一起了解下HLTV Rating3.0开发背后的故事吧。

近日HLTV对旗下的Rating3.0系统进行了更新，而在更新之后，VRS专业分析师Udknud向NER0（传言HLTV Rating系统的主要负责人）提出了疑问：

你只是对外发声的门面，还是HLTV Rating系统的主要乃至唯一设计/开发者？

HLTV Rating系统背后的设计团队规模有多大？你们会在多大程度上听取电竞圈的意见？比如，会不会咨询职业选手，了解他们认为哪些选手特质具有影响力？

在模型开发过程中，有没有其他人理应和你获得同等的认可？（或许他们不愿公开露面，这点我能理解）

能否透露一下HLTV Rating的设计过程？如果用一个区间来形容，是更偏向“HLTVRating不如改叫NER0 Rating（暗示个人主导）”，还是“HLTV Rating是真正的协作成果，且体现了职业选手对有影响力选手的共识”？

我之所以好奇，是因为HLTV的其他发言人给人的感觉是，当前的HLTV Rating几乎是你一个人的成果。但希望有其他人能对你的观点提出质疑和挑战？

是谁在监督你，对你的观点提出质疑呢？比如RS值这个指标是怎么来的？

另外，HLTV Rating的代码什么时候会开源，让其他数据爱好者能真正对设计提出挑战？

对于Udknud的疑问，NER0也做出了长篇回应：

首先必须强调的是，我不是开发者：HLTV Rating3.0版本的所有技术工作都在丹麦总部进行，大部分工作由一位名叫Troels的数学博士负责，他非常专业。

虽然可以说我主导了Rating3.0版本的创意方向，但3.0公式的主体其实源自Rating2.0版本，而2.0版本是由tgwri1s创建的。我真正做的，只是在2.1版本的基础上，新增了RS值（Round Swing，回合影响值）”作为第六项子Rating，并加入了经济调整机制。所以，公式的绝大部分都不是我编写的。

我曾和一些职业选手、教练简短交流过相关问题，但他们日程非常繁忙，没有时间兼任数据顾问（而且大多数人也不愿这么做，如果一位注重数据的教练或指挥研究出了某种分析方法，他们更倾向于留给自己的队伍用，而不是分享给整个HLTV）。

“回合走向影响”与LeetifyRating（另一款CS数据Rating工具）非常相似，两者都基于@peterxeno发表的一篇关于“胜率贡献值（win probability added）”的论文（论文链接：https://researchgate.net/publication/350197461_Valuing_Player_Actions_in_Counter-Strike_Global_Offensive），这篇论文提出了一种为选手各项动作赋予价值的独特方法。这个指标不是我凭空想出来的，它已经存在一段时间了。

显然，认为这种规模的综合Rating能完全“客观”是不切实际的。但我们自始至终都采用数据驱动的方法，参考哪些因素能预测回合胜率（rw%）、地图胜率（map win%），以及长期的个人表现数据。Striker和tgwri1s参与了Rating3.0的α测试和β测试，并提供了反馈；此外，在Rating3.0发布后，我们也根据我信任的行业公众人物的反馈对其进行了优化。

K/D确实可以被视为客观指标，但没人用它是有原因的：它的参考价值太低。不过，对于更喜欢这类原始数据的人来说，K/D、ADR（平均伤害值）、KPR（每回合击杀数）等任何他们认为“更优”的基础客观指标，现在依然可以查看（尽管我显然不认同这些指标更优）。正如@smartbackwards和@n0miun所证明的，只要能通过HLTV获取比赛demo，并使用awpy这类解析工具，任何人都能随时设计自己的Rating系统。

用单一Rating涵盖所有维度确实不可能，但HLTV从发布Rating1.0版本时就选择了这条路，而且这套系统或许可以一直迭代改进下去。对于普通观众来说，在赛事或比赛结束后，快速扫一眼红色或绿色的Rating数字，其实有很大的参考价值。当然，和所有关注比赛的粉丝或专业人士一样，我们内部不仅会看最终Rating，也会关注Rating的构成细节。但我认为，不能因为这件事很难，就干脆不去做。

我经常被问到代码开源的问题，这里统一说明两点：1.不存在所谓“可泄露的公式”，现在的Rating系统远比这复杂，比如经济调整和回合走向影响会用到每张地图的平均值等，无法用简单公式概括；2.这件事我说了不算，远远超出了我的职权范围。