pISSN: 1738-3250
한국스포츠학회지, Vol.21 no.4 (2023)
pp.259~272
e스포츠 빅데이터에 대한 스포츠심리 접근 방안 : 리그오브레전드를 중심으로
본 연구의 목적은 e스포츠 빅데이터에 대한 스포츠심리 접근 방안을 제안하는 데에 있다. 이 연구는 문헌 연구를 통해 진행되었다. e스포츠는 세계적으로 대중의 관심이 집중되고 있는 영역임에도 불구하고 e스포츠 선수들의 수행을 관리하기 위한 스포츠과학적 체계는 아직 갖추어지지 못한 상태이다. 특히 심리학계는 연구방법론적 문제로 인해 기존의 틀에서 벗어나지 못한 채 제한된 영역에서만 연구를 수행하고 있다. 리그오브레전드의 개발사인 Riot Games의 데이터 공유 정책으로 인해 빅데이터에 대한 접근성이 용이해졌다. 리그오브레전드 자연활동 데이터는 모형주도 분석과 자료주 도 분석의 융합이 가능하게 하였다. 본 연구에서는 리그오브레전드 자연활동 데이터를 중심으로 심리역량 개념의 구체화 , 타당화, 표준화 가능성에 관하여 제안하고 있다. 이를 통해 e스포츠계는 역량 체계를 구축하여 수행 관리 및 훈련 프로그 램 개발 등으로 전문가 활동 폭이 늘어날 것이다. 스포츠심리학계는 기존 스포츠에서 e스포츠로 더 확장된 영역에 대해서 영향을 미칠 수 있을 것이다. 또한 기존 스포츠학계에서는 스포츠 종목의 빅데이터 생성 및 접근이 어려워 도전하지 못한 연구 주제에 대해서 e스포츠 빅데이터를 통해 연구를 시도할 수 있을 것이다.
Sports Psychological Approaches to e-Sports Big Data
The purpose of this study is to propose an approach to sports psychology for e-sports big data. The research was conducted through a literature review. Despite the global interest in e-sports, there is still a lack of established sports scientific systems to manage the performance of e-sports players. Particularly, the field of psychology has been limited in its research scope due to methodological issues, not breaking free from traditional frameworks. The accessibility to big data has improved due to Riot Games' data sharing policy, particularly in the case of League of Legends. The natural activity data in League of Legends enables a convergence of model-driven analysis and data-driven analysis. This study suggests conceptualizing, validating, and standardizing psychological competency concepts centered around League of Legends' natural activity data. Through this, the e-sports industry can establish competency systems, expanding the scope of expert activities in performance management and training program development. The field of sports psychology may extend its influence from traditional sports to the broader domain of e-sports. Additionally, e-sports big data can provide an opportunity for researchers in the traditional sports field to explore topics that were challenging due to the difficulty in generating and accessing big data in conventional sports.
