PUBG 全新選手數據模型 PEPS+

PUBG 全新選手數據模型 PEPS+

各位生存們,大家好!
 
PUBG 電競團隊一直在尋找新的方法,能夠應用 PUBG 賽事中所蒐集的數據,例如:擊殺 Kills、落地成盒 deaths、倒地狀態 DBNO (Down But No Out) 和一些你知道的…所謂標準的東西。接下來數月中,特別是 PCS 洲際系列賽 1、2 (PUBG Continental Series) 期間,我們將推出有趣的嶄新內容。我們一直努力讓遊戲內的統計數據開口說話,因此我們為大家介紹全新進化的數據統計方式:PUBG ESPORTS PLAYER STATS+(PEPS+)。
 

甚麼是 PEPS+


PEPS+ 會蒐集許多您熟悉且喜愛的基本統計數據,並將其歸納分類,以講述更多有關選手或隊伍的賽場表現。與一般 FPS 遊戲不同,大逃殺類型遊戲在比賽過程中,難以依靠擊殺、死亡數與擊倒數等主要數據簡單說明。我們在研究分析基礎數據後,建構了全新的數據呈現模型,能夠更全面性地瞭解選手在賽場上的表現。
 
我們提供一個例子說明:
 
在剛結束不久的 PCS 歐洲慈善賽總決賽中,Team Liquid 選手 ibiza 拿下了 29 次擊殺數。這是多麼高的擊殺數字!但 29 這單一數字除了告訴我們 ibiza 大開殺戒之外,背後還隱藏著甚麼樣的訊息呢?
 
ibiza 的 29 次擊殺是近距離擊殺、還是遠距離狙擊,亦或是兩者兼具?我們知道 ibiza 打出殺神表現,但他是依靠團隊合作、還是單靠個人側翼或邊線突破所獲得的分數呢?當時圈形對他是否有利?這對沒有觀看比賽的觀眾來說,很難更深入理解。我們唯一知道的內容「ibiza 在整個 PCS 歐洲慈善賽總決賽中,拿到了 29 次的驚人擊殺數」就這樣而已…。
 
然而,透過 “PEPS+” 數據模型,我們能夠更好闡述 PUBG 選手的比賽表現。PEPS+ 不再只是侷限於靜態數字的統計,更進一步地將選手表現分為兩類:選手指數 (Player Stats)選手類型 (Player Types)
 
接下來,我們將為各位生存者詳細介紹 PEPS+。
 

選手指數 (Player Stats) 選手類型 (Player Types)


- 選手指數 (Player Stats)
用於洞察選手在各種情況下的表現,例如交戰、策略以及生存。

  • 交戰 (Battle) 包括輸出傷害、擊倒對手、完成擊殺等等物理內容,著重於選手進攻表現:
    1. 終結 (Finishing):衡量選手擊倒、擊殺對手的能力。
    2. 火力 (Firepower):選手在特定時期內造成最大傷害的致命性。
    3. 戰力 (Combat):依據傷害、擊殺和擊倒等數據,評量出戰力等級。
  • 策略 (Strategy) 側面解析選手生存能力,例如:生存時間,自我治療或隊友治療,以及圈形等:
    1. 生存 (Survival):從多個角度分析選手生存時間和血量狀況。
    2. 戰術 (Tactics):基於選手對圈形的掌控能力。
    3. 團隊合作 (Teamplay):選手與隊友間的合作與互相支援情況。
  • 經驗 (Experience) 觀察選手職業生涯的表現,例如:遊戲時長、過往比賽表現,藉此預測選手未來比賽情況。
    1. 潛力 (Potential):基於選手過往比賽經歷以及發揮情況。
    2. 生涯 (Career):此數據統計仍在進一步細化,目前主要參考選手在 PUBG 官方國際賽事上表現。
- 選手類型 (Player Types)
根據選手在不同情境下,所採取的行動方式進行歸納,而主要受到 8 大因素影響:
  • 落點 (Landing Position):選手落點同張地圖中心或圈中心的距離遠近。
  • 跳傘時機 (Drop Timing):選手相對於隊友的跳傘時機。
  • 隊伍分布 (Team Density):選手轉移過程中,和隊伍之間的距離;在交戰過程中,選手站位與團隊”中心”位置距離。
  • 發育 (Looting Variation):選手拾取裝備道具種類分配習性。
  • 交戰距離 (Combat Distance):選手傾向近戰還是遠攻。
  • 打法 (Warlike):選手在比賽中屬於保守型還是進攻型。
  • PBM:選手在 Erangel 以及 Miramar 不同地圖上的表現。
  • 得分分布:選手的擊殺分數或是排名分數佔比情況。
 

選手指數和選手類型實際應用


好的,上面一堆說明,想必大家已經眼花撩亂了。但是,PEPS+ 實際應用起來並沒有這麼複雜。讓我們以 ibiza 在 PCS 歐洲慈善賽總決賽中的表現舉例,這位享譽國際的 PUBG 選手指數雷達圖,為我們帶來了哪些資訊:
 

【ibiza 選手指數 (PCS 歐洲慈善賽總決賽)】


現在,我們可以直接地看到 ibiza 比賽中的表現,他在終結 (Finishing) 和戰力 (Combatability) 方面表現十分出色,尤其在團隊合作 (Teamplay) 方面更是出眾。
 

【ibiza 選手數據(PCS 歐洲慈善賽總決賽)】


接下來,讓我們將 ibiza 與來自 Tornado Energy 陣中核心 xmpl 進行比較,後者在比賽中斬獲 26 次擊殺,那麼,他們在選手指數上面會有甚麼不同?
 

【xmpl 選手指數 (PCS 歐洲慈善賽總決賽)】


單純比較 29 擊殺與 26 擊殺,很難從數字上看出太多內容,透過更完整的數據統計,我們反而看到了一些區別。xmpl 在交戰過程中能夠造成更大傷害,他具有高達 98 的火力值,但他在終結對手的能力 (76) 相對弱一些,這或許是造成他與 ibiza 最終擊殺數差異的因素。在整個歐洲慈善賽總決賽中,ibiza生存值 (76) 低於 xmpl,我們依此判斷 ibiza 更願意冒更高風險換取更多擊殺分數。
 
另外,我們還可以參考 ibiza 的 “選手類型” 模型,看看他的打法究竟為何:
 

【ibiza 選手類型 (PCS 歐洲慈善賽總決賽)】

 

總體來看,我們大致可以得出以下結論:

  • 相較於隊友,ibiza 通常選擇提早跳傘,因此他也更早落地。
  • Team Liquid 落點更多集中於地圖中心區域,通常導致在比賽中更早發生交戰。
  • ibiza 在蒐取資源時並不挑剔,武器和配件物資佔比相當。
  • ibiza 交戰距離相當平均,近戰、遠攻同樣拿手。
  • 發生團戰時,ibiza 距離隊伍的位置較近。
 
現在,讓我們看一眼 xmpl:
 

【xmpl 選手類型 (PCS 歐洲慈善賽總決賽)】

 

對比兩位選手類型,很快地,我們便能察覺出些許不同,例如:

  • 相較於隊友,xmpl 會選擇更晚跳傘、更晚落地。

  • 他們隊伍更傾向於佔據中心點位。

  • 比賽中,xmpl 更熱衷於近戰對決。

 
以上所述,綜合數據內容,我們可以了解,儘管兩位選手的擊殺總數相近,但在打法風格上卻截然不同。
 
讓我們再看一個例子,就拿亞洲賽區 Tianba_LinShuNN 和 Gen.G_Pio 做個比較。
 

【LinShuNN 與 Pio 選手指數比較 (PCS 亞洲慈善賽)】


哇喔,他們的數據十分驚人。兩人最為明顯的不同在於 “生存值 (Surviaval)” 表現,這一點可能是影響 Tianba 與 GEN.G 兩支隊伍最終在比賽排名上的關鍵因素。
 
好的,再讓我們看下他們的 “選手類型”比較:
 

【LinShuNN 與 Pio 選手類型比較 (PCS 亞洲慈善賽)】

 

根據統計數據,兩名選手比賽風格相似,但也存在著一些差異:

  • 打法奔放的 Pio 更傾向佔領中心點位,而 LinShuNN 則偏向在周邊進攻,這可能是造成他們生存值差異的主要原因。

  • LinShuNN 相較於 Pio,進攻欲望反而更強烈一點。

  • LinShuNN 在 Erangel 表現略好,而 Pio 則更適應 Miramar。

 

未來展望


以上有趣的內容,僅僅是我們在賽事數據展示方面的一個小小嘗試,我們希望能夠以更為直覺地方式,帶領粉絲們了解一名職業選手如何面對 PUBG 賽事,又如何在複雜多變的形勢下,選擇不同地戰術策略,而不再是它們取得了甚麼樣的成績,又或者是怎麼樣獲得一頓美味的雞肉大餐。
 
今後,我們將和大家分享更多 PEPS+ 數據內容,目前,這套統計方式仍處於 Beta 測試階段,還會持續不斷地改善。所有統計數據都將在 PCS1 洲際賽期間進行統計,並且最終會向所有賽區共享我們的成果。在 PCS1 亞太賽 (APAC) 和亞洲賽 (ASIA) 期間,我們也會透過 PEPS+ 數據內容,讓大家對自己支持的隊伍與選手有更為深入的了解。
 

 

如果大家對於 PEPS+ 有興趣,PUBG 電競團隊也整理了一份 PCS 慈善賽隊伍數據表供您查看。請點擊此處下載 PDF 檔案,您便可以查看所有【隊伍/選手】相關數據。
 
任何來自您們的反饋意見,對我們來說都相當珍貴,我們迫不及待想聽聽大家對 PEPS+ 的想法!
 

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