Efektywne wykorzystanie statystyk flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI.

Efektywne korzystanie ze statystyk flashbang

Większość statystyk, których używamy, mierzy wydajność gracza pod kątem jego siły obalania. Zabójstwa, zgony, wymiany i tak dalej gracza są bezpośrednią miarą umiejętności. Ale Counter-Strike to coś więcej niż klikanie głowami i chociaż używanie statystyk do mówienia o działaniach pośrednich nie jest tak oczywiste, mogą one być równie przydatne do rozwijania narracji wokół umiejętności gracza i wartości dla jego strony.

Oczywistym przykładem są Flashbangs. Obejrzyj dowolny profesjonalny mecz, a jedną z pierwszych rzeczy, które zauważysz, jest użyteczność. Ty i Twoi znajomi możecie znać kilka „przebłysków boga”, ale to nic w porównaniu z bogactwem składów dostępnych dla profesjonalistów.

Wiele profesjonalnych CS polega na unikaniu strzelanin 50-50. Możesz zyskać przewagę dzięki pewnej elewacji, odrobinie ruchu lub, co najefektywniej, mając dla siebie błysk towarzysza z drużyny. Oczywiście nie zawsze jest to możliwe, a profesjonalna gra rozwinęła się do tego stopnia, że ​​gracze zajmują pozycje „antyflashowe” – najczęściej patrząc na ścianę lub podłogę – tak często, jak to możliwe. Meta gry wyrosły wokół tego nawyku, na przykład rzucanie złym błyskiem, aby przeciwnik przeciwbłyskowy odwrócił się tylko na sekundę, dobry błysk, by wystrzelić mu prosto w twarz.

To ledwie drapanie po powierzchni — błyski mogą być tak samo decydujące, jak ostry strzał w głowę z pierwszego pocisku. Czy zatem należy włożyć więcej wysiłku w mierzenie tego wpływu i przekazywanie pochwał graczom, którzy mają najwięcej? Oto nasze spojrzenie na świat statystyki flashbangów.

Na początek przedstawiamy ośmiu graczy z największą liczbą asyst flashowych na rundę w sieci LAN w tym roku w meczach pomiędzy drużynami z pierwszej dwudziestki.

Efektywne wykorzystanie statystyk flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI.

Na liście dominują AWPers i IGL, co jest logicznym wynikiem. AWPers zazwyczaj grają z tyłu paczki, rzucając narzędzia, takie jak flashbangi, aby wesprzeć swoich strzelców, zanim się aktywują, zwykle w dalszej części rundy. IGL również często zajmują pozycje wspierające z AWPers, które pozwalają im skupić się na radarze i swoich rozmowach, a nie na celowniku.

Połącz obie role, a otrzymasz Casper „⁠CadiaN⁠” Møller i Dżamiu „⁠Jame⁠” Ali, dwóch AWP-IGL, którzy konsekwentnie są elitarni w większości statystyk flashowych. Ilya „⁠M0NESY⁠” Osipow jest na czwartym miejscu, co nie jest zaskoczeniem dla tych, którzy oglądali jego streamy lub dema, gdzie młody AWPer zawsze popisuje się nowymi sztuczkami użytkowymi, czy to kolejny jednokierunkowy dym w oknie Mirage, czy precyzyjny pop-flash .

Jednak asysty błysku nie opowiadają całej historii. Przy każdej statystyce zawsze musimy liczyć się z szansą, zanim porównamy gracza z kimś innym. Brzmi to skomplikowanie, ale są szanse, że już to robisz.

Efektywne wykorzystanie statystyk flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI.

AWPing IGL, takie jak cadiaN, są generalnie elitarne w większości statystyk flashbangów

W piłce nożnej od napastnika oczekuje się, że strzeli więcej goli niż obrońca, więc aby zrównoważyć szanse gracza na zdobycie gola, nie uznalibyśmy napastnika, który zdobył więcej goli niż obrońca, jako dowodu na to, że napastnik jest lepszym graczem. Dziesięć goli dla obrońcy to niezwykłe, ale dość przeciętne dla napastnika.

To samo dotyczy CS. Ocena gracza wspierającego 1.00 jest w rzeczywistości całkiem przyzwoita, ale dzwonki alarmowe powinny zabrzmieć, jeśli twój AWPer znajduje się w tym zakresie. Podobnie, ocena 1.30 na jednej mapie jest całkiem dobra, ale ocena 1.30 przez cały rok jest poziomem podobnym do boga, który niewielu osiągnęło. Tak więc istnieje potrzeba zrównoważenia szans, w tym zapewnienia podobnych rozmiarów próbek i korzyści, jakie może dać rola gracza, jeśli chcemy dowiedzieć się, kto rzuca najlepsze flashbangi.

Jedną z odpowiedzi jest pójście dalej niż dzielenie asyst błyskowych gracza na rundy, aby zamiast tego podzielić je przez całkowitą liczbę rzuconych błysków błyskowych. Teraz możemy zobaczyć, jaki procent flashbangów gracza prowadzi bezpośrednio do śmierci przeciwnika. To sprawia, że ​​jest to bardziej sprawiedliwe, ponieważ gracz, który musi co rundę kupować granat OB (a tym samym rzucając mniej błysków błyskowych), nadal jest nagradzany za posiadanie skutecznych błysków w stosunku do swojej roli.

Efektywne wykorzystanie statystyk flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI.

Tak jest lepiej, chociaż wprowadza problemy do metryki, które wcześniej nie istniały. Tak jak ocena 1.30 w ciągu roku jest bardziej imponująca niż na mapie, wysoki procent skutecznych błysków jest tym bardziej imponujący, im więcej błysków błyskowych gracz rzuca. Z tego powodu wspomaganie błysku na jeden rzucony błysk nie powinno całkowicie zastępować wspomagania błysku na rundę.

Ale czy w ogóle powinniśmy używać wspomagania lampy błyskowej? Statystyki wspomagania flashowania w HLTV są bardziej rygorystyczne niż w przypadku Valve, z progiem skalowania opartym na tym, jak długo gracz był oślepiony. Oznacza to, że jeśli gracz był oślepiony na trzy sekundy, każde zabójstwo w ciągu tych trzech sekund liczy się jako asysta błyskawiczna. Jest to przydatne z punktu widzenia celności, ale oznacza to również, że asysty flasha są trudniejsze do uzyskania w porównaniu ze statystykami w grze.

Kiedy coś dzieje się tylko raz na dziesięć rund – a liczba ta jest hojna, 0.10 asysty błyskowej na rundę jest bardzo imponujące – utrudnia to ustalenie różnic między graczami. Ten sam problem dotyczy sprzęgieł 1vX, dlatego nasze liderów za szpony nie uwzględnia rozegranych rund.

Asysty flashowania to także kilka kroków oddzielonych od samego flashbanga. Kolega z drużyny może obwąchać całkowicie niewidomego gracza, zdobywając 0.00 asyst flashowych na rundę. Przeciwnik może mieć szczęście i zabić, będąc w pełni ślepym. Twój błysk może spełniać inny cel niż asysta błysku, doskonale opóźniając pchnięcie wroga o kluczowe trzy sekundy, aby umożliwić wykonanie rotacji.

Błyski są wszechstronne, a ich skuteczność nie jest całkowicie objęta wspomaganiem błysku. Na szczęście nie jest to nasza jedyna opcja: na naszej stronie znajduje się również statystyka oznaczona jako „opp flashed” strona flashbang. Jest to średni czas na rundę, gdy przeciwnicy zostali oślepieni przez flashbang gracza. Uwzględnia więc dobre błyski, nawet jeśli nie powodują zabójstwa.

Efektywne wykorzystanie statystyk flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI.

kadencja wciąż jest na szczycie, ale gracz taki jak Dmitry „⁠Sh1ro⁠” Sokolov spada z pierwszej dziesiątki z zaledwie 1.66s błysnął przeciwnikami. W tym miejscu te statystyki mogą pomóc w narracji; sh1ro„s Cloud9 drużyna znalazła się pod ostrzałem z powodu słabych asyst fleszem jako drużyna, często schodząc nisko w Tabela liderów FTU przy zaledwie 0.19 asystach błysku na rundę. Aby umieścić to w kontekście, kadencja otrzymuje asystę lampy błyskowej tak często, jak Cloud9Cała drużyna dostaje dwa.

Więc co wyjaśnia tę rozbieżność? Heroicznyproaktywny styl, zwłaszcza po stronie CT, może umieścić ich w większej liczbie sytuacji, w których pojawia się popflash z kadencja jest przydatne w porównaniu do Cloud9pragmatyczne, żółwie podejście do obrony. Ale to też może być tak proste, jak Cloud9 i sh1ro kupując mniej błysków niż inne najlepsze zespoły — każda statystyka wymaga kontekstu, aby się z nią zgadzać.

Jedną z możliwości jest jeszcze większe zrównanie szans, porównując tylko gracza do jego kolegów z drużyny. Oto gracze, którzy zapewniają najwyższy procent asyst flashowych swojej drużyny:

Efektywne wykorzystanie statystyk flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI.

Ta lista zawiera tylko graczy, którzy rywalizowali pod tym samym szyldem przez cały 2022 rok, z wyłączeniem takich jak SunPayus

Choć to interesujące, to nadal nie rozwiązuje naszego problemu. Nie ma jednej statystyki flashbanga, która wyjaśnia wszystkie problemy poruszone w tym artykule. Jednak nie jest to rzadkie w statystykach. W rzeczywistości wiele statystyk należy przedstawić w połączeniu z innymi. Często robimy to automatycznie, na przykład jak 0.80 zabójstwa na rundę równa się 24 zabójstwom w 30-rundowej grze lub jak ocena łączy kilka różnych wskaźników, aby uzyskać jedną łatwą do zrozumienia liczbę.

Czasami jednak zestawienie wielu statystyk w jedną liczbę jest mniej wartościowe niż trzymanie ich osobno. Każda statystyka może dać ci kawałek kontekstu, ale tylko oglądane razem daje pełny obraz tego, jak każda statystyka wpływa na drugą.

Aby to zobrazować, oto wykres rozrzutu. Na jednej osi znajduje się liczba błysków błyskowych, które każdy gracz rzuca na rundę, a druga pokazuje, ile sekund przeciwnik jest oślepiony przez uderzenia błyskowe tego gracza w każdej rundzie.

Efektywne wykorzystanie statystyk flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI.

Teraz oglądamy liczby w odpowiednim kontekście. Prawy górny róg pokazuje graczy, którzy są elitarni z flashbangami przy znacznie większej próbce, podczas gdy gracze lubią struktura „⁠Snappi⁠” Pfeiffer i Lotan „⁠Spinx⁠” Giladi znajdują się w innej strefie dla graczy, którzy mają bardzo skuteczne błyski, ale nie rzucają za dużo.

Oczywiście moglibyśmy to zrobić dla dowolnej statystyki flashbanga; Równie cenne byłoby zobaczenie asyst fleszem w porównaniu z czasem fleszowania przeciwników, aby zobaczyć, czyje flesze są najczęściej konwertowane.

Mam nadzieję, że zilustrowaliśmy różnicę między oglądaniem statystyk w oderwaniu i we właściwym kontekście. Zanim zakończymy artykuł, dodamy jeszcze jedno zastrzeżenie: nadal nie możemy statystycznie określić, kto rzuca najlepsze flashbangi. Wspomnieliśmy już o ograniczeniach, jeśli chodzi o AWPers i wspierających graczy z tyłu, którzy mogą rzucać większą ilością flashbangów.

Ale brakuje nam również kluczowej części układanki: kto znalazł skład na flashbang? Kto zaprojektował wykonanie, którego częścią jest flash? Chociaż często jest to IGL, trenerzy i analitycy również zasługują na uznanie za statystyki flashbang ich drużyny i zawodników.

Efektywne wykorzystanie statystyk flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI.

Pracownicy zaplecza, tacy jak innersh1ne FaZe, odgrywają kluczową rolę w znajdowaniu nowych granatów dla swoich zespołów

Gracz taki jak kadencja pojawia się we wszystkich wskaźnikach, więc wyraźnie robi coś innego dla innych graczy. Ale z zewnątrz nie możemy być w 100% pewni, że przewaga nie jest wzmacniana przez analityków, styl i niezliczone inne czynniki.

Oznacza to, że jeśli chodzi o statystyki flashbangów, powinno być uczciwsze porównywanie drużyn, a nie graczy. Poza tym zespoły, które uzyskują wysokie wyniki w asystach flashowych, rzadko są najlepszymi zespołami na świecie.

W rzeczywistości istnieje słaba ujemna korelacja między szybkimi asystami zespołu a procentem wygranych rund. Spośród ośmiu statystyk FTU (wielokrotne zabójstwa, początkowe zabójstwa itp.) asysty błyskawiczne są jedynymi, w których nasza linia trendu opada w dół.

Efektywne wykorzystanie statystyk flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI.

Zespoły jak Cloud9 miały stale słabą asystę lampy błyskowej, a pierwszy wykres rozrzutu pokazał, w jaki sposób FaZegracze faktycznie wydają się marnować dużo błysków, z Rudzik „⁠Ropz⁠” Kool, Fin „⁠Karrigan⁠” Andersen, Russel „⁠Twistzz⁠” Van Dulkena wszystko w żółtym kwadrancie. To prowadzi nas na rozdroże: czy najlepsza drużyna na świecie jest zła ze swoimi flashbangami? A może czegoś nam brakuje?

Ta druga odpowiedź wydaje się bardziej prawdopodobna. FaZe to międzynarodowa drużyna o wybuchowym stylu. Ich rundy są dość krótkie, dzięki czemu mają mniej czasu na doskonałe błyski boga. FaZe, wykreślone przeciwko każdej drużynie, są w rzeczywistości dość przeciętne dla asyst flashem; to wielokrotne zabójstwa, konwersja 5 na 4 i konwersja 4 na 5, w których przodują.

Jest to ważne zastrzeżenie, które należy potwierdzić przed ostatnią częścią artykułu, w której bierzemy wszystko pod uwagę, aby stworzyć „szybkie oceny” podobne do początkowej oceny zabicia, oceny wpływu i oceny 2.0. Statystyki Flashbang w tej chwili nie mogą zawierać całego niezbędnego kontekstu.

Drużyny nie chcą, aby każdy rzucony przez nich błysk błyskowy oślepił wroga na trzy sekundy lub otrzymał asystę; granat jest częścią kota i myszy, fałszywej ciężkiej meta. Tak więc nie jest to ostateczna lista najlepszych miotaczy błysków błyskowych, ani nie próbuje nią być. To tylko kompilacja graczy, którzy są niezmiennie doskonali pod względem tych trzech wskaźników:

— Błyski błyskowe rzucane na rundę
— Średni czas flashowania przeciwników na rundę
— Asysty błyskowe na rundę

Mimo to formuła idzie trochę dalej, aby nakreślić ogólny obraz tego, jak dobrze gracz używa swoich flashbangów, z graczami takimi jak kadencja, Jame, Gabriel „⁠FalleN⁠” Toledo ponownie nagrodzony. Nasz trend AWP-IGL jest ponownie widoczny, podczas gdy pięć IGL i sześć AWPers tworzy ostateczną listę. Ale nie zapominaj, że wpływ wielu flashbangów nie jest uwzględniony w tej ocenie.

Efektywne wykorzystanie statystyk flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI.

Czy zatem powinniśmy częściej korzystać ze statystyk flashbangów? Być może; gracze lubią kadencja najwyraźniej mają talent do granatu za 200 dolarów i zasługują na uznanie za to. Ale ich cel powinien pozostać wskaźnikiem stylu: te statystyki mówią nam, że kadencja używa swoich błysków, aby uzyskać asysty i oślepić przeciwników, ale nie jest to jedyne możliwe zastosowanie. Niska ocena nie oznacza, że ​​gracz niewłaściwie używa swoich granatów błyskowych. Jak każda statystyka, kontekst jest królem. I to jest lekcja, którą można zastosować we wszystkich wskaźnikach, nie tylko tych, które dotyczą flashbangów.

Znak czasu:

Więcej z HLTV