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LoL: Los campeones sobrevalorados son una realidad, y asi lo demuestra un trabajador de Riot

LoL: Los campeones sobrevalorados son una realidad, y asi lo demuestra un trabajador de Riot
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Los profesionales del competitivo de LEague of Legends podrían estar cometeidno errores a la hora de decidir que campeones son realmente buenos. Así lo explica un trabajador de Riot Games.

LoL: Los campeones sobrevalorados son una realidad, y asi lo demuestra un trabajador de Riot

El MSI 2021 está dando lugar a una de las polémicas más interesantes de League of Legends. La aparición de Rumble como uno de los junglas más destacados del juego ha dado lugar a la una división de opiniones en la comunidad. Por una parte, el campeón tiene firmes defensores que lo sitúan como la mejor alternativa del metajuego con permiso de Morgana. Por la otra, sin embargo, un trabajador de Riot Games lo ha situado como una elección muy sobrevalorada.

La discusión se generó con motivo a los datos presentados por Phreak, el empleado de la desarrolladora en cuestión. En su primer alegato, utilizó estadísticas que se quedaban cortas para ratificar su punto de vista y fue duramente criticado por buena parte de los jugadores de League of Legends por su aparente sesgo. Sin embargo, no ha querido quedarse en los aspectos superfluos del debate y ha planteado una pregunta más grande: ¿sirven los datos de las partidas clasificatorias para tomar decisiones en el juego profesional?

La realidad estadística de League of Legends

Los datos de League of Legends son de acceso prácticamente libre. Aunque para conocer los detalles necesitamos acceder a su API, muchas páginas los reflejan por nosotros. Sin embargo, en la mayor parte de los casos no acaban de utilizarse bien. Una premisa desde la que el propio Phreak parte y que acompaña de otra realidad “los profesionales no son infalibles”.

En este sentido, Phreak da una larga charla sobre el funcionamiento de los datos y los indicativos en League of Legends profundizando en un concepto que Riot Games ya había revelado: algunos campeones muestran rendimientos crecientes o decrecientes en función al nivel de habilidad. Esta estadística se ha ratificado históricamente en la competición, haciendo que se pueda predecir el funcionamiento de los personajes.

Salvo en China,, Lillia acumuló malas estadísticas en todas las grandes regiones - League of Legends
Salvo en China,, Lillia acumuló malas estadísticas en todas las grandes regiones

Sobre este pilar se sustentan, por ejemplo, las conclusiones si un campeón está siendo sobrevalorado por los equipos a la hora de decidir sus elecciones. Además, en este dato se atienden a datos como el de Lillia, que en regiones como Europa y Norteamérica recibieron muchísima prioridad cuando el campeón se había mostrado tremendamente ineficiente para muchos equipos solo porque estaba en el meta. Un error del que, Según Phreak, tardaron meses en darse cuenta.

Así se deberían de tomar las decisiones en competitivo

Para este trabajador de Riot Games, la clave está en la pendiente de rendimiento. Con ella puede explicarse que Azir haya sido un campeón históricamente utilizado en competitivo incluso cuando su win rate nunca ha sido demasiado elevado en partidas clasificatorias. Sus resultados demuestran que fue una decisión acertada porque, haciendo una lectura de las estadísticas que fuera más allá de la tasa de victorias, todo invitaba a pensar que efectivamente su rendimiento sería el apropiado.

La pendiente y la correlación, las claves del League of Legends competitivo - League of Legends
La pendiente y la correlación, las claves del League of Legends competitivo

En definitiva, el planteamiento es que las estadísticas de partidas clasificatorias siempre se han podido utilizar de cara al juego competitivo. Sin embargo, muchos miembros de la comunidad no supieron cómo hacerlo.

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