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2023-08-19 1:24:42 聚哦游戏 聚哦

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外媒发布LOL全球战队排行李哥休息T1跌到前十开外,LPL两队前二

随着2023 LPL夏季赛常规赛的赛程告一段落,万众瞩目的季后赛也即将在7月20日正式拉开帷幕,而除了LPL赛区以外,隔壁LCK的常规赛阶段也即将迎来尾声。在这样的情况下,近日外媒也是发布了最新一期LOL全球战队战力排行榜,以战队的纸面实力和在夏季赛的战绩作为评价标准,以从高到低的方式将各大赛区的顶尖强队进行排序,而这期战力榜单的排名变化也是引起网友们的热议。

这份外媒League on lock发布的全球LOL各大赛区战力榜单,从高到低一共有二十支战队上榜。值得一提的是,在战力榜TOP10当中并没有出现T1的身影,这大大出乎观众的意料。毕竟作为LCK赛区的豪门战队,T1最近几年在战力榜大多数时间都是排在前三名的行列,几乎从没跌出过前五。

然而随着Faker因手伤暂时缺席比赛,潮水退去才知道谁在裸泳,没有了李哥坐镇的T1沦为LCK中下游的队伍,Faker缺席后糟糕的表现和战绩让T1直接在这份外媒发布的战力榜上排名掉到了前十开外,罕见的排在了榜单第十一的位置。

而因为在MSI上的出色表现和在对阵LCK赛区强队取得的成绩,LPL赛区的队伍在榜单上的排名都非常靠前。尤其是今年参加了MSI的JDG和BLG两支顶尖强队,更是直接占据了前二的名次。其中JDG因为在常规赛末尾找回了状态,因此在榜单上的排名也是超过BLG,登顶外媒战力榜。

网友们怎么看这件事呢 欢迎在下方评论区留言,分享自己的看法。

2023LPL夏季赛常规赛最终排名出炉,EDG积分落后WBG,RNG屈居第八

7月17日晚,2023LPL夏季赛常规赛的全部比赛圆满画下了句号。LPL的17支强队历经一个多月的激烈角逐,最终决出了最后的积分排名。根据赛制,常规赛前10的队伍将获得参加季后赛的资格。而排名后7位的队伍则将遗憾结束本赛季的征程。

常规赛前二:BLG、JDG

BLG战队在春季赛季后赛实现了自身实力的蜕变,他们从季后赛第二轮开始一路爆冷掀翻强敌最终杀入春决获得了亚军。在2023MSI大放异彩连续击败Gen.G与T1以后,BLG全员的状态得到进一步提升,在夏季赛常规赛保持着极其出色火热的状态,除了败给老对手JDG以外战胜了所有对手,以15胜1负的成绩斩获常规赛头名。BLG战队还将派出Bin、XUN、Elk三位选手代表中国队参加杭州亚运会,期待他们的表现!

JDG战队自2022LPL夏季赛以来便始终保持着LPL最顶尖实力,本赛季引入Ruler与knight以后他们的阵容状态达到巅峰,春季赛所向披靡击溃了所有对手实现联赛卫冕,并在2023MSI上摘得队史首座国际赛桂冠。夏季赛他们依然拥有强大统治力,长期在LPL积分榜上保持领先,尤其是再度击败了自己最大的竞争对手BLG战队。可赛季初与赛季末意外败给WBG与IG让他们最终在积分上落后BLG一分屈居第二。季后赛将成为他们再度证明自己的舞台。

常规赛第3-4位:LNG、TES

LNG战队在夏季赛获得MSI双冠得主GALA选手的加盟如虎添翼,加上中单Scout一如既往优秀的发挥,LNG战队在夏季赛的发挥更加出色也更稳定,本赛季只败给WBG、IG、JDG、BLG四支队伍。TES战队则仰仗双C的火热状态在夏季赛同样大有建树,JackeyLove梦回S8的惊艳发挥成为队伍团战的重要核心,两队最终都获得12-4的成绩,而LNG因为输掉更少的小局获得了更多净胜分而力压TES位居第三,不过两队在季后赛中的对战轮次与出发点是相同的,他们是最有希望保持名次跻身季后赛四强的队伍。

常规赛第5-6位:OMG、WBG

LPL的观众们一定对OMG战队春季赛季后赛的表现十分难忘,他们是LPL风格最为鲜明的战队之一,热血澎湃的团战与敢打敢拼的打法收获了不少观众的支持。在夏季赛他们依然保持着自己决不言弃的热血风格。WBG战队拥有备受关注的“银河战舰”阵容,不过表现大起大落不太稳定,好在他们的选手拥有丰富的大赛经验,相信经过努力调整可以在季后赛发挥出更好的水平,成为全球总决赛资格的有力竞争者。

常规赛第7-8位:RNG、EDG

RNG本赛季经历主力下路GALA与Ming离队的窘境,MSI双冠功勋只剩下小Wei一人,不过好在还有Breathe的兜底保障,加上Tangyuan与LP不负众望的表现没有让RNG彻底掉队,他们有惊无险地取得8胜8负。EDG战队本赛季是最受关注与争议的战队之一,LPL006号选手Uzi的复出吸引了不少目光,不过战队临时成阵磨合跌跌撞撞,加上队员状态的起伏,EDG频繁丢掉小分,最终在0-2不敌WBG以后因净胜分劣势屈居于RNG之后。

常规赛第9-10位:WE、NIP

WE战队在夏季赛本来拥有一个令所有粉丝惊喜的开局,四战连胜开局状态非常不错,但随着赛程的深入,加上中途去参加亚运征途的相关赛事,WE在版本理解方面遇到了困难,最终频频输掉关键对局,在赛季末以四连败小分0-8的成绩潦草收官。所幸以7胜9负获得了季后赛资格。NIP战队的表现更加中规中矩,但他们顶住压力战胜了RNG战队,并且在末尾的7支战队身上拿到了至少6分,以7胜9负惊险拿到了季后赛资格。

夏季赛季后赛将在7月20日开始,前三轮比赛为冒泡赛制,10队分为两个半区,按照常规赛排名顺序从低到高逐级进行单败制BO5。经历三轮比赛以后剩下的两支队伍将与常规赛前二的BLG、JDG一起组成夏季赛四强,随后进入双败赛的博弈之中。经历双败赛最终决出2023LPL夏季总冠军!同时夏季赛冠军将会获得全球总决赛LPL一号种子资格,其他获得足够积分的队伍也可以在赛区资格赛上争夺最终前往韩国参加S13的机会!

都2023年了,NBA还能爆出数据作假丑闻

主场迎战步行者的比赛开始之前,小贾伦·杰克逊跑到技术台问了一句:“今天谁帮我改数据 ”

然后他在接下来的比赛中拿到了5次盖帽。这是杰克逊本赛季34场比赛中第10次单场盖帽在5次以上,目前他以场均3.1次盖帽位列联盟盖帽榜首,当然因为受伤导致场次不足,官方榜单暂时还没出现他的名字,目前排名第一的是篮网中锋尼克-赵四,场均2.7个帽。

自杰克逊归队以来,灰熊防守效率第一,半场防守效率第一,护框效率第一,篮筐到罚球线限制第一,罚球线到三分线限制第一,这是彰显数据型写手功力的三段式废话,简单来说,三分线内,灰熊防守无敌。若你问杰克逊在这些灿烂的防守数据里面起到什么作用,那么还有另外一个数据可供参考:他的防守效率是灰熊队内第一。

所以现在杰克逊是年度最佳防守球员最有力的竞争者,这种论调并非完全来自于球迷或者专家们的评价,各大博彩公司也都将杰克逊的赔率设为最低。当数据和真金白银联系到一起时,就会有人搞点调查研究。美国有名热心网友在论坛上发布了自己的研究结果,他说杰克逊主客场盖帽、抢断数据偏差极大,主场盖帽数量比客场增加了89%,抢断则增加了120%。网友认为其中有诈,他给出了这种极大偏差的三种解释:

1.杰克逊在主场打得更努力。但杰克逊的其他数据,上场时间、场均得分、场均篮板甚至场均犯规都很接近。

2.灰熊主场记分员是杰克逊的忠诚粉丝,故意美化他的盖帽和抢断数据,因为这两项数据要比其他数据更容易作弊。

3.记分员或他的家人押注过杰克逊当选年度最佳防守球员。赛季之初杰克逊在各博彩公司当选最佳防守球员的赔率极高,差不多投入100块钱就能换回1万块。

最后一条说法真的很动人,尤其是咱们这些接受过九年义务教育的人,耳熟能详的理论了,马克斯在《资本论》中引用邓宁格的名句:……有300%以上的利润,资本就敢犯任何罪行……

记分员和他的家人可能不是什么资本家,但如果他们在赛季前就投注了杰克逊,那么一万除以一百,就是10000%的利润,确实足够诱人。2018年有人调查过,NBA记分员由主场球队雇佣,有些只是兼职,每场可拿50美元,做满一年41个主场就是2050美元,相比10000%的利润,这只能算是杯水车薪。

而他们要做的事情可能也不用太多。NBA进入近代以来,主场数据台通常是一个团队协作,一个人负责临场观察,喊出数据,另一个负责在电脑中输入数据,喊话人几乎要说出所有的篮球动作,出手和出手的距离、命中与否、失误、助攻、篮板……

简单来说,喊话人决定了数据本身。也不知道是不是巧合,曾经有一名在90年代担任灰熊记分团队领导的人透露,他会有意识地去篡改数据,正是在他的喊话下,刚进入联盟不久的灰熊主场平均助攻率为67%,高于联盟主场平均的63%,跑到客场去的灰熊助攻率骤降到56%,又低于联盟客场平均的59%。而灰熊早期球星阿卜杜勒·拉希姆,新秀年在主场抢断了50次,客场只有29次,主场盖帽60次,客场盖帽则只有19次,比今年的杰克逊夸张得多。

至于这位记分员为什么要这么干,他倒没有提到博彩,他讲的都是一盘大棋,他说每个人都需要更漂亮的数据,联盟需要、球星需要,实际上球迷也需要——“人类本性上就是喜欢10次助攻更甚于8次助攻。”

这位灰熊队记分员甚至会给客队球星加戏,譬如奥拉朱旺从他这里拿到了一个盖帽三双,范-埃克塞尔也从他这里拿到了23次助攻。好处是比赛结束后ESPN播报这场比赛的时候会说:“奥拉朱旺拿到了盖帽三双,在对阵温哥华灰熊的比赛中。”

如此一来,这位90年代灰熊主场记分员的作弊行为就被镀上了一圈大义凛然的金边:“我们灰熊刚刚进入联盟,没有全国直播的机会,也不会得到很多媒体曝光。我(帮助客队球星捏数据)的做法对市场营销和球队长期增长来说是有价值的,哪怕会被其他球迷嘲讽,但那也是一种关注啊。”

当然了,对于一般球队来说,自家球星能够打出“更”漂亮的数据,一方面能够帮助主场卖票,本质上还是增加了球队本身的价值,另一方面在交易时也更好出手。这套逻辑很好理解,但也有例外。

1987年以来,联盟主场的助攻率是61.8%,客场助攻率为58.3%,主场总是占点便宜,但1996年的快船不一样,他们主场助攻率比客场低了13%,这种反向落差十分罕见,排名第二的反向落差是1999年快船的12.2%,排名第三的是1998年快船的12.1%,排名第五的是1997年快船的9.1%。

没人知道这是为什么,这也许就是当年这支快船如此令球员厌恶的原因之一,球队管理层和老板似乎是在有意压低球员价值,当然他们不会公开让记分员去扣减球员数据,他们也许只是下了这样一个要求:“我们希望数据更准确一点。”

这就足够了,因为很可能在当时,整个NBA的数据在除了快船的所有场地上,无论主客队,都存在一定量的膨胀,只是主场膨胀系数更大一些罢了。

这种主观统计上的膨胀可能持续了相当久,毕竟诸如助攻、抢断、盖帽、篮板和失误之类的数据都带有一定的主观色彩。克里斯·保罗就曾经感慨没人能超越斯托克顿生涯15806的总助攻数:“我不知道当年谁在犹他当记分员。”

当年约翰·阿伦在犹他当记分员。他说自己绝对秉公执法,“NBA有两种助攻,一种是直接导致得分的传球,也就是我记下的那些,至于另一种——”

“——另一种是来自犹他当年的播音员罗德·亨得利,只要斯托克顿碰到球,那就是助攻。”

老记分员阿伦又补充说:“联盟统计助攻的时候,接球球员运一次球做一两个假动作然后命中也算。所以这里面是有主观因素在的,我能做到的无非是对主队和客队一视同仁就好。”

当然即便是一视同仁,在某些老派球员眼里也很难接受,1995年“大O”奥斯卡·罗伯特森点评当时即将荣登历史助攻王的斯托克顿,也难免酸水泛滥:“我就站在你身边,没人防我,我还把球传给你,然后你远投命中,如果这也算一次助攻的话,我可能得有2万个助攻。”

当然,大O的言论已经涉及到助攻的价值判断,一个助攻到底是刷出来的还是真正精妙的传球,是很难去判断的。就好比会有人问出类似的问题,如果没有卡尔·马龙,斯托克顿会有那么多助攻吗 这个问题就像在问如果没有老鱼费舍尔,科比可以夺冠吗一样很难解答,毕竟你并不知道当这些如果发生时,谁又会出现在卡尔和老鱼本该出现的位置上。

有一种判断方法可能是公允的,首先助攻就是助攻,不用附加价值,然后我们来看看主场记分员给这份数据注了多少水,也就是按前文所述网友的方法,比较一下主客场数据。斯托克顿生涯主场助攻比客场高了7.3%,在知名传球大师中已经算比较低的了,历史助攻数前50的球员中,平均主场助攻数要比客场多10%。如果你感兴趣,魔术师这项数据是5.4%,詹姆斯则是5%,真正令人发指的是纳什,他主场助攻数甚至比客场低了4.5%。至于对斯托克顿发出质疑的保罗本人,他的主客场落差,正好也是7.3%,和他质疑的对象并没有差别。当然保罗也有理由啊,你斯托克顿待过几个主场,我保罗待过几个

不过主客场之别也很难完美地作为呈堂证供来说明主场记分员捏造数据,在指出杰克逊数据有假的那篇帖子中,热心网友还是给自己和记分员留了一些台阶,他举出了几个“无论怎么看都和杰克逊没关系”的比赛录像片段以说明问题,但他加上了这样一句话:“除非他们有慢动作镜头和其他角度。”

他们真的有。

当代NBA的现场记分员能够确凿把控的东西可能只有犯规和暂停数,当代计分团队一般由4人组成,分为两名观察员和两名纪录员,一名观察员负责喊出比赛内容,一名记录员记录数据并传到另一名记录员电脑上,后者负责校对,最后一名观察员将数据传至NBA本部数据库作为官方数据放出。

事实上,在那个网络热帖曝光之后,NBA专家凯文·奥康内尔就发文表示了反对,他多角度逐帧慢放仔细回看了杰克逊主场的66个盖帽,发现其中只有3个是误判,最后他的结论是:这样的讨论只会让杰克逊防守的细节更为人关注,他拿到最佳防守球员的概率会更高。

官方对这篇帖子的态度也很平淡,NBA高级公关副总裁发文解释说:“为了确保我们比赛统计数据的完整性,独立于现场统计人员的校对人员会在NBA比赛期间实时审查所有比赛的统计,如有问题可以及时纠偏或者事后纠偏。帖子中提到的所有疑点经调查都符合NBA统计手册的规定。”

意思就是说,官方连3个误判都不给。

至于所谓主客场的落差,正义凛然的老记分员说的也有几分道理,毕竟多年以来主场胜率在6成左右,显然球员在主场就是要表现得更好一点,数据更好一点又怎么啦

但热心网友会买账吗 答案是很明确的。网友也许没有时间把每一帧视频都看过去,但用键盘敲下诸如“NBA越来越假了”、“也许我们错怪了多纳吉”、“联盟被操控太久了”之类的言论就很容易。对于大多数不太热衷福利彩票事业或者花钱玩数据范特西游戏的人们来说,他们倒未必有切身之痛,只是一个充斥着阴谋和流言的故事自有其诱人之处罢了。

当然了,一个商业体育联盟也好,一部商业电影也罢,数据上弄点花样,也不过是大多数人茶余饭后的谈资而已,资本大佬的游戏到底会玩到多离谱,也不会让我等屁民感同身受,倒是倘若某些和大多数人相关的严肃领域同样令人信任动摇的话,就颇有些危险,归根到底还是那句话:数据不骗人,骗人的是人。

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