02How PRISM works · prism-v2
공식 스코어보드의 ACS는 킬과 피해량 위주라서, 먼저 들어가 싸우는 타격대가 늘 위에 옵니다. 스모크로 길을 열어 주는 전략가, 정보를 따 주는 척후대, 사이트를 지키는 감시자의 기여는 잘 드러나지 않습니다.
PRISM은 프리즘이 빛을 여러 갈래로 나누듯 한 선수의 기여를 여러 지표로 나눠 보고, 같은 역할군끼리만 비교합니다. 그래서 “전략가 중에서 얼마나 잘했는가”를 1.00 기준의 숫자 하나로 읽을 수 있습니다.
킬 · 어시스트 · 생존 · 트레이드 중 하나라도 한 라운드 비율 — 라운드에 '쓸모 있었는지'
라운드당 준 피해 — 킬로 이어지지 않은 압박까지 포함
직접 끝낸 교전 수
스킬 · 정보 · 트레이드로 만든 기여 — 척후대 · 전략가의 핵심
(첫 킬 − 첫 데스) / 라운드 — 라운드 시작 싸움의 결과
죽지 않고 끝낸 라운드 비율 — 숫자 손해를 덜 낸 정도
혼자 남아 이긴 라운드 — 1v1 1점 … 1v5 5점, 라운드당
한 라운드 2킬 이상 — 2K 1점 … 5K 4점, 라운드당
쓴 크레딧 대비 준 피해 — 적은 돈으로 낸 효율
스파이크 설치 · 해체 횟수, 라운드당
맵 승패만 보고 학습하면 결과에 딸려 오는 지표가 평점을 독식합니다. 예를 들어 진 라운드에서는 어차피 다 죽기 때문에, 생존율을 넣으면 모델이 기여의 60%를 생존율에 몰아주고 “이긴 팀 선수 = 높은 평점”이 됩니다. 그래서 생존율은 ML에서 빼고 규칙 쪽에만 두었고, ML이 한두 지표에 쏠리지 않게 규칙과 섞었습니다.
검증(학습에 쓰지 않은 경기)에서 이 평점으로 맵 승패를 맞히는 정도(AUC)는 0.806로 규칙만 쓸 때(0.799)와 비슷합니다. 대신 비중을 사람이 정하지 않고 데이터가 정합니다 — 결과적으로 KAST가 승리와 가장 강하게 이어졌습니다.
한계: 팀 승패는 다섯 명이 함께 만드는 것이라 한 선수의 기록만으로는 다 설명되지 않고, 표본이 적은 선수는 점수가 크게 출렁입니다(시즌 순위는 10맵 이상만 비교). 라운드 단위 기록(경제 · 트레이드)을 모으면 더 정확해집니다.
데이터: VLR.gg 공개 기록 · VCT 2026 전 권역과 국제전. 선수 탐색기에서 직접 비교해 보기 → · 승부예측 배율 모델 성적 →