Flashbang-tilastojen tehokas käyttö PlatoBlockchain Data Intelligence. Pystysuuntainen haku. Ai.

Flashbang-tilastojen tehokas käyttö

Useimmat käyttämämme tilastot mittaavat pelaajan suorituskykyä pysäytysvoiman perusteella. Pelaajan tapot, kuolemat, kaupat ja niin edelleen ovat kaikki suoria taidon mittauksia. Mutta Counter-Strike on muutakin kuin päiden napsauttamista, ja vaikka tilastojen käyttäminen epäsuorista toimista ei ole yhtä itsestään selvää, ne voivat olla yhtä hyödyllisiä kehitettäessä kertomuksia pelaajan taidoista ja arvosta.

Flashbang on ilmeinen esimerkki. Katso mitä tahansa ammattilaisottelua, ja yksi ensimmäisistä huomioistasi on hyödyllisyys. Sinä ja ystäväsi saatat tietää muutaman "jumalan välähdyksen", mutta se ei ole mitään verrattuna ammattilaisten opittavaan runsaisiin kokoonpanoihin.

Suurin osa ammattimaisesta CS:stä on puhtaiden 50-50 tulitaistelun välttämistä. Voit saada etulyöntiaseman nousulla, pienellä liikkeellä tai, mikä tehokkaimmin, joukkuetoverilla. Tämä ei tietenkään ole aina mahdollista, ja ammattipeli on kehittynyt siihen pisteeseen, että pelaajat ovat "anti-flash" -asennossa – katsoen seinään tai lattiaan, mikä on yleisin tapa – niin usein kuin mahdollista. Metapelit ovat kasvaneet tämän tavan ympärille, kuten huonon salaman heittäminen saadakseen anti-flash-vastustajan kääntymään vain hetkeksi, hyvä salama iskemään suoraan kasvoihin.

Tämä tuskin naarmuta pintaa – salamaiskut voivat olla yhtä ratkaisevia kuin terävä ensimmäisen luodin päälaukaus. Pitäisikö siis panostaa enemmän tämän vaikutuksen mittaamiseen ja kehujen jakamiseen pelaajille, joilla on eniten? Tämä on katsaus flashbang-tilastojen maailmaan.

Aluksi tässä on kahdeksan pelaajaa, joilla on eniten flash-avustuksia kierrosta kohti lähiverkossa tänä vuonna 20 parhaan joukkoon sijoittuneiden joukkueiden välisissä peleissä.

Flashbang-tilastojen tehokas käyttö PlatoBlockchain Data Intelligence. Pystysuuntainen haku. Ai.

Luetteloa hallitsevat AWPer:t ja IGL:t, mikä on looginen tulos. AWPerit pelaavat yleensä pakkauksen takaosasta ja heittävät apuvälineitä, kuten flashbang-iskuja, tukemaan kivääriään ennen kuin he aktivoivat itsensä, yleensä myöhemmin kierroksen aikana. Myös IGL:t ottavat usein tukiasennon AWPer:ien kanssa, jolloin he voivat keskittyä tutkaan ja kutsuihinsa hiusristikon sijaan.

Yhdistä molemmat roolit, niin saat Casper ”⁠CadiaN⁠” Moller ja Dzhami "⁠Jame⁠" Ali, kaksi AWP-IGL:tä, jotka ovat jatkuvasti eliittiä useimmissa flash-tilastoissa. Ilya "⁠M0NESY⁠" Osipov on neljännellä sijalla, mikä ei ole yllätys niille, jotka ovat katsoneet hänen striimiään tai demojaan, joissa nuori AWPer esittelee aina uusia hyödyllisiä temppuja, olipa kyseessä sitten yksisuuntainen savu Mirage-ikkunassa tai tarkka pop-flash .

Flash-avustukset eivät kuitenkaan kerro koko tarinaa. Jokaisessa tilastossa meidän on aina samaistuttava mahdollisuuteen ennen kuin vertaamme pelaajaa johonkin toiseen. Tämä kuulostaa monimutkaiselta, mutta on mahdollista, että teet sen jo.

Flashbang-tilastojen tehokas käyttö PlatoBlockchain Data Intelligence. Pystysuuntainen haku. Ai.

AWPing IGL:t, kuten cadiaN, ovat yleensä eliittiä useimmissa flashbang-tilastoissa

Jalkapallossa hyökkääjän odotetaan tekevän enemmän maaleja kuin puolustajan, joten pelaajan mahdollisuutta tehdä maaleja emme hyväksyisi hyökkääjää, joka tekee enemmän maaleja kuin puolustaja, todisteeksi siitä, että hyökkääjä on ylivoimainen pelaaja. Kymmenen maalia puolustajalle on merkillistä, mutta hyökkääjälle melko keskivertoa.

Sama pätee CS:ssä. Tukipelaajan luokitus 1.00 on itse asiassa melko kunnollinen, mutta hälytyskellojen pitäisi soida, jos AWPer on tällä alueella. Vastaavasti 1.30 yhden kartan arvosana on melko hyvä, mutta 1.30 koko vuoden ajalta on jumalallinen taso, jonka harva on saavuttanut. On siis otettava huomioon mahdollisuus, mukaan lukien samanlaisten otoskokojen varmistaminen ja edut, joita pelaajan rooli voi antaa, jos haluamme selvittää, kuka heittää parhaat flashbangs.

Yksi vastaus on mennä pidemmälle kuin jakaa pelaajan flash-avustukset kierroksilla, ja sen sijaan jakaa se heitettyjen flashbangs-määrällä. Nyt voimme nähdä, kuinka suuri prosenttiosuus pelaajan flashbangsista johtaa suoraan vastustajan kuolemaan. Tämä tekee siitä oikeudenmukaisempaa, koska pelaaja, jonka on ostettava HE-kranaatti joka kierroksella (täten heittämällä vähemmän flashbangs), palkitaan silti tehokkaista välähdyksistä suhteessa rooliinsa.

Flashbang-tilastojen tehokas käyttö PlatoBlockchain Data Intelligence. Pystysuuntainen haku. Ai.

Tämä on parempi, vaikka se tuo mittaukseen ongelmia, joita ei ollut aiemmin. Kuten vuoden 1.30 arvosana on vaikuttavampi kuin kartalla, suuri prosenttiosuus tehokkaista välähdyksistä on sitä vaikuttavampi, mitä enemmän pelaaja heittää välähdyksiä. Tästä syystä salama-avustukset per salama eivät saa korvata kokonaan salama-avustuksia kierrosta kohti.

Mutta pitäisikö meidän käyttää salama-apua ollenkaan? HLTV:n flash-avustustilasto on tiukempi kuin Valven, ja skaalauskynnys perustuu siihen, kuinka kauan pelaaja oli sokeutunut. Tämä tarkoittaa, että jos pelaaja oli sokeutunut kolmeksi sekunniksi, mikä tahansa tappaminen näiden kolmen sekunnin sisällä lasketaan salamaavustukseksi. Tämä on hyödyllistä tarkkuuden kannalta, mutta se tarkoittaa myös sitä, että flash-avustuksia on vaikeampi saada pelin sisäisiin tilastoihin verrattuna.

Kun jotain tapahtuu vain kerran kymmenessä kierrossa – ja tämä luku on antelias, 0.10 salamasyöttöä kierrosta kohti on erittäin vaikuttava – se vaikeuttaa pelaajien välisten erojen havaitsemista. Sama ongelma koskee 1vX-kytkimiä, minkä vuoksi meidän leaderboard kytkimille ei oteta huomioon pelattuja kierroksia.

Flash-avustukset ovat myös usean askeleen päässä itse flashbangista. Joukkuetoveri voi haistaa täysin sokeaa pelaajaa, jolloin saat 0.00 flash-syöttöä kierrosta kohti. Vastustaja voi olla onnekas ja tappaa ollessaan täysin sokea. Salamasi voi täyttää eri tarkoituksen kuin salaman apu, ja se viivyttää täydellisesti vihollisen työntöä ratkaisevalla kolmella sekunnilla, jotta kierto pääsee sisään.

Salamat ovat monipuolisia eivätkä salama-avustukset täysin kata niiden tehokkuutta. Onneksi se ei ole ainoa vaihtoehtomme: meillä on myös 'opp flashed' -tilasto. flashbang-sivu. Tämä on keskimääräinen aika kierrosta kohti, jolloin vastustajat sokaisivat pelaajan flashbangilla. Joten se ottaa huomioon hyvät välähdykset, vaikka ne eivät johtaisi tappamiseen.

Flashbang-tilastojen tehokas käyttö PlatoBlockchain Data Intelligence. Pystysuuntainen haku. Ai.

cadiaN on edelleen lähellä huippua, mutta pelaaja pitää Dmitry "⁠Sh1ro⁠" Sokolov putoaa kymmenen parhaan joukosta vain 1.66 sekunnin vastustajilla. Tässä nämä tilastot voivat auttaa kertomuksissa; sh1ron Cloud9 puolet ovat joutuneet arvostelun kohteeksi huonoista salamaavusteista joukkueena, ja he ovat usein jääneet alas FTU tulostaulukko vain 0.19 salamasyöttöä kierrosta kohti. Laitetaan asia kontekstiin, cadiaN saa salama-avustuksen niin usein kuin Cloud9koko joukkue saa kaksi.

Mikä sitten selittää tämän ristiriidan? SankarillinenProaktiivinen tyyli, erityisesti CT-puolella, saattaa asettaa heidät useampaan tilanteeseen, jossa popflash lähtee cadiaN on hyödyllinen verrattuna Cloud9n pragmaattinen, kilpikonnamainen lähestymistapa puolustukseen. Mutta se voi myös olla yhtä yksinkertaista kuin Cloud9 ja sh1ro ostaa vähemmän välähdyksiä kuin muut huipputiimit – jokainen tilasto tarvitsee kontekstin kulkeakseen mukana.

Yksi tapa tässä on rinnastaa mahdollisuus vielä pidemmälle vertaamalla pelaajaa vain hänen joukkuetoveriinsa. Tässä ovat pelaajat, jotka antavat suurimman prosenttiosuuden joukkueensa flash-syöttöistä:

Flashbang-tilastojen tehokas käyttö PlatoBlockchain Data Intelligence. Pystysuuntainen haku. Ai.

Tämä luettelo sisältää vain pelaajat, jotka ovat kilpailleet saman bannerin alla koko vuoden 2022, lukuun ottamatta SunPayuksen kaltaisia

Vaikka tämä on mielenkiintoista, se ei silti ratkaise ongelmaamme. Ei ole olemassa yhtä flashbang-tilastoa, joka kattaisi kaikki tässä kappaleessa esiin tuodut ongelmat. Se ei kuitenkaan ole niin harvinaista tilastoissa. Itse asiassa monet tilastot on esitettävä yhdessä toisen kanssa. Teemme tämän usein automaattisesti, kuten kuinka 0.80 tappoa kierrosta kohti vastaa 24 tappoa 30 kierroksen pelissä tai kuinka luokitus kokoaa useita erilaisia ​​mittareita yhdeksi helposti ymmärrettäväksi luvuksi.

Mutta joskus useiden tilastojen kokoaminen yhdeksi numeroksi on vähemmän arvokasta kuin niiden pitäminen erillään. Jokainen tilasto voi antaa sinulle osan kontekstista, mutta vain yhdessä tarkasteltuna saat täydellisen kuvan siitä, kuinka kukin tilasto vaikuttaa toiseen.

Tämän visualisoimiseksi tässä on sirontakaavio. Yhdellä akselilla on, kuinka monta flashbangs kukin pelaaja heittää per kierros, ja toinen näyttää kuinka monta sekuntia vastustaja on sokaissut kyseisen pelaajan flashbangs kullakin kierroksella.

Flashbang-tilastojen tehokas käyttö PlatoBlockchain Data Intelligence. Pystysuuntainen haku. Ai.

Nyt tarkastelemme lukuja oikeassa kontekstissa. Oikeassa yläkulmassa näkyvät pelaajat, jotka ovat eliittiä flashbang-asennossa, vaikka otoskoko on paljon suurempi, kun taas pelaajat pitävät Marco "⁠Snappi⁠" Pfeiffer ja Lotan "⁠Spinx⁠" Giladi ovat eri alueella pelaajille, joilla on erittäin tehokkaita välähdyksiä, mutta jotka eivät heitä liikaa.

Voisimme tehdä tämän minkä tahansa flashbang-tilaston vuoksi; olisi yhtä arvokasta nähdä salamaavustukset verrattuna vastustajien välähdysaikaan, nähdäksesi, kenen välähdykset muuttuvat useimmin.

Toivottavasti olemme havainnollistaneet eroa tilaston tarkastelun välillä erillisenä ja oikeassa kontekstissa. Ennen kuin lopetamme artikkelin, lisäämme vielä yhden huomautuksen: emme vieläkään pysty tilastollisesti määrittämään, kuka heittää parhaat salamaiskut. Olemme jo maininneet rajoitukset, jotka koskevat AWPer:itä ja kannustavia, paketin takaosassa pelaajia, jotka saavat heittää enemmän flashbangeja.

Mutta meiltä puuttuu myös palapelin keskeinen osa: kuka löysi flashbangin kokoonpanon? Kuka suunnitteli suorituksen, johon salama kuuluu? Vaikka se on usein IGL, valmentajat ja analyytikot ansaitsevat kunnian myös joukkueensa ja pelaajan flashbang-tilastoista.

Flashbang-tilastojen tehokas käyttö PlatoBlockchain Data Intelligence. Pystysuuntainen haku. Ai.

Taustahenkilöstö, kuten FaZen innersh1ne, auttaa löytämään uusia kranaatteja tiimeilleen

Pelaajan kaltainen cadiaN tulee esiin kaikissa mittareissa, joten hän tekee selvästi jotain erilaista muille pelaajille. Mutta ulkopuolelta katsottuna emme voi olla 100 % varmoja siitä, että analyytikot, tyyli ja lukemattomat muut tekijät eivät lisää etua.

Tämä tarkoittaa, että flashbang-tilastojen suhteen pitäisi olla oikeudenmukaisempaa vertailla joukkueita pelaajien sijaan. Paitsi salamasyöttöissä korkean pistemäärän saaneet joukkueet ovat harvoin maailman parhaita joukkueita.

Itse asiassa joukkueen salamasyöttöjen ja voittoprosentin välillä on heikko negatiivinen korrelaatio. FTU:n kahdeksasta tilastosta (mutli-kills, open kills jne.) flash-avustukset ovat ainoa, jossa trendiviivamme laskee.

Flashbang-tilastojen tehokas käyttö PlatoBlockchain Data Intelligence. Pystysuuntainen haku. Ai.

Joukkueet Cloud9 on ollut jatkuvasti huonoja salamaapuja, ja ensimmäinen sirontakuva osoitti kuinka häiritäPelaajat näyttävät itse asiassa tuhlaavan paljon välähdyksiä punarinta "⁠Ropz⁠" kool, Suomalainen ”⁠Karrigan⁠” andersenja Russel ”⁠Twistzz⁠” Van Dulken kaikki keltaisessa kvadrantissa. Tämä johtaa meidät risteykseen: Ovatko maailman paras joukkueet huonoja välähdysten kanssa? Vai jääkö meiltä jotain paitsi?

Jälkimmäinen vastaus näyttää todennäköiseltä. häiritä ovat kansainvälinen joukkue, jolla on räjähtävä tyyli. Heidän kierroksensa ovat melko lyhyitä, joten heillä on vähemmän aikaa rivissä oleville täydellisille jumalan välähdyksille. häiritä, jotka on piirretty jokaista joukkuetta vastaan, ovat itse asiassa melko keskimääräisiä salamaavusteissa; Se on multi-kills, 5v4-muunnos ja 4v5-muunnos, jossa ne ovat loistavia.

Tämä on tärkeä huomautus, joka on otettava huomioon ennen artikkelin viimeistä osaa, jossa otamme kaiken huomioon luodaksemme "flash-luokituksen", joka on samanlainen kuin avaava tappoluokitus, vaikutusluokitus ja luokitus 2.0. Flashbang-tilastot eivät tällä hetkellä voi sisältää kaikkea tarvittavaa kontekstia.

Joukkueet eivät halua jokaisen heittämänsä välähdyksen sokaistavan vihollista kolmeksi sekunniksi tai saavan apua; kranaatti on osa kissa ja hiiri, fake-heavy, meta. Tämä ei siis ole lopullinen luettelo parhaista flashbang-heittimistä, eikä se yritäkään olla. Se on vain kokoelma pelaajista, jotka ovat jatkuvasti erinomaisia ​​näillä kolmella mittarilla:

- Flashbangs heitetty per kierros
— Keskimääräinen aika vastustajia välähti per kierros
— Flash-avustukset kierrosta kohti

Silti kaava auttaa hieman maalaamaan yleiskuvan siitä, kuinka hyvin pelaaja käyttää flashbangs-ääniään, kuten cadiaN, Jameja Gabriel "⁠FalleN⁠" Toledo palkitaan vielä kerran. AWP-IGL-trendimme näkyy jälleen, kun taas viisi IGL:ää ja kuusi AWPer:tä ovat lopullisen listan. Mutta älä unohda, että monien flashbang-iskujen vaikutusta ei sisällytetä tähän luokitukseen.

Flashbang-tilastojen tehokas käyttö PlatoBlockchain Data Intelligence. Pystysuuntainen haku. Ai.

Joten pitäisikö meidän käyttää flashbang-tilastoja enemmän? Kenties; pelaajat pitävät cadiaN on selvästi taito 200 dollarin kranaatista ja ansaitsee tunnustuksen siitä. Mutta niiden tarkoituksen tulisi pysyä tyylin indikaattorina: Nämä tilastot kertovat meille sen cadiaN käyttää välähdyksiään saadakseen syöttöjä ja sokeuttaakseen vastustajiaan, mutta se ei ole ainoa mahdollinen käyttö. Matala arvosana ei tarkoita, että pelaaja käyttää flashbangs-ääniään väärin. Kuten kaikki tilastot, konteksti on kuningas. Ja tämä on opetus, jota voidaan soveltaa kaikkiin mittareihin, ei vain niihin, jotka koskevat flashbangs.

Aikaleima:

Lisää aiheesta HLTV