플래시뱅 통계를 효과적으로 사용하기

우리가 사용하는 대부분의 통계는 저지력 측면에서 플레이어의 성과를 측정합니다. 플레이어의 킬, 사망, 거래 등은 모두 스킬의 직접적인 측정입니다. 그러나 Counter-Strike는 단순히 머리를 굴리는 것 이상이며, 통계를 사용하여 간접적인 행동에 대해 이야기하는 것은 분명하지 않지만 플레이어의 기술과 플레이어의 가치에 대한 설명을 개발하는 데 유용할 수 있습니다.

Flashbangs가 명백한 예입니다. 프로 경기를 시청하면 가장 먼저 눈에 띄는 것 중 하나가 유틸리티입니다. 당신과 당신의 친구들은 약간의 '신의 섬광'을 알고 있을지 모르지만, 그것은 프로들이 배울 수 있는 풍부한 라인업에 비하면 아무것도 아닙니다.

전문 CS의 대부분은 순수한 50-50 총격전을 피하는 것입니다. 약간의 고도, 약간의 움직임, 또는 가장 효과적으로는 팀원의 플래시를 사용하여 우위를 점할 수 있습니다. 물론 이것이 항상 가능한 것은 아니며 프로 플레이는 플레이어가 가능한 한 자주 벽이나 바닥을 들여다보는 '플래시 방지' 위치를 차지할 정도로 발전했습니다. 메타 게임은 이러한 습관을 중심으로 성장했습니다. 예를 들어 플래시를 방지하는 상대가 XNUMX초 동안만 돌아보게 하기 위해 나쁜 플래시를 던지고, 좋은 플래시가 얼굴에 똑바로 튀도록 하는 것과 같이 말이죠.

이것은 표면을 거의 긁지 않습니다. 플래시뱅은 선명한 첫 번째 총알 헤드샷만큼 결정적일 수 있습니다. 그렇다면 그 영향력을 측정하고 가장 많은 것을 가진 선수들에게 찬사를 보내는 데 더 많은 노력을 기울여야 할까요? 이것은 flashbang 통계의 세계에 대한 우리의 모습입니다.

먼저, 올해 LAN에서 상위 20위 안에 든 팀 간의 게임에서 라운드당 가장 높은 플래시 어시스트를 기록한 XNUMX명의 플레이어가 있습니다.

목록은 논리적 결과인 AWPer 및 IGL이 지배합니다. AWPer는 일반적으로 팩 뒤에서 플레이하며 일반적으로 라운드 후반에 활성화되기 전에 소총을 지원하기 위해 flashbangs와 같은 유틸리티를 던집니다. IGL도 종종 AWPer와 함께 지원 위치를 취하여 십자선이 아닌 레이더와 통화에 집중할 수 있습니다.

두 역할을 결합하면 다음을 얻을 수 있습니다. 캐스퍼 “cadiaN⁠” 뮐러 와 자미 “⁠ 제임 ⁠” 알리, 대부분의 플래시 통계에서 일관되게 엘리트인 두 AWP-IGL. 일리아 “⁠m0NESY⁠” 오시포프 그의 스트림이나 데모를 본 사람들에게는 놀라운 일이 아닙니다. 젊은 AWPer는 Mirage 창의 또 다른 단방향 연기든 정확한 팝 플래시든 상관없이 항상 유용성을 위한 새로운 트릭을 과시하고 있습니다. .

그러나 플래시 지원이 전체 내용을 말해주지는 않습니다. 어떤 통계든, 우리는 플레이어를 다른 사람과 비교하기 전에 항상 기회를 동일시해야 합니다. 이것은 복잡하게 들리지만 이미 하고 있을 가능성이 있습니다.

축구에서 스트라이커는 수비수보다 더 많은 골을 득점할 것으로 예상되므로 선수가 골을 넣을 기회를 동일하게 하기 위해 우리는 스트라이커가 우수한 선수라는 증거로 수비수보다 더 많은 골을 넣는 스트라이커를 받아들이지 않을 것입니다. 수비수에게 XNUMX골은 놀랍지만 스트라이커에게는 꽤 평균적입니다.

CS에서도 마찬가지입니다. 지원 플레이어의 1.00 등급은 실제로 꽤 괜찮은 수준이지만 AWPer가 해당 범위에 있으면 알람 벨이 울려야 합니다. 마찬가지로, 단일 지도에서 1.30 등급은 꽤 좋지만 1.30년 전체에 걸쳐 XNUMX 등급은 거의 도달하지 못한 신과 같은 수준입니다. 따라서 유사한 샘플 크기를 보장하고 최고의 플래시뱅을 던지는 사람을 찾으려면 플레이어의 역할이 제공할 수 있는 이점을 포함하여 기회를 동일시할 필요가 있습니다.

한 가지 대답은 플레이어의 플래시 어시스트를 라운드로 나누는 것보다 더 나아가 던진 총 플래시뱅으로 나누는 것입니다. 이제 플레이어의 플래시뱅 중 몇 퍼센트가 상대방의 죽음으로 직접 연결되는지 알 수 있습니다. 매 라운드마다 고폭탄을 사야 하는(따라서 더 적은 섬광탄을 던지는) 플레이어가 자신의 역할에 비해 효과적인 섬광을 가짐으로써 여전히 보상을 받기 때문에 이것은 더 공정합니다.

이것은 이전에 존재하지 않았던 메트릭에 문제를 가져오지만 더 좋습니다. 1.30년에 대한 XNUMX 등급이 지도보다 더 인상적이듯이, 유효 플래시의 높은 비율은 플레이어가 더 많은 플래시뱅을 던질수록 더 인상적입니다. 이러한 이유로 플래시당 플래시 어시스트가 라운드당 플래시 어시스트를 완전히 대체해서는 안 됩니다.

그러나 플래시 지원을 전혀 사용해야 합니까? HLTV의 플래시 지원 통계는 밸브보다 더 엄격하며 플레이어가 실명한 기간에 따라 임계값이 조정됩니다. 즉, 플레이어가 XNUMX초 동안 눈이 멀었다면 그 XNUMX초 이내에 처치하면 플래시 어시스트로 계산됩니다. 이는 정확도 측면에서 유용하지만 게임 내 통계에 비해 플래시 어시스트를 얻기가 더 어렵다는 의미이기도 합니다.

어떤 일이 0.10라운드마다 한 번만 발생하면(그리고 그 수치가 관대하고 라운드당 1 플래시 어시스트가 매우 인상적입니다) 플레이어 간의 차이를 설정하기가 더 어려워집니다. XNUMXvX 클러치의 경우에도 동일한 문제가 발생합니다. 리더 클러치의 경우 플레이한 라운드가 계산되지 않습니다.

플래시 지원은 또한 플래시뱅 자체와 분리된 여러 단계입니다. 팀 동료는 완전히 시각 장애인 플레이어에게 킁킁거리며 라운드당 0.00 플래시 어시스트를 제공할 수 있습니다. 상대는 운이 좋아 완전 블라인드 상태에서 네트 킬을 할 수 있습니다. 당신의 플래시는 플래시 어시스트와는 다른 목적을 수행할 수 있습니다. 적의 푸시를 결정적인 XNUMX초 동안 완벽하게 지연시켜 회전이 들어올 수 있도록 합니다.

플래시는 다재다능하며 플래시 지원으로 그 효과를 완전히 다룰 수는 없습니다. 다행스럽게도 이것이 유일한 선택은 아닙니다. 플래시뱅 페이지. 이것은 라운드당 상대가 플레이어의 플래시뱅에 의해 눈이 멀었던 평균 시간입니다. 따라서 킬로 이어지지 않더라도 좋은 섬광을 고려합니다.

종지 아직 정상에 가깝지만 플레이어는 드미트리 “⁠쉬1로⁠” 소콜로프 단 1.66초의 상대 선수가 플래시되면서 상위 XNUMX위권에서 탈락했습니다. 여기에서 이러한 통계가 내러티브에 도움이 될 수 있습니다. 쉬로'에스 Cloud9 팀으로서 그들의 빈약한 플래시 어시스트 때문에 공격을 받았고, 종종 낮은 점수를 받았습니다. FTU 리더보드 라운드당 플래시 어시스트가 0.19개에 불과합니다. 그것을 맥락에 맞추려면, 종지 플래시 지원을 자주 받습니다. Cloud9의 팀 전체가 XNUMX개를 얻습니다.

그렇다면 이 불일치를 설명하는 것은 무엇입니까? 과장된 어조의 능동적인 스타일, 특히 CT 측에서는 팝플래시에서 종지 에 비해 유용하다 Cloud9의 실용적이고 거북이 같은 방어 방식입니다. 하지만 다음과 같이 간단할 수도 있습니다. Cloud9 와 쉬로 다른 상위 팀보다 플래시 구매량이 적습니다. 모든 통계에는 그에 따른 컨텍스트가 필요합니다.

여기서 한 가지 방법은 플레이어를 팀원과 비교함으로써 기회를 더욱 동등하게 만드는 것입니다. 팀의 플래시 어시스트 비율이 가장 높은 선수는 다음과 같습니다.

흥미롭긴 하지만 이것은 여전히 ​​우리의 문제를 해결하지 못합니다. 이 글에서 제기된 모든 문제를 설명하는 단일 플래시뱅 통계는 없습니다. 그러나 통계에서는 그렇게 드문 일이 아닙니다. 사실 많은 통계가 다른 통계와 함께 제시되어야 합니다. 라운드당 0.80킬이 24라운드 게임에서 30킬과 같다거나 등급이 이해하기 쉬운 숫자 하나를 만들기 위해 여러 가지 다른 메트릭을 컴파일하는 방법과 같이 종종 자동으로 수행합니다.

그러나 때로는 여러 통계를 하나의 숫자로 컴파일하는 것이 별도로 유지하는 것보다 덜 가치가 있습니다. 각 통계는 컨텍스트의 일부를 제공할 수 있지만 함께 볼 때만 각 통계가 다른 통계에 미치는 영향에 대한 전체 그림을 얻을 수 있습니다.

이를 시각화하기 위해 산점도가 있습니다. 한 축은 각 플레이어가 라운드당 얼마나 많은 플래시뱅을 던지고, 다른 축은 각 라운드에서 상대방이 그 플레이어의 플래시뱅에 의해 몇 초 동안 눈이 멀었는지를 보여줍니다.

이제 우리는 적절한 맥락에서 숫자를 보고 있습니다. 오른쪽 상단 모서리는 훨씬 더 큰 샘플 크기에서 플래시뱅으로 엘리트 플레이어를 보여 주는 반면 플레이어는 다음을 좋아합니다. 마르코 “그렇다” 파이퍼 와 로탄 “스핑크스” 길 라디 매우 효과적인 플래시를 가지고 있지만 너무 많이 던지지 않는 플레이어를 위한 다른 영역에 있습니다.

물론 모든 플래시뱅 통계에 대해 이 작업을 수행할 수 있습니다. 플래시 어시스트를 상대가 플래시한 시간과 비교하여 누가 플래시가 가장 자주 변환되는지 확인하는 것도 똑같이 가치가 있습니다.

통계를 따로따로 보는 것과 적절한 맥락에서 보는 것의 차이점을 설명했길 바랍니다. 기사를 마치기 전에 한 가지 주의 사항을 더 추가할 것입니다. 여전히 누가 최고의 플래시뱅을 던지는지 통계적으로 결정할 수 없습니다. 우리는 이미 AWPers에 관한 제약 사항을 언급했으며, 팩 뒤에서 플레이어가 더 많은 플래시뱅을 던질 수 있도록 지원합니다.

그러나 우리는 또한 퍼즐의 핵심 부분을 놓치고 있습니다. 누가 플래시뱅의 라인업을 찾았습니까? 플래시가 속한 실행을 누가 설계했습니까? 종종 IGL이지만 코치와 분석가는 팀과 선수의 플래시뱅 통계에 대해서도 공로를 인정받을 자격이 있습니다.

같은 선수 종지 모든 지표에 걸쳐 나타나므로 그는 분명히 다른 플레이어와 다른 일을 하고 있습니다. 그러나 외부에서 분석가, 스타일 및 기타 수많은 요인에 의해 우위가 향상되지 않는다고 100% 확신할 수는 없습니다.

즉, 플래시뱅 통계에 관해서는 선수보다는 팀을 비교하는 것이 더 공정해야 합니다. 단, 플래시 어시스트에서 높은 점수를 받은 팀은 세계 최고의 팀이 아닙니다.

사실, 팀의 플래시 어시스트와 라운드 승률 사이에는 약한 음의 상관관계가 있습니다. XNUMX개의 FTU 통계(멀티 킬, 오프닝 킬 등) 중 플래시 어시스트는 추세선이 아래쪽으로 기울어지는 유일한 것입니다.

같은 팀 Cloud9 플래시 어시스트가 지속적으로 좋지 않았으며 첫 번째 산점도는 FaZe의 플레이어는 실제로 많은 플래시를 낭비하는 것 같습니다. 남자 이름 “⁠로프즈⁠” 쿨, 핀 사람 “karrigan⁠” 안데르센및 러셀 “트위스트즈” 반 둘켄 모두 노란색 사분면에 있습니다. 이것은 우리를 갈림길로 이끕니다. 세계 최고의 팀이 플래시뱅으로 나쁜 팀입니까? 아니면 우리가 뭔가를 놓치고 있습니까?

후자의 대답이 더 가능성이 높아 보입니다. FaZe 폭발적인 스타일의 국제 스쿼드입니다. 그들의 라운드는 매우 짧기 때문에 일렬로 늘어선 완벽한 갓 플래시를 위한 시간이 적습니다. FaZe, 모든 스쿼드에 대해 구성되어 있으며 실제로 플래시 어시스트의 평균입니다. 그들이 탁월한 것은 멀티 킬, 5v4 변환 및 4v5 변환입니다.

이것은 기사의 마지막 부분 전에 인정해야 할 중요한 경고입니다. 여기에서 우리는 킬 등급, 영향 등급 및 등급 2.0을 여는 것과 유사한 '플래시 등급'을 만들기 위해 모든 것을 고려합니다. 현재 Flashbang 통계에는 필요한 모든 컨텍스트가 포함될 수 없습니다.

팀은 그들이 던지는 모든 섬광탄이 XNUMX초 동안 적의 눈을 멀게 하거나 도움을 받는 것을 원하지 않습니다. 수류탄은 고양이와 쥐, 가짜 무거운 메타의 일부입니다. 따라서 이것은 최고의 플래시뱅 던지기의 최종 목록이 아니며 시도하지도 않습니다. 다음 세 가지 지표에서 일관되게 뛰어난 선수들을 모아 놓은 것입니다.

— 라운드당 던진 플래시뱅
— 라운드당 상대가 플래시된 평균 시간
— 라운드당 플래시 어시스트

그래도 공식은 플레이어가 다음과 같은 플레이어와 함께 플래시뱅을 얼마나 잘 사용하는지에 대한 전반적인 그림을 그리는 데 약간의 도움이 됩니다. 종지, Jame및 가브리엘 “FalleN⁠” 톨레도 다시 한 번 보상을 받았습니다. 우리의 AWP-IGL 추세가 다시 한 번 나타나고 XNUMX개의 IGL과 XNUMX개의 AWPer가 최종 목록을 만듭니다. 그러나 많은 플래시뱅의 영향이 이 등급에 포함되지 않는다는 것을 잊지 마십시오.

그렇다면 플래시뱅 통계를 더 사용해야 할까요? 아마도; 좋아하는 선수 종지 분명히 $200 수류탄에 대한 재주가 있고 그렇게 한 것에 대한 공로를 인정받을 자격이 있습니다. 그러나 그들의 목적은 스타일의 지표로 남아 있어야 합니다. 이 통계는 다음을 알려줍니다. 종지 플래시를 사용하여 어시스트를 받고 상대의 눈을 멀게 하지만 이것이 유일한 사용 방법은 아닙니다. 평점이 낮다고 해서 플레이어가 플래시뱅을 잘못 사용하고 있다는 의미는 아닙니다. 모든 통계와 마찬가지로 컨텍스트가 왕입니다. 그리고 그것은 플래시뱅에 관한 것뿐만 아니라 모든 메트릭에 적용할 수 있는 교훈입니다.