L'existence du "Loser Queue" dans League of Legends : Une analyse statistique

En tant que joueurs de League of Legends, nous avons tous entendu parler de la théorie du "Loser Queue", un mécanisme de matchmaking supposé manipuler les parties classées pour encourager les séries de victoires ou de défaites. Cette idée a suscité de nombreux débats et controverses au sein de la communauté des joueurs. Mais qu'en est-il vraiment ? Est-ce que Riot Games, le développeur du jeu, a réellement mis en place un tel système ? Pour répondre à ces questions, une étude statistique approfondie a été menée par un membre de la communauté, renecotyfanboy.

Dans cet article, nous allons examiner de près les résultats de cette étude et démystifier le concept du "Loser Queue" dans League of Legends. Nous allons analyser les données collectées, discuter des biais potentiels et tirer des conclusions basées sur des preuves statistiques solides. Préparez-vous à plonger dans les chiffres et à découvrir la vérité sur ce sujet controversé.

Collecte et analyse des données

Pour mener cette étude, des données publiques ont été utilisées, collectées à l'aide de l'API de Riot Games. Un échantillon de près de 100 000 parties de rang Maître a été rassemblé, et l'historique de 1000 joueurs a été suivi pour construire un historique de 100 parties. Ces données ont été soigneusement analysées afin de déterminer s'il existe des modèles ou des tendances qui pourraient indiquer l'existence du "Loser Queue".

Il est important de noter que cette étude ne peut pas prouver avec certitude l'équilibrage du matchmaking à l'intérieur d'une seule partie. Cependant, elle peut réfuter la théorie du "Loser Queue" en montrant que les parties ne sont pas influencées par les résultats précédents et que les victoires et les défaites sont principalement déterminées par les compétences des joueurs.

Fréquence des séries de victoires et de défaites

La première analyse effectuée a porté sur la fréquence des séries de victoires et de défaites dans l'échantillon de parties de rang Maître. Les résultats ont montré qu'il y avait en moyenne plus de séries de victoires que de séries de défaites, ce qui est conforme aux attentes compte tenu du niveau de compétence des joueurs dans cet échantillon. De plus, la distribution des séries de victoires et de défaites était en accord avec ce que l'on pourrait attendre d'un modèle où chaque partie est indépendante des précédentes.

Ces résultats suggèrent fortement que le "Loser Queue" n'a pas d'impact significatif sur les résultats des parties. Chaque partie est une entité indépendante et les victoires et les défaites sont principalement déterminées par les compétences individuelles des joueurs et non par un mécanisme de manipulation du matchmaking.

Probabilité de perdre après une défaite

Une autre analyse a été réalisée pour étudier la corrélation entre les parties consécutives. Les chercheurs ont examiné les transitions entre les victoires et les défaites pour déterminer s'il existait une probabilité accrue de perdre après une défaite. Les résultats ont montré qu'il y avait une légère augmentation de la probabilité de perdre après une défaite, mais cette différence était très faible et n'indiquait pas clairement l'existence du "Loser Queue".

Il est important de noter que cette légère augmentation de la probabilité de perdre après une défaite peut être attribuée à des facteurs psychologiques plutôt qu'à un mécanisme de manipulation du matchmaking. Les joueurs peuvent être légèrement désavantagés après une défaite en raison de leur état d'esprit ou de leur niveau de confiance. Cependant, cette influence est minime et ne remet pas en question l'équilibre global du matchmaking.

Parties consécutives et taux de victoire

Une dernière analyse a été effectuée pour examiner l'impact des parties consécutives sur le taux de victoire des joueurs. Les résultats ont montré que le taux de victoire avait tendance à diminuer à mesure que les joueurs enchaînaient les parties sans pause. Plus précisément, à partir de la quatrième partie consécutive, le taux de victoire diminuait significativement.

Cette baisse du taux de victoire peut être attribuée à la fatigue ou à la baisse de concentration des joueurs. Jouer de nombreuses parties consécutives sans prendre de pause peut affecter les performances et conduire à une diminution du taux de victoire. Il est donc recommandé aux joueurs de faire des pauses régulières lorsqu'ils jouent de longues sessions pour maintenir leur niveau de performance optimal.

Conclusion

En analysant les données de près de 100 000 parties de rang Maître, cette étude a pu réfuter la théorie du "Loser Queue" dans League of Legends. Les résultats ont montré que les séries de victoires et de défaites étaient principalement déterminées par les compétences individuelles des joueurs et non par un mécanisme de manipulation du matchmaking.

Bien que cette étude n'ait pas pu prouver l'équilibrage du matchmaking à l'intérieur d'une seule partie, elle a fourni des preuves solides indiquant que chaque partie est une entité indépendante et que les résultats ne sont pas influencés par les résultats précédents. Les joueurs peuvent améliorer leurs performances en faisant des pauses régulières et en maintenant leur niveau de concentration.

Il est important de noter que le "Loser Queue" est une théorie qui a suscité de nombreuses controverses au fil des ans. Cependant, les preuves statistiques fournies par cette étude suggèrent fortement que cette théorie n'est qu'un mythe et que les résultats des parties de League of Legends sont principalement déterminés par les compétences individuelles des joueurs.

En fin de compte, il est essentiel de se fier aux faits et aux données pour évaluer la validité des théories. Cette étude statistique approfondie nous permet de mieux comprendre le fonctionnement du matchmaking dans League of Legends et de dissiper certains des mythes qui entourent ce sujet. Alors, la prochaine fois que vous vous retrouverez dans une série de défaites, rappelez-vous que ce n'est pas le "Loser Queue" qui est en cause, mais plutôt les aléas du jeu et votre propre performance individuelle.