Twitch x Blizzard: Neues Tool filtert Overwatch- und Hearthstone-Streams

Ab sofort finden Blizzard-Fans spielend leicht ihre Lieblingsinhalte auf Twitch: Dank der neuen Suchfunktion können Zuschauer nun Overwatch-Streams nach Helden und Hearthstone-Streams nach Spielmodus, Rang, Anzahl der Siege und Heldenrang filtern.

SAN FRANCISCO 18. August, 2017  Twitch, die führende soziale Plattform für Live-Video, macht es Zuschauern und Blizzard-Fans ab sofort viel einfacher ihre Lieblings-Streams zu finden: Mit der neuen Suchfunktion können Zuschauer Streams von Blizzard Entertainments Overwatch und Hearthstone nun ganz einfach nach bestimmten Kriterien filtern. Ab sofort gibt es am oberen Rand des Overwatch- und Hearthstone-Verzeichnisses ein neues Menü. Dieses ermöglicht es, Kanäle nach Helden in Overwatch-Streams und nach Spielmodus, Rang, Anzahl der Siege und Heldenrang in Hearthstone-Streams zu filtern. 

“Wir haben vor Kurzem die Metadaten-Filteroptionen für einen unserer besten Esport-Titel eingeführt. Das Feedback dazu war äußerst positiv. Deshalb folgte schnell die Nachfrage aus der Community, solche Tools auch für andere Titel einzuführen”, sagt JT Gleason, Director, Integration Success bei Twitch. “Da Overwatch und Hearthstone ebenso zu unseren beliebtesten kompetitiven Spielen gehören, haben wir das Verzeichnis für unsere Zuschauer verbessert. Spieler der beiden Games nutzen Twitch häufig, um ihre Skills zu verbessern, indem sie anderen beim Spielen zuschauen. Unsere neuen Metadaten-Filter machen es unseren Nutzern einfacher, nach bestimmten Gameplay-Kriterien der beiden Spiele zu suchen. Früher war eine solche Suche deutlich aufwändiger.”

Das Team von ClipMine-Team zeichnet sich für die neuen Spielverzeichnis-Filter verantwortlich. Twitch erwarb ClipMine jüngst aufgrund ihrer branchenführenden Deep Learning-basierten Video-Index-Plattform. Da ClipMines Produkt visuelle Informationen wie Objekte, Texte, Logos und Szenen automatisch in Metadaten auf Frame-Ebene übersetzen, kann Twitch nun diese Lerntechnologie anwenden, um digitale Videoinhalte zu analysieren und die Suche zu verbessern.

“Spiele-Streams haben eine sehr komplexe Struktur, die bisher für die genaue Suche nach bestimmten Inhalten schwer erschließbar war”, sagt Zia Syed, Director of Engineering bei Twitch und Gründer von ClipMine. "Durch die Anwendung der Computervision und des von ClipMine entwickelten maschinellen Lernens ist es uns gelungen, die Struktur auf verlässliche, skalierbare und rentable Weise zu rekonstruieren. Dadurch können wir Streamer und Zuschauer nach ihren genauen Vorlieben zusammenbringen und eröffnen ihnen neue Wege, um die Inhalte zu finden, die für sie wirklich wichtig sind.”

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