游戏事件期间电竞职业选手的行为：基于智能椅所得数据的统计分析

如今职业电竞战队之间的竞争异常激烈，对选手表现进行深入分析对于组建强队至关重要。此类评估主要有两种方法：直接从游戏内数据中提取特征与指标，或收集包括身体训练数据在内的选手详细信息。尽管选手技能与游戏内数据之间的相关性已在许多论文中探讨，但通过身体行为分析电竞选手技能的研究极少。我们提出了智能椅平台，利用集成的加速度计、陀螺仪和磁力计来收集人在椅子上行为的数据。我们提取重要的游戏事件以定义选手对其的身体反应。所得数据用于训练机器学习模型，以区分低技能与高技能选手。我们提取并明确了游戏中的关键特征，并对结果进行了讨论。