論文の概要: When the Rule-Maker Runs the World Championship: Late Patches and Procedural Accountability in League of Legends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.07427v1
• Date: Mon, 05 Oct 2026 21:36:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.680662
• Title: When the Rule-Maker Runs the World Championship: Late Patches and Procedural Accountability in League of Legends
• Title（参考訳）: ルールメイカーが世界チャンピオンになったとき:伝説のリーグにおける後期的パッチと手続き的説明責任
• Abstract要約: リーグ・オブ・レジェンズ・ワールド・チャンピオンシップ(ワールド・オブ・レジェンズ)の直前にリタイアゲームズがゲームを変更する。 この権限集中がガバナンスの疑問を提起する。 遅れたルール変更のメリットと負担がどのように分散されているのかを精査する人はいますか? 2016年から2025年までの10つの選手権を、1,097のゲームと215のチーム年、40のパッチで1,090のチャンピオン変更のコーディングを組み合わせて調べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4451418492070753
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Riot Games, which runs the League of Legends World Championship (Worlds), also changes the game shortly before each tournament. This concentration of authority raises a governance question: Who scrutinizes how the benefits and burdens of late rule changes are distributed? We examine all ten championships from 2016 to 2025, combining 1,097 games, 215 team-years, and LLM coding of 1,090 champion changes across 40 patches. On average, 33% of a team's prior picks were on champions with net nerfs in the patches it had not played before Worlds, and 8% were on champions with net buffs. Within a year, the median gap between the most and least affected teams was 23 percentage points for nerfed picks and 12 for buffed picks. Nerfs fell mainly on the most-contested champions and buffs on less-contested ones, as Riot's published balancing criteria anticipate. Pools concentrated on the prevailing meta therefore had more negative net exposure, and even the winners of a year's four major regional leagues differed in net exposure about as much as four randomly drawn teams. Higher buff exposure was associated with additional opponent bans on buffed champions, although its size depends on the model. Among quarterfinalists, the most buff-exposed team of each year reached six of ten finals and won four titles. The team with the most negative net exposure reached two finals and won one. These exploratory descriptions identify unequal exposure, not causal gains or losses. The association between net exposure and winning remains uncertain, at +1.3 percentage points per standard deviation with a 95% interval from -0.9 to +3.7. We argue that scrutiny of late rulemaking should not depend on proving that a patch changed who won Worlds. Earlier patch commitments, team-level impact disclosure, independent review, and a formal opportunity to challenge decisions would make publisher authority more accountable.
• Abstract（参考訳）: リーグ・オブ・レジェンズ・ワールド・チャンピオンシップ(ワールド・オブ・レジェンズ・ワールド・チャンピオンシップ)を運営しているリオットゲームズも、各トーナメントの直前にゲームを変更している。 この権限集中がガバナンスの疑問を提起する。 遅れたルール変更のメリットと負担がどのように分散されているのかを精査する人はいますか? 我々は2016年から2025年までの10つの選手権すべてを調べ、40のパッチで1,097のゲーム、215のチーム年と1090のチャンピオン変更のLLMコーディングを組み合わせた。 平均して、チームの前のピックの33%は、ワールドカップ前にプレイしなかったパッチでネットオタクのチャンピオンであり、8%はネットバフのチャンピオンだった。 1年以内に、最も影響を受けるチームと最も影響の少ないチームの間の中央値の差は、オタクのピックでは23ポイント、ビュッフェのピックでは12ポイントであった。 リオットが公表したバランスの基準が予想される中、ナーフは主に最も競争の激しいチャンピオンと、より競争の少ないチャンピオンのバフに落ち込んだ。 プールは一般的なメタに集中しており、ネットの露出はよりネガティブであり、1年の主要4つのリーグの優勝者でさえ、無作為に描かれた4つのチームほどの割合でネットの露出に違いがあった。 より高いビュッフ露光は、そのサイズはモデルによって異なるが、バッフドチャンピオンに対する追加の反対の禁止と関連づけられた。 準々決勝では、毎年最もバフアップしたチームが10試合中6試合に出場し、4つのタイトルを獲得した。 最も否定的なネット露出を持つチームは2つの決勝に到達し、1位を獲得した。 これらの探索的な記述は、因果的な利得や損失ではなく、不平等な露光を識別する。 純露光と勝利の関係は、標準偏差あたり+1.3ポイントで、95%間隔が-0.9から+3.7である。 我々は、遅れたルール作りの精査は、誰がワールドズを制したかのパッチが変わったことを証明することには依存すべきではないと論じている。 以前のパッチのコミットメント、チームレベルの影響開示、独立レビュー、決定に異議を唱える正式な機会は、出版社の権威をより説明責任のあるものにする。

関連論文リスト

• The Leaderboard Illusion [61.27964089648608]
  アリーナは最も有能なAIシステムランキングのリーダーボードとして登場した。 我々は,ゆがんだ競技場に生じた体系的な問題を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-29T15:48:49Z)
• PandaSkill -- Player Performance and Skill Rating in Esports: Application to League of Legends [0.0]
  PandaSkillは、プレイヤーのパフォーマンスとスキル評価を評価するためのフレームワークである。 機械学習を使用して、個々のプレイヤー統計からゲーム内プレイヤーのパフォーマンスを推定する。 PandaSkillは、BayesianフレームワークのOpenSkillを使って、無償でスキル評価を更新する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-17T09:10:34Z)
• A Framework for Predicting the Impact of Game Balance Changes through Meta Discovery [2.690784361901543]
  メタゲームとは、ゲームのルールを超えた知識の集まりである。 バランス変更の影響を予測するためのフレームワークは、開発者がより情報的なバランス決定を行うのに役立つだろう。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T15:20:43Z)
• Abstracting Imperfect Information Away from Two-Player Zero-Sum Games [85.27865680662973]
  Nayyar et al. (2013) は、プレイヤーがプレイ中にポリシーを公に発表することで、不完全な情報を共通のペイオフゲームから抽象化できることを示した。 この研究は、ある正規化された平衡が上記の非対応問題を持たないことを示している。 これらの正規化された平衡はナッシュ平衡に任意に近づくことができるので、この結果は2つのプレイヤーゼロサムゲームを解くための新たな視点への扉を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-22T16:54:06Z)
• GCN-WP -- Semi-Supervised Graph Convolutional Networks for Win Prediction in Esports [84.55775845090542]
  本稿では,グラフ畳み込みネットワークに基づくエスポートに対する半教師付き勝利予測モデルを提案する。 GCN-WPはマッチとプレーヤに関する30以上の機能を統合し、近隣のゲームを分類するためにグラフ畳み込みを使用している。 本モデルは,LLの機械学習やスキル評価モデルと比較して,最先端の予測精度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-26T21:38:07Z)
• Using Machine Learning to Predict Game Outcomes Based on Player-Champion Experience in League of Legends [0.13124513975412253]
  本稿では,リーグ・オブ・レジェンド(LoL)ゲームにおいて,プレイヤーが選択したチャンピオンに対して経験した経験に基づいてゲーム結果を予測する手法を提案する。 ディープニューラルネットワークを用いて、すべてのプレイヤーがチャンピオンを選択した後、ゲームの結果を75.1%の精度で予測できることを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-05T18:03:03Z)
• Bandit Modeling of Map Selection in Counter-Strike: Global Offensive [55.41644538483948]
  Counter-Strike: Global Offensive (CSGO) では、2つのチームが最初にマップ(仮想世界)を選択して禁止する。 CSGOにおける地図選択の問題に対処し、チームの選択や意思決定の禁止を調査するための文脈的帯域幅の枠組みを導入する。 選択と禁止の両方に関して、チームは最適なマップ選択ポリシーを持っています。 また,バンディット環境では検討されていない報奨制度のアプローチも定義し,報奨制度の導入によってモデル性能が向上することが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T23:47:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。