Flashbangi statistika tõhus kasutamine

Most stats we use measure a player’s performance in terms of their stopping power. A player’s kills, deaths, trades and so on on are all direct measurements of skill. But Counter-Strike is about more than clicking heads, and while it is not as obvious to use statistics to talk about indirect actions, they can be just as useful for developing narratives around a player’s skillset and value to their side.

Flashbangs are an obvious example. Watch any professional match, and one of the first things you notice is the utility. You and your friends might know a few ‘god flashes’, but it is nothing compared to the wealth of lineups available to be learnt by the pros.

Much of professional CS is about avoiding pure 50-50 gunfights. You can gain an edge with some elevation, a bit of movement, or, most effectively, having a teammate flash for you. This is not always possible, of course, and professional play has evolved to the point that players occupy ‘anti-flash’ positions — looking into a wall or the floor being the most common kind — as often as possible. Meta games have grown around this habit, such as throwing a bad flash to get an anti-flash opponent to turn around only for a second, good, flash to pop straight in their face.

See kriibib vaevu pinda – välklambid võivad olla sama määravad kui terav esimese kuuli peapilt. Niisiis, kas tuleks rohkem pingutada, et seda mõju mõõta ja kiita neid mängijaid, kellel on kõige rohkem? See on meie pilk flashbangi statistika maailma.

Alustuseks on siin kaheksa mängijat, kellel on sel aastal 20 parema hulka kuuluvate meeskondade vahelistes mängudes LAN-is voorus kõige rohkem välku.

Loendis domineerivad AWPer-id ja IGL-id, mis on loogiline tulemus. AWPer-id mängivad tavaliselt paki tagumisest küljest, visates tööriistu, nagu välklambid, et toetada püssimehed enne, kui nad end aktiveerivad, tavaliselt hiljem ringis. Ka IGL-id võtavad AWPer-idega sageli toetavaid positsioone, mis võimaldavad neil keskenduda pigem radarile ja oma kõnedele, mitte ristmikule.

Ühendage mõlemad rollid ja saate Casper "cadiaN" Moller ja Džami "Jame" Ali, kaks AWP-IGL-i, mis on enamiku flash-statistika osas püsivalt eliidis. Ilya "m0NESY" Osipov on neljandal kohal, mis pole üllatav neile, kes on vaadanud tema striimi või demosid, kus noor AWPer näitab alati uusi nippe kasulikuks, olgu selleks siis järjekordne ühesuunaline suits Mirage'i aknas või täpne pop-slash. .

Välguabid ei räägi aga kogu lugu. Mis tahes statistika puhul peame alati võrdsustama võimalusega, enne kui võrdleme mängijat kellegi teisega. See kõlab keeruliselt, kuid tõenäoliselt teete seda juba.

In football, a striker is expected to score more goals than a defender, so to equate for a player’s opportunity to score goals, we would not take a striker scoring more goals than a defender as proof that the striker is a superior player. Ten goals for a defender is remarkable, but pretty average for a striker.

The same is true in CS. A support player’s 1.00 rating is actually pretty decent, but alarm bells should ring if your AWPer is around that range. Similarly, a 1.30 rating in a single map is pretty good, but a 1.30 rating over an entire year is a god-like level few have reached. So, there is a need to equate for opportunity, including ensuring similar sample sizes and the advantages a player’s role might give if we want to find out who throws the best flashbangs.

One answer is to go further than dividing a player’s flash assists by rounds, to instead divide it by total flashbangs thrown. Now, we can see what percentage of a player’s flashbangs directly lead to the death of an opponent. This makes it fairer, since a player who needs to buy an HE grenade every round (thus throwing fewer flashbangs) is still rewarded for having effective flashes relative to his role.

See on parem, kuigi see toob mõõdikusse probleeme, mida varem polnud. Nagu hinnang 1.30 aasta jooksul on muljetavaldavam kui kaardil, on tõhusate välkude suur protsent seda muljetavaldavam, mida rohkem mängija lööb. Seetõttu ei tohiks välguabid ühe välgu kohta täielikult asendada välguabisid ühe ringi kohta.

But, should we be using flash assists at all? HLTV’s flash assist statistic is more strict than Valve’s, with a scaling threshold based on how long a player was blinded for. This means that if a player was blinded for three seconds, any kill within those three seconds counts as a flash assist. This is useful in terms of accuracy, but it also means that flash assists are harder to get compared to in-game statistics.

Kui midagi juhtub ainult kord iga kümne vooru järel – ja see arv on helde, 0.10 välgupalli vooru kohta on väga muljetavaldav –, teeb see mängijatevaheliste erinevuste tuvastamise raskemaks. Sama probleem kehtib ka 1vX-sidurite puhul, mistõttu meie edetabel sidurite puhul ei arvestata mängitud ringe.

Flash assists are also several steps divorced from the flashbang itself. A teammate can whiff on a completely blind player, netting you 0.00 flash assists per round. An opponent can get lucky and net a kill while fully blind. Your flash might fulfill a different purpose than a flash assist, perfectly delaying an enemy’s push for a crucial three seconds to allow a rotation to come in.

Flashes are versatile and their effectiveness is not completely covered by flash assists. Fortunately, it is not our only option: there is also the stat labelled as ‘opp flashed’ on our flashbangi leht. This is the average time per round opponents were blinded by a player’s flashbang. So, it takes into account good flashes even if they do not result in a kill.

cadiaN on endiselt tipu lähedal, kuid mängija meeldib Dmitri “sh1ro” Sokolov langeb esikümnest välja vaid 1.66 sekundiga vastased. See on koht, kus see statistika võib narratiivide jaoks aidata; sh1ros Cloud9 pool on sattunud kriitika alla nende kehvade välklambisöödude pärast meeskonnana, olles sageli madalal tasemel FTU edetabel vaid 0.19 välgusööt vooru kohta. Kui panna see konteksti, cadiaN saab välguabi nii sageli kui Cloud9‘s whole team gets two.

Mis siis seda lahknevust seletab? Kangelaslik‘s proactive style, especially on CT-side, might put them in more situations where a popflash from cadiaN on kasulik võrreldes Cloud9‘s pragmatic, turtle-like approach to defence. But it also might be as simple as Cloud9 ja sh1ro ostes vähem välku kui teistel tippmeeskondadel – iga statistika vajab konteksti, et sellega kaasas käia.

One avenue here is to equate for opportunity even further, by only comparing a player to their teammates. Here are the players who provide the highest percentage of their team’s flash assists:

While interesting, this still doesn’t solve our problem. There is no single flashbang statistic that accounts for all of the issues raised in this piece. However, that isn’t that rare in stats. In fact, many a statistic needs to be presented in conjunction with another. We often do this automatically, like how 0.80 kills per round equals 24 kills in a 30 round game or how rating compiles several different metrics to make one easy-to-understand number.

Kuid mõnikord on mitme statistika üheks numbriks koostamine vähem väärtuslik kui nende eraldi hoidmine. Iga statistika võib anda teile killukese konteksti, kuid ainult koos vaadates saate täieliku ülevaate sellest, kuidas iga statistika teist mõjutab.

To visualise this, here’s a scatterplot. On one axis is how many flashbangs each player throws per round, and the other shows how many seconds an opponent is blinded by that player’s flashbangs in each round.

Nüüd vaatame numbreid õiges kontekstis. Paremas ülanurgas kuvatakse mängijad, kes on eliit, välgupaukudega, olles samas palju suurema valimiga, samas kui mängijatele meeldib Marco "Snappi" Pfeiffer ja Lotan "Spinx" Giladi are in a different zone for players who have very effective flashes but don’t throw too many.

Muidugi võiksime seda teha mis tahes flashbang-statistika jaoks; sama väärtuslik oleks näha välgusööte võrreldes vastaste välgutamise ajaga, et näha, kelle sähvatusi konverteeritakse kõige sagedamini.

Loodetavasti oleme illustreerinud erinevust statistika vaatamise vahel eraldi ja õiges kontekstis. Enne artikli lõpetamist lisame veel ühe hoiatuse: me ei saa ikka veel statistiliselt kindlaks teha, kes kõige paremini välgatab. Oleme juba maininud piiranguid, mis puudutavad AWPer-sid ja toetavaid mängijaid, kes saavad rohkem välku heita.

But we are also missing a key part of the puzzle: Who found the lineup for the flashbang? Who designed the execute that the flash is part of? While it is often an IGL, coaches and analysts deserve credit for their team’s and player’s flashbang statistics too.

Mängija nagu cadiaN ilmub kõigis mõõdikutes, nii et ta teeb teiste mängijatega selgelt midagi muud. Kuid väljastpoolt vaadates ei saa me olla 100% kindlad, et analüütikud, stiil ja lugematud muud tegurid ei suurenda edukust.

See tähendab, et flashbangi statistika osas peaks olema õiglasem võrrelda meeskondi, mitte mängijaid. Välja arvatud see, et meeskonnad, kes saavutavad kõrgeid välklambisööte, on harva maailma parimad meeskonnad.

In fact, there is a weak negative correlation between a team’s flash assists and round win percentage. Of the eight FTU stats (mutli-kills, opening kills, etc.) flash assists is the only one where our trend line slopes downwards.

Meeskondadele meeldib Cloud9 on olnud pidevalt kehvad välguabid ja esimene hajuvusdiagramm näitas, kuidas faasid‘s players actually seem to waste a lot of flashes, with punarind "ropz" Kool, Soomlane “karrigan” Andersenja Russell "Twistzz" Van Dulken kõik kollases kvadrandis. See viib meid teelahkmele: kas maailma parim meeskond on oma välkudega halb? Või on meil midagi puudu?

Viimane vastus tundub tõenäolisem. faasid on plahvatusliku stiiliga rahvusvaheline meeskond. Nende voorud on üsna lühikesed, jättes neile vähem aega järjestatud täiuslikeks jumalasähvatusteks. faasid, mis on kujutatud iga meeskonna vastu, on välguabide osas tegelikult üsna keskmised; see on multi-kills, 5v4 teisendamine ja 4v5 teisendamine, millega nad paistavad silma.

This is an important caveat to acknowledge before the final part of the article, where we take everything into account to create a ‘flash rating’ akin to opening kill rating, impact rating, and rating 2.0. Flashbang statistics, at the moment, cannot include all the necessary context.

Meeskonnad ei taha, et iga nende viskatud sähvatus pimestaks vaenlast kolmeks sekundiks või saaks abi; granaat on kassi-hiire osa, fake-heavy, meta. Niisiis, see ei ole lõplik nimekiri parimatest välklambiheitjatest ega püüagi seda olla. See on lihtsalt kogum mängijatest, kes on nende kolme näitaja osas pidevalt suurepärased:

— Ringi kohta visatud välklambid
— Keskmine aeg vastastele välgutati vooru kohta
— välguabid vooru kohta

Sellegipoolest loob valem veidi üldise pildi sellest, kui hästi mängija oma välklambi kasutab, kusjuures mängijad nagu cadiaN, Jameja Gabriel "FalleN" Toledo veel kord premeeritud. Meie AWP-IGL-i trend on taas näha, samas kui viis IGL-i ja kuus AWPer-i kuuluvad lõplikku nimekirja. Kuid ärge unustage, et paljude välklambi mõju ei sisaldu selles reitingus.

Niisiis, kas me peaksime rohkem kasutama flashbangi statistikat? Võib-olla; mängijatele meeldib cadiaN on selgelt 200-dollarise granaadi oskus ja väärib tunnustust selle eest. Kuid nende eesmärk peaks jääma stiili indikaatoriks: see statistika ütleb meile seda cadiaN kasutab oma sähvatusi väravasöötide saamiseks ja vastaste pimestamiseks, kuid see pole ainus võimalik kasutus. Madal reiting ei tähenda, et mängija kasutab oma välklampe valesti. Nagu iga statistika, on kontekst kuningas. Ja see on õppetund, mida saab rakendada kõikidele mõõdikutele, mitte ainult neile, mis puudutavad välklampe.