Кого спамить, или как меняется винрейт с опытностью игроков?

Этот пост написан пользователем Sports.ru, начать писать может каждый болельщик (сделать это можно здесь).

Вы никогда не задумывались, как сильно меняется частота побед с ростом опытности игроков на определённом герое?

А задавались ли вопросом, какой герой сильнее всего в умелых руках, и на каком можно выигрывать, совсем не имея опыта игры?

Или, быть может, какой герой объективно сильнее?

Как найти скрытую имбу?

Ну что же, присаживайтесь поудобнее, да наливайте горячего чаю: сейчас я расскажу немного о статистике опытности игроков.

English version

А ещё можно подписаться на мой Твиттер, VK, Telegram или зайти в мой Discord — там я рассказываю о подобных штуках намного раньше, рассуждаю о теоретической части статистики в доте и мониторю тренды.

Введение

Может показаться, что в последнее время я только и делаю, что играю в Genshin Impact, да пересматриваю House M.D.

И в целом так оно и есть, но иногда я смотрю в чат своего сервера в дискорде, где периодически всплывают интересные идеи. Некоторые из них я берусь реализовать — провожу эксперименты, чтобы посмотреть, что из этого выйдет. За последние пару месяцев накопилось несколько любопытных экспериментов, и об одном из них мне бы хотелось рассказать.

Одной из идей, показавшейся мне достаточно любопытной, было предложение каким-либо образом оценить, как сильно отличаются винрейты героев у разных игроков — тех, кто играет много на герое, и тех, кто играет мало.

Сама идея звучит интригующе: таким образом можно увидеть героев с значительно более высоким порогом вхождения, и в целом оценивать их реальную силу. Но вот главный вопрос: как это всё посчитать?

Техническая часть про рассчёты

Сейчас я расскажу о том, как считал эти данные, и если тебе не очень интересна эта часть — можешь просто пролистать ниже, когда начнутся красивые картинки. Всё самое интересное есть там.

В моём распоряжении, как обычно, были данные о матчах на Титанах за последний патч. Эти данные очень хорошо подходят для таких экспериментов: за весь период было собрано достаточно много матчей, и в целом мета на высоком рейтинге очень сильно похожа на соревновательную.

Однако кроме самих матчей и ID игроков в распоряжении нет данных. Это значит, что оценивать можно будет только матчи за определённый период, и будет уже не важно, сколько игрок сыграл на определённом герое за всё время. Значение имеют только игры именно за этот период.

С другой стороны, это играет нам на руку. Если целью стоит объективная оценка героев, исторические данные бы влияли на итоговые показатели. Так что следующий вопрос — как же считать в таком случае?

Ответ достаточно простой. Для начала, для каждого героя нужно собрать всех игроков и посчитать количество матчей, которое они сыграли на герое.

Получившееся множество уже можно поделить на группы игроков. Больше всего интереса представляют собой те игроки, кто сыграл на герое меньше большинства, и кто сыграл больше остальных.

Такое множество, впрочем, содержит достаточно много игроков, сыгравших мало матчей, так что при оценке нужно будет сделать коррективы: например, все игроки, сыгравшие лишь один матч, по-умолчанию отправляются в первое множество.

Остальных же игроков можно поделить на четыре равных части. Игроки в первой четверти (до первого квантиля, или Q1) будут представлять собой тех, кто сыграл меньше большинства игроков. Те же, кто оказался в последней четверти (после третьего квантиля, или Q3), сыграли больше остальных.

График нормального распределения с обозначенными квантилями

С таким подходом мы уже знаем, как поделить игроков между собой. Это, в свою очередь, позволяет нам оценить их средние проценты побед, и на выходе получится информация о том, как часто в среднем выигрывают игроки, которые играли на герое мало, и как часто выигрывают те, кто играл на герое много. Как раз то, что нам нужно.

И что же можно узнать из этого?

Для начала стоит обозначить, какие показатели есть в распоряжении, а также какие данные были использованы.

Все конкретные числа в этом отчёте были взяты из отчёта по патчу 7.28c на Титанах от 7 апреля. Конечно, 9 апреля выходит глобальный патч, так что мета скорее всего сильно изменится, но мне не очень хочется тратить ещё пару недель на сбор новых данных, да и общие принципы в целом останутся такими же.

Ну а что по показателям?

Заголовок таблицы со статистикой опытности игроков

Всего по каждому герою есть несколько групп показателей:

• Количество игроков с 1 матчем и более чем 1 матчем

• Пороговое количество матчей для каждой из групп (Q1 и Q3)

• Максимальное количество матчей, сыгранное одним игроком на данном герое за весь период

• Группы показателей для менее опытных и более опытных игроков: средний винрейт, среднее количество матчей на герое за период, а также общее количество игроков в группе

• Изменения винрейта: градиент (насколько сильно винрейт меняется с каждой дополнительной игрой — не самый полезный показатель на данный момент, ещё не придумал, что с ним делать) и разница (difference, насколько винрейт более опытных игроков выше, чем у менее опытных игроков)

Можно было бы спросить, а почему именно рейтинговые матчи на высоком рейтинге за весь патч? Почему не за неделю? Почему не профессиональные матчи?

Ответ на первый вопрос — количество данных. Отчёты за последнюю неделю содержат более свежие данные, но там также и меньше количество матчей, и в итоге эти отчёты более уязвимы к случайным перепадам у наименее популярных героев. Данные в «большом» отчёте по патчу более стабильные.

В случае же с профессиональными матчами ответ будет несколько сложнее. Для отчёта по соревновательному году также доступны эти данные. Но, во-первых, количество матчей в целом тут значительно меньше (та же проблема, что и с недельными отчётами), но при этом можно заметить, что общие тренды (как и в случае со статистикой линий или контрпиков, например) в целом те же, что и в отчёте по Титанам.

Больше всего игр в среднем

Что вообще можно выделить в первую очередь? Конечно же очевидное: на каком герое игроки из каждой группы играют в среднем больше? Насколько больше?

Первая группа в данном случае, впрочем, не очень интересна: из-за большого количества «одиночек» среднее количество игр у менее опытных игроков около 1.25. Но что интересно, так это среднее количество матчей за период у игроков из более опытной группы.

Оценить количество матчей можно двумя способами: в чистом виде (взять среднее количество игр как есть) и в виде процентов от общего числа игр данного героя.

И сразу оговорюсь: графики ниже все построены с изменённым масштабом (иначе было бы сложно заметить разницу), так что если столбца не видно — не значит, что там ноль. Смотрите на числа на шкале слева.

Но для затравки лучше начать с абсолютных чисел, и взять максимальные количества матчей среди игроков на герое.

Топ-10 героев по максимальному количеству матчей от одного игрока за патч

В топ-10 по количеству игр на одном герое от одного игрока оказались Naga Siren, Windranger, Venomancer, Visage, Pudge, Huskar, Phoenix, Broodmother, Pugna и Night Stalker. Их показатели находятся выше 200, в среднем — в пределах от 200 до 250.

Все из этих героев (кроме Night Stalker и Pudge) являются достаточно популярными «cheese»-пиками (давайте для простоты буду называть их сырными), и заодно достаточно популярными среди бустеров. Pudge тут немного не вписывается, но не вызывает особого удивления: он всегда был любимчиком игроков.

Но что удивляет, так это Night Stalker: за патч 7.28c один игрок на Титанах сыграл на нём 444 матча. Почему именно этот герой? Не имею понятия.

Картина, однако, немного меняется, если оценивать игры в процентном соотношении от общего количества игр на герое. В этой версии списка всё ещё есть подобные сырные пики, но заметно больше непопулярных героев, которые при этом в целом являются достаточно слабыми в мете. Тут уже не так сильно выделяется Night Stalker, но немного удивляют Spectre и Brewmaster. На первых же местах закрепились игроки на Lone Druid, Huskar, Visage и Chen.

Бот-10 героев по максимальному количеству матчей от одного игрока за патч

Среди героев с самыми маленькими абсолютными значениями по максимальному количеству матчей от одного игрока в основном оказываются герои, выпавшие из меты: Drow Ranger, Faceless Void, Sven, Omniknight, Viper, Meepo, Zeus, Necrophos, Silencer, Kunkka…

...но ситуация становится интереснее, если посмотреть на количество максимальных игр в процентном соотношении от общего числа игр. Худшими тут оказываются, наоборот, в основном метовые герои. Хуже всего тут отметился Puck, на котором в 7.28c играли вообще все.

Но если это были максимальные количества матчей, то что с средним числом матчей у группы более опытных игроков?

Тут также есть два метода оценки, которые дают два различных результата.

Топ-10 героев по среднему количеству матчей у более опытных игроков за патч

По значениям в чистом виде бесспорным лидером оказывается Visage, но дальше картина становится ещё более интересной. В отличие от максимального количества матчей, тут не так много сырных героев, но вместо этого достаточно много сложных героев: Broodmother, Techies, Tinker, Io, Earth Spirit, Dark Willow, Hoodwink, Morphling, Elder Titan.

Топ-10 героев по среднему количеству матчей у более опытных игроков относительно общего числа матчей героя

Картина в процентном соотношении меняется, но не сильно. Основной принцип — в топе находятся сложные герои — сохраняется, меняется лишь их список. Главное принципиальное отличие — в этой части списка теперь оказываются герои, выпавшие из меты, вроде Meepo, Lone Druid или Sven.

Минимальные значения по этому показателю не так интересны.

Бот-10 героев по среднему количеству матчей у более опытных игроков за патч

В чистом виде видно очень много выпавших из меты героев основы.

Бот-10 героев по среднему количеству матчей у более опытных игроков относительно общего числа матчей героя

В процентном же соотношении картина становится чуть более любопытной: тут снова появляется большое количество популярных в мете героев.

Только если в случае с максимальным количеством матчей это можно было обусловить постоянными банами героев и контрпиками, тут появляется и ряд новых героев (Shadow Shaman, Tusk, Lion), а главной причиной занижения среднего количества матчей может служить увеличение общего пула игроков.

Успешность игроков

Ну хорошо, теперь мы знаем, на ком играют больше, а на ком — меньше. Но это само по себе не так интересно, не так ли?

И сразу для затравки оставлю красивый график: на этот раз каждый герой является точкой, при этом координаты по горизонтали — процент максимального среди игроков количества матчей от общего количества матчей героя, а по вертикали — винрейт этого игрока.

Точечная диаграмма, по горизонтали — максимальное количество матчей от одного игрока за патч относительно общего числа матчей героя, по вертикали — винрейт этого игрока

А теперь подумаем, что можно делать с такими данными?

В первую очередь, можно посчитать среднее число побед обеих групп игроков, чтобы сравнить их между собой: так мы узнаем, на каких героях чаще выигрывают менее опытные игроки, а на каких — более опытные.

Точечная диаграмма, по горизонтали — винрейт игроков с малым числом матчей, по вертикали — винрейт игроков с большим числом матчей

И можно получить такой график! По горизонтали — винрейт менее опытных игроков, по вертикали — винрейт более опытных игроков. Герои ближе к верхнему правому углу выигрывают чаще и в руках менее опытных, и в руках более опытных игроков.

И тут сразу можно заметить ряд героев, которые могут натолкнуть на ряд интересных выводов.

Во-первых, частота побед более опытных игроков на высоком рейтинге по сути является объективным показателем силы героя. Эти игроки играют много на своём герое, больше других, и не только делают это ЧАСТО, но и в целом реализуют потенциал лучше других.

Во-вторых, можно заметить, что сильные метовые герои находятся ближе всего к верхнему правому углу. Конечно, исключениями могут служить Tinker и Io (сильные в мете, но слабые в менее опытных руках), но ближе всего к верхнему правому углу находятся Enigma, Lycan, Razor, Nyx Assassin, Bane, Naga Siren, Beastmaster. Чуть ниже — Night Stalker, Troll Warlord, Weaver, Shadow Shaman, Pugna, Luna и все остальные, кого сейчас можно часто встретить в мете.

А значит, что подобная статистика также хорошо отражает текущую мету, а заодно помогает выделить ряд героев, ошибочно принимаемых за «сильных».

Так, например, ближе к нижнему левому углу находятся Pudge, Shadow Fiend, Grimstroke, Phantom Assassin, Keeper of the Light, Kunkka, Morphling, а чуть выше, но всё ещё рядом — Axe, Snapfire, Mars, Sven, Zeus, Outworld Devourer. Большая часть из этих героев всё ещё частые гости как в профессиональных играх, так и в пабах, но при этом их частота побед оставляет желать лучшего как в руках менее опытных игроков, так и в руках более спамеров героев.

Кого спамить?

Раз мы выяснили, что можно выявить силу героев таким образом, возникает закономерный вопрос: а кого спамить?

Кто лучше всего при малом количестве опыта, а кто — при большом? На ком лучше вообще не играть в рейтинге, не научившись заранее?

Точечные диаграммы: по вертикали — винрейт героя в руках более опытного игрока, по горизонтали — среднее количество матчей...

...и доля этого количества относительно общего числа матчей героя

На все эти вопросы статистика также может дать ответ. И точно также, на неё тоже влияет мета. То есть среди наиболее «простых» героев среди эффективных чаще будут именно метовые, а среди «худших» скорее всего будут те, кто в мете наименее эффективен.

Но для начала — на ком уж точно играть не стоит, если нет опыта?

Ответ достаточно очевидный: на сложных героях, вроде Lone Druid, Meepo, Tinker, Io, Keeper of the Light, Kunkka... Medusa? Bristleback? Pudge? А они тут что делают?

Всё дело — да-да — в мете. Эти герои уже достаточно давно испытывают проблемы с тем, чтобы найти своё место в игре. В случае с Tinker и Io ситуация может быть связана с необходимостью знать, что именно делает героев сильными (определённый стиль игры и определённая сборка), а также уметь применять их.

Топ-10 героев по винрейту менее опытных игроков

Однако и с самыми лучшими для менее опытных игроков также не всё так просто. Ни у одного героя процент побед для менее опытных игроков не превышает 50% — то есть нужно в любом случае сначала научиться на них хоть немного играть. Впрочем, среди тех, кто ближе всех к порогу в 50%, оказываются Abaddon, Razor, Nyx Assassin, Bounty Hunter, Shadow Shaman — достаточно простые в понимании герои. Также тут можно встретить и ряд достаточно сильных персонажей, вроде Lycan, Bane, Naga Siren, Night Stalker, Ancient Apparition.

Ну и закономерный вопрос: если учиться в любом случае нужно, то на ком стоит учиться играть в первую очередь? Наверное это какой-нибудь Morphling, Grimstroke или Shadow Fiend? Они ведь сильные, мощные, дерзкие…

Бот-10 героев по винрейту более опытных игроков

...нет.

Среди тех героев, кто даже в опытных руках не поднимается выше 50%, оказываются Pudge, Shadow Fiend, Witch Doctor, Snapfire, Morphling, Axe, Phantom Assassin, Grimstroke, Kunkka, Lina. Но что роднит всех этих героев?

Ответ простой: они загоняют игрока в ловушку восприятия (вообще у этого феномена есть своё название — «смещение эффекта угасания» или «fading effect bias» в английском). У большинства из них есть какие-либо скиллшоты, а если их нет — есть какая-то приятная в использовании способность (вроде критов или перекачки). А человеческий разум — штука интересная: в памяти обычно откладываются приятные моменты, вроде попадания скиллом, но быстро уходят плохие моменты, вроде проигранной игры. Отсюда может сложиться и ложное впечатление, что подобные герои хороши, даже если на самом деле они чудовищно плохи.

А кого же тогда действительно стоит тренировать, чтобы насладиться растущим MMR?

Топ-10 героев по винрейту более опытных игроков

И вновь — метовые и сырные герои. Интересно, что многим подобным героям приписывают ситуативность, однако учитывая высокую частоту побед при большом количестве игр, возможно Lycan, Razor, Enigma, Broodmother, Tinker, Naga Siren и подобные не настолько ситуативны, насколько принято считать?

Можно резонно спросить: а где же Io или Clinkz? С ними всё достаточно просто: они оказываются буквально в следующей пятёрке после первой десятки. Есть также ряд героев с традиционно высокими винрейтами в умелых руках: Lone Druid и Meepo. Их, однако, не видно в топе лучших по другой причине: они слишком слабы на данный момент, так что даже у лучших игроков с трудом получается извлечь из них пользу.

Самые сложные герои

Ну и последний важный показатель, на который можно обратить внимание — герои с самой большой разницей в проценте побед между двумя группами игроков. В теории эта разница должна отражать, насколько герой является сложным в реальности.

Топ-10 героев по разнице винрейта между более и менее опытными игроками

И тут в целом сложно выделить что-то неожиданное. Так среди самых сложных героев оказались Tinker, Io, Visage, Lone Druid, Lycan, Broodmother... А что тут делают Clinkz и Medusa?

Как было уже отмечено выше, в случае с некоторыми героями необходимо также понимать, как именно надо на них играть, чтобы быть успешным. И, да, одни из наименее популярных героев могут всплыть тут именно по подобной причине.

Также достаточно близко в этом списке расположены Arc Warden, Vengeful Spirit, Huskar, Phantom Lancer, Techies.

Среди же наиболее простых героев оказываются... Witch Doctor, Abaddon, Slardar, Lich, Skywrath Mage, Axe, Shadow Shaman, Juggernaut. Неожиданными, пожалуй, оказываются в этом списке лишь Shadow Demon и Snapfire.

Заключение

Моё дело было рассказать о том, что я сделал, как сделал и на что статистика может указать нам. Но самое главное — подобные данные у меня отныне (а точнее говоря уже пару месяцев) доступны для рейтинговых отчётов, соревновательных отчётов, а заодно недельных отчётов по рейтинговым матчам на титанах. Все данные в этом тексте взяты на основе отчёта по патчу 7.28c, но все закономерности и общие идеи сохраняются и для последующих патчей.

С подобной статистикой очень легко заметить, когда кто-то «переизобретает» героя, находя новый способ побеждать: так, например, было с Tusk и Sven месяц назад, когда некоторые игроки на высоком рейтинге начали выигрывать больше 65% игр на этих героях.

А ещё в теории методы, использованные при подсчёте этих данных, можно использовать, чтобы выделить «более опытных» игроков, чтобы формировать сборки предметов на основе их матчей.

Выше я уже перечислил самых-самых лучших и худших героев, а заодно дал несколько полезных графиков, чтобы найти себе героя по душе. А также вы можете и сами периодически отслеживать тренды и находить новую имбу до того, как её нашли остальные.

А ещё можете подписаться на мой Твиттер, VK или Telegram, в котором я часто пишу о разных подобных аномалиях и трендах, когда они только появляются. А ещё можете поддержать донатами на этой странице, если вам интересен подобный контент и эти данные, это сильно мне поможет.

Главное — старайтесь не попадаться в ловушку восприятия, и пользуйтесь статистикой, ведь числа беспристрастны.