מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

מבט על חוסר עקביות

הטבע של כל ספורט הוא שהעקביות גוברת על הכל. התקרה של שחקן הופכת ללא רלוונטית אם הוא לא יכול להגיע אליה כשהקבוצה שלו צריכה אותם הכי טוב. לשחקנים הגדולים בכל הזמנים יש תקרות גבוהות, אבל הרצפה שלהם היא שבאמת בולטים אותם. רוב שחקני הדרג הראשון הטילו 30 פצצות; הרבה פחות חיברו יחד 20+ מפות ברציפות מעל דירוג של 1.00.

וכל כך מתסכלים השחקנים שיש להם תקרות גבוהות כמו הטובות במשחק אבל חסרות את הרצפה הזו. בדיקות העיניים שלנו זוכרות את המשחקים הטובים ביותר שלהם אבל לא את הממוצעים שלהם. במקום להיות מעוטרים ב-MVP, שחקנים אלו נדחקים לתנאים לזכייה, מתויגים כחמים-קרים, כשחקנים לא עקביים.

הראשי בין השחקנים האלה הוא קריסטיאן “⁠K0nfig⁠” ווינקה. ה אסטרליס הכניסה fragger הסנוור באותה מידה שהוא אכזב. שהוא החזיק את שיא CS:GO על הרג ברגולציה, תוצאה של 47-21 מול Renegades ב-2018, מראה את התקרה שאליו הוא יכול להגיע. באיטרציה זו של אסטרליס, זה הוא ו בנימין "⁠BlameF⁠" ברמר שאמורים לספק את כוח הכוכבים, עדיין k0nfig לא עמד בציפיות הללו. הכישרון שלו ניכר, כמו תמיד, אבל העקביות חמקה ממנו.

אז הנרטיב ממשיך, בכל מקרה. אבל האם זה הוגן? האם אנחנו יכולים, בצורה הוגנת ואובייקטיבית, למדוד את חוסר העקביות של שחקן? בואו לגלות, באמצעות נתונים סטטיסטיים מ-LAN בשנת 2022.

כדי להתניע את העניינים, נתחיל במדד בסיסי של עקביות מפה למפה: איזה אחוז מהמפות ששחקן מסיים מעל דירוג של 1.00. הממוצע של המדגם שלנו הוא קצת יותר מ-55%, כך שכל השחקנים האלה הם מעל ומעבר לחבילה.

עם זאת, זה רחוק מלהיות מושלם. דירוג של 1.01 עשוי להיות משחק מוצלח עבור שחקן ממוצע, אבל עבור שחקן כוכב או שחקן ראשי AWP שעלול למעשה לפגוע בסיכויים של הקבוצה שלהם לזכות במשחק.

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

כדי לראות כמה שחקן משתנה בהשוואה לדירוג הממוצע שלו, יש קצת ז'רגון מתמטי. אנו נשתמש בסטיית תקן, שהיא מדד לשונות. בעיקרון, ככל שסטיית התקן נמוכה יותר, כך המפות של השחקן מתקבצות סביב הדירוג הממוצע שלהן. סטיית תקן גבוהה, אפוא, אמורה להצביע על רמת חוסר עקביות.

k0nfigבאופן מעניין, לא נכנס לרשימת שמונת השחקנים המובילים עם סטיית התקן הגבוהה ביותר, במקום ה-17 השווה עם סטיית התקן של 0.327. השחקנים שכן נכנסים לרשימה, לעומת זאת, הם דומים לו. ולדיסלב "⁠Nafany⁠" גורשקוב במקום השני ב-0.377, שחקן נוסף שספג אש בגלל חוסר העקביות שלו.

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

הדירוג הממוצע על השולחן שונה מהדירוג הכללי שתראה בפרופילי השחקנים מכיוון שהוא דירוג ממוצע למפה, ולא לכל סיבוב

סטיית התקן הגבוהה שלו מראה מדוע Cloud9 היו כל כך קטלניים ב-IEM דאלאס, מתי נפני היה בכושר לוהט, עם דירוג ממוצע של 1.14 (17 נקודות גבוה משלו ממוצע לשנה).

אפילו בתוך האירוע הזה, נפניהשיאים והשפל של היו שונים בצורה מדהימה. מפות כמו 2.03 דירוגים נגד ENCE בגמר ו-2.16 בקבוצות נגד נינג'ות בפיג'מה עדיין היו יחד עם 0.84 במפה אחת נגד BIG ו-0.79 ו-0.91 דירוגים בשתיים משלוש המפות נגד פאזה.

הסיפור זהה עבור רבים מהשחקנים ברשימה זו. Fredrik "⁠REZ⁠" שטרנר הוא שחקן נוסף שיש לתייג כלא עקבי, ונראה שהמדד הזה מוכיח זאת. יורים "⁠Yuurih⁠" סנטוס סבלה קסמים קשים בשנת 2022 בשל הסטנדרטים שלהם, בעוד אנדרו "⁠ArT⁠" פיובזן הוא אפילו יותר אגרסיבי מ נפני.

כי ניקולה "INiKo⁠" Kovač בעל דירוג כל כך גבוה וסטיית תקן גבוהה זה גם ממחיש מאוד את השנה שלו; השיאים שלו היו טובים כתמיד, אבל היו מקרים שבהם G2 יכול היה להשתמש יותר מהכוכב שלהם.

In ניקובמקרה של, אנו יכולים לראות פגם קל בשימוש בסטיית תקן. אם הדירוג הממוצע של שחקן מפה אחר מפה הוא 1.26, האם זה באמת הוגן לקרוא להם לא עקביים? קח את תמונת הפיזור הזו, שמשווה את הדירוג הממוצע של שחקן עם סטיית התקן שלו.

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

הִצטָרְפוּת ניקו בפינת השונות הגבוהה והדירוג הגבוה של המפה הוא דמיטרי “⁠Sh1ro⁠” סוקולוב, מתייה "⁠ZywOo⁠" Herbaut, ו אולכסנדר “⁠S1mple⁠” קוסטילייב. זה מצלצל בפעמוני אזעקה אם אנחנו רוצים להשתמש במדד הזה כדי לבסס חוסר עקביות. עבור שחקנים אלה, הם 'סוטים' מהממוצע שלהם מכיוון שהם מפרסמים מפות נשיאה לעתים קרובות כל כך. דירוג של 2.00 הוא עד 0.80 הנחה על הדירוג הממוצע של אחד מהשחקנים הללו, אך מתייחסים אליו כמו דירוג של 0.60 עבור 'אי עקביות' בסטיית תקן.

מה שיותר מעניין הם הסעיפים האחרים. רובאים אוהבים קית "⁠NAF⁠" מרקוביץ ', ראסל "⁠Twistzz⁠" ואן דולקן ו סרגיי “XAx1Le⁠” רייכטורוב צמד וריאציה בסטנדרט נמוך עם דירוג גבוה, מה שמראה שהם נמצאים בעקביות בסימון 1.00-1.40 ובסביבתו במפות שלהם. אודריק "⁠JACKZ⁠" כד הוא השחקן עם סטיית התקן הנמוכה ביותר ב-0.24 בלבד, כמו גם ממוצע נמוך למדי של 0.96; הוא היה בעקביות מתחת לממוצע סטטיסטית השנה.

השוואה זו עובדת גם עבור שחקנים עם שונות גבוהה ודירוג נמוך, עם אלכסנדר “Opmopoz⁠” קאנו פרננדז-קז'ו, אומנות, דן “⁠ApEX⁠” מדסקלייר ו נפני משתלבים ליד המקום שציפינו לו: אולטרה אגרסיבי, X-פקטור, רובים. עם זאת, נצטרך פתרון אחר עבור השחקנים הטובים ביותר: הנוכחות של S1mple ו זיוואו בפינה השמאלית העליונה מוכיח שסטיית תקן אינה מספיק טובה בפני עצמה כדי לתייג שחקן כלא עקבי.

פתרון אחד הוא לדרג שחקנים לפי הקומה שלהם, המפות הרעות שלהם, ולא הטובות שלהם. לשם כך נשתמש ברבעון הראשון, או האחוזון ה-25, של המפות של שחקן השנה ב-LAN. האחוזון ה-25 הוא בן דוד של הממוצע החציוני, למעט כאשר החציון הוא הערך האמצעי של רשימה מסודרת, האחוזון ה-25 (המכונה לעתים קרובות Q1 בסטטיסטיקה) הוא רבע מהדרך. לשם הקלות, כאשר אנו משתמשים במונח "קומה" מכאן והלאה, אנו מתכוונים לאחוזון ה-25 של שחקן.

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

כעת, אנו רואים את אותם שמות שטופלו בסטיית תקן בצורה לא הוגנת באור אחר. הרצפה עבור S1mple הוא דירוג 1.08, עבור זיוואו 1.06, ו- ניקו 1.01. אורבים Ax1Le, NAF, ו blameF הם גם בעשירייה הראשונה, אולי בין היתר בשל תפקידם המאפשר להם להשתלט על ההפסדים של הקבוצה שלהם כמו גם הניצחונות שלהם.

זה מראה לנו מי הם השחקנים הכי עקביים, אבל מה עם לא עקביים? אם רק נסתכל על השחקנים עם הקומה הנמוכה ביותר, נקבל את הלייקים של אפיטציו "⁠TACO⁠" דה מלו (0.64), ריצ'רד "Hoshox⁠" פפיון (0.67) ו רסמוס "⁠HooXi⁠" נילסן (0.69). עם זאת, זה לא מציין חוסר עקביות כשלעצמו, מכיוון שלכל השחקנים האלה היה דירוג ממוצע די גרוע.

כדי למצוא את השחקנים הלא עקביים, נצטרך שוב את ספרי המתמטיקה שלנו בתיכון. על ידי הפחתת הרצפה (האחוזון ה-25) מהתקרה (האחוזון ה-75: זהה לקודם, מעבר של שלושה רבעים דרך רשימה מסודרת) נקבל משהו שנקרא טווח בין-רבעוני (IQR). זו, כמו סטיית תקן, היא דרך למדוד שונות - תחשוב על זה כהבדל בין המפות הטובות והרעות של השחקן - והיא אמורה להיות שימושית יותר למטרותינו.

הנה הסבר גרפי של אותו נתון. כל בר הוא אחד k0nfigהמפות של LAN ב-2022, מסודרות מהנמוך לגבוה. הרבעון הראשון הוא רבע מהדרך, הרבעון השני שני רבעים, והרבעון השלישי שלושה רבעים. לאחר מכן אנו מפחיתים את Q1 מ-Q2 כדי לתת לנו את ה-IQR.

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

עם זה מוסבר, הנה השחקנים עם ה-IQR הגבוה ביותר:

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

ניקו שוב מוצג, בין השאר הודות לתקרה הגבוהה עד כדי גיחוך, משהו sh1ro גם סובל. ולרי “⁠b1t⁠” ואחובסקי ו לוטן "⁠Spinx⁠" גלעדי הייתה שנת 2022 טובה מאוד, חולקת דירוג חציוני של 1.15 אבל מוצאים את עצמם די גבוה ברשימה הזו. ספינקס למעשה היה דירוג די טוב של 0.98 כקומה שלו; ה-IQR הגבוה שלו הוא תוצאה של תקרת הדירוג שלו 1.45, 0.30 עצום גבוה מהדירוג החציוני שלו. זה שם אותו באותו מחנה כמו ניקו (תקרה 1.50), השוואה שנעשתה בעבר ולא בכדי.

IQR עדיף על סטיית תקן, אבל אנחנו עדיין רואים מספרים ללא ההקשר המלא שלהם. כדי לפתור את זה, הנה עלילת פיזור שמדמיינת את הרצפות של השחקן בו זמנית עם התקרה שלו. גודל הנקודה של כל שחקן תואם לטווח הבין-רבעוני שלו, מה שאמור לעזור לדמיין זאת יותר. באופן טבעי, יש מתאם רב בין רצפה לתקרה אבל עדיין יש נקודות עניין אצל השחקנים שבולטות מקו המגמה.

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

לשחקנים בבועות הכתומות והירוקות יש תקרות גבוהות יותר מאשר רצפות, בעוד שלשחקנים באדום ובצהוב יש להיפך. עכשיו, שחקנים אוהבים ניקו ו sh1ro מתוגמלים על התקרות הגבוהות שלהם, כשהם ממוקמים בבועה הירוקה של שחקנים טובים באופן עקבי. החלק הימני העליון של התרשים גם ממחיש את ההבדלים ביניהם Ax1Le ו NAF, שני שחקנים שהיו להם סטיית תקן ו-IQR דומים מאוד, עם ה Cloud9 גבר הרבה יותר למעלה וימין NAF.

משמאל יותר, יש לנו את הבועה הכתומה 'הלא עקבית' הראשית - השחקנים שיש להם תקרות גבוהות אבל קומות נמוכות למדי. רוב השחקנים האלה הם נקודות כתומות כיאה, מה שמראות שהם רובאים אגרסיביים (עם יותר מ-20% ניסיונות הרג פתיחה בצד T) וזה הגיוני מאוד. שחקנים אלה, ביום טוב, יכולים לדרג את החווה עם שברי כניסה בעלי השפעה גבוהה ורב-הרג. עם זאת, בימים הרעים שלהם, שיעור ההישרדות שלהם צונח, ומשאיר אותם במינוס.

בוריס "⁠Magixx⁠" וורובייב הוא החריג הגדול ביותר כאן, באופן קצת מפתיע. בימים הטובים שלו הוא מדורג גבוה כמו b1t ו מארקס "YEKINDAR" גאינסקיס אבל יש לו קומה נמוכה מ אנדריאס "⁠Xyp9x⁠" Højsleth. מצטרפים אליו עוד אנשים שהייתם מצפים להם: נפני, המפוס "Amphampus⁠" קושיה, Fredrik "⁠RoeJ⁠" יורג'נסן, ו מיכאל "⁠Grim⁠" וינס כולם גורמי X אגרסיביים ולא כוחות עקביים. אגר "⁠Farlig⁠" ג'נסן הוא ה-AWPer עם הרצפה הנמוכה ביותר במדגם שלנו, שמתאים לנרטיב סביב הדני.

כאן, הצגנו שלוש דרכים שונות להסתכל על חוסר עקביות: סטיית תקן, טווח בין-רבעוני ו'אזור כתום' בתרשים הפיזור שלנו (אותם שחקנים עם דירוג נמוך במפות גרועות אך חזק בימים הטובים שלהם). לכולם יש את הפגמים שלהם כאשר משתמשים בהם בנפרד, אז בואו נשלב את השיטות השונות לנוסחת 'דירוג חוסר עקביות'.

לסיכום, אנו לוקחים בחשבון:

- אחוז המפות עם דירוג של 1.00+
- סטיית תקן
- טווח בין-רבעוני (Q3-Q1)
- ההבדל בין הממוצע והקומה של השחקן (Q2-Q1)
- ההבדל בין הממוצע לתקרה של שחקן (רבעון 3-2)

הנה רשימה של שחקנים עם דירוג חוסר העקביות הגבוה ביותר, כדי לתת את השחקנים הכי "לא עקביים". זכור, עם זאת, זו עקביות בהשוואה לדירוג הממוצע של שחקן; השחקנים האלה נמצאים באופן עקבי סביב הממוצע שלהם, לא טובים באופן עקבי. רק כ-20% מהנוסחה קשורה להיותו שחקן 'טוב' מבחינה סטטיסטית, בכך ששחקנים זוכים לדירוג חוסר עקביות בשל אחוז נמוך של מפות מעל 1.00.

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

בעוד k0nfig נעדר - ו b1t הואשם רק לעתים רחוקות בחוסר עקביות על שולחנות עבודה - נראה שהרשימה בכללותה תואמת את מבחן הראייה והנרטיבים הקהילתיים. נפני, mopoz ו apEX כולם ארכיטיפים של השחקנים הנפיצים אך הלא עקביים שצצו לאורך היצירה הזו, אותו ארכיטיפ ממש k0nfig חלק מ.

אז האם פתרנו את שאלת 'חוסר העקביות' הגדולה? בערך - אבל עדיין יש חורים. וכפי שאמרנו בהקדמה, עקביות נכונה תחמוק מ-99% מהשחקנים המקצועיים. הנרטיב מסביב k0nfig ו GROUND להיות לא עקבי מבוסס כנראה על הרעיון שהשחקנים האלה צריך להיות עקביים, בהתחשב בכישרון הברור ובמיומנות המכנית שלהם במבחן הראייה.

אולם כאשר אנו מסתכלים על מדגם גדול יותר, אנו יכולים לראות כי הרוב המכריע של הרובים סובלים מאותה בעיה. ניקו היו לו שלושה חודשים בסוף 2021 שבו הוא היה טוב כמו כל אחד בעולם - אפילו ה-AWPs. עכשיו, עם זאת, הוא חזר להיות "סתם" להיות הרובה הטוב בעולם. כשאנחנו הופכים את הרשימה כדי לתת לנו את השחקנים הכי פחות לא עקביים, זה אוסף של AWPs ורובאים תומכים, פסיביים יותר.

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

במשחק קשה כמו CS:GO, ימי חופש ותיקונים גרועים הם בלתי נמנעים. אבל, ברור שלחלק מהשחקנים יש ימי חופש טובים יותר מאחרים. וכפי שאמרנו בהקדמה, זה רק הופך את השחקנים שיכולים להעלות 1.00+ רייטינג בימים רעים ליותר ערך, במיוחד אלה שכן לוקחים הרבה דו-קרב פתיחה כמו Ax1Le ו ניקו.

הבעיה היא ששני השחקנים האלה הם הרובים האגרסיביים היחידים שהעמידו קומה גבוהה מ-1.00 ב-LAN עד כה השנה. רק שמונה אחרים הצליחו בהישג הזה - חמישה מהם היו AWPs ראשיים - שהוא חלק קטן מבסיס השחקנים המקצועי. עקביות אמיתית ברמה גבוהה היא האל דוראדו של כל ספורט, ו-Counter-Strike לא שונה.


למאמרים דומים של צלילה עמוקה, עיין בקישורים למטה:

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

קראו עוד

האם ה-AWPer המודרני באמת פסיבי מדי?

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

קראו עוד

מתי שחקני Counter-Strike מגיעים לשיא?

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

קראו עוד

הערכה של מומחים: גיל ומוטיבציה ב-Counter-Strike

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

קראו עוד

מדוע IGLs מודרניים כל כך אגרסיביים?

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

קראו עוד

האם AWPing כפול שווה את זה?

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

קראו עוד

מי הם מומחי המפות של CS:GO?

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

קראו עוד

מהן תנוחות ה-CT הקלות והקשות ביותר של CS:GO?

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

קראו עוד

מהן התנוחות הקלות והקשות ביותר של CS:GO עם צד T?

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

קראו עוד

שילבנו את שחקני האקדמיה הנוכחיים והקודמים עם הדופלגנרים שלהם מהדרג העליון

מבט על חוסר עקביות של PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

קראו עוד

האם צריך לתת לרשימות יותר זמן?

בול זמן:

עוד מ HLTV