如何评价 DOTA2 国际邀请赛 TI7 决赛 Liquid 3:0 战胜 NewBee 夺冠？
这是我看过最闹心的一场比赛，心情非常沉重。我个人水平不行，操作不行，意识也不行，属于团战打起来连技能都看不清楚的类型。所从事的职业特点，会关注比较多的数据，就拿一些数据来说说吧。我们常说某某选手无敌、状态真好；某某选手真迷、不给力，这些东西都偏感性认识，在数据上究竟会体现如何，这篇文章就拿TI7部分选手的数据，和TI6部分选手的数据来看一下。  开门见山吧，Kpii和kaka把锅接稳了，这数据我TM都不忍心看。先放Kpii的数据，前两把强力点控，第三把小团控。   Kpii三场比赛的KDA和对英雄造成的伤害量，都在图表里了，大家自己消化，主要关注一下控制技能的释放效果。毕竟是三号位，以提供稳定控制，带队友杀人，制造输出空间为主要目的，不能从输出伤害上carry队伍是可以接受的。  第一把蝙蝠，“燃烧枷锁”大招的持续控制时长为：3/3.5/4。Kpii这个技能一共使用了6次，为团队提供了15秒的控制时长，平均每次控制2.5秒。这意味着这把蝙蝠拉人后基本必死，“先手秒人后以多打少”的战术目的基本没有可能实现。  第二把军团指挥官，“决斗”大招的持续控制时长为：4/4.75/5.5。思路上跟第一把区别不大，但数据结果上看，比第一把还要差。Kpii这个技能同样是使用了6次，为团队提供了13秒的控制时长，平均每次控制2.16秒，其中包括一次决斗林肯NEC的表演。  第三把半人马酋长，“马蹄践踏”持续控制时长为：2/2.25/2.5/2.75。思路有转变，换了小团控英雄。Kpii这个技能共释放了28次，命中了对方17个英雄单位，提供给团队39秒的控制时长。好吧，这几个数据一列，大家可能没有什么直观的感受，数据是好是差，下文交代。  再放一下卡师傅的数据。  小强、沙王都是不错的控制英雄，也在试图提供更加稳定的团队控制，为二位大哥提供输出空间。 第一把小强，释放穿刺21次，命中13次敌方英雄单位，提供了46秒的控制； 第二把沙王，释放穿刺59次，命中31次敌方英雄单位，提供了1分06秒的控制，不容易； 第三把沙王，释放穿刺27次，命中17次敌方英雄单位，提供了36秒的控制，不稳定；  该说Liquid了，我们先看一下Liquid三号位Mind_Control，老哥不怎么喜欢玩强控，除了第三把兔子，第一把先知和第二把剧毒基本都是在承担输出角色，先知第一把1.7W的对英雄伤害，与此同时Miracle的一号位巨魔只有4K的对英雄伤害，可谓是风头被Liquid.MC抢光了，马桶哥的小狗这一把提供了1.9W的对英雄伤害，整体看下来就是奇迹哥还没有发力，第一局就拿下了；这二把MC剧毒1.9W的对英雄伤害，一号位炼金术士也仅仅打出了2W出头而已，马桶哥的NEC声音不大，1W伤害。这就造成了一种感觉，就是Liquid三核碾压战术几乎无人能敌，往往一号位二号位都还没怎么发力，对方已经倒下了，原因就是这个三号位总能有资源和空间去输出。  为什么Liquid能这么玩？中国队难道不能释放一些资源，养一个定位和Mind_Control一样的三号位去打三核？抱歉，还真不能，原因就在于没有这样的四号位，Gh这兄弟究竟有多强？那就看数据吧。 斯拉达和撼地神牛，都是有一个主动控制技和一个被动控制技的英雄。数据结论就是这么苍白又感人，人家一个四号位所提供出的团队控制效果，比Kpii和卡师傅两个人加起来的还要好。  Kpii＋卡师傅 场均控制时长71秒  场均控制敌方单位30   场均比赛时长 35.6分钟； Gh         场均控制时长71秒  场均控制敌方单位46   场均比赛时长 35.6分钟；  奇迹哥、马桶哥、MC，Liquid每一把都不缺人输出，只要有控制，其他交给三位大哥解决就OK了。Liquid.Gh就是这么一个完美的夺冠拼图，一个人能够打出的控制数据，比NewBee三四号位两个兄弟加起来都要多，很尴尬。  中国队有没有好的传统三号位（提供控制），答案是有，那就是Faith.Bian，有多强？看数据吧。这是TI6决赛的Faith.Bian，当时DC也是如日中天，老将Misery压阵，天才中单W33，resolut1on非常稳定，SaKsa也还不错，稍微短板一些的是Moo，在面对Faith.Bian这支队伍时表现如何？作为一个控制型三号位，数据表现上，强得可怕、稳得可怕。  Faith.Bian 场均控制时长132秒  场均控制敌方单位51  场均比赛时长39.7分钟；  没有对比就没有伤害，不知道Kpii老哥会不会看到这个数据，在场均比赛时间少了11.5%的情况下，NewBee两个兄弟的控制数据表现加在一起，说的是加在一起，勉强达到Faith.Bian数据的50%上下。Liquid.Gh作为四号位，控制时长上虽然少了一些，但控制单位几乎与Faith.bian持平，还是上面的观点，Liquid三大哥不需要你控制很长时间，只要能控住，往往就能达到击杀的目的。  Faith.Bian毕竟是TI6的事儿了。活在裆下而言，TI7上中国队有没有能和Liquid.Gh平分秋色的选手？有啊，那就是东南亚土猫王，以下是LFY1:2Liquid的比赛里，阿福的表现： 阿福  场均控制时长90秒  场均控制敌方单位58   场均比赛时长 46.0分钟；场均还能有过万的输出，这是什么样的操作？ 这三把比赛时长相比NewBee的比赛，多了挺多，就不跟Newbee做对比了。可以说阿福本人的数据表现（控制效果、对英雄伤害）上完全不虚Gh。这场比赛的败笔，我认为在于第三把Inflame的蝙蝠骑士的Pick上，Inflame这把发挥其实非常nice，12次大招释放，提供了34秒控制，多次利用大招击杀MC的先知以及另外Liquid两个大哥。但是Liquid三大哥体系一旦在前期没有丢掉比赛，后期推掉你三路毫无办法。  所以，请老干爹能够珍惜这个东南亚外援，实在难得。  本来心情贼差，看完数据心情稍微平复了一些，是比赛就会有胜负。不管怎么说，Liquid的表现当之无愧，Kuroky的眼泪也是让人不禁唏嘘，在经历了一个十几年的坚持之后，他值得这个肯定。  最后，anyway，中国DOTA还是要加油，要知道自己为什么输。也感谢V社一如既往的给力，每年一度的TI，观赛体验上每年都有新突破，今年OpenAI吊打Dendi的小插曲真是让我非常惊喜，实在是Good Game.  －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 根据反馈，在精力允许范围内，对答案做了一些迭代，增加了比赛时长。并对评论中提出的一些问题作以下说明： 观点1：拿赢了的跟输了的比、局势优劣不同，所以这数据没有用，有失公正 比赛本身对双方都是公平的，局势优劣也是队伍自己所造成的，你拿了什么样的英雄、使用什么样的套路、如何counter对方的套路、执行什么样的战术，这都属于你队伍自己的思路。而数据只是一种对客观事实的结果展示。我们总是在听官方解说团、OB解说团口中说的，这个BP灵性、那个阵容控制不足，究竟控制足或者不足在数据上有没有体现？如果拿了具备强控属性的英雄，却打不出应该有的控制数据，抑或是拿了一个看起来控制不那么多的阵容，却打出非常华丽的控制数据，那这就是数据应该起到的修正作用，不要总是凭感性认知去讨论控制这个问题。文章里我也没去说局势优劣的问题，超出我的能力范畴了，我唯一能确定的就是谁也没在开局给你设定个2000经济的初始落后，本文的数据体现到的东西只是你这局比赛里，在团队控制这个方面所给出的真实成绩单而已。 观点2: 有些英雄控制是大招，有些英雄小技能控制，所以这数据没有用，有失公正 我们总是在以一套惯有的思维在看待比赛和BP，这个英雄技能特性如何，选用了会怎么样、怎么样。那如果跳出来看呢？不管你用什么英雄，Hero_A\B\C\D\E\F\G都可以，你拿三号位/四号位英雄目的就是要提供团队控制效果，技能有强有弱、CD有长有短，但本质上提供的三种效果便是：对敌方英雄的控制次数、对敌方英雄的控制时长、对敌方英雄的伤害量。从经济学上来讲，你的每一个选择都是有成本的，等于你放弃了的最大代价。那么你既然选择了这套阵容，如果收益与你的成本无法匹配，那你就是很亏；如果你收益超出了成本，那你就是大赚。这不是数据的问题，这是你选择的问题。蝙蝠骑士TI7选用63次、胜率47.6%，沙王TI7选用69次、胜率34.78%，小牛TI7选用71次、胜率60.5%，没有人逼着NewBee选蝙蝠和沙王吧？LFY后两局拿小牛，也不是无意而为之吧？  观点3: 数据样本太少，有失公正 是的，数据样本很少，这是一个必须要承认的客观事实。这个问题在问Liquid3:0NewBee这场比赛，我看完比赛胸闷无比，于是就去看了一下这几场比赛的数据，一时间没有想那么多。数据来自大部分来自dotabuff，V社也有公共的API可以去请求和拉去，有精力和技术能力的朋友可以继续去研究，很有意思。  数据本身就是试图从一个完全量化的角度来看待比赛，这种角度看起来是没有结合比赛局势和技能特性，实际上是因为比赛局势和技能特性这种东西实在是太难量化了。举个极端的例子，数据上看10:0的人头领先在NewBee和Liquid的比赛中，会是一个很大的优势，而实际看了比赛的人会觉得，这只是一个均势、甚至是劣势。你会说这个时候可以再加上经济和经验的数据指标去判断，会相对好一些，比如定下一个经济和经验的领先标准，达到多少算场面优势、达到多少算场面劣势，但实际上也会跟人的感性认知有偏差。落到技能特性这个更加变化更多的事情上，数据就更难应付，也举个极端例子：国士无双推推、跳刀躲开Universe虚空大，回头再配合队友击杀虚空，直接决定比赛胜负。那数据里怎么体现国士无双这个操作的价值，以及Universe这个失误的损失，很难。我们可以去继续寻找更加有价值的数据指标和算法模型，但这显然是一件非常有挑战性的事情。所以，“数据决定论”和“数据无用论”，都不可取，关键是分析师、教练怎么去使用这些已有的数据。 没想到基于这个话题聊了这么多，非常有意思的讨论，欢迎大家继续探讨。