Guten Tag liebes MTF,
Ich habe mir mal wieder einige Überlegungen über unseren geliebten FM angestellt und eine Testserie durchgeführt um meine Überlegungen zu verifizieren, oder aber zu widerlegen.
Kommen wir zunächst einmal zur Entstehungsgeschichte der Frage. Im Scouting meiner Spieler versuche ich Variablen außerhalb der von meinen Scouts verteilten Sternebewertungen zu finden, anhand derer ich den potenziellen Neuzugang besser einschätzen kann.
Der erste Schritt ist hier sicherlich herauszufinden wie gut sich der jeweilige Spieler für die ihm angedachte Rolle eignet, indem man zum Beispiel die grün und blau hinterlegten Werte genauer studiert.
Darüber hinaus und hier kommen wir dann auch schon zum eigentlichen Thema: versuche ich falsch bewertete, bzw. Gewichtete Attribute überdurschnittlich mit einzubeziehen.
Was meine ich damit? Nun wenn ich zwei Spieler mit gleicher CA habe, so werde ich in der Regel einen von Beiden identifizieren können, der langfristig die besseren Leistungen erzielt hat.
Vielleicht aber sogar einen Spieler mit geringerer CA, der bessere Leistungen erzielt hat.
Neben den “klassischen” Ursachen wie etwa Consistency denke ich aber gibt es einfach Attribute die über den Erfolg/Misserfolg eines Spielers überdurchschnittlich stark entscheiden.
Meine heutige Prognose: Der Spielwert “Decisions” ist der wichtigste den das Spiel kennt und daher in der CA unterbewertet.
Wie komme ich darauf? Nun wenn wir uns eine Spieleraktion mal in drei Teile gliedern. Dann haben wir zunächst die “Inputfaktoren” Hierzu zähle ich Werte wie: Anticipation, Vision, Off the Ball und Positioning. Diese Bilden in irgendeiner Form einen Inputwert, -Vektor, oder -Matrix. Diese Inputgröße muss nun irgendwie mit einer Entscheidungsfindung verrechnet werden. Hier sehe ich den eigentlichen “Decisions” Wert als maßgeblich. Andere Nebenfaktoren seien etwa Bravery, Composure, Teamwork etc.
Aufgrund dieser Verrechnung kommt es nun zu einer Ausgeführten Aktion. Erst jetzt werden technische oder physische Werte interessant, da sie lediglich nur noch die “ausgesuchte” Aktion ausführen und lediglich bestimmen wie gut die Aktion ausgeführt wird. Die potenzielle “Wertigkeit” einer Aktion setzen sich also Maßgeblich aus Input- und Entscheidungsfaktoren zusammen. Der tatsächliche Nutzen ergibt sich dann aus der angedachten Aktion und deren Umsetzung (oputput-Werten). Hieraus wäre dann also der erste Berechnungsteil deutlich wichtiger als der Zweite.
Soweit meine Theorie. Es ist natürlich völlig möglich dass ein Spieler in seiner Entscheidungsfindung bereits seine eigene “Outputfertigkeit” mit einbezieht und ein Spieler mit besserer Technik auch technich anspruchsvollere Lösungen sucht und findet.
Was habe ich also getan? Ich bin in den Editor gegangen und habe mir einen Testspieler erstellt. Genauer: Ich habe einen bestehenden Spieler bearbeitet. Ich wollte testen ob Spieler bei gleichen CA-Werten aber unterschiedlichen Entscheidungswerten deutlich unterschiedliche Leistungen erzielen.
Die erste Überraschung kam hierbei schon vor dem Spielstart auf. Der Wert “Decisions” wird sehr stark in der CA abgebildet. Mein Testspieler ist Wilfred Ndidi. Als zentraler Mittelfeldspieler sollte er die meisten Aktionen pro 90 Minuten ausführen und ist somit ein super Kandidat um die Entscheidungsfindung möglichst oft anzutesten.
Wer Ndidi im Editior Aufruft und seine “decisions” auf 20 setzt, der erhält einen CA Wert von 157. Setzt man den “Decisions”Wert nun von 20 auf 10 herunter sinkt seine CA um ganze 20 Punkte auf 137. Das ist schon eine extreme Veränderung. Zum Vergleich: für ihn als ZM ja nicht ganz unwichtig, lasse ich Decisions auf 10 und setzte “passing” auf 20 beträgt die CA 144. Setze ich “passing” nun wiederum um 10 Punkte runter auf den Wert 10 Verändert sich die CA lediglich um 8 Punkte auf 136.
Im arithmetischen Mittel beträgt der CA Wert für einen ZM pro Punkt bei “decisions” 2,0 der Ca-Wert pro Punkt “passing” lediglich 0,8. Man sieht also schon, dass das Spiel unter der Haube decisions deutlich stärker Wertet als die technischen Attribute. Ich bleibe meines postulierten Ergebnisses jedoch treu und sage dass der CA-Wert für “decisions” immer noch zu niedrig ausfällt.
Kommen wir nun also zur Testreihe:
Zunächst habe ich die statistischen Schwankungen versucht so gering wie möglich zu bekommmen ( so Sachen wie consitsency: 20 etc.)
Danach ging es an den eigentlichen Spieler. Wie bereits erwähnt habe ich hier Ndidi von Leicester City genommen.
Nimmt man ihn wie er ist und passt lediglich den “decisions” Wert an, erhält er eine CA von 157.
In den anderen Ausprägungen des Experiments habe ich die übrigen Werte mit Ausnahme der physischen (diese scheinen ebenfalls
deutlich zu effektiv zu sein) soweit nach oben angepasst, bis dieser CA-Wert erneut erreicht wurde. Dabei habe ich versucht den Grundtypus des Spielers nicht groß zu verändern. Aber das seht ihr nachher besser.
Die erste Transferphase wurde deaktiviert und jeweils die erste Saison 3 mal simuliert um auf eine statistisch relevante Anzahl an Spielen gegen möglichst gleich bleibende Gegner zu kommen. (Die PA wurde jeweils auf den CA Wert gesetzt).
Kommen wir zu den Testsubjekten:
Das Genie
Wie man sehen kann quasi der Originalspieler, jedoch mit 20 Decisions. Ich habe da mal eine kleine Übersichtsgrafik gebastelt. Die Quellen verstecken sich hinter den Spoilern.
Wie man sehen kann war Ndidi an allen Teilen des Spiels gut Beteiligt. Ich hätte gesagt dafür dass Leicester jetzt nicht umbedingt ein absolut dominanter Verein in England ist hat er sich wirklich gut geschlagen. Ich bin gespannt wie weit sich diese Leistungsdaten verändern, wenn der Decision-Wert abnimmt.
Der Durchschnittsspieler
Wie man sehen kann habe ich Versucht das Wesen des Spielers nicht groß zu Verändern (Teamwork, Workrate, Aggression) sowie die relativen Stärken und Schwächen gleich zu belassen. Die CA bleibt unverändert bei 157.
Ich bin etwas überrascht. In quasi jeder Kategorie kann sich der Spieler verbessern. (nur Tacklingrate nicht) Eine Wertung von 7,39 bei einem Verein wie Leicester ist zudem ernsthaft schon beinahe Weltklasse. Sollte am Ende meine Annahme völlig falsch sein? Definitive Antwort kann hier vielleicht der letzte Test bringen.
Der mit dem Pech beim Denken
Wer sich diesen Spieler anschaut denkt vielleicht zunächst an Weltklasse. Aber kann er seine PS mit “decisions” 1 wirklich auf den Platz bringen?
Jetzt bin ich doch ein bisschen baff. Der “dümmste” unserer Testspieler hat das mit Abstand beste Ergebnis eingefahren. Dabei scheint die Leistung beinahe linear negativ vom “decisions”-Wert abzuhängen. Oder etwas plakativer: “Dumm kickt gut”. In diesem Falle sogar so gut, dass 7,68 als Wertung bei einem Verein wie Leicester schon echt als absolute Weltklasse angesehen werden muss.
Was lässt sich also am Ende dieser Testreihe sagen? Nun als erstes scheint es der Fall zu sein, dass eine Punkterhöhung in “decisions” überproportional zum Nutzen den CA-Wert erhöht. Die erste Aussage könnte also lauten:
Bei gleichem CA-Wert wird der Spieler bessere Leistungen erbringen, dessen “decision”-Wert niedriger ist.
Was mir jedoch zusätzlich noch auffällt: Hat sich der Durchschnittspieler gegenüber dem Genie noch in allen Kategorien deutlich verbessert, gelingt dies dem “Dummen” ggü. Dem Durchschnittspieler eigentlich nur noch in defensiven Kategorien. Die Offensiven Statistiken stagnieren bestenfalls oder gehen sogar leicht zurück.
Wenn man die offensiven Werte der Spieler vergleicht, gerade was “crossing” “finishing” oder “long shots” angeht so scheint dies zunächst konterintuitiv.
Die Regel von Oben scheint also nur auf Defensivleistungen uneingeschränkt zu gelten. Für die offensive wiederum muss wohl ein entsprechendes “perfektes” Mischverhältnis zwischen “decisions” und anderen CA-abhängigen Werten getroffen werden um einen optimalen Nutzen aus einer bestimmten CA-Größe herauszuziehen.
Was ziehe ich persönlich aus diesem Test? Nun erstens könnte man den “Decisions”-Wert als gute Approximation des CA-Wertes festmachen. Durch den enorm hohen Einfluss den dieser auf die CA hat würde ich bei sonst ähnlich veranlagten Spielern in der Regel tippen, dass derjenige, er den höheren “decisions”-Wert aufweist auch die höhere CA besitzt.
Zweitens: Bei Spielern bei denen ich, aufgrund von Scoutingaussagen oder anderen Dingen von ähnlichen CA-Werten ausgehen kann, denke ich kann ich in Zukunft bei Defensivspielern bei denjenigen mit den geringsten “Decisions”-Werten die besten Leistung erwarten, bei Offensivspielern bei demjenigen mit den “durchschnittlichsten”.
Vielleicht müsste man hier noch einmal genauer im Detail testen, aber als ersten großen Überblick fand ich meine Testreihe schon enorm aufschlussreich.
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Thema: Entscheidungen, elemantar wichtig oder vernachlässigbar?- Ein Attributstest (Gelesen 18986 mal)