【CSGO】HLTV好文精读:青训队选手与他们的模板

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【本文约5800字】


原文标题:WE PAIRED CURRENT AND FORMER ACADEMY PLAYERS WITH THEIR TOP TIER DOPPELGÄNGERS,发布于2022年9月13日。

原文链接:https://www.hltv.org/news/34431/we-paired-current-and-former-academy-players-with-their-top-tier-doppelgngers


1    译文

我们能否用统计数据一目了然地找出青训队的当红炸子鸡与哪些选手最相似?

统计意义上“doppelgängers”(分身)的概念——在德语中指“一对”或“看着相似”——在传统运动中可能更为人熟知,因为它已经广泛存在。这个概念可能源于球探,比如低级别联赛的俱乐部总经理可能会向他们的招聘团队寻求“一位像卡塞米罗那样的球员”。然后,数据分析团队使用各种不同的数据来找到与所选球员具有相似数据的人。具有最高“相似度分数”的那个人就是“doppelgänger”。

由于各种原因,寻找模板是一个很有用的过程。它可以立即为那些不熟悉新选手的人提供参考框架,以了解他们的风格,而不是用密密麻麻的Excel表格呈现他们的数据。同时模板可以缩短搜寻候选人的时间,这意味着俱乐部的管理层花在观看demo或者线下考察选手的时间更少了。而且说实话,这个寻找模板的过程也很有趣。

统计意义上讲,JDC和xertioN分别与yuurih和EliGE最相似

但是有一些事项需要注意。这个寻找模板的过程只考虑了选手的统计数据,这意味着虽然我们也许可以找到一个击杀、死亡和首杀数与NiKo一样的选手,但我们不能保证这位NiKo的“分身”与NiKo打相同的位置,或者具有同样精准的瞄准能力。

与任何事情一样,我们使用的统计指标越先进,过程就越准确——与传统运动相比,我们可能会在数据分析的领域有所不足。然而,我们仍然有足够多的指标来获得令人满意的结果。不过考虑到青训联赛的水平较低,文中提到的这些年轻人的模板都是一线队的明星选手。那么,在提及了这些注意事项之后,让我们来看看,谁是与WePlay青训联赛的小明星们最相似的模板?


Ilya "⁠m0NESY⁠" Osipov

首先,我们来看一位已经从青训体系毕业的选手:m0NESY。波风水门让我们的评价体系承受着巨大的压力,因为他在青训联赛的表现就是如此夸张。唯一一位在一线赛事中能在数据上稍微接近他的选手是s1mple(也只有区区58.9%的相似度)⁠,但从统计数据来看,青训联赛的m0NESY甚至比一线赛场的GOAT更不可思议。

m0NESY本质上是青训联赛的“大号s1mple”:更具侵略性(首杀尝试率分别是26.8%和23.4%),更多的每回合闪光助攻次数(分别是0.07和0.05),以及更多的击杀(KPR分别是0.92和0.85)。傻瓜都知道m0NESY注定是为一线赛场而生的,他高昂的身价和加盟G2以来坚实的表现都足以证明这一点。

模板相似度排名:

s1mple —— 58.9%

sh1ro —— 51.4%

degster —— 48.0%

syrsoN —— 47.1%

nicoodoz —— 45.6%


Dorian "⁠xertioN⁠" Berman

接下来是WePlay青训联赛的最新毕业生xertioN。我们的评价体系认为以色列人的模板是EliGE,几乎所有与xertioN最相似的选手都是极具侵略性的步枪手。

这个结果可能暗示了为什么相比torzsi和JDC,如此优秀的xertioN不得不等待更长的时间才能晋升至MOUZ主队:xertioN在MOUZ青训队的角色类似于主队的明星步枪手⁠frozen⁠。在这样的角色冲突中,xertioN的优先度很难比frozen更高。

然而,随着Bymas⁠被下放——以及xertioN获得大量其他战队的青睐后,MOUZ希望与他签订一份长合同——frozen转型为进攻端的“自由人-辅助手”角色,为xertioN最舒服的位置腾出了空间。

现在,作为主队在默认战术下进攻端打开空间的选手,xertioN可以自由地在大舞台上尝试重新找回他在青训联赛的强劲状态。这位18岁的选手在首杀这块可不是开玩笑的,他在MOUZ青训队尝试了30%的首杀,打出84的ADR、74%的KAST和1.21的rating。

模板相似度排名:

EliGE —— 87.4%

mopoz —— 80.7%

Forester —— 79.8%

fer —— 77.3%

k0nfig —— 77.3%


Jon "⁠JDC⁠" de Castro

说到JDC,他最好的模板其实是yuurih⁠。虽然FURIA的明星选手有更强大的个人能力,但这种相似性有一定的内在逻辑——两位选手都可以在T方最激进和最保守的位置之间交替,并在CT方扮演Anchor(主防雷区者)的角色。

在青训联赛中,JDC在T方的首杀尝试徘徊在16.9%左右,与yuurih的15.1%相似。不过二人最相似的几点是:他们的KPR(0.70和0.73)、ADR(78.4和81.1)、获得击杀回合占比(48.4%和48.6%)和rating(1.12和1.15)。

在道具使用方面,二人也很相似——因此他们的相似度高达87.4%。JDC每回合投掷0.68次闪光弹,每回合闪光助攻0.04次,相比之下yuurih投出0.71次闪光弹,获得0.03次助攻。

模板相似度排名:

yuurih —— 87.4%

alex —— 86.6%

huNter- —— 85.7%

jabbi —— 84.9%

ropz —— 84.0%


Aleksandr "⁠KaiR0N-⁠" Anashkin

接下来是超级好斗的KaiR0N-,他已经从Spirit青训队转到Aurora。他手下的第一个受害者是Astralis,他以1.42的rating将丹麦人从IEM里约Major欧洲区RMR的首轮公开预选赛中淘汰出局。

KaiR0N-的模板揭示了他离开Spirit青训队的原因:他与Patsi⁠非常相似。由于低生存率、几乎不投掷闪光弹和低残局获胜次数,二人的雷达图都呈现出尖刺形状,但他们仍然有优秀的击杀能力。

所有这些相似之处都来自于他们对回合前期尝试首杀的共同爱好,KaiR0N尝试了所在战队在T方30.5%的首杀,而Patsi甚至更高,达到了荒谬的38.3%。KaiR0N-以53.3%的首杀成功率弥补了这8%首杀尝试率的差异,53.3%这个数字远远高于正常人对一位步枪手的预期,更不用说如此激进的选手了。

KaiR0N-的雷达图立即显示出他属于何种类型的选手,甚至不需要看他的比赛:激进、直面一切、擅长赢下五五开的对枪。只有少数选手会在一线赛场坚持这种游戏风格——因为即使是Patsi和⁠YEKINDAR⁠也很不稳定——但KaiR0N-似乎是那种不喜欢规避风险的选手。

模板相似度排名:

EliGE —— 68.2%

Patsi —— 67.3%

Forester —— 66.4%

mopoz —— 64.7%

NiKo —— 63.9%


Frederik "⁠Fessor⁠" Sørensen

在WePlay青训联赛第5赛季之后离开青训体系的另一位选手是Fessor,他不再是Astralis青训队的一部分。这位21岁的选手在South战队时期获得了MSL的高度评价,不过在那之后他真正发光发热的地方是Astralis青训队。

Fessor在WePlay青训联赛第5赛季和第4赛季分别以1.25和1.31的rating蝉联榜首,展示了强大的步枪火力。他最接近的模板是EliGE与⁠Forester。

非常相似的整体数据(以及因此而相似的雷达图)对建立Fessor和Forester之间的联系有所帮助,不过二人真正的相似之处在于他们的首杀尝试率,同时他们闪光弹投掷次数只有0.02的差异(0.57和0.59)。

模板相似度排名:

EliGE —— 79.9%

Forester —— 79.9%

huNter- —— 79.0%

jks —— 79.0%

YEKINDAR —— 78.2%


Elias "⁠s1n⁠" Stein

把目光转向更保守的选手——BIG青训队的自由人s1n。作为WePlay第5赛季rating第三高的选手,s1n在青训联赛中只尝试了全队15%的首杀。这让他⁠与KSCERATO、NAF⁠以及我们选择的模板ropz⁠等选手处于同一水平。

二人都提供了稳健的残局数据(每30回合0.36和0.38次残局获胜),并且非常难以被击杀(41%和39%的生存率),这些数据与他们的自由人角色相符。在BIG青训队的几套阵容中,s1n扮演了很多不同角色,但他的整体数据趋向于他目前扮演的自由人角色。

最近s1n代表BIG青训队参加了Fragadelphia的比赛,在总决赛输给EG White的比赛中打出1.47的rating而成为亮点之后,s1n已经在对抗高级别对手时展现出了与青训联赛相同的实力——他的名字值得被人记住。

模板相似度排名:

ropz —— 84.9%

yuurih —— 82.4%

Bymas —— 76.6%

HObbit —— 75.0%

sjuush —— 74.9%


Miłosz "⁠mhL⁠" Knasiak

最后,我们回到AWPer的行列,来看看mhL。自从接替torzsi在MOUZ青训队的位置后,mhL只打出一项rating低于1.00的赛事,这比他在AGO的表现更加令人印象深刻。

我们为他找到的模板是ZywOo⁠,法国人的AWP使用率远低于mhL,但由于后者出色的击杀数据和二人相似的侵略性,ZywOo仍然是mhL最相似的模板。

mhL因其在T方1.24的rating而为人称道,这是他与ZywOo(在今年对阵最好的战队时的数据为1.17)和s1mple(1.21)共有的优势。 此外,这篇文章中的许多其他青训队选手的数据记录于M4A1-S加强前,因而他们更容易打出更高的T方数据,相比之下mhL在今年2月才加入MOUZ青训队,这让他的T方rating更有含金量。

模板相似度排名:

ZywOo —— 78.3%

s1mple —— 76.6%

mantuu —— 68.9%

degster —— 67.2%

sh1ro —— 66.4%


荣誉提名

1.    siuhy    模板:tabseN    相似度:88.3%

2.    regali    模板:torzsi    相似度:87.3%

3.    szejn    模板:Plopski    相似度:84.9%

4.    Aunkere    模板:EliGE    相似度:78%

5.    Krimbo    模板:KSCERATO    相似度:78%

6.    torzsi    模板:m0NESY    相似度:71%


本文的方法论

受到数据分析公司StatsBomb的启发,我们制作了一种寻找模板的算法,并调整了每种统计数据的“权重”。比如对于AWPer来说,每回合AWP击杀数的权重要比步枪手大得多。我们尝试使用尽可能多的统计数据——对于AWPer是17种,对于步枪手是22种——来挑选我们的模板,尽管在正文的雷达图上只显示了10种数据。

至于数据本身,一线队选手的数据来自他们在今年上半年对阵TOP 20战队的线下赛。对于青训队选手来说,数据来自WePlay青训联赛第1赛季至今的每一场比赛。

然后,根据青训队选手与其候选模板在统计数据方面的相似性,每种数据获得一个对应的分数,分数可以是1、2/3、1/3或0。然后将这些分数乘以每种数据的“权重”(2.5%-10%)并相加,得出总和上限为100%的“相似度分数”。

因此,如果一位选手在一种“权重”为6%的数据上与他的候选模板只是略有相似,他获得2%的“相似度分数”。如果二人非常相似,他获得4%的分数,完美的相似性对应全部的6%的分数,而相差甚远时的分数则是0。


2    讨论

这篇文章的工作实际上与我们非常感兴趣的事情息息相关:一方面为明星选手寻找他们的接班人,另一方面为明日之星寻找最契合他们的模板。那么,原文作者的方法是另辟蹊径,帮助我们找到模板,还是单纯的“garbage in, garbage out”?


2.1    寻找模板有意义吗?

对于传统运动,例如足球和篮球来说,模板是人才发掘过程中非常重要的工具,这一点应该没有人会否认。不过对于电子竞技而言,模板依旧有效吗?我想自然是有的。例如,如果你要向一位今年没有看过任何CS:GO比赛的朋友介绍Patsi,与其长篇大论地描述他的风格有多么激进,不如给他起个“小YEKINDAR”的外号,既省事又准确。

Patsi离YEKINDAR尚有差距,但这不影响二人的相似性

此外,我猜想也许有很多俱乐部已经在规划阵容时参考了候选人的模板。在这里,模板并非只应用于明日之星,而更像是一种对选手分类的方式。


2.2    青训队选手的模板准确吗?

这可能是原文最具争议的一点,即通过原文的方法得到的模板和这些青训队选手到底有多相似。很多人可能对原文中的一些“青训队选手-一线队选手模板”的组合嗤之以鼻,认为前者完全不能与后者相提并论。不过不要忘记了,这篇文章完全基于纯粹的数据分析。正如作者所言,这里的相似只是数据上的相似,并不能保证这些青训队选手在数据之外与他们的模板有任何相似之处。

实际上我们可以看到,原文中列举的一些模板在实际情况中值得商榷。首先是m0NESY和他的模板s1mple。这是一件很复杂的事情,m0NESY与s1mple不相似吗?问题不在这里,而是“s1mple是m0NESY的模板”这一结论的逻辑来源并不严密。注意到m0NESY与s1mple的相似度是58.9%,这个数字在原文列举的所有最佳模板相似度中最低。这意味着m0NESY与s1mple有一定的相似性但不够多。事情的真相很可能是,m0NESY的最佳模板另有其人,只是我们没有发现。而s1mple则是在众多不那么相似的模板中比较相似的那一个,他不是最佳模板,但他比其他人更适合成为m0NESY的模板。为什么会这样?因为原文的评价体系完全基于统计数据,而m0NESY在青训联赛的数据太超模了,所以他在这套体系下的最佳模板自然而然地指向在一线赛场数据最好的s1mple,而与m0NESY在事实上最相似的模板很可能因为数据不像s1mple那样突出而被这套体系忽视。

“皇”与“太子”不见得相似,GuardiaN与s1mple如是,s1mple与m0NESY亦如是

那么m0NESY的模板到底是谁?解决这个问题需要面对两道障碍。首先,我们不能通过m0NESY在青训队的数据找到他的模板,因为没有人可以在一线赛场打出那种夸张的数据。这就引出第二个问题,寻找m0NESY的模板真的是一件有意义的事情吗?如果我们要找到这位小将的最佳模板,最好参考他进入一线队以来的数据。可是他已经打出了明星选手的数据,再为他寻找模板就失去了意义。举个例子,b1t还在NAVI青训队的时候,我们可以说他的模板是Twistzz,但是如今会有人把b1t叫做“小总监”吗?自然不会。

m0NESY的例子反映了一个困境:我们无法确定一位选手升入一线队后能在多大程度上保留他们在低级别赛事的特质。这很好理解,即使一个得分后卫新秀的模板是乔丹,俱乐部也不必把他当作乔丹供着。oSee和saffee为Extra Salt和paiN效力时都是当仁不让的绝对核心,但来到Liquid和FURIA之后,他们都沦为工具人。此时再谈论他们原本的模板是谁就没有意义了。即使是m0NESY这样轰动一时的超级新秀也没有立刻成为团队核心,G2本质上还是科维奇兄弟的队伍。

saffee扮演的新角色让他的个人表现受到了很严重的负面影响

我们可以通过这些从低级别赛场晋升一线队的选手的数据变化来量化这种影响。这里我选取了一些在近期进入一线队的选手在去年和今年的rating、KPR、ADR和impact rating等对比赛产生直接影响,因而可以较好地衡量选手表现的数据。从这些数据中我们可以得出几点结论:首先,进入一线队后,几乎所有选手的各种“直接”数据都会大幅下滑(超过10%),一线赛场的强度确实远高于低级别赛场;其次,在低级别赛场表现较好的选手进入一线队后大概率依旧表现较好,也就是说同一批选手进入一线队后,他们的相对水平大致保持不变。所以,高强度赛事对选手数据的负面影响是普遍的而非个例,而且对大部分选手来说,影响程度是相似的。最后,AWPer的数据受到的影响普遍比步枪手更严重,原因可能有两点:一是AWPer本身的数据就普遍比步枪手更高,显得影响更加严重;二是大部分AWPer在进入一线队之后没有(立即)成为团队核心,而是承担更加功能化的角色。

进入一线队前后,部分选手的数据变化

那么是否有选手在进入一线队之后,依旧维持着低级别赛场的表现,而不需要任何适应期?纵观整个CS:GO的历史,这种案例是非常稀少的。一个最明显的例子自然是横空出世的ZywOo,不过更有趣的两个例子是b1t和Patsi。与很多人的印象相反,b1t并没有在青训队打出极其夸张的数据,进入主队之后他的数据下降得很少。Patsi的情况与b1t相似,这也从侧面反映了二人非常快地适应了高强度的比赛。至于为什么他们能做到这一点,除了他们的团队给予了他们足够的发挥空间之外,我们恐怕很难找到特别明晰的原因,毕竟这样的案例确实是凤毛麟角。似乎有另一种可能是,并非他们在主队的表现太好(当然也很好了),而是他们在青训队的表现并非最好。

b1t在青训队和主队的数据
Patsi在青训队和主队的数据

另一个有趣的现象是,原文中列举的几位激进步枪手都与EliGE有极高的相似度。我不知道为什么刚好是EliGE成为了这个具有普适性的最佳模板,但很明显,这套体系对于激进步枪手的区分度不够高。难道每位年轻的突破手的模板都是EliGE?这当然不可能,我们需要更多细致的工作来区分xertioN、KaiR0N-和Fessor等新人,而不是用简简单单的一句“他们都和鸡哥很像”来结束讨论。

在这套体系中,EliGE是最“标准”的激进步枪手

我们可以改进这套体系,让它的结果更加准确吗?当然可以。理论上如果我们统计的数据足够多且全面,那么我们找到的模板一定会更加准确。在实际情况中,我们还可以引入更多主观的因素,比如选手的游戏风格给我们留下的印象等,来进一步完善模板的选择。总之,尽管目前还没有建立起一套足够成熟的评价体系,但无论是对于俱乐部、观众还是年轻选手本身,寻找模板都是一件有意义的事情。

昨晚的比赛令人心碎。同在新加坡的我甚至没有机会在现场见证Somnus的谢幕之战,尽管他因为该死的COVID也无法到场。

我看的第一场Dota 2比赛就是TI8,但温哥华和次年夏天的上海都属于OG。我还错过了2019年冬天在玉泉校区的一次近在咫尺的见面会,之后又见证了Somnus职业生涯中最黯淡的这段时光。

有时候我觉得自己是一个酷爱断臂维纳斯式的残缺美的人。比起那些天生赢家,我总是更欣赏那些有明显的缺陷的电子竞技选手,仿佛他们的缺陷也变成了一种很可爱的品质。

无论Somnus是否会离开赛场,我衷心祝愿本文中提及的那些青年才俊,以及所有电子竞技项目的年轻选手能有一段漫长而精彩的职业生涯,用最出色的表现回馈粉丝对他们的支持与爱。