电竞比分HLTV出品：步枪手的四大魔法城邦

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简而言之，CS比赛中不同选手的角色分工非常的复杂。社区已经开始厌倦媒体或分析师评论员们给他们贴上死板的标签，现在角色的分类已经远远超越了诸如“突破手”、“自由人”之类的称呼。选手们在比赛中的角色已经更加灵活多变，这些标签早就已经过时了。

现在，在比赛中不同回合的不同战术中，同一个选手可能扮演突破手、自由人、辅助等不同角色。只有少数队伍会完全按照布置好的战术来进点。每个人都应该有能力胜任每个角色。当然，有的选手确实更擅长也更适应某个特定的角色。在比赛中我们还是可以大致地看到选手不同的角色分工，但也可以明显看到比赛中选手的位置变得比过去几年更加灵活。

我们需要明白这点——角色更加灵活，但我们仍然可以数据化选手们的个人偏好。受到《The Athletic》杂志的记者John Muller的启发，我们对 2023 年最好的步枪手进行了聚类分析，试图做到对他们进行分类。

在这个过程中，我们将大量不同的统计指标放入算法中，然后算法最后会输出 X 和 Y 值，从而生成一张 2D 图表。一个选手与另一个选手打法风格上越接近，他们在数据表现上就越相似。这与我们在ESL Impact doppelganger 作品中使用的流程相同。

成果在这：我们的 2023 年步枪手魔法城邦地图。乍一看这张图信息量有点大，但我们接下来会为大家慢慢分析。

不过，我们已经可以看到大体的分类。我们的四个城邦是由我们的算法决定的四个“集群组”，将相似的选手放在一起。这些不是“突破手”和“自由人”这样的分类，而是风格上的分类，通过一些概括性手法来描绘某个选手的特点。我们把地图分为了四个城邦，依次是“Grunts——工兵”、“The Patient——猎人“、“Free Spirits——单纯的强”、“Brawlers——决斗家”

“决斗家城邦”的选手们通常非常具有侵略性，首杀尝试和阵亡交换率（不白给率）都很高。“猎人城邦”的选手们倾向于被动或是一些明星位的选手，具有较高的补枪率、多次击杀、每次死亡的存活时间。工兵们则是干脏活累活的，并且都有很高的冲锋枪击杀率和投掷闪光数量。

涉及的内容还有很多，即使在相同城邦内的选手也存在很多差异。这并不是为了取代突破手、自由人之类的角色名称，而是为了显示与同类型选手直接相关的数据资料。让我们开始吧。

“工兵——Grunts”

显然，工兵们很少获得很高的rating。这个城邦里有很多指挥，但主要的统一因素是这个城邦在比赛中得不到太多的资源。他们并不太引起观众的注意，也很少出现在集锦里。但愿意牺牲自己的生命来换取人头，让更强的队友补枪，并且还愿意牺牲自己的经济，发枪给队伍里的明星选手。

要找到该城邦中的典型选手，我们应该关注城邦中心的选手如Dan Madesclaire|apEX、Johnny Theodosiou|JT和Sanzhar Iskhakov|neaLaN等人。他们每回合投掷的闪光弹都超过 0.79 枚，每回合击杀率低于 40%，只有不到 16% 的击杀来自于给队友补枪。

Rasmus Nielsen|HooXi孤独地占据了“沉默的羔羊”半岛的边缘，David Granado Bermudo|dav1g是他近邻。他们都是在击杀数上处于末流的选手——并且两人都有超过 26.5% 的阵亡都是在T方拉枪线造成的。他们都是为了团队的利益而被送去屠宰的羔羊。

在这个城邦的北部，我们有像Alexey Golubev|Qikert这样的独特选手，他在生存时间和保枪方面的得分远远高于其他人，并且实际上在 T 方拉枪线的数据也非常接近所有选手平均值（ 22%）。虽然他仍然适合工兵城邦，但他与城邦中的HooXi相反：他通过交火中的低活跃度来支持队伍，而不是通过人头牺牲。

“猎人——The Patient”

往东看，决斗者们可以称之为赛场上的清道夫。这个城邦拥有最多的残局、最长的生存时间、最多的保枪、最多保枪击杀以及最少的阵亡交换律：说白了——就是我们说的老六。

其中一些是因为他们是CT方的小区防守者，例如那些位于小区防守者群岛的选手，他们在多杀和首杀等指标上得分稍低，并且在CT方rating稍低。对于Ilya Zalutskiy|Perfecto、Justin Savage|jks、Jay Tregillgas|Liazz等人来说都是如此，还有在边境“神之火山”附近一直供奉神明的，Timur Tulepov|buster（当然现在他已经不是上帝的信徒了）也在此列。

但我们在这一城邦中也有一些重量级人物：老六海滩(Baiter Beach)的frozen、KSCERATO、blameF 以及ropz——他的前哨站就在南面。这些人是城邦中的“长者”，拥有最长的存活时间，保枪也很多，但他们也能表现出惊人的击杀能力，甚至为CT方的首杀做出了很大贡献。这四名玩家的击杀数中，有 23.5% 或更多来自于卖队友补枪，老六海滩可谓是名副其实。

在内陆地区的“万金油之城（Versatilopolis）”，也就是这个城邦的首都，有一些比较活跃的小区防守者和灵活的 T 方玩家：Russel Van Dulken|Twistzz和Rasmus Beck|sjuush由于通常更具影响力的击杀而占领了边境，他们 71% 以上的击杀都能直接影响局势变化。

“单纯的强——Free Spirits”

在南方，我们看到了最具侵略性的自由人和明星步枪手。这些玩家的首杀成功率最高，闪光次数最少，并且如你所料，在所有击杀数据中名列前茅：多杀、每回合击杀、每 30 回合步枪击杀。

步枪的王Nikola Kovač|NiKo独自住在他岛上的一座宏伟的宫殿里，隔着“技术鸿沟”的另一岸，Sergey Rykhtorov|Ax1Le和Mihai Ivan|iM就在岸边和他隔海相望。他们是荒原上的独狼，阵亡交换率低，但杀伤力非常大，每 90 秒击杀数超过0.9。

再往北，则是更加谨慎的独狼们，Lotan Giladi|Spinx、Guy Iluz|NertZ和Nemanja Kovač|huNter-在击杀数据中表现出色，但 T 方首杀数较少。

西侧边境地区的选手在风格上与其他明星步枪手非常相似，但可能稍微缺乏一些战斗力：NEOFRAG、EliGE和 bLitz就是他们的代表。

“决斗家——Brawlers”

最后但不可忽略的城邦是——决斗家：到目前为止，他们是首杀尝试次数最高（平均 24%）和存活时间最短（每次死亡 仅用时97 秒）的突破手、地图侵入者和走在最前的侦察兵。

这里有一座全是奇人的岛屿，Patsi、YEKINDAR、xertioN，CYPHER和arT都在这座岛上。这些人所在的岛被命名为拉姆多特岛（Ramdeuter Island），德语中意为“空间入侵者”，他们是本来就比较激进的队伍中最激进的选手。他们都有超过 29% 的首杀尝试，而只有不到 10% 的回合他们能存活下来：在另外 90% 的情况下，他们会做出击杀、助攻或人头交换的贡献。

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再往北，跨过侦察之海，我们有更类似于工兵或是小区防守者的选手，但他们仍然表现出很多侵略性，更注重将自己的人头交换出去，例如Buzz或dupreeh。他们通常是进入包点时的突破手，但在 CT 方面却是小区防守者，他们之中还有一些指挥如Snappi和dexter，与他们相似的还有南边的Maden、TeSeS等人

在西边，我们有像拉姆多特岛上的选手一样具有侵略性的选手，但他们的尝试并不总是成功：|nafany和hasteka在首杀成功率、多杀和步枪击杀方面得分不佳，而又与南部的空间入侵者们一样有更低的阵亡交换率。

结语

我们的2023步枪手魔法城邦之旅就到此结束了，我们希望大家能明白，尽管确定特定角色的分类有很多困难，但同一城邦里的选手确实有很多相似之处。地图表现出来的也和大家的第一印象相匹配：明星们齐聚一堂，极具侵略性的狂哥们、小区防守者们和击杀能力比较弱的指挥们也都聚集在地图的某个地点上。

死板的标签可能不再适用，但个人的打法风格肯定存在。在大多数情况下，一个队伍仍然会有辅助、断后、明星自由人、明星突破手等角色分配——这也非常契合我们的四大城邦。

当然，大多数队伍不会在每个城邦都有一名选手。但大多数队伍都有一个大致的分工，即使是被认为没有明显分工的Heroic，他们也在北方拥有小区防守者sjuush以及TeSeS这样的突破手，还有jabbi和stavn位于星光灿烂的东南半岛上。

不论在游戏中这些选手会对局势造成怎样的影响，这都是一种能够量化步枪手之间异同的新方式，还能有多少种方式取代死板的rating来反映一个选手的特点？我们拭目以待。

数据统计方式

我们的第一步是收集步枪手样本，从EPL S18开始前参加 2023 年大型赛事的 226 名步枪手样本开始。除去 狙击手和样本量较小的选手后，我们还剩下 125 名步枪手。

然后，我们将这些统计数据解析为我们的主要“特征”，主要是风格指标，以及尽可能少地选取一些基于结果的指标。我们想要展示玩家是“如何取得击杀的”，而不是他们最终“获得了多少击杀”。

以下为主要参照数据：

赢得残局数

闪光投掷数

T、CT方首杀

每回合存活时间

90s存活时间内击杀数

击杀回合占获胜回合百分比

首死数

首杀尝试

首杀

失败回合击杀数

保枪次数

仅存活局数

多杀

1v1胜率

AWP击杀

被AWP击杀

T、CT阵亡交换率

被队友救下局数

有价值首死率

步枪击杀

手枪击杀

冲锋枪击杀

然后，我们使用 k 均值和聚类分组将所有这些指标简化为 X 和 Y 值，然后我们可以将其绘制到成为我们的2D 散点图上。这四个城邦也是在 python 中根据数据“重心（centroids）”或每组数据的平均值决定的。

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