#1 Vitality #2 Spirit #3 MOUZ #4 TheMongolZ #5 FURIA #6 Falcons #7 NAVI #8 Aurora #9 G2 #10 FaZe
Nasz numer 1, @zywoo, wybrał 16-letniego francuskiego snajpera Katkame jako swoje 'Bold Prediction' w rankingu #HLTVTop20. Pojawiły się doniesienia, że ten młody gracz ma zostać częścią akademii Vitality 👀🐝
Wszystkiego najlepszego dla „clawback kills” i „bozo deaths” – niesławnych statystyk, które dały początek temu kontu dokładnie rok temu. Przyjrzyjmy się, jak ewoluował sposób ich obliczania, co mówią nam o graczach i co może przynieść im przyszłość. 📸 @Vexanie @KonkolMichal
happy birthday to clawback kills and bozo deaths, the infamous stats that kickstarted this account exactly one year ago let's take a look at the way their calculation evolved, what they tell us about the players, and what the future may hold for them 📸@Vexanie @KonkolMichal
Zasada działania tej statystyki jest banalna: „Clawback kill” wynika z tego, że ktoś odzyskuje prowadzenie kosztem rywala – to eliminacja wykonana w osłabieniu, która skutkuje zwycięstwem w rundzie. „Bozo death” to sytuacja odwrotna – gracz ma przewagę liczebną, ginie, runda przepada, a na Twitterze nazywają go „bozo”. Znacie gorsze combo? Oto zestawienie wyników za ten rok oparte na oryginalnej metodzie obliczeń:
the idea for the stat is very simple a clawback kill comes from someone clawing the lead back from their opponent - a man disadvantage kill that leads to a round won a bozo death is the reverse - having the player lead, dying, losing the round, being called a bozo on twitter.
Nie pojawiło się to w oryginalnym wątku, lecz dopiero kilka postów później odkryłem rewolucyjną koncepcję wykresów punktowych (scatter plots) – zobaczmy, co możemy wywnioskować z tego zestawienia: -> donk i ZywOo to potwierdzeni tegoroczni członkowie ekskluzywnego klubu „1 clawback kill na połowę meczu” (w turniejach rangi Big Event). -> m0NESY był najwyraźniej o jedno zabójstwo od dołączenia do nich; uzyskał wynik 0,999 clawbacka na połowę, choć na jednej mapie przeciwko MOUZ podczas EWC demko zbugowało się na około 7 rund wygranych przez Falcons, więc kto wie, jak było naprawdę. -> cadiaN, pełniąc rolę prowadzącego (IGL) w Astralis, uplasował się na pozycji z najmniejszą liczbą „clawback kills” spośród wszystkich zawodników w całym cyklu rozgrywek. -> YEKINDAR oraz pozostający obecnie bez drużyny dav1deuS najczęściej tracili przewagę, co prowadziło do przegranych rund.
it was not in the original thread but a couple of posts later that i discovered the revolutionary concept of scatter plots, let's see what we can gather from this one -> 🐲donk and 🥖ZywOo are this year's confirmed members of the exclusive 1 clawback kill per half club (in big events). ->🦅m0NESY was seemingly 1 kill away from joining them, he had 0.999 clawbacks per half, although there's a map in EWC against MOUZ where the demo bugged out for like 7 rounds that falcons won, so who really knows. -> 🇩🇰cadiaN had put himself in a position to get the very least clawback kills out of anyone in the whole circuit as the Astralis IGL. -> 🇱🇻YEKINDAR and the now team-less 🇨🇱 dav1deuS gave up the most leads leading to round losses
Załóżmy scenariusz 3 CT kontra 2 T. Strona atakująca uderza całą grupą na BS-a trzymanego przez jednego gracza, który eliminuje jednego rywala, ale sam ginie w wymianie. Następnie CT przegrywają 2 na 1. Czy byłoby fair obarczać „anchora” mianem „bozo death”? W okolicach lutego uznałem, że niekoniecznie. Od tamtej pory przy obliczeniach nie biorę pod uwagę śmierci, po których nastąpił trade.
let's imagine a 3 CT vs 2 T situation. the Ts group up and hit the site with the single CT, who gets one and then gets traded. the CTs then lose the 2v1. would it be fair for the anchor to get tagged with a bozo death? around February, i was convinced that, not really. from then onwards, i excluded traded kills from the calculations.
Wykres prezentuje się niemal identycznie, jednak oto kluczowe zmiany: -> Zwróćcie uwagę na niższą skalę – po odrzuceniu części pojedynków żaden gracz nie przekracza już progu 1 clawbacka na połówkę. -> cadiaN jeszcze wyraźniej odstaje od reszty grupy. -> donk i spora grupa agresywnych riflerów „oberwała” – odnotowali mniej fragów, bo nie liczymy już wymian, a ich liczba zgonów prawie nie drgnęła.
the chart looks mostly the same, but here's the main differences: -> notice how the scale is lower - we excluded a bunch of duels and now no one has more than 1 clawback per half -> cadiaN is even farther away from the pack -> donk and a lot of the other aggressive riflers are punished, less kills from trades while not having many deaths removed
Po jednym z moich wpisów odezwał się do mnie pros, pytając, czy według moich wyliczeń dana akcja skończyła się dla niego statystyką „bozo death”. W pistoletówce bronił bombsite'u B, ugrał dwa fragi (dając swojej ekipie przewagę), po czym zginął, a jego team wypuścił z rąk rundę 4v3. W tamtym momencie faktycznie dostał „bozo death”, co skłoniło mnie do kolejnej modyfikacji wzoru – od teraz nie uwzględniam w nim trade'ów.
after one of my posts i got a message from a pro, asking about if a play resulted in him getting a bozo death from my calculations he held B on a pistol round, got 2 kills (creating a man advantage), died, and his team couldn't convert a 4v3 he did get a bozo death for that, and so I changed the formula to exclude trade kills as well.
Widzimy, że ta zmiana tak bardzo zmniejszyła wielkość próby, że przeciętny gracz odnotowuje mniej niż jeden „clawback kill” i „bozo death” na mapę. W tej wersji donk znajduje się po prostu w środku stawki, podczas gdy gracze tacy jak XANTARES i kyousuke są wymieniani (tradowani) tak często, że prawie nigdy nie zaliczają „bozos”. Warto zauważyć, że w każdej wersji na tej eleganckiej grafice przedstawiającej liderów widzimy 2-3 zawodników Liquid. Dajcie też znać w komentarzach, jeśli chcecie poznać statystyki waszego ulubionego gracza. Wyciągnę je dla was – wiem, że te wykresy są dość nieczytelne przy tak dużej liczbie zawodników.
we can see that this change lowered the sample size so much, that an average player gets less than one clawback kill and bozo death per map in this version donk is just in the pack, while players like 🇹🇷 XANTARES and🦅kyousuke get traded so much, they almost never get bozos it's worth noting that in every version we see 2-3 players from Liquid on the sleek graphic showing the leaders also please comment if you'd like the numbers for your favorite player. i can get them for you, i know these graphs are a bit shitty to read with so many players.
Osobiście nie przepadam za tą statystyką. Ma ona tak wiele wad – gracz w dobrej drużynie z natury rzeczy zostanie wyratowany przez kolegów i zaliczy mniej „bozos”, a wielkość próby jest obecnie tak mała, że zaczynam się zastanawiać, czy nie patrzę po prostu na szum statystyczny, który wydaje się istotny tylko ze względu na chwytliwą nazwę. Dobrym pomysłem byłoby mierzenie rund, w których gracz znacząco zwiększył lub zmniejszył prawdopodobieństwo wygranej (win probability) lub wpłynął na zmianę losów rundy (round swing). To odizolowałoby nas od problemu zawodników z wygrywających drużyn, których wyniki są sztucznie zawyżone, ale sprawia, że właściwe ważenie wymian (trade weighting) staje się jeszcze ważniejsze.
i personally dont like the stat. it has so many flaws - a player in a good team is bound to get bailed out and get less bozos, while the sample is now so low, that i'm starting to wonder if i'm looking at statistical noise that is only relevant because of a catchy name. a good
Może po prostu za bardzo to analizuję (mam do tego skłonność) i statystyki „clawback” oraz „bozo” są w porządku takie, jakie są, a nawet takie, jakie były na samym początku w swojej najczystszej formie. Dajcie znać, co o tym sądzicie. Dziękuję za lekturę. Cieszę się, że podszkoliłem się w analityce i wizualizacji danych, dokładnie tak, jak zaplanowałem rok temu. Cieszę się też, że mogłem być częścią tej społeczności „jaskini żmij”. Wesołych Świąt!
maybe i'm just overthinking (i've been known to do that) and clawback bozo is fine as it is, or even, as it was at the very beginning in its purest form. let me know what you think. thank you for reading. i'm glad that i got better at analytics and data visualization, just like
