Overwatch: como IBM e ciência de dados decifram os rankings

Artigo publicado originalmente no Channel360 em 23 de outubro de 2023. Revisado em 2026.

Quem joga Overwatch no modo competitivo já se perguntou como o jogo decide em que patamar cada pessoa fica e por que uma partida vale tantos pontos. A Blizzard nunca publicou a fórmula, mas duas frentes ajudaram a entendê-la: a análise estatística independente de um engenheiro de inteligência de negócios sobre milhares de partidas ranqueadas e o projeto da IBM com a Overwatch League, que usou aprendizado de máquina para classificar times profissionais. Este artigo explica as duas.

Como funciona o ranking competitivo de Overwatch

No primeiro Overwatch, cada jogador disputava partidas de posicionamento e recebia uma nota chamada SR (Skill Rating), de 0 a 5000. Esse número definia a faixa de habilidade: Bronze (abaixo de 1500), Prata (1500 a 1999), Ouro (2000 a 2499), Platina (2500 a 2999), Diamante (3000 a 3499), Mestre (3500 a 3999) e Grão-Mestre (4000 ou mais), além da lista dos 500 melhores de cada região. Um guia da HP Brasil sobre os rankings do jogo, que cita esta matéria como referência, resume a distribuição da base de jogadores: cerca de 32% no Ouro, 25% na Platina, 21% na Prata e apenas 1% no Grão-Mestre.

O sistema forma dois times de seis pessoas com SR parecido, compara a média das equipes e, ao final, soma pontos para quem venceu e subtrai de quem perdeu. Em empate, nada muda. É o mesmo princípio do sistema Elo, criado pelo físico Arpad Elo para o xadrez: a nota não mede habilidade diretamente, e sim a infere a partir de vitórias, derrotas e da força dos adversários.

O que a ciência de dados revelou sobre o algoritmo

Em novembro de 2018, Lance McDiffett, que trabalha como engenheiro de inteligência de negócios na Amazon, publicou no Medium (na coleção Towards Data Science) o estudo “The Math Behind Your Competitive Overwatch Match”. A pergunta era simples: a Blizzard usa a fórmula Elo padrão ou uma versão modificada?

Como coletar dados sozinho levaria meses, ele usou um conjunto público no Kaggle, montado por Myles O’Neill, com registros de mais de 3.000 partidas competitivas. As colunas relevantes eram a média de SR do próprio time, a média do time adversário, a diferença entre elas e o resultado. Alguns achados do exame inicial:

As médias dos times ficavam entre cerca de 1900 e 3100 SR, ou seja, o estudo descreve o jogador típico, não os extremos da tabela.
A diferença de SR entre os times segue uma distribuição aproximadamente normal, e a grande maioria das partidas ocorre com equipes separadas por menos de 100 pontos.
Os resultados não mostravam viés relevante para vitória ou derrota.

Para estimar a probabilidade de vitória em cada faixa de diferença, McDiffett dividiu as partidas em oito intervalos de SR e rodou uma simulação com reamostragem: 100 jogos sorteados por intervalo, repetidos 1.000 vezes. Depois ajustou a curva de “pontuação esperada” do Elo aos dados por mínimos quadrados não lineares, deixando livre o parâmetro que, no Elo clássico, vale 400.

O resultado foi 831,8, com intervalo de confiança de 95% entre 803,8 e 861,7. Na prática, isso significa que a curva de Overwatch é cerca de duas vezes mais “achatada” que a do xadrez: seria preciso uma vantagem de aproximadamente 800 pontos, e não 400, para um time ter dez vezes mais chance de vencer que o outro. Na faixa comum de até 100 pontos de diferença, cada ponto de SR a mais eleva a chance de vitória em cerca de 0,069%, metade dos 0,14% previstos pelo Elo padrão. Segundo o próprio autor, o trabalho não revela o cálculo interno da Blizzard, mas mostra, com dados reais, como o pareamento se comporta.

IBM e Overwatch League: aprendizado de máquina no cenário profissional

A segunda frente veio da liga profissional. Em 9 de outubro de 2020, IBM e Activision Blizzard anunciaram um acordo de vários anos que fez da IBM a patrocinadora oficial de inteligência artificial, nuvem e analytics da Overwatch League, além de apresentadora das Grandes Finais. O contrato, segundo o comunicado, cobria da final de 2020 até a temporada de 2022.

O produto mais visível foram os Power Rankings by IBM Watson, lançados na temporada de 2021. De acordo com reportagem do site Byteside, o modelo foi construído em cerca de dois meses no programa interno Area 631 da IBM e analisava mais de 360 estatísticas por partida, das quais aproximadamente 30 se mostraram determinantes para explicar vitórias e derrotas. A montagem usou o IBM Cloud Pak for Data para preparar os dados, o Watson Studio com AutoAI para ponderar as variáveis e o Watson Machine Learning para gerar as classificações, atualizadas semanalmente no site da liga e exibidas nas transmissões. Um detalhe chamou atenção na primeira edição: jogadores de dano não dominavam o top 10, ao contrário do que a intuição dos fãs sugeria.

É um exemplo clássico de aprendizado de máquina supervisionado sobre dados tabulares, bem diferente de como funciona um modelo de linguagem como o ChatGPT. Aqui, o modelo aprende quais estatísticas se correlacionam com resultados passados e aplica esses pesos às partidas seguintes. Quem quiser comparar as abordagens pode ler como o ChatGPT funciona.

O que os dois estudos têm em comum e onde param

Tanto o trabalho independente quanto o da IBM partem da mesma ideia: em vez de adivinhar, medir. McDiffett usou regressão e simulação para inferir um parâmetro escondido; a IBM usou centenas de métricas para prever desempenho coletivo. Ambos têm limites que os próprios autores reconhecem. Correlação não é causa, os dados cobrem um recorte de jogadores e temporadas, e o algoritmo oficial continua fechado. Ainda assim, para quem estuda ciência de dados, Overwatch virou um caso didático de como testar hipóteses sobre um sistema opaco usando apenas resultados observáveis.

O que mudou até 2026

Overwatch 2 substituiu o jogo original em outubro de 2022 e trocou a exibição do SR por faixas com divisões numeradas. Na temporada 9, iniciada em fevereiro de 2024, a Blizzard voltou a mostrar a variação de rank após cada partida, com “modificadores” explicando o ganho ou a perda, passou a exigir dez partidas de posicionamento e criou a faixa Campeão acima de Grão-Mestre. A Overwatch League foi encerrada em novembro de 2023, depois que as equipes votaram por deixar o modelo de franquias; em 2024, a Blizzard lançou com a ESL FACEIT Group o Overwatch Champions Series, um circuito aberto. O patrocínio da IBM foi anunciado até a temporada de 2022 e, até onde apuramos, não há informações públicas sobre renovação ou sobre uma nova versão dos Power Rankings.

Fontes

Nota de revisão (2026): texto original reescrito e ampliado; a versão anterior resumia de forma incorreta a parceria IBM–Overwatch League e omitia a análise de dados que a página da HP referencia; fatos verificados em 16 de setembro de 2026 com base no estudo de Lance McDiffett, no comunicado oficial da IBM e em reportagens de 2021 a 2024.