою оригіналу
Стрімкий розвиток інформаційних технологій та їх впровадження у повсякденне життя людей призвело до популяризації кіберспортивних турнірів, як один із видів спорту. Привернута увага не тільки гравців, а і спонсорів, інвесторів та дослідників, змушує більш серйозно ставитися до цього молодого виду спорту. Таким чином постає питання більш детального аналізу та прогнозу показників ефективності для майбутнього розвитку даної сфери. Основною метою проведеного дослідження є побудова прогнозної нейромережевої моделі для прогнозування детермінант світових кібертурнірів. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали моделі штучної нейронної мережі (багатошаровий персептрону MLP-архітектури з використанням алгоритму BFGS, радіальна базисна функція RBF-архітектури з використанням алгоритму RBFT. Об’єктом дослідження обрано 9 детермінант світових кібертурнірів. Побудова прогнозної моделі в статті здійснено в наступній логічній послідовності: визначено регресійна залежність кожної з детермінант від часового фактору та визначено прогнозне значення, навчання нейронних мереж за сформованою вибіркою показників, прогнозування значень детермінант світових кібертурнірів на період 2021-2025 рр. на основі побудованих нейронних мереж. Проведені розрахунки засвідчили, що до 2025 року більшість із зазначених детермінант збільшиться в порівнянні з поточним періодом. Результати проведеного дослідження можуть бути корисними для майбутніх інвесторів, кіберспортивним федераціям, а також науковцям, які займаються дослідженням даної сфери.
Ключові слова: кіберспорт, кіберспортивний турнір, нейронна мережа, прогноз
Розширена анотація англійською мовою
The rapid development of information technology and its introduction into people’s daily lives has led to the popularization of e-sports tournaments as a sport. The attention of not only players, but also sponsors, investors and researchers, makes us take this young sport more seriously. Thus, the question arises of a more detailed analysis and forecast of performance indicators for the future development of this area. The main purpose of the study is to build a predictive neural network model for predicting the determinants of world cyber tournaments. The methodological tools of the study were artificial neural network model (multilayer perceptron MLP-architecture using BFGS algorithm, radial basis function of RBF-architecture using). 9 determinants of world cyber tournaments were chosen as the object of research. Construction of the forecast model in the article is carried out in the following logical sequence: the regression dependence of each of the determinants on the time factor is determined and the forecast value is determined, training of neural networks according to the formed sample of indicators. The calculations showed that by 2025 most of these determinants will increase compared to the current period. The results of the study may be useful for future investors, e-sports federations, as well as scientists engaged in research in this area.
Keywords: e-sports, e-sports tournament, neural network, forecast
References
- Shcho take kibersport ta yak tsia kultura rozvynena v Ukraini. [Elektronnyi resurs]: [veb-sait]. – Rezhym dostupu: https://www.radiosvoboda.org/a/29189982.html – (Data zvernennia 16.10.2021).
- Semenova, M., Lange, A., Koposov, D., Somov, A., & Burnaev, E. (2020). Personality traits and coping strategies of eSports players. Paper presented at the Proceedings of 2020 7th IEEE International Conference on Behavioural and Social Computing, BESC 2020, doi:10.1109/BESC51023.2020.9348280
- Urbaniak, K., Watróbski, J., & Sałabun, W. (2020). Identification of players ranking in e-sport. Applied Sciences (Switzerland), 10(19), 1-35. doi:10.3390/app10196768
- Melentev, N., Somov, A., Burnaev, E., Strelnikova, I., Strelnikova, G., Melenteva, E., & Menshchikov, A. (2020). ESports players professional level and tiredness prediction using EEG and machine learning. Paper presented at the Proceedings of IEEE Sensors, 2020-October doi:10.1109/SENSORS47125.2020.9278704
- Bányai, F., Zsila, Á., Griffiths, M. D., Demetrovics, Z., & Király, O. (2020). Career as a professional gamer: Gaming motives as predictors of career plans to become a professional esport player. Frontiers in Psychology, 11 doi:10.3389/fpsyg.2020.01866
- Wohn, D. Y., & Freeman, G. (2020). Live streaming, playing, and money spending behaviors in eSports. Games and Culture, 15(1), 73-88. doi:10.1177/1555412019859184
- Ward, M. R., & Harmon, A. D. (2019). ESport superstars. Journal of Sports Economics, 20(8), 987-1013. doi:10.1177/1527002519859417
- Chung, T., Sum, S., Chan, M., Lai, E., & Cheng, N. (2019). Will esports result in a higher prevalence of problematic gaming? A review of the global situation. Journal of Behavioral Addictions, 8(3), 384-394. doi:10.1556/2006.8.2019.46
- Lipovaya, V., Costa, P., Grillo, P., Volosiuk, A., & Sopina, A. (2019). eSports: Opportunities for future ergonomic studies doi:10.1007/978-3-319-96071-5_203
- Anderson, C. G., Tsaasan, A. M., Reitman, J., Lee, J. S., Wu, M., Steel, H., Turner, T., Steinkuehler, C. (2018). Understanding esports as a STEM career ready curriculum in the wild. Paper presented at the 2018 10th International Conference on Virtual Worlds and Games for Serious Applications, VS-Games 2018 – Proceedings, doi:10.1109/VS-Games.2018.8493445
- Suschevskiy, V., & Marchenko, E. (2018). Network analysis of players transfers in eSports: The case of dota 2 doi:10.1007/978-3-030-02843-5_38
