En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Et blikk på inkonsekvens

Naturen til enhver sport er at konsistens trumfer alt. En spillers tak blir gjort irrelevant hvis de ikke kan nå det når laget deres trenger dem best. De beste spillerne gjennom tidene har stor takhøyde, men det er gulvet deres som virkelig får dem til å skille seg ut. De fleste lag 30-spillere har sluppet 20 bomber; langt færre har satt sammen 1.00+ kart på rad over en vurdering på XNUMX.

Og det er spillerne som har like høye tak som spillets beste, men som mangler det gulvet som er så frustrerende. Våre øyetester husker deres beste spill, men ikke deres gjennomsnittlige. I stedet for å bli utsmykket med MVP-er, blir disse spillerne henvist til vinnerbetingelser, stemplet som varmt og kaldt, som inkonsekvente spillere.

Sjefen blant disse spillerne er Kristian “⁠K0nfig⁠” Wienecke. De Astralis entry fragger har blendet like mye som han har skuffet. At han holdt CS:GO rekord for drap i regulering, går 47-21 mot Renegades i 2018, viser taket han kan nå. I denne iterasjonen av Astralis, det er han og Benjamin “⁠BlameF⁠” Bremer som er ment å gi stjernekraften, ennå k0nfig har sviktet disse forventningene. Talentet hans har vært tydelig, som det alltid er, men konsistens har unngått ham.

Så fortellingen går uansett. Men er det rettferdig? Kan vi, rettferdig og objektivt, måle en spillers inkonsekvens? La oss finne det ut ved å bruke statistikk fra LAN i 2022.

For å sette i gang, starter vi med et grunnleggende mål på kart-til-kart-konsistens: Hvor mange prosent av kartene en spiller fullfører over en rangering på 1.00. Gjennomsnittet for utvalget vårt er litt over 55 %, så alle disse spillerne er over flokken.

Dette er imidlertid langt fra perfekt. En rangering på 1.01 kan være en vellykket kamp for en gjennomsnittsspiller, men for en stjernespiller eller primær AWPer som faktisk kan skade lagets sjanser til å vinne kampen.

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

For å se hvor mye en spiller svinger i forhold til deres egen gjennomsnittlige vurdering, er det litt matematisk sjargong. Vi bruker standardavvik, som er et mål på varians. I utgangspunktet, jo lavere standardavviket er, desto mer grupperer en spillers kart seg rundt deres gjennomsnittlige vurdering. Et høyt standardavvik bør derfor indikere et nivå av inkonsekvens.

k0nfig, interessant nok, kommer ikke på listen over de åtte beste spillerne med det høyeste standardavviket, og plasserer seg på lik 17. plass med 0.327 standardavvik. Spillerne som kommer på listen er imidlertid av hans like. Vladislav “⁠Nafany⁠” Gorsjkov tar andreplass på 0.377, en annen spiller som har blitt utsatt for ild for sin inkonsekvens.

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Den gjennomsnittlige vurderingen på bordet er forskjellig fra den totale vurderingen du vil se på spillerprofiler fordi det er en gjennomsnittlig vurdering per kart, i stedet for per runde

Hans høye standardavvik viser hvorfor Cloud9 var så dødelige på IEM Dallas, da nafany var i rødglødende form, med et gjennomsnitt på 1.14 (17 poeng høyere enn hans et års gjennomsnitt).

Selv innenfor den hendelsen, nafanyOppturer og nedturer var svimlende forskjellige. Kart som 2.03 vurderinger mot ENCE i finalen og 2.16 i grupper mot Ninjas i pyjamas var fortsatt kombinert med 0.84 på kart én mot STOR og 0.79 og 0.91 rangeringer i to av de tre kartene mot faze.

Historien er den samme for mange av spillerne på denne listen. Frederick «REZ» Sterner er en annen aktør som skal merkes som inkonsekvent, og denne beregningen ser ut til å bekrefte det. Yuri “⁠Yuurih⁠” Santos har gjennomgått tøffe perioder i 2022 for sine standarder, mens Andrew “⁠ArT⁠” Piovezan er enda mer aggressiv enn nafany.

Det Nikola “⁠NiKo⁠” Kovač har så høy rating og høyt standardavvik er også veldig illustrerende for året hans; toppene hans har vært like gode som alltid, men det har vært tider når G2 kunne ha brukt mer fra deres stjernemann.

In Nikos tilfelle, kan vi se en liten feil ved å bruke standardavvik. Hvis en spillers gjennomsnittlige kart-for-kart-vurdering er 1.26, er det virkelig rettferdig å kalle dem inkonsekvente? Ta dette spredningsplottet, som sammenligner en spillers gjennomsnittlige vurdering med standardavviket.

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Bli med Niko i høy varians og høy vurdering hjørnet av kartet er Dmitry “⁠Sh1ro⁠” Sokolov, Mathieu "ZywOo" Herbautog Oleksandr “⁠S1mple⁠” Kostyliev. Dette ringer alarmklokker hvis vi ønsker å bruke denne beregningen for å etablere inkonsekvens. For disse spillerne "avviker" de fra gjennomsnittet fordi de legger ut bærekart så ofte. En rangering på 2.00 er så mye som 0.80 av en av disse spillernes gjennomsnittlige rangeringer, men behandles på samme måte som en rangering på 0.60 for "inkonsekvens" ved standardavvik.

Det som er mer interessant er de andre delene. Rifler liker Keith «NAF» Markovic, Russell “WTwistzz⁠” Van Dulken og Sergey “XAx1Le⁠” Rykhtorov parer en lav standardvariasjon med høy vurdering, noe som viser at de konsekvent er i og rundt 1.00-1.40-merket i kartene de har spilt. Audiric “⁠JACKZ⁠” Jug er spilleren med det laveste standardavviket på bare 0.24 samt et ganske lavt gjennomsnitt på 0.96; han var jevnt over gjennomsnittet statistisk sett i år.

Denne sammenligningen fungerer også for spillere med høy varians og lave rangeringer, med Alexander “Opmopoz⁠” Fernández-Quejo Cano, Kunst, Dan “⁠ApEX⁠” Madesclaire og nafany inn i nærheten der vi forventet: Ultra-aggressiv, X-faktor, rifler. Likevel vil vi trenge en annen løsning for de aller beste spillerne: Tilstedeværelsen av s1mple og ZywOo øverst til høyre beviser at standardavvik ikke er godt nok alene til å merke en spiller som inkonsekvent.

En løsning er å rangere spillere etter gulvet, deres dårlige kart, i stedet for deres gode. For å gjøre dette vil vi bruke den første kvartilen, eller 25. persentilen, av en spillers kart i år på LAN. Den 25. persentilen er en fetter av mediangjennomsnittet, bortsett fra hvor medianen er den midterste verdien av en ordnet liste, er den 25. persentilen (ofte kalt Q1 i statistikk) en fjerdedel av veien gjennom. For enkelthets skyld, når vi bruker begrepet "gulv" herfra, refererer vi til en spillers 25. persentil.

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Nå ser vi de navnene som standardavvik behandles urettferdig i et annet lys. Gulvet for s1mple er en vurdering på 1.08, for ZywOo 1.06, og Niko 1.01. Lurkere Ax1Le, NAFog blameF er også blant de ti beste, kanskje delvis på grunn av deres rolle som lar dem ta del i lagets tap så vel som deres seire.

Dette viser oss hvem de mest konsekvente spillerne er, men hva med inkonsekvente? Hvis vi bare ser på spillerne med lavest etasje, får vi slike som Epitacio “ACTACO⁠” de Melo (0.64) Richard “⁠Shox⁠” Papillon (0.67) og Rasmus “OoHooXi⁠” Nielsen (0.69). Likevel, dette betyr ikke inkonsekvens i seg selv, siden alle disse spillerne hadde ganske dårlige gjennomsnittlige rangeringer.

For å finne de inkonsekvente spillerne, trenger vi lærebøkene våre i matematikk på videregående igjen. Ved å trekke gulvet (25. persentil) fra taket (75. persentil: Det samme som før, gå tre fjerdedeler gjennom en ordnet liste) får vi noe som kalles et interkvartilområde (IQR). Dette, i likhet med standardavvik, er en måte å måle varians på – tenk på det som forskjellen mellom en spillers gode og dårlige kart – og burde være mer nyttig for våre formål.

Her er en grafisk forklaring av den samme statistikken. Hver bar er en av k0nfigsine kart på LAN i 2022, arrangert fra laveste til høyeste. Q1 er en fjerdedel av veien gjennom, Q2 to kvartaler og Q3 tre kvartaler. Så trekker vi Q1 fra Q3 for å gi oss IQR.

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Med det forklart, her er spillerne med høyest IQR:

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Niko er igjen omtalt, delvis takket være hans latterlig høye tak, noe sh1ro også lider av. Valeriy “⁠b1t⁠” Vakhovskiy og Lotan “PSpinx⁠” Giladi hadde et veldig bra 2022, med en medianvurdering på 1.15, men befinner seg ganske høyt på denne listen. Spinx hadde faktisk en ganske god vurdering på 0.98 som gulv; hans høye IQR er et resultat av hans 1.45 rating tak, en enorm 0.30 høyere enn hans median rating. Dette setter ham i samme leir som Niko (1.50 tak), en sammenligning som er gjort før og med god grunn.

IQR er bedre enn standardavvik, men vi ser fortsatt tall uten deres fullstendige kontekst. For å løse det, her er et scatterplot som visualiserer en spillers gulv samtidig med taket. Størrelsen på hver spillers prikk tilsvarer deres inter-kvartile rekkevidde, noe som burde bidra til å bilde dette ytterligere. Naturligvis er det mye korrelasjon mellom gulv og tak, men det er fortsatt interessepunkter hos aktørene som skiller seg ut fra trendlinjen.

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Spillerne i de oransje og grønne boblene har høyere tak enn de har gulv, mens de i de røde og gule har omvendt. Nå liker spillere Niko og sh1ro blir belønnet for sine høye tak, å være plassert i den grønne boblen til gjennomgående gode spillere. Helt øverst til høyre i diagrammet illustrerer også forskjellene mellom Ax1Le og NAF, to spillere som hadde svært like standardavvik og IQR, med Cloud9 mann mye lenger opp og høyre enn NAF.

Lenger til venstre har vi den viktigste "inkonsekvente" oransje boblen - spillerne som har høye tak, men ganske lave etasjer. Flertallet av disse spillerne er passende oransje prikker, noe som viser at de er aggressive riflere (med mer enn 20 % åpningsforsøk på T-siden), noe som gir mye mening. Disse spillerne kan, på en god dag, rangere med høy effekt på inngangsfrags og multi-kills. På de dårlige dagene faller imidlertid overlevelsesraten, slik at de blir i minus.

Boris “⁠Magixx⁠” Vorobiev er den største uteliggeren her, noe overraskende. På sine gode dager blir han vurdert like høyt som b1t og Mareks «YEKINDAR» Gaļinskis men han har en etasje lavere enn Andreas “YpXyp9x⁠” Højsleth. Å bli med ham er flere av dem du forventer: nafany, Hampus “⁠Hampus⁠” Poser, Frederick “⁠RoeJ⁠” Jørgensenog Michael «Grim» krympe er alle aggressive X-faktorer i stedet for konsistente krefter. Asger “ArFarlig⁠” Jensen er AWPeren med lavest etasje i vårt utvalg, som passer med fortellingen rundt dansken.

Her har vi presentert tre forskjellige måter å se på inkonsistens på: standardavvik, interkvartilområde og 'oransje sone' i spredningsplottet vårt (de spillerne med lav vurdering på dårlige kart, men sterk på sine gode dager). Alle har sine feil når de brukes isolert, så la oss nå kombinere de forskjellige metodene for en "inkonsistensvurdering"-formel.

For å oppsummere tar vi hensyn til:

— Prosentandel av kart med 1.00+ vurdering
— Standardavvik
— Interkvartilområde (Q3-Q1)
— Forskjellen mellom en spillers gjennomsnitt og gulv (Q2-Q1)
— Forskjellen mellom en spillers gjennomsnitt og tak (Q3-Q2)

Her er en liste over spillere med høyest inkonsistensvurdering, for å gi de mest "inkonsekvente" spillerne. Husk imidlertid at dette er konsistens sammenlignet med en spillers gjennomsnittlige vurdering; disse spillerne er konsekvent rundt gjennomsnittet, ikke konsekvent gode. Bare omtrent 20 % av formelen er relatert til å være en "god" spiller statistisk, ved at spillere tildeles inkonsistensvurdering for å ha en lav prosentandel av kart over 1.00.

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Samtidig som k0nfig er fraværende - og b1t har sjelden blitt beskyldt for inkonsekvens på pulter - listen som helhet ser ut til å samsvare med synsprøven og samfunnets fortellinger. nafany, mopoz og toppunkt er alle arketyper av de eksplosive, men inkonsekvente spillerne som har dukket opp gjennom dette stykket, den samme arketypen k0nfig Er del av.

Så, har vi løst det store "inkonsekvens"-spørsmålet? På en måte - men det er fortsatt hull. Og, som vi sa i innledningen, vil riktig konsistens unngå 99 % av profesjonelle spillere. Fortellingen rundt k0nfig og FØRSTE ETASJE å være inkonsekvent er sannsynligvis basert på ideen om at disse spillerne bør være konsekvente, gitt deres åpenbare talent og mekaniske ferdigheter på synsprøven.

Når vi ser på et større utvalg, kan vi imidlertid se at de aller fleste riflere lider av samme problem. Niko hadde tre måneder på slutten av 2021 hvor han var like god som alle andre i verden – til og med AWP-erne. Nå har han imidlertid falt tilbake til "bare" å være den beste rifleren i verden. Når vi snur listen for å gi oss de minst inkonsekvente spillerne, er det en samling av AWPere og støttende, mer passive, riflere.

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

I et så vanskelig spill som CS:GO er fridager og dårlige patcher uunngåelige. Men det er klart at noen spillere har bedre fridager enn andre. Og, som vi sa i introduksjonen, gjør dette bare spillere som kan gi 1.00+ rangeringer på dårlige dager mer verdifulle, spesielt de som tar mange åpningsdueller som f.eks. Ax1Le og Niko.

Problemet er at de to spillerne er de eneste aggressive riflerne som har lagt opp en etasje høyere enn 1.00 på LAN så langt i år. Bare åtte andre klarte den bragden – fem av dem var primære AWPere – som er en liten brøkdel av den profesjonelle spillerbasen. Ekte konsistens på et høyt nivå er enhver idretts El Dorado, og Counter-Strike er ikke annerledes.


For lignende dypdykkartikler, sjekk ut lenkene nedenfor:

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Les mer

Er den moderne AWPer virkelig for passiv?

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Les mer

Når topper Counter-Strike-spillere?

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Les mer

Eksperttak: Alder og motivasjon i Counter-Strike

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Les mer

Hvorfor er moderne IGL-er så aggressive?

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Les mer

Er dobbel AWPing verdt det?

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Les mer

Hvem er CS:GOs kartspesialister?

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Les mer

Hva er CS:GOs enkleste og vanskeligste CT-stillinger?

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Les mer

Hva er CS:GOs enkleste og vanskeligste T-sidede posisjoner?

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Les mer

Vi paret nåværende og tidligere akademispillere med dobbeltgjengere på toppnivå

En titt på inkonsistens PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Les mer

Bør vaktlistene gis mer tid?

Tidstempel:

Mer fra hltv