ОСОБЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ ІННОВАЦІЙНИХ ЦИФРОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТІ ІГРОВОЇ ДІЯЛЬНОСТІ СПОРТСМЕНІВ У КІБЕРСПОРТІ
DOI:
https://doi.org/10.32782/spectrum/2024-4-1Ключові слова:
кіберспорт, цифрові технології, аналітика великих даних, штучний інтелект, віртуальна реальність, доповнена реальність, трекінг біометричних даних, системи голосового аналізу, хмарні платформи, командна взаємодія, індивідуальна підготовкаАнотація
Кіберспорт стрімко розвивається, перетворюючись із популярного хобі на професійну спортивну діяльність із високими фінансовими та соціальними ставками. Успіх у кіберспорті залежить не лише від таланту і навичок гравців, але й від ефективного використання сучасних цифрових технологій. Зростання професійних турнірів, збільшення призових фондів і залучення спонсорів підкреслюють важливість оптимізації тренувальних процесів і вдосконалення командної ігрової динаміки.Мета дослідження – дослідити цифрові технології, що використовують у кіберспорті, визначити їхні особливості та можливості застосування в підготовці гравців для підвищення результативності.Методи дослідження. Аналіз спеціальної наукової літератури та даних мережі «Інтернет», порівняльний аналіз, систематизація, узагальнення.Результати. Досліджено значущість і специфіку використання таких технологій, як штучний інтелект (далі – AI), аналітика великих даних, віртуальна (далі – VR) та доповнена реальність (далі – AR), трекінг біометричних даних, системи голосового аналізу та хмарні платформи.Розкрито їх адаптацію до різних дисциплін кіберспорту, рівня підготовки гравців і типу діяльності. Дослідження показало, що інноваційні цифрові технології охоплюють широкий спектр напрямів використання в кіберспорті, зокрема, аналітика великих даних використовується для аналізу ігрової статистики, визначення ефективності гравців, розроблення стратегій і прогнозування сценаріїв матчів. Ця технологія актуальна в MOBA (Dota 2, LoL) та FPS (CS2) дисциплінах; штучний інтелект (AI) застосовується для моделювання поведінки суперників, автоматизації стратегій і створення індивідуальних тренувальних програм. Найбільша ефективність досягається в MOBA, FPS і RTS жанрах. Віртуальна реальність (VR) забезпечує реалістичне моделювання ігрових ситуацій, що сприяє розвитку когнітивних і технічних навичок гравців, тоді як доповнена реальність (AR) дозволяє візуалізувати стратегії і аналізувати поле гри. Трекінг біометричних даних забезпечує моніторинг фізіологічного й емоційного стану спортсменів, зокрема й рівня стресу, когнітивних функцій і реакцій. Ця технологія є значущою для FPS та MOBA дисциплін. Системи голосового аналізу дозволяють оцінювати командну взаємодію та комунікації, виявляти слабкі місця у взаємодії гравців, що особливо важливо в командних жанрах MOBA та RTS. Хмарні платформи забезпечують доступність тренувальних ресурсів, зберігання даних і можливість інтеграції інших технологій. Використовуються в усіх кіберспортивних дисциплінах. Упровадження цих технологій дозволяє новачкам отримати підтримку через навчальні платформи, а професійним гравцям використовувати високотехнологічні рішення для стратегічного аналізу та моделювання. Віртуальна та доповнена реальність орієнтовані на тренувальний процес, тоді як аналітика даних та штучний інтелект активно використовуються під час змагань. Технології голосового аналізу та командної взаємодії дозволяють підвищувати ефективність роботи колективів.Висновки. Інноваційні цифрові технології відкривають нові можливості для підвищення результативності гравців у кіберспорті, забезпечують комплексний підхід до тренувального процесу, стратегічного планування та моніторингу стану спортсменів. Вони сприяють оптимізації як індивідуальної, так і командної підготовки, дозволяють адаптувати методи підготовки до можливостей гравців кожного рівня.
Посилання
1. Анохін Е. Чинники, що впливають на успішність та результативність гравців у кіберспорті. Теорія і методика фізичного виховання і спорту. 2023. № 3. С. 3–10. DOI: 10.32652/tmfvs.2023.3.3-10.
2. Пятисоцька С., Єфременко А., Подрігало Л., Петренко Ю. Обґрунтування моніторингу у кіберспорті. Освіта. Інноватика. Практика. 2024. Т. 12. № 5. С. 65–72. DOI: 10.31110/2616-650X-vol12i5-010.
3. Шинкарук О. Модель ігрової підготовленості гравців в кіберспорті. Спортивний вісник Придніпров’я. 2022. № 2. С. 158–168. DOI: 10.32540/2071-1476-2022-2-158.
4. Шинкарук О. Сучасні проблеми розвитку кіберспорту. Спортивний вісник Придніпров’я. 2024. № 1. С. 239–250. DOI: 10.32540/2071-1476-2024-1-239.
5. Шинкарук О. Формування екосистеми кіберспорту (esports) як сучасного явища спорту, культури та освіти. Спортивний вісник Придніпров’я. 2023. № 1. С. 251–260. DOI: 10.32540/2071-1476-2023-1-251.
6. Шинкарук О., Лут І., Пінчук В., Васильєв М. Вплив об’єктивних та суб’єктивних чинників на результативність команд у кіберспорті. Спортивна наука та здоров’я людини. 2024. Т. 2. № 12. С. 186–200. DOI: 10.28925/2664-2069.2024.214.
7. Шинкарук О. Розвиток екосистеми кіберспорту на сучасному етапі. Спортивна наука та здоров’я людини. 2024. Т. 1. № 11. С. 233–245. DOI: 10.28925/2664-2069.2024.115.
8. Ярмоленко М., Шинкарук О., Ординський В. Чинники, що впливають на ефективну діяльність тренера в кіберспорті. Спортивна наука та здоров’я людини. 2024. Т. 1. № 11. С. 246–259. DOI: 10.28925/2664-2069.2024.116.
9. Białecki A., Xenopoulos P., Dobrowolski P., Białecki R., Gajewski J. ESPORT: Electronic sports professionals observations and reflections on training arXiv preprint. 2023. arXiv: 2311.05424. URL: https://arxiv.org/abs/2311.05424.
10. Campbell A.J. Editorial: Progress in computer gaming and esports: Neurocognitive and motor perspectives. Frontiers in Psychology. 2021. Vol. 12. Article 686152. DOI: 10.3389/fpsyg.2021.686152.
11. Dovgan N. The pivotal role of technology in enhancing athletic performance: Insights and future directions. SSRN Electronic Journal. 2023. DOI: 10.2139/ssrn.4602857.
12. Garcia M. Neurocognitive factors in esports. Cognitive Research and Gaming Science. 2020. Vol. 8. № 3. P. 45–56. DOI: 10.1016/j.cogres.2020.04.002.
13. Haley R. Utilizing biometric data for tailoring training processes in esports. Journal of Biometric Applications in Sports. 2020. Vol. 9. №. 3. P. 67–78. DOI: 10.3389/BioApp.2020.00967.
14. Hassan A.T., Yuen K., Douris P., Zwibel H., DiFrancisco-Donoghue J. Physiological and cognitive functions following a discrete session of esports gameplay. Frontiers in Psychology. 2020. Vol. 11. Article 1030. DOI: 10.3389/fpsyg.2020.01030.
15. Jung H. Big data analysis methods in esports. Computational Gaming Analytics. 2019. Vol. 12. № 1. P. 89–102. DOI: 10.1109/CGAN.2019.01234.
16. Karelia D., Mehta D. The role of data science in esports analytics and performance evaluation. Research Gate. 2023. URL: https://www.researchgate.net/publication/369912153_The_Role_of_Data_Science_in_Esports_Analytics_And_Performance_Evaluation.
17. Martin-Niedecken A.L., Schättin A. Let the body’n’brain games begin: Toward innovative training approaches in esports athletes. Frontiers in Psychol- ogy. 2020. Vol. 11. Article 138. DOI: 10.3389/fpsyg.2020.00138.
18. Müller L. Implementation of VR/AR for simulating gaming situations in esports. Virtual Reality in Competitive Gaming. 2021. Vol. 7. №. 2. P. 205–219. DOI: 10.1177/VRCompGaming.2021.07205.
19. Munoz-Macho, A.A., Domínguez-Morales, M.J., & Sevillano-Ramos, J.L. Performance and healthcare analysis in elite sports teams using artificial intelligence: a scoping review. Frontiers in Sports and Active Living, 6. 2024, Retrieved from https://doi.org/10.3389/fspor.2024.1383723.
20. Novak A.R., Bennett K.J.M., Pluss M.A., Fransen J. Performance analysis in esports: Modelling performance at the 2018 League of Legends World Championship. International Journal of Sports Science & Coaching. 2020. Vol. 15. № № 5–6. P. 809–817. DOI: 10.1177/1747954120932853.
21. Novak A.R., Bennett K.J., Pluss M.A., Fransen J. Performance analysis in esports: modelling performance at the 2018 League of Legends World Cham- pionship. International Journal of Sports Science & Coaching, 15 (5–6), 809–817. 2020, Retrieved from https://doi.org/10.1177/1747954120932853.
22. Pharr J.L. Hacker Combat: A Competitive Sport from Programmatic Dueling & Cyberwarfare. arXiv preprint, arXiv: 1703.04874. 2017, Retrieved from https://arxiv.org/abs/1703.04874.
23. Smerdov A., Kiskun A., Shaniiazov R., Somov A., Burnaev E. Understanding Cyber Athletes Behaviour Through a Smart Chair: CS:GO and Monolith Team Scenario. arXiv preprint, arXiv: 1908.06407. 2019. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1908.06407.
24. Smith J. The Role of Analytics in Esports Performance. Journal of Esports Studies, 2021, Vol. 10, № 2, pp. 123–134. Retrieved from https://doi.org/ 10.1007/s00146-021-01123-5 .
25. Tanaka K. Artificial Intelligence for Predicting Opponent Behavior in Esports. AI and Interactive Gaming, 2022, Vol. 15, № 4, pp. 345–360. Retrieved from https://doi.org/10.1080/AIIG.2022.0354.
26. Varga P., Scholz T.M., Tan E.T.S. Esports Player Analytics. Routledge Handbook of Esports. 2024. Retrieved from https://doi.org/ 10.4324/9781003410591-21.
27. Xiao L., Cao Y., Gai Y., Liu J., Zhong P. Review on the application of cloud computing in the sports industry. Journal of Cloud Computing, 12, Article 152. 2023. Retrieved from https://doi.org/10.1186/s13677-023-00531-6