Mi SciELO
Servicios Personalizados
Revista
Articulo
Indicadores
- Citado por SciELO
- Accesos
Links relacionados
- Citado por Google
- Similares en SciELO
- Similares en Google
Compartir
Cuadernos de Psicología del Deporte
versión On-line ISSN 1989-5879versión impresa ISSN 1578-8423
Resumen
GURAL, Y; GURCAN, M; DEVECIOğLU, S y HALISDEMIR, TA. Investigación del rendimiento de los juegos de esports con análisis envolvente de datos. CPD [online]. 2022, vol.22, n.2, pp.258-267. Epub 12-Mayo-2023. ISSN 1989-5879.
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.
Palabras clave : eSports; Juegos digitales; DEA; Eficiencia.