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HLTV:高水平竞技运动的黄金属性——稳定

我爱美丽海南
2022-9-28 12:00
简介
  哪些选手是真的不稳定,又有哪些选手承受着不公正的评价呢?   不管是哪一项竞技项目,稳定性一直是被较为看重的能力之一。如果选手的高光时刻没能在队伍需要的时候有所展现,那么即使他有着再牛逼的上限,也 ...

  哪些选手是真的不稳定,又有哪些选手承受着不公正的评价呢?

  不管是哪一项竞技项目,稳定性一直是被较为看重的能力之一。如果选手的高光时刻没能在队伍需要的时候有所展现,那么即使他有着再牛逼的上限,也是毫无意义的。伟大的选手之所以伟大,不仅仅因为他们能在比赛中打出高上限的表现,更重要的是他们有着比别人更为稳定的下限发挥。大多数T1级别的选手都可以在30把游戏中表现亮眼,却很少有人能在连续20张地图比赛中保持1以上的rating。

  我们都为那些能打出明星级别发挥却没法将此表现维系的选手感到沮丧。作为观众,我们只会记住他们打的亮眼的比赛,而不会记住他们发挥一般的比赛。这些选手没有MVP的荣耀加身,他们仅仅是被认为是冠军拼图中较为小的一块,通常被定义为“神经刀”“X因素”。

  k0nfig就是典型的这样一名选手。作为Astralis的突破手,他的表现可谓是让A队的粉丝“喜忧参半”,2018年对阵Renegades,k0nfig单图47杀创常规赛最高击杀记录,这足以证明他确实是一名有着很高上限的选手。在加入A队后,他本该与blameF一起为队伍提供明星级别的火力输出,但就以目前的数据来看,其表现是远远未达到粉丝期待值的。他很有能力不假,但是如何保持稳定应该是他目前最需要去解决的问题之一。

  所以,这就是我们目前所看到的情况。但这样的评价是否公平,我们能否客观的去看待选手发挥不稳定的情况呢?通过2022年线下赛的数据,我们可以尝试探寻一下。

  首先,我们以每一张地图中稳定表现的选手来作为测量标准,即:以选手取得1 rating以上的地图数据作为样本。我们发现这样的数据样本刚好超过了55%,也就是说,在这范围内被囊括的选手都属于发挥不错的选手了。

  当然,这个数据还远未达到我们的要求,因为,对于一般选手来说,能拿到1 rating可能就够了,但是对于明星选手,或者队伍的主力狙击手来说,如果他们只拿到1 rating,那对于他们的队伍来说,大概率就不是一场胜利了。

  要清楚选手的稳定性如何,我们就要了解的是选手他们的发挥波动有多大。这里要用到一些数学术语。我们要用到一个标准差的概念。一般来说,标准差越低,选手的发挥就越稳定,相反,标准差越高,就代表选手的发挥飘忽不定,上限与下限的差值比较大。

  有趣的是,k0nfig并不在标准差前八的排行榜之中,他以0.327排在了第17位。名单上的选手无一不是因为稳定性而被诟病的选手。经常被喷不够稳定的nafany,就以0.377的数据排在了第二名。

  表中的平均rating与你在选手档案中的总体rating不同,因为它是每张地图的平均评分,而不是每轮的平均评分

  这么高的标准差就说明了为什么C9在IEM达拉斯比赛上的表现如此凶猛,当时他的状态火热,平均可以得到1.14的rating(比起去年的平均值高出了17个点)

  就算是在那次比赛中,nafany的表现也是经常一个天一个地。既可以与ENCE在决赛上打出2.03的rating、对阵NIP豪取2.06的rating,也可以在对阵BIG与FaZe的时候打出0.84、0.79、0.91等下限级表现。

  对于这个名单上的其他选手来说,也是一样的。像REZ,就是另一个以不稳定“著称”的选手。yuurih,2022年的表现一直处于挣扎状态,更不用说打法风格比nafany更为有侵略性的艺术哥arT了。这个表格上的数据似乎都没啥毛病。

  我们看到NiKo也出现在了榜单之中,高平均rating以及高标准差也反映了其这一年的一些状况:NiKo仍然有着高水平的上限发挥,他的状态仍处于巅峰,但有时G2可以让他们其他选手也有所发挥。

  在NiKo的案例中,我们可以看到使用标准差作为评价选手稳定性的一些缺陷,如果一名玩家的平均rating能达到1.26,要求一名选手一直保持1.26的rating数据以达到“稳定”的评价真的公平吗?以这个散点图为例,它将选手的平均rating与标准差进行了比较。

  我们看到这个图中右上角(高rating+高标准差)的有NiKo、sh1ro、ZywOo、s1mple。归因于他们经常能打出Carry级别的比赛,这使得他们的平均rating脱离了众人,如果我们仅仅用标准差来评价稳定性,那明显是不妥的。如果打出了2.0rating的比赛,那么就会比明星选手们平均1.2的rating高出了0.8,而这样的数据会与那些rating差值为0.6的选手一起被标准差定义为“不稳定”。

  更有趣的是,像NAF、总监、Ax1Le这样的步枪手,他们有着相对较高的平均rating以及低标准差,这表明他们的发挥既出色又稳定,能一直将rating保持在1-1.4之间。JACKZ的话就是属于他们的相反例子了,虽然有着最低的0.24的标准差,但是平均rating也是非常低,只有0.96。他今年的数据统计一直是处于低于平均值的水平。

  用标准差来评价稳定性也适合于给低平均rating的选手,像mopoz、arT、apEX以及nafany,他们都是不稳定的代表,无一不处在我们所预期的表格位置上。当然,我们需要另一个方案,来为优秀的选手服务。图表中右上方的选手就表明,标准差这个评价标准并不够完美,没法足够客观地对选手的稳定性进行评价。

  我们的解决方案是,用选手的下限发挥作为样本:将他们的线下比赛rating从左到右,从小到大排序,按照百分比,截取其在靠左边四分之一的点的比赛rating为数据样本。

  现在,我们能看到那些被标准差“冤枉”的选手名字了。像1.06的ZywOo、1.01的NiKo、1.08的s1mple。自由人Ax1Le、NAF以及blameF也在榜单前十,可能因为他们在队伍里的担任自由人的角色,使得让他们可以无论队伍输赢的情况下都拿到差不多的frag。

  这个数据让我们看到了谁是最稳定的选手,但是对于不稳定的选手呢,我们如何得出结论?如果我们只看下限最低的选手数据,我们会看到像TACO(0.64)、shox(0.67)、以及HooXi(0.69)这样的选手。然而,这并不代表他们不稳定,因为这些选手的平均rating都很低。

  为了找到不稳定的选手,我们需要高中数学课本。通过从上限中减去下限(在我们上面提到过的rating顺序列表中,用位于四分之三的rating数值减去位于四分之一的rating数值),我们得到了一个称为四分位间距(IQR)的值。这就像标准差一样,是一种测量方差的方法,可以把它看作是选手在发挥好的地图与发挥不好的地图之间的差异,这个数据应该更符合我们的要求。

  计算方法如图所示。这是k0nfig 2022年线下赛的rating排序,从左到右,从低到高依次排列,我们就是用代表上限发挥的位于Q3的rating减去位于代表下限发挥的Q1 rating得出IQR。

  经过统计,以下就是IQR的排行名单。

  可以看到NiKo又再次上榜,很大一部分原因在于他的上限发挥高的离谱。当然,sh1ro同样也是因为这样而榜上有名。B1t和Spinx在2022年都有着不错的发挥,有着1.15的中位数rating,在这份榜单中排名较高。Spinx的Q1数据相当高,有着0.98。之所以有着高的IQR,是因为他的上限发挥太过亮眼,比中位数rating高了0.3,这也是为什么他会出现在榜单上。

  相较而言,IQR是比标准差更为客观的,但我们仍然没法全面的去评价选手的发挥。为了解决这个问题,我们做了一个散点图,以下限rating作为X轴,以上限rating作为Y轴,以圆点的大小来表明IQR的数值。当然,上限与下限之间有很大的关联性,但那些在趋势线上表现亮眼的选手更让我们有所关注。

  在橙色与绿色圈圈的选手中,他们的上限发挥都比下限发挥高,但是在红色以及黄色圈圈的选手中就是相反的。从这个表中可以看出,像NiKo和sh1ro这样的选手因其高上限的特性而站在了评价较高的位置上。右上角还显示了Ax1Le与NAF之间的差异,他们之间有着相似的标准差与IQR,但是在这个图中,Ax1Le比NAF更上更右。

  再往左看,我们就能在橙色圈圈中看到那些被贴上标签为不稳定的选手了,就是那些上限高但是下限低的选手。这些选手大都是橙色圆点,这表明他们都是侵略性很强的步枪手(比赛中做T时超过20%的首杀突破)。这也就说的通了,这些选手,手感好的时候可以通过突破击杀以及多杀来取得高数据,但是当他们手感不好的时候,作为突破手的他们很大概率会送出人头,这很大概率会使得他们的rating变红。

  magixx的数据有点让人吃惊。在他手感好的时候,他的数据与b1t、狂哥相接近,但是他的下限却比Xyp9x低。正如我们所预期的一样,图表显示,像nafany、hampus、roeJ、Grim,他们都是队伍里的X因素,而不是稳定的火力输出。Farlig是样本里众多狙击手中下限最低的选手,这也符合丹麦人对他的评价。

  在此,我们提出了3种不同的方法来评价选手的稳定性:标准差、四分位范围之间的数值计算、以及用上述数据所做的散点图中对应的橙色区域。所有的方法都有不足的地方,所以我们现在将不同的方法结合,以此得出评价选手“不稳定性”的公式。

  概括来说,我们考虑了:

  -评级为1.00+的地图百分比

  -标准偏差

  -四分位数范围(Q3-Q1)

  -球员平均成绩和底线之间的差异(Q2-Q1)

  -球员的平均成绩与上限之间的差异(Q3-Q2)

  以下是依据上述公式得出的“最不稳定性选手”的排行名单,当然,这个名单上的数据是与选手的平均rating相关的。这些选手的表现一直处于他们自己的平均rating附近,并不是说一直表现很好。经过这一公式所得出来的数据显示,只有20%的选手是表现良好的选手,由于这个计算公式的判定,如果你在一张地图上的表现没有达到1 rating以上,就会被视为不稳定。

  尽管k0nfig不在榜单上了,而且连很少有被指责不稳定的b1t也出现了在榜单之上,但这个榜单仍然是比较符合赛场上的表现以及大众对于不稳定选手的认定的。nafany、mopoz以及apEX都是属于那种极具爆发、但是不稳定的选手。当然,k0nfig也是其中一员。

  所以,我们终于完成了对于不稳定选手的排行了吗?有点像,但是还是有一点漏洞,正如我们在介绍里说的那样,其实99%的选手都是没法保证一直稳定的,对于觉得k0nfig以及REZ是不稳定选手的定义,是由于我们觉得他们有着过人的游戏天赋,他们应该保持游戏表现中的稳定。

  当我们看到更大的样本时,我们可以看到绝大多数的步枪手都有着同样的问题。NiKo在2021年底的3个月内他的步枪与狙击枪都有着世界级的表现。但现在,他又回到了仅仅是世界上最好的步枪手的行列中。当我们将上述表格调转,给我们提供最为稳定的选手的名单时,我们会发现,其实就是狙击手、辅助性更强、保守性更强的步枪手的集合。

  在csgo这么一款硬核的游戏里,手感不好或者补枪不顺的情况不可避免。但是,很明显,有些选手就是能在手感不好、队伍不顺的时候依旧打出相对较好的发挥。这更会体现出这些选手的价值。尤其是对那些经常拿首杀选手来说,像Ax1Le和NiKo。

  令人敬佩的是,这两名选手是今年为止唯二的能在队伍逆风时保持1.0rating以上步枪手。目前只有8个人完成了这一项壮举,其中5个是队伍里的主狙。在每一项高水平的竞技项目中,稳定性都是非常重要的一项能力,CSGO也不例外。

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