Uma olhada na inconsistência

A natureza de qualquer esporte é que a consistência supera tudo. O teto de um jogador torna-se irrelevante se ele não conseguir alcançá-lo quando seu time mais precisa dele. Os maiores jogadores de todos os tempos têm tetos altos, mas é o piso que realmente os destaca. A maioria dos jogadores de nível um lançou 30 bombas; muito menos reuniram mais de 20 mapas consecutivos acima de uma classificação de 1.00.

E são os jogadores que têm tetos tão altos quanto os melhores do jogo, mas não têm esse piso, que são tão frustrantes. Nossos testes oftalmológicos lembram seus melhores jogos, mas não os médios. Em vez de serem adornados com MVPs, esses jogadores são relegados a condições de vitória, rotulados como jogadores quentes e frios, como jogadores inconsistentes.

O principal desses jogadores é Kristian “⁠K0nfig⁠” Wienecke. O Astralis Entry Fragger deslumbrou tanto quanto decepcionou. Que ele segurou o Registro CS:GO para mortes no regulamento, indo 47-21 contra Renegades em 2018, mostra o teto que ele pode alcançar. Nesta iteração de Astralis, é ele e Benjamin “⁠BlameF⁠” Bremer que deveriam fornecer o poder estelar, mas k0nfig ficou aquém dessas expectativas. Seu talento tem sido evidente, como sempre, mas a consistência lhe escapou.

Assim continua a narrativa, de qualquer maneira. Mas é justo? Podemos, de forma justa e objetiva, medir a inconsistência de um jogador? Vamos descobrir usando estatísticas da LAN em 2022.

Para começar, começaremos com uma medida básica de consistência de mapa para mapa: qual porcentagem de mapas um jogador termina acima de uma classificação de 1.00. A média da nossa amostra é de pouco mais de 55%, então todos esses jogadores estão acima e além do grupo.

No entanto, isso está longe de ser perfeito. Uma classificação de 1.01 pode ser uma partida bem-sucedida para um jogador médio, mas para um jogador estrela ou AWPer primário isso pode realmente prejudicar as chances de seu time vencer a partida.

Para ver o quanto um jogador flutua em comparação com sua própria classificação média, existe um pouco de jargão matemático. Usaremos o desvio padrão, que é uma medida de variância. Basicamente, quanto menor o desvio padrão, mais os mapas de um jogador se agrupam em torno de sua classificação média. Um desvio padrão elevado, portanto, deveria indicar um nível de inconsistência.

k0nfig, curiosamente, não faz parte da lista dos oito melhores jogadores com o maior desvio padrão, ficando em 17º lugar com 0.327 desvio padrão. Os jogadores que fazem parte da lista, no entanto, são da sua laia. Vladislav “⁠Nafany⁠” Gorshkov fica em segundo com 0.377, outro jogador que foi criticado por sua inconsistência.

Seu alto desvio padrão mostra por que Cloud9 foram tão mortais no IEM Dallas, quando Nafany estava em ótima forma, com média de classificação de 1.14 (17 pontos a mais que seu média anual).

Mesmo dentro desse evento, porém, Nafanyos altos e baixos eram surpreendentemente diferentes. Mapas como 2.03 avaliações contra ENCE na final e 2.16 nos grupos contra Ninjas de pijama ainda estavam acoplados a 0.84 no mapa um contra BIG e classificações de 0.79 e 0.91 em dois dos três mapas contra FaZe.

A história é a mesma para muitos dos jogadores desta lista. Fredrik “REZ” Mais severo é outro jogador a ser rotulado como inconsistente, e esta métrica parece confirmar isso. Yuri “⁠Yuurih⁠” Santos passou por períodos difíceis em 2022 para seus padrões, enquanto Andrew “⁠ArT⁠” Piovezan é ainda mais agressivo do que Nafany.

Êxtase Nikola “⁠NiKo⁠” Kovač tem uma classificação tão alta e um desvio padrão alto também é muito ilustrativo de seu ano; seus picos têm sido tão bons como sempre, mas houve momentos em que G2 poderia ter usado mais de seu homem estrela.

In NiKoNo caso de, podemos ver uma pequena falha no uso do desvio padrão. Se a classificação média de mapa por mapa de um jogador for 1.26, é realmente justo chamá-los de inconsistentes? Veja este gráfico de dispersão, que compara a classificação média de um jogador com seu desvio padrão.

Juntar-se a NiKo no canto de alta variação e alta classificação do mapa é Dmitry “⁠Sh1ro⁠” Sokolov, Mathieu “⁠ZywOo⁠” herbaut e Oleksandr “⁠S1mple⁠” Kostyliev. Isso soa o alarme se quisermos usar essa métrica para estabelecer inconsistências. Para estes jogadores, eles “desviam-se” da sua média porque publicam mapas de transporte com muita frequência. Uma classificação de 2.00 equivale a 0.80 da classificação média de um desses jogadores, mas é tratada da mesma forma que uma classificação de 0.60 para 'inconsistência' pelo desvio padrão.

O que é mais interessante são as outras seções. Rifles gostam Keith “⁠NAF⁠” Markovic, Russell “⁠Twistzz⁠” Van Dulken e Sergey “⁠Ax1Le⁠” Rykhtorov emparelhar uma variação de padrão baixo com classificação alta, mostrando que eles estão consistentemente dentro e em torno da marca de 1.00-1.40 em seus mapas jogados. Audirico “⁠JACKZ⁠” Jarro é o jogador com o menor desvio padrão de apenas 0.24, bem como uma média bastante baixa de 0.96; ele esteve consistentemente abaixo da média estatisticamente este ano.

Esta comparação também funciona para jogadores com alta variância e classificações baixas, com Alexander “⁠Mopoz⁠” Fernández Quejo Cano, arte, Dan “⁠ApEX⁠” madesclaire e Nafany encaixando perto de onde esperávamos: rifles ultra-agressivos, fator X. No entanto, precisaremos de uma solução diferente para os melhores jogadores: a presença de s1mple e ZywOo no canto superior direito prova que o desvio padrão não é bom o suficiente por si só para rotular um jogador como inconsistente.

Uma solução é classificar os jogadores por andar, seus mapas ruins, em vez dos bons. Para fazer isso, usaremos o primeiro quartil, ou 25º percentil, dos mapas de um jogador este ano em LAN. O 25º percentil é primo da média mediana, exceto quando a mediana é o valor intermediário de uma lista ordenada, o 25º percentil (geralmente chamado de Q1 nas estatísticas) está a um quarto do caminho. Para facilitar, quando usamos o termo “floor” daqui em diante estamos nos referindo ao percentil 25 de um jogador.

Agora, vemos aqueles nomes que o desvio padrão tratou injustamente sob uma luz diferente. O chão para s1mple é uma classificação de 1.08, para ZywOo 1.06, e NiKo 1.01. Espreitadores Ax1Le, NAF e culpa também estão entre os dez primeiros, talvez em parte devido ao seu papel que lhes permite fragilizar tanto as derrotas de sua equipe quanto as vitórias.

Isso nos mostra quem são os jogadores mais consistentes, mas e os inconsistentes? Se olharmos apenas para os jogadores com o piso mais baixo, teremos jogadores como Epitácio “⁠TACO⁠” de Melo (0.64) Richard “⁠Shox⁠” borboleta (0.67) e Rasmus “⁠HooXi⁠” Nielsen (0.69). No entanto, isto não denota inconsistência em si, uma vez que todos estes jogadores tiveram classificações médias muito más.

Para encontrar os jogadores inconsistentes, precisaremos novamente dos nossos livros de matemática do ensino médio. Ao subtrair o piso (percentil 25) do teto (percentil 75: o mesmo que antes, percorrendo três quartos de uma lista ordenada), obtemos algo chamado intervalo interquartil (IQR). Isto, assim como o desvio padrão, é uma forma de medir a variância – pense nela como a diferença entre os mapas bons e ruins de um jogador – e deve ser mais útil para nossos propósitos.

Aqui está uma explicação gráfica da mesma estatística. Cada barra é uma k0nfigmapas da LAN em 2022, organizados do menor para o maior. O primeiro trimestre está a um quarto do caminho, o segundo trimestre dois trimestres e o terceiro trimestre três quartos. Em seguida, subtraímos Q1 de Q2 para obter o IQR.

Com isso explicado, aqui estão os jogadores com o maior IQR:

NiKo é novamente apresentado, em parte graças ao seu teto ridiculamente alto, algo sh1ro também sofre. Valeriy “⁠b1t⁠” Vakhovsky e Lotan “⁠Spinx⁠” Giladi tiveram um 2022 muito bom, compartilhando uma classificação média de 1.15, mas estão bem no topo desta lista. Spinx na verdade, tinha uma classificação muito boa de 0.98 como piso; seu alto IQR é resultado de seu teto de classificação de 1.45, um enorme 0.30 acima de sua classificação mediana. Isso o coloca no mesmo campo que NiKo (teto de 1.50), uma comparação que já foi feita antes e por boas razões.

O IQR é melhor que o desvio padrão, mas ainda estamos visualizando números sem o seu contexto completo. Para resolver isso, aqui está um gráfico de dispersão que visualiza o piso de um jogador ao mesmo tempo que o teto. O tamanho do ponto de cada jogador corresponde ao seu intervalo interquartil, o que deve ajudar a entender isso melhor. Naturalmente, existe muita correlação entre piso e teto, mas ainda existem pontos de interesse nos players que se destacam da linha de tendência.

Os jogadores nas bolhas laranja e verde têm tetos mais altos do que os pisos, enquanto os jogadores nas bolhas vermelha e amarela têm vice-versa. Agora, jogadores como NiKo e sh1ro são recompensados ​​por seus tetos altos, sendo colocados na bolha verde de jogadores consistentemente bons. O canto superior direito do gráfico também ilustra as diferenças entre Ax1Le e NAF, dois jogadores que tiveram desvio padrão e IQR muito semelhantes, com o Cloud9 homem muito mais acima e certo do que NAF.

Mais à esquerda, temos a principal bolha laranja “inconsistente” – os jogadores que têm tetos altos, mas andares bastante baixos. A maioria desses jogadores são apropriadamente pontos laranja, mostrando que eles são atiradores agressivos (com mais de 20% de tentativas iniciais de matar no lado T), o que faz muito sentido. Esses jogadores, em um dia bom, podem farmar rating com frags de entrada de alto impacto e multi-kills. Nos dias ruins, porém, sua taxa de sobrevivência cai, deixando-os no vermelho.

Boris “⁠Magixx⁠” Vorobiev é o maior outlier aqui, um tanto surpreendentemente. Nos seus dias bons, ele é avaliado tão bem quanto b1t e Mareks “⁠YEKINDAR⁠” Gaļinskis mas ele tem um andar mais baixo do que Andreas “⁠Xyp9x⁠” Højsleth. Juntando-se a ele estão mais do que você esperaria: Nafany, Cânhamo “⁠Hampus⁠” Enigma, Fredrik “⁠RoeJ⁠” Jorgensen e Michael “⁠Sombrio⁠” Estremecer são todos fatores X agressivos, em vez de forças consistentes. Asger “⁠Farlig⁠” Jensen é o AWPer com o piso mais baixo da nossa amostra, o que se enquadra na narrativa em torno do dinamarquês.

Aqui, apresentamos três maneiras diferentes de analisar a inconsistência: desvio padrão, intervalo interquartil e a 'zona laranja' em nosso gráfico de dispersão (aqueles jogadores com uma classificação baixa em mapas ruins, mas forte em seus dias bons). Todos têm suas falhas quando usados ​​isoladamente, então vamos agora combinar os diferentes métodos para obter uma fórmula de “classificação de inconsistência”.

Para recapitular, estamos levando em consideração:

— Porcentagem de mapas com classificação 1.00+
- Desvio padrão
— Intervalo interquartil (Q3-Q1)
— Diferença entre a média e o piso de um jogador (Q2-Q1)
— Diferença entre a média e o teto de um jogador (Q3-Q2)

Aqui está uma lista de jogadores com a classificação de inconsistência mais alta, para dar aos jogadores mais “inconsistentes”. Lembre-se, porém, que isso é consistência em comparação com a classificação média de um jogador; esses jogadores estão consistentemente próximos da média, não consistentemente bons. Apenas cerca de 20% da fórmula está relacionada com ser um 'bom' jogador estatisticamente, na medida em que os jogadores recebem uma classificação de inconsistência por terem uma baixa percentagem de mapas acima de 1.00.

Enquanto k0nfig está ausente - e b1t raramente foi acusado de inconsistência nas carteiras – a lista como um todo parece corresponder ao exame oftalmológico e às narrativas da comunidade. Nafany, mopoz e ápice são todos arquétipos dos jogadores explosivos, porém inconsistentes, que surgiram ao longo desta peça, o mesmo arquétipo k0nfig é parte de.

Então, resolvemos a grande questão da “inconsistência”? Mais ou menos - mas ainda existem lacunas. E, como dissemos na introdução, a consistência adequada escapará a 99% dos jogadores profissionais. A narrativa ao redor k0nfig e REZ ser inconsistente provavelmente se baseia na ideia de que esses jogadores rede de apoio social ser consistentes, dado seu óbvio talento e habilidade mecânica no exame oftalmológico.

Quando olhamos para uma amostra maior, porém, podemos ver que a grande maioria dos atiradores sofre do mesmo problema. NiKo teve três meses no final de 2021 em que foi tão bom quanto qualquer pessoa no mundo - até mesmo os AWPers. Agora, porém, ele voltou a ser “apenas” o melhor rifler do mundo. Quando viramos a lista para obter os jogadores menos inconsistentes, ela é uma coleção de AWPers e riflers mais passivos e de apoio.

Em um jogo tão difícil como CS:GO, dias de folga e patches ruins são inevitáveis. Mas está claro que alguns jogadores têm melhores dias de folga do que outros. E, como dissemos na introdução, isso só torna mais valiosos os jogadores que conseguem colocar classificações de 1.00+ em dias ruins, especialmente aqueles que enfrentam muitos duelos iniciais como Ax1Le e NiKo.

O problema é que esses dois jogadores são os únicos riflers agressivos que colocaram um piso superior a 1.00 na LAN até agora neste ano. Apenas oito outros conseguiram esse feito – cinco deles sendo AWPers primários – o que é uma pequena fração da base de jogadores profissionais. A verdadeira consistência em alto nível é o El Dorado de todos os esportes, e o Counter-Strike não é diferente.

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