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ago. 25, 2020
ago. 25, 2020

Cómo usar la pericia profesional para las apuestas en CS:GO

Comprender las actitudes

Conocimiento de los estilos de juego

Los límites de la pericia

Cómo usar la pericia profesional para las apuestas en CS:GO

El tema de las apuestas en CS:GO y en general es uno que he sido un poco reacio a cubrir y abordar por un tiempo. En primer lugar, quiero decir que uno siempre debe pensar mucho sus apuestas y apostar de manera responsable si es una actividad que disfruta.

En beneficio del argumento, quiero hablar sobre las maneras en las que la pericia profesional podría resultar útil si uno quisiera apostar. ¿Qué tipo de conocimientos o procesos de pensamiento utilizaría para favorecer a un equipo por sobre otro? También hablaré sobre los posibles límites de toda pericia para adivinar el futuro y el peligro de desarrollar una falsa sensación de seguridad.

Comprender las actitudes

En primer lugar, el as más valioso que los expertos tienen bajo la manga es la capacidad de identificarse con los jugadores y tratar de acercarse lo más que puedan a las posibles actitudes que tengan antes de un partido oficial. Un partido de Counter-Strike es más que cinco jugadores contra otros cinco en un enfrentamiento en el que se supone que el equipo “objetivamente” mejor ganará.

Una métrica muy recurrente que utilizan los analistas para hablar sobre los partidos es cómo se miden los estilos de juego de dos rivales.

Los partidos oficiales se juegan en un contexto que puede tener y tendrá distintas consecuencias para ambos equipos. Bajo el concepto relativamente amplio de "contexto", incluyo los resultados más recientes para cada uno, su posición actual en el ranking, su nivel y las expectativas que lo acompañan en relación con el torneo, y los partidos anteriores y ocasionales rivalidades en la etapa actual del evento.

A modo de ejemplo en el formato suizo, considero que hay más probabilidades de que un contendiente consiga una victoria inesperada frente a un favorito en una posible ronda 2:0 frente a una ronda 2:2 en la que todos están con la espalda contra la pared y la presión es total.

Esto se debe a que, en este caso, valoro mucho la experiencia del equipo favorito que les ayudará a mostrar la mejor versión de sí mismos cuando el riesgo sea alto, algo mucho más difícil para los equipos novatos.

Otro ejemplo podría ser el de las rivalidades domésticas o los encuentros recurrentes entre dos equipos específicos en los que existe un microambiente donde los datos objetivos deben tomarse con pinzas. La mejor ilustración de este principio es la asombrosa habilidad de Dignitas de seguir desafiando a Fnatic cuando, objetivamente, los dos equipos ya no tienen el mismo nivel. La experiencia y las réplicas psicológicas de una rivalidad así lo hacen un partido diferente.

Mi pericia, tanto como ex jugador y ahora como talento de las transmisiones desde hace unos años, me ayudó a descifrar y entender los factores subestimados que afectarán el desempeño de un equipo.

Conocimiento de los estilos de juego

Otro activo más concreto que un experto tiene a su disposición es obviamente el conocimiento del estilo de juego de un equipo y cómo se compara con el de su rival. Por ejemplo, cuando uno analiza el tenis, una métrica muy recurrente que utilizan los analistas para evaluar los partidos es cómo se miden los estilos de juego de dos rivales.

Un partido de Counter-Strike es más que cinco jugadores contra otros cinco en un enfrentamiento en el que se supone que el equipo “objetivamente” mejor ganará.

Mi humilde opinión es que este es un factor que se subestima en el análisis general en el nivel más alto de CS:GO. Hay distintas formas de jugar los mapas, ya sea del lado T o CT, y cada equipo varía mucho en dimensiones como pasividad frente agresividad, individualismo frente a jugadas en equipo, y estilo de juego organizado frente a movimientos caóticos.

Todos los equipos tienes preferencias en cuanto al estilo contra el que prefieren jugar. Por ejemplo, en mis épocas de jugador, recuerdo claramente que a mis equipos les iba mejor frente a oponentes organizados, tácticos y con ritmo lento. En cambio, los equipos con un estilo de juego más liberal y eléctrico nos ponían en posiciones muy incómodas.

Este es un prisma a través del cual se puede obtener mucha información cuando se analizan partidos oficiales. Un experto sabe cómo llevar su análisis más allá de una simple valoración del estado o condición de un equipo y sabe jugar mentalmente el partido para predecir qué estilo será el vencedor.

Los límites de la pericia

Por último, es absolutamente crítico entender que uno nunca puede predecir por completo el resultado de un partido, con o sin pericia profesional. ¡Esa es la belleza de nuestro juego! Ninguna cantidad de datos, experiencia o corazonadas puede acertar con exactitud el estado de un equipo en un momento determinado.

Un equipo con desempeño deficiente puede tener una buena racha y destrozar por completo al favorito, mientras que un equipo ganador de campeonatos puede tener un mal momento y ser anulado por completo por un oponente intrépido para el que todos los riesgos están dando enormes beneficios. Nunca vemos el panorama completo para evaluar el estado de un equipo y algunos elementos siempre estarán ocultos para un observador externo.

Incluso si en teoría tenemos toda la información posible a nuestra disposición antes de un partido, a veces los milímetros y milisegundos deciden el resultado y esto puede tener reacciones inesperadas que son imposibles de prever. Nunca sé con exactitud qué puedo esperar de un partido, y es por eso que este juego me apasiona hace veinte años.

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Acerca del autor

Mathieu Quiquerez

Now retired from being a professional player for teams including LDLC and Titan, Mathieu “Maniac” Quiquerez has become a widely recognised CS:GO analyst, featuring at events such as ESL One New York and the BLAST Pro Series. Alongside his immense knowledge of the game and its past iterations (having competed in CS:GO, CS: Source and CS 1.6), Mathieu is also the third highest earning Swiss esports player of all time.

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