การใช้สถิติ flashbang อย่างมีประสิทธิภาพ PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

การใช้สถิติ flashbang อย่างมีประสิทธิภาพ

สถิติส่วนใหญ่ที่เราใช้วัดประสิทธิภาพของผู้เล่นในแง่ของพลังการหยุด การฆ่า การตาย การแลกเปลี่ยน และอื่นๆ ของผู้เล่นล้วนแล้วแต่เป็นการวัดทักษะโดยตรง แต่ Counter-Strike เป็นมากกว่าแค่การคลิกหัว และแม้ว่าจะไม่ชัดเจนนักที่จะใช้สถิติเพื่อพูดคุยเกี่ยวกับการกระทำทางอ้อม แต่ก็มีประโยชน์สำหรับการพัฒนาเรื่องเล่าเกี่ยวกับชุดทักษะและคุณค่าของผู้เล่น

Flashbangs เป็นตัวอย่างที่ชัดเจน ดูการแข่งขันระดับมืออาชีพและสิ่งแรกที่คุณสังเกตเห็นคือยูทิลิตี้ คุณและเพื่อนของคุณอาจรู้จัก 'god flashes' บ้าง แต่ก็ไม่มีอะไรเทียบได้กับความมั่งคั่งของผู้เล่นตัวจริงที่ผู้เชี่ยวชาญจะได้เรียนรู้

CS มืออาชีพส่วนใหญ่เกี่ยวกับการหลีกเลี่ยงการดวลปืน 50-50 ครั้ง คุณสามารถเพิ่มความได้เปรียบด้วยการยกตัวขึ้น ขยับตัวเล็กน้อย หรือให้เพื่อนร่วมทีมกะพริบตาอย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุด แน่นอนว่าสิ่งนี้ไม่สามารถทำได้เสมอไป และการเล่นแบบมืออาชีพได้พัฒนาไปถึงจุดที่ผู้เล่นอยู่ในตำแหน่ง 'ป้องกันแสงสะท้อน' โดยมองว่าเป็นผนังหรือพื้นเป็นประเภทที่พบได้บ่อยที่สุด ให้บ่อยที่สุด เกม Meta เติบโตขึ้นจากนิสัยนี้ เช่น การขว้างแฟลชที่ไม่ดีเพื่อให้คู่ต่อสู้ต่อต้านแฟลชหันหลังกลับเพียงวินาทีเดียว ดี แฟลชจะพุ่งตรงไปที่ใบหน้าของพวกเขา

นี่เป็นรอยขีดข่วนบนพื้นผิวเพียงเล็กน้อย - flashbangs สามารถแตกหักได้เช่นเดียวกับการยิงหัวกระสุนนัดแรกที่คมชัด ดังนั้นควรมีความพยายามมากกว่านี้ในการวัดผลกระทบนั้นและยกย่องผู้เล่นที่มีมากที่สุดหรือไม่? นี่คือรูปลักษณ์ของเราในโลกของสถิติ flashbang

ในการเริ่มต้น ต่อไปนี้คือผู้เล่นแปดคนที่มีแฟลชแอสซิสต์สูงสุดต่อรอบบน LAN ในปีนี้ ในเกมระหว่างทีมที่ติดอันดับ 20 อันดับแรก

การใช้สถิติ flashbang อย่างมีประสิทธิภาพ PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

รายการถูกครอบงำโดย AWPers และ IGLs ซึ่งเป็นผลลัพธ์เชิงตรรกะ โดยทั่วไปแล้ว AWPer จะเล่นจากด้านหลังแพ็ค ขว้างยูทิลิตี้เช่น flashbangs เพื่อสนับสนุนปืนไรเฟิลของพวกเขาก่อนที่พวกเขาจะเปิดใช้งานตัวเองซึ่งมักจะอยู่ในรอบ IGL มักจะเข้ารับตำแหน่งสนับสนุนด้วย AWPers ที่ทำให้พวกเขามุ่งความสนใจไปที่เรดาร์และการเรียกร้องมากกว่าที่จะเป็นเป้าเล็ง

รวมทั้งสองบทบาทแล้วคุณจะได้ แคสเปอร์ “เคเดียน” Møller และ Dzami “เจม” Ali, AWP-IGL สองตัวที่มีความโดดเด่นอย่างสม่ำเสมอในสถิติแฟลชส่วนใหญ่ Ilya “เอ็ม0NESY” โอซิปอฟ อยู่ในอันดับที่สี่ซึ่งไม่น่าแปลกใจสำหรับผู้ที่ดูสตรีมหรือเดโมของเขาซึ่ง AWPer รุ่นเยาว์มักจะแสดงกลอุบายใหม่ ๆ สำหรับการใช้งานไม่ว่าจะเป็นควันทางเดียวในหน้าต่าง Mirage หรือป๊อปแฟลชที่แม่นยำ .

อย่างไรก็ตาม แฟลชช่วยไม่ได้บอกเล่าเรื่องราวทั้งหมด ด้วยสถิติใด ๆ เราต้องถือเอาโอกาสเสมอก่อนที่จะเปรียบเทียบผู้เล่นกับคนอื่น ฟังดูซับซ้อน แต่โอกาสที่คุณทำอยู่แล้ว

การใช้สถิติ flashbang อย่างมีประสิทธิภาพ PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

AWPing IGL เช่น cadiaN นั้นยอดเยี่ยมในสถิติ flashbang ส่วนใหญ่

ในวงการฟุตบอล คาดว่ากองหน้าจะทำประตูได้มากกว่ากองหลัง ดังนั้นเพื่อให้เทียบได้กับโอกาสของผู้เล่นที่จะทำประตู เราจะไม่นำกองหน้าที่ทำประตูได้มากกว่ากองหลังเพื่อเป็นเครื่องพิสูจน์ว่ากองหน้าเป็นผู้เล่นที่เหนือกว่า สิบประตูสำหรับผู้พิทักษ์นั้นน่าทึ่ง แต่ค่อนข้างธรรมดาสำหรับกองหน้า

เช่นเดียวกับใน CS คะแนน 1.00 ของผู้เล่นฝ่ายสนับสนุนนั้นค่อนข้างดี แต่เสียงกริ่งเตือนควรดังขึ้นหาก AWPer ของคุณอยู่ในช่วงนั้น ในทำนองเดียวกัน การให้คะแนน 1.30 ในแผนที่เดียวนั้นค่อนข้างดี แต่การให้คะแนน 1.30 ตลอดทั้งปีนั้นเป็นระดับที่เหมือนพระเจ้าเพียงเล็กน้อย ดังนั้นจึงมีความจำเป็นต้องเท่าเทียมกันสำหรับโอกาส ซึ่งรวมถึงการตรวจสอบขนาดตัวอย่างที่คล้ายคลึงกันและข้อดีที่บทบาทของผู้เล่นอาจมอบให้ หากเราต้องการค้นหาว่าใครส่งเสียงระเบิดได้ดีที่สุด

คำตอบหนึ่งคือให้ไปไกลกว่าการแบ่งแฟลชช่วยของผู้เล่นเป็นรอบ ให้หารด้วยการยิงแฟลชทั้งหมดแทน ตอนนี้ เราสามารถเห็นเปอร์เซ็นต์ของการระเบิดแฟลชของผู้เล่นที่นำไปสู่การเสียชีวิตของคู่ต่อสู้โดยตรง สิ่งนี้ทำให้ยุติธรรมมากขึ้น เนื่องจากผู้เล่นที่ต้องการซื้อระเบิด HE ทุกรอบ (จึงขว้างแฟลชให้น้อยลง) ยังคงได้รับรางวัลสำหรับการมีแสงวาบที่มีประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับบทบาทของเขา

การใช้สถิติ flashbang อย่างมีประสิทธิภาพ PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

วิธีนี้จะดีกว่า แม้ว่าจะนำปัญหามาสู่เมตริกที่ไม่เคยมีมาก่อน เช่นเดียวกับคะแนน 1.30 ต่อปีที่น่าประทับใจกว่าแผนที่ การกะพริบที่มีประสิทธิภาพในเปอร์เซ็นต์ที่สูงจะน่าประทับใจมากขึ้นเมื่อผู้เล่นโยนแฟลชมากขึ้น ด้วยเหตุผลดังกล่าว แฟลชแอสซิสต์ต่อการยิงแฟลชไม่ควรแทนที่การช่วยแฟลชต่อรอบทั้งหมด

แต่เราควรใช้แฟลชช่วยหรือไม่? สถิติการช่วยแฟลชของ HLTV นั้นเข้มงวดกว่าของ Valve โดยมีเกณฑ์การสเกลตามระยะเวลาที่ผู้เล่นตาบอด ซึ่งหมายความว่าหากผู้เล่นตาบอดเป็นเวลาสามวินาที การสังหารใดๆ ภายในสามวินาทีนั้นจะถูกนับเป็นการช่วยเหลือแบบแฟลช สิ่งนี้มีประโยชน์ในแง่ของความแม่นยำ แต่ก็หมายความว่าแฟลชแอสซิสต์นั้นหาได้ยากกว่าเมื่อเทียบกับสถิติในเกม

เมื่อบางสิ่งเกิดขึ้นเพียงครั้งเดียวในทุก ๆ สิบรอบ — และตัวเลขนั้นก็เอื้อเฟื้อ แฟลชช่วย 0.10 ต่อรอบนั้นน่าประทับใจมาก — มันทำให้ยากต่อการสร้างความแตกต่างระหว่างผู้เล่น ปัญหาเดียวกันนี้เกิดขึ้นกับคลัตช์ 1vX ซึ่งเป็นสาเหตุของเรา ลีดเดอร์ สำหรับคลัตช์ไม่นับรวมรอบที่เล่น

Flash Assists นั้นมีหลายขั้นตอนที่แยกออกจาก flashbang เอง เพื่อนร่วมทีมสามารถกระพือผู้เล่นที่ตาบอดโดยสมบูรณ์ โดยทำให้คุณได้รับความช่วยเหลือแฟลช 0.00 ต่อรอบ ฝ่ายตรงข้ามสามารถรับโชคดีและฆ่าได้ในขณะที่ตาบอดเต็มที่ แฟลชของคุณอาจบรรลุวัตถุประสงค์ที่แตกต่างจากการช่วยเหลือด้วยแฟลช ทำให้การกดของศัตรูช้าลงอย่างสมบูรณ์เป็นเวลาสามวินาทีที่สำคัญเพื่อให้มีการหมุนเข้ามา

แฟลชใช้งานได้หลากหลายและประสิทธิภาพยังไม่ครอบคลุมโดยระบบช่วยแฟลช โชคดีที่ไม่ใช่ทางเลือกเดียวของเรา: นอกจากนี้ยังมีสถิติที่ระบุว่า 'opp flashed' บนของเรา หน้า flashbang. นี่คือเวลาเฉลี่ยต่อรอบที่ฝ่ายตรงข้ามถูกยิงด้วยแสงแฟลชของผู้เล่น ดังนั้น จึงคำนึงถึงการกะพริบที่ดี แม้ว่าจะไม่ส่งผลให้มีการฆ่าก็ตาม

การใช้สถิติ flashbang อย่างมีประสิทธิภาพ PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

recorder ใน CADian ยังอยู่ใกล้ท็อปแต่นักเตะอย่าง ดีมิทรี “sh1ro” โกลอฟ หลุดจากสิบอันดับแรกโดยมีฝ่ายตรงข้ามเพียง 1.66 คนเท่านั้นที่ส่องประกาย นี่คือที่ที่สถิติเหล่านี้สามารถช่วยในการเล่าเรื่อง ช1โร's Cloud9 ด้านต่างๆ ตกเป็นเป้าของการยิงแฟลชแอสซิสต์ที่แย่ของพวกเขาในฐานะทีม ซึ่งมักจะลงมาต่ำใน กระดานผู้นำ FTU ด้วยแฟลชแอสซิสต์เพียง 0.19 ต่อรอบ เพื่อนำสิ่งนั้นเข้าสู่บริบท recorder ใน CADian ได้รับแฟลชช่วยบ่อยเท่า Cloud9ทั้งทีมได้สอง

แล้วอะไรล่ะที่อธิบายความคลาดเคลื่อนนี้? กล้าหาญสไตล์เชิงรุกของโดยเฉพาะในฝั่ง CT อาจทำให้พวกเขาอยู่ในสถานการณ์ที่ป๊อปแฟลชจาก recorder ใน CADian มีประโยชน์เมื่อเทียบกับ Cloud9แนวทางปฏิบัติเหมือนเต่าในการป้องกัน แต่ก็อาจจะง่ายเหมือน Cloud9 และ ช1โร ซื้อแฟลชน้อยกว่าทีมชั้นนำอื่น ๆ ทุกสถิติต้องมีบริบทเพื่อให้สอดคล้องกับมัน

แนวทางหนึ่งที่นี่คือการจัดตำแหน่งโอกาสให้ดียิ่งขึ้นโดยการเปรียบเทียบเฉพาะผู้เล่นกับเพื่อนร่วมทีมเท่านั้น นี่คือผู้เล่นที่ให้เปอร์เซ็นต์สูงสุดในการช่วยทีมของพวกเขา:

การใช้สถิติ flashbang อย่างมีประสิทธิภาพ PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

รายการนี้รวมเฉพาะผู้เล่นที่เข้าแข่งขันภายใต้แบนเนอร์เดียวกันตลอดปี 2022 ยกเว้นผู้ที่ชอบ SunPayus

แม้ว่าจะน่าสนใจ แต่ก็ยังไม่สามารถแก้ปัญหาของเราได้ ไม่มีสถิติ flashbang เดียวที่อธิบายปัญหาทั้งหมดที่เกิดขึ้นในงานชิ้นนี้ อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ใช่เรื่องหายากในสถิติ อันที่จริง ต้องมีการนำเสนอสถิติจำนวนมากร่วมกับอีกสถิติหนึ่ง เรามักจะทำสิ่งนี้โดยอัตโนมัติ เช่น การฆ่า 0.80 ต่อรอบ เท่ากับ 24 การฆ่าในเกม 30 รอบ หรือการจัดเรตติ้งรวบรวมเมตริกต่างๆ เพื่อสร้างตัวเลขที่เข้าใจง่าย

แต่บางครั้ง การรวบรวมสถิติหลายๆ สถิติแต่ละรายการอาจให้บริบทบางส่วนแก่คุณ แต่เมื่อดูร่วมกันเท่านั้น คุณจะได้ภาพที่สมบูรณ์ว่าแต่ละสถิติส่งผลต่ออีกฝ่ายอย่างไร

เพื่อให้เห็นภาพนี้ นี่คือ scatterplot ในแกนหนึ่งคือจำนวนแฟลชแบงที่ผู้เล่นแต่ละคนขว้างต่อรอบ และอีกอันแสดงจำนวนวินาทีที่คู่ต่อสู้ตาบอดโดยการแสดงแสงแฟลชของผู้เล่นคนนั้นในแต่ละรอบ

การใช้สถิติ flashbang อย่างมีประสิทธิภาพ PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

ตอนนี้ เรากำลังดูตัวเลขด้วยบริบทที่เหมาะสม มุมบนขวาแสดงผู้เล่นที่เก่งด้วย flashbangs ในขณะที่มีขนาดตัวอย่างที่ใหญ่กว่ามาก ในขณะที่ผู้เล่นชอบ มาร์โก “สแนปปี้” ไฟฟ์เฟอร์ และ โลตัน “สปินซ์” Giladi อยู่ในโซนที่แตกต่างกันสำหรับผู้เล่นที่มีแฟลชที่มีประสิทธิภาพมาก แต่อย่าโยนมากเกินไป

เราสามารถทำเช่นนี้สำหรับสถิติ flashbang ใด ๆ แน่นอน; การดูแฟลชแอสซิสต์เมื่อเปรียบเทียบกับเวลาที่คู่ต่อสู้ถูกแฟลช ย่อมมีค่าพอๆ กัน เพื่อดูว่าแฟลชของใครถูกแปลงบ่อยที่สุด

หวังว่าเราจะแสดงให้เห็นความแตกต่างระหว่างการดูสถิติแบบแยกส่วนกับบริบทที่เหมาะสม ก่อนที่เราจะจบบทความ เราจะเพิ่มคำเตือนอีกหนึ่งข้อ: เรายังไม่สามารถระบุได้ในเชิงสถิติว่าใครส่งเสียงระเบิดได้ดีที่สุด เราได้กล่าวถึงข้อจำกัดแล้วเมื่อพูดถึง AWPers และการสนับสนุน ด้านหลังของแพ็ค ผู้เล่นจะโยน flashbangs ให้มากขึ้น

แต่เรายังขาดส่วนสำคัญของปริศนา: ใครพบรายชื่อผู้เล่นตัวจริงของ flashbang? ใครเป็นผู้ออกแบบการดำเนินการที่แฟลชเป็นส่วนหนึ่งของ? แม้ว่ามักจะเป็น IGL แต่โค้ชและนักวิเคราะห์ก็สมควรได้รับเครดิตสำหรับสถิติ flashbang ของทีมและผู้เล่นเช่นกัน

การใช้สถิติ flashbang อย่างมีประสิทธิภาพ PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

ทีมงานเบื้องหลังอย่าง innersh1ne ของ FaZe เป็นเครื่องมือในการค้นหาระเบิดลูกใหม่สำหรับทีมของพวกเขา

ผู้เล่นอย่าง recorder ใน CADian ครอบตัดในทุกตัวชี้วัด ดังนั้นเขาจึงทำบางสิ่งที่แตกต่างไปจากผู้เล่นคนอื่นๆ อย่างชัดเจน แต่จากภายนอก เราไม่สามารถมั่นใจได้ 100% ว่าขอบนั้นไม่ได้รับการส่งเสริมจากนักวิเคราะห์ สไตล์ และปัจจัยอื่นๆ อีกนับไม่ถ้วน

ซึ่งหมายความว่าควรเปรียบเทียบทีมมากกว่าผู้เล่น เมื่อพูดถึงสถิติ flashbang ยกเว้นว่าทีมที่ทำคะแนนได้สูงในการช่วยแฟลชจะไม่ค่อยเป็นทีมที่ดีที่สุดในโลก

ในความเป็นจริง มีความสัมพันธ์เชิงลบที่อ่อนแอระหว่างการช่วยแฟลชของทีมกับเปอร์เซ็นต์การชนะในรอบ จากสถิติของ FTU ทั้งแปด (การฆ่าหลายคิล การฆ่าการเปิด ฯลฯ) แฟลชช่วยเป็นเพียงสิ่งเดียวที่เส้นแนวโน้มของเราลาดลง

การใช้สถิติ flashbang อย่างมีประสิทธิภาพ PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

ทีมงานชอบ Cloud9 มีแฟลชแอสซิสต์ที่ไม่ดีอย่างต่อเนื่อง และแผนภาพแรกแสดงให้เห็นว่า เก้อผู้เล่นของจริง ๆ ดูเหมือนจะเสียแฟลชมากด้วย นกเล็กชนิดหนึ่ง “ร็อพซ์” Kool, ฟินน์ “คาร์ริแกน” Andersenและ รัสเซล “บิดซซ” ฟาน ดัลเก้น ทั้งหมดอยู่ในจตุภาคสีเหลือง สิ่งนี้นำเราไปสู่ทางแยก: ทีมที่ดีที่สุดในโลกแย่กับการแสดงแสงแฟลชหรือไม่? หรือเราพลาดอะไรไป?

คำตอบหลังน่าจะเป็นไปได้มากกว่า เก้อ เป็นทีมระดับนานาชาติที่มีสไตล์ระเบิด รอบของพวกเขาค่อนข้างสั้น ทำให้พวกเขามีเวลาน้อยลงสำหรับการแสดงวาบเทพเจ้าที่สมบูรณ์แบบ เก้อที่วางแผนไว้กับทุกทีม จริงๆ แล้วค่อนข้างธรรมดาสำหรับแฟลชแอสซิสต์ มันคือการแปลงหลายฆ่า การแปลง 5v4 และการแปลง 4v5 ที่พวกเขาเก่ง

นี่เป็นข้อแม้ที่สำคัญที่ต้องรับทราบก่อนส่วนสุดท้ายของบทความ โดยเราจะพิจารณาทุกอย่างเพื่อสร้าง 'ระดับแฟลช' ที่คล้ายกับการเปิดระดับการฆ่า ระดับผลกระทบ และระดับ 2.0 สถิติ Flashbang ในขณะนี้ไม่สามารถรวมบริบทที่จำเป็นทั้งหมดได้

ทีมไม่ต้องการให้ทุก ๆ flashbang ขว้างเพื่อทำให้ศัตรูตาบอดเป็นเวลาสามวินาทีหรือได้รับความช่วยเหลือ ระเบิดเป็นส่วนหนึ่งของเมตาแมวและเมาส์ปลอมหนัก ดังนั้น นี่ไม่ใช่รายการสุดท้ายของนักขว้างแฟลชบังที่ดีที่สุด และไม่ได้พยายามจะเป็น เป็นเพียงการรวบรวมผู้เล่นที่ยอดเยี่ยมอย่างต่อเนื่องในตัวชี้วัดทั้งสามนี้:

— โยนแฟลชต่อรอบ
— เวลาเฉลี่ยที่ฝ่ายตรงข้ามถูกฉายต่อรอบ
— แฟลชช่วยต่อรอบ

ถึงกระนั้น สูตรนี้ก็ช่วยอธิบายภาพรวมว่าผู้เล่นใช้ flashbangs ได้ดีเพียงใด โดยที่ผู้เล่นชอบ recorder ใน CADian, Jameและ Gabriel “ล้มลง” Toledo ได้รับรางวัลอีกครั้ง แนวโน้ม AWP-IGL ของเราปรากฏให้เห็นอีกครั้ง ในขณะที่ IGL ห้ารายการและ AWPer หกรายการจะสร้างรายการสุดท้าย แต่อย่าลืมว่าผลกระทบของ flashbang จำนวนมากไม่ได้รวมอยู่ในการจัดอันดับนี้

การใช้สถิติ flashbang อย่างมีประสิทธิภาพ PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

เราควรใช้สถิติ flashbang มากกว่านี้หรือไม่? บางที; ผู้เล่นชอบ recorder ใน CADian เห็นได้ชัดว่ามีความสามารถพิเศษด้วยระเบิดมือ $200 และสมควรได้รับเครดิตสำหรับการทำเช่นนั้น แต่จุดประสงค์ของพวกเขาควรยังคงเป็นตัวบ่งชี้ถึงสไตล์: สถิติเหล่านี้บอกเราว่า recorder ใน CADian ใช้แฟลชของเขาเพื่อแอสซิสต์และทำให้คู่ต่อสู้ตาบอด แต่นั่นไม่ใช่สิ่งเดียวที่เป็นไปได้ การมีคะแนนต่ำไม่ได้หมายความว่าผู้เล่นใช้แฟลชแบงอย่างไม่ถูกต้อง เช่นเดียวกับสถิติใด ๆ บริบทคือราชา และนั่นคือบทเรียนที่สามารถนำไปใช้กับตัวชี้วัดทั้งหมด ไม่ใช่แค่เฉพาะกับ Flashbangs เท่านั้น

ประทับเวลา:

เพิ่มเติมจาก เอชแอลทีวี