玩了這麼多年，誰把DOTA2真正「打通」了？
DOTA2前知名解說單車在一次採訪中說過，他把DOTA這個遊戲已經打通了，現在來看當時單車只是在開玩笑。DOTA這麼一款複雜多變的遊戲怎麼會有人能打通呢？直到經過這次DAC玩家們看到了「大老師」的天秀。
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DOTA2，作為極有策略深度的競技遊戲，對局詭譎莫測，拼的是操作、玩的是戰術。而這一款高齡電競遊戲，至今仍在世界範圍內擁有過億受眾、由DOTA掀起的MOBA熱潮也在過去的5年佔據了PC遊戲的主流，用大白話來說，DOTA2就是一款非常耐玩的遊戲。
誰也難說自己徹底玩明白了DOTA2
十年來，沒人可以說自己「打通關」了DOTA，以GANK出名的Vigoss不能，打錢機器820不能，瑞典上古巨神Loda自然也不能。在DOTA2的歷史上，從不缺乏具有統治級表現力的戰隊，2010年的EHOME豪奪十冠，風頭一時無倆；13年的Alliance將RAT戰術發揮至巔峰，無人可望其項背；16年的Wings五人默契無間，再劣勢的局面也能夠通過配合打回來。
版本更新會摧毀任何一個王朝
但這些王者卻也早已紛紛墜落，EHOME如今頻頻淹死預選賽，Alliance苟延殘喘難尋出路，Wings更是解散已久，並成為了歷史上首個未進入Ti正賽的衛冕冠軍。關於Ti的魔咒很多，其中便有這樣一條：無一戰隊可得雙冠。其實何止於戰隊，至今七屆Ti尚無一位雙冠王選手誕生。
DOTA2是一款不相信血統的遊戲，「王侯將相寧有種乎？」，在DOTA2中從來沒有什麼絕對的王者。這得益於Valve製作團隊及冰蛙的版本更新、平衡性調整，也與DOTA2自身產品屬性相關，極具深度的玩法與競技性導致了DOTA2就是一款鼓勵「江山代有才人出」的遊戲。
DOTA Plus，大數據時代下的嶄新DOTA時代
所以幾乎沒有人可以說自己是完全吃透了DOTA2的人。然而隨著一件事的發生，一切似乎都變得不同：
Valve推出了DOTA Plus，在大數據分析的幫助下可為玩家進行攻略指導，同時在內置觀戰系統中也可以看到對陣雙方實時勝率。
DOTA Plus通過更專業的數據分析優化每位玩家觀賽體驗
這是一款基於會員制的遊戲體驗優化系統，除了攻略推薦與實時勝率分析外，DOTA Plus還為玩家提供了英雄養成感：每位英雄開始擁有段位，類似於熟練度。而聖物的加入也滿足了玩家的收藏欲，這是一種可以記錄玩家英雄數據、對遊戲競技性無任何影響的銘文系統。
DOTA2開始變成了一款集養成、收集於一體的競技遊戲
DOTA Plus的推出充滿了爭議，Steam上DOTA2的好評率也因此一落千丈。尤其是乍一聽很唬人的「大數據」，畢竟對於已具備多年實戰經驗的玩家來講，依賴於自己的判斷和經驗，才是所有人習慣的DOTA方式。
然而在DAC上，大數據卻一戰成名，成功打了所有人的臉，包括普通玩家，也包括Ti冠軍。勝者組比賽第一輪的決勝局中，VG戰隊與TNC戰隊戰至一比一平，比賽到了關鍵環節。TNC憑藉著初期良好的GANK遊走打崩了VG中單位，當比賽進行到中期，雙方經濟差距一度來到2萬有餘。
在巨大的劣勢下，解說紛紛嘆氣：最多九一開了。觀眾也開始抱怨：這下要掉去敗者組了。唯有一個聲音與眾不同，那便是觀戰系統中DOTA Plus大數據的勝率分析：
即使在巨大經濟差下，大數據顯示雙方勝率依然五五開。
「這個系統出BUG了吧。「前Ti冠軍YYF曾在直播比賽時這樣調笑大數據道。然而戲劇化的事卻發生了，當比賽進行到中後期，VG戰隊的團戰實力逐步上升並開始壓制TNC戰隊。TNC戰隊核心位矮人直升機錯誤的裝備選擇也為VG留足了機會。巨大劣勢翻盤，VG做到了。
賽後，玩家紛紛將大數據稱呼為「大老師「，以此表達對於大數據分析精妙之處的欽佩之情。
「從此只信大老師。」的說法也一時甚囂塵上。更有人將VG戰隊的翻盤視為大數據的封神之戰。
次日，VG戰隊再戰Mineski，在先輸一局後VG戰隊拿出了受到大數據青睞的陣容。即使Mineski的總經濟將VG戰隊遠遠甩在了身後，然而無獨有偶，大數據依然表示：淡定，不要慌，VG還有很大的勝算。
遺憾的是，VG贏得了對手，贏得了大數據，卻輸給了自己
果然，VG再次成功翻盤。玩家吶喊的聲浪令整個東方體育中心震蕩，大數據的再一次勝利已完美奠定了其「真預言家」的身份。
兩場傳奇般的翻盤不僅帶給了VG以士氣，同時也彰顯出了大數據分析的專業和獨到之處。與此前的風評不同，在這一次的事實面前，玩家紛紛低頭：相比於大老師，我十年來對DOTA的理解力猶如一個受精卵。
為什麼大老師才是對DOTA理解最深的人？
賽後，所有玩家對「大老師「肅然起敬
大數據是一種通過新處理模式進行優化後得到的信息資產，其主要特點表現在為使用者提供更優的決策力、洞察力以及流程優化能力。簡單來講，大數據並非是數據的疊加與堆積，而是對於龐大數據的處理能力。
眾所周知，度假社在TI7之後，更新DOTA Plus之前一直未曾推出勇士令狀。他們潛心研究出的Plus便是這樣一種針對玩家數據樣本進行處理、分析的計算方式。
大數據對於DOTA2又有何用呢？從VG的兩場精彩翻盤來看，大數據可以提供給玩家一種全新的觀察視角、一個全新的思考模式。
為什麼當所有人認為VG必敗時，大數據卻背道而馳？
影響大數據作出這樣的決斷可能有很多的因素：裝備選擇、天賦選擇、陣容搭配、等級/經濟差距…
可影響玩家做出必敗定論的決斷因素卻很少：解說的見解、等級/經濟差距、過往經驗…
基於多種因素的數據分析進而得出直觀結論，這樣的「大老師」自然比KOL更加可靠
在此兩者的對比中，顯然大數據的分析更加全面與專業，畢竟過往經驗和解說的見解都遠不如數據般值得依賴。而在這樣的認知偏差之下，玩家與大數據分析自然極易產生分歧。
在以往的DOTA戰術中，一種戰術的風靡全依賴於世界頂級戰隊在大賽中進行使用，諸如遠古時期MYM戰隊的全球流。而隨著直播時代的到來，信息渠道更為拓寬，玩家可以從直播流中更加迅速得獲取信息，諸如長青派火貓的風靡。
以往的戰術傳播依賴於選手自身開發，並於訓練中實踐、大賽上傳播
這一切隨著DOTA Plus的降臨都已變為了過去式。雖然DOTA Plus的裝備推薦與英雄推薦尚不完善。但隨著大數據的進一步自我完善與更新，我們有理由相信「大老師」能夠在選擇陣容時幫助你挑選更具對抗性、實力更強的陣容，也能夠在不同樣的對局時期為你準備出各種你所意想不到的裝備。
這也就是說，由大數據開創新戰術、新思路的時代極有可能降臨。當然，大數據並不可以取代玩家的主觀能動性，對於普通玩家而言大數據的輔助可能會令遊戲變得更為簡易上手，而對於高端競技來講，大數據的加入則令巔峰對局更加鋒芒相對。就拿目前一流電競俱樂部中的教練、分析師來講，大數據也有助於他們幫助隊員進行自我改進和調整。
藉助於人工智慧與大數據，DOTA2這款遊戲仍擁有許多可被挖掘之處。這也是沒人能夠「玩通關」DOTA2的原因：DOTA2太過於複雜了。
目前的DOTA Plus並未如此強大，甚至可能鬧出笑話，但完善後的Plus潛力不可估量
筆行至此，或許有個問題值得我們考慮：為什麼DOTA2是第一款推出大數據分析的電競遊戲？
相比其他品類的DOTA-Like遊戲，DOTA2對局更加複雜和多變，TI7國際邀請賽上登場的英雄達到了107個，而當時能上比賽的英雄一共只有112個。同類遊戲以LOL為例，S7全球總決賽共上場了76個英雄，而當時能上比賽的英雄共有137個。DOTA2更為複雜多變的遊戲機制也讓比賽有了更多的套路，比賽的走向也難以預測，大數據預測也就應運而生。
Faker在S7半決賽中拿到了5把相同的英雄：加里奧
在套路過於固定化且可影響對局因素較小的情況下，大數據分析結果也將趨同於玩家傳統經驗。
DOTA2的產品品質決定其適配於大數據，也唯有DOTA2才會出現大數據戰勝玩家傳統經驗認知這般見聞
自2017年OpenAI在Solo賽中戰勝Dendi，我們已可看到Valve在發展人工智慧方面的嘗試與努力。而這一次「大老師」的推出，使得DOTA2向人工智慧邁進了一步。不斷的完善令這款本就極具觀賞性與競技對抗性的遊戲更加「耐看」、「耐玩」。
而在大數據老師面前，你以後是否還會繼續吹噓自己十年的DOTA經歷？
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