Loser’s queue gerçek mi?

Neyi ölçtük

Loser’s queue, bir galibiyet serisinden sonra eşleştirme sisteminin sizi tekrar %50'ye çekmek için daha zayıf takım arkadaşları verdiği inancıdır. Eğer gerçek olsaydı, maçlarda açık bir iz bırakırdı: galibiyet serisindeki oyuncular sonraki maçı form durumlarının öngördüğünden daha sık kaybederdi ve takım arkadaşları rakiplerinden daha düşük değerlendirilirdi.

• Yalnızca eşleşme kabul ekranı geldiğinde var olanları gören bir model kurduk: on oyuncunun derecesi, son 7 gündeki ve mevcut oturumdaki form durumları, autofill ve duo durumları. Model şampiyonları ve draft'ı görmez.
• Modeli Haziran–Ağustos 2026 arasındaki yaklaşık 5,1 Mn NA dereceli maçında eğittik ve daha önce hiç görmediği bir haftada test ettik: 2–9 Eylül, 563.839 maç ve 5.638.390 oyuncu maçı kaydı (maç başına oyuncu başına bir).
• Her oyuncu maçı için oyuncunun maça girerken sahip olduğu seriyi, takımının kazanıp kazanmadığını, modelin beklentisini ve oyuncunun kendisi sayılmaksızın dört takım arkadaşının beş rakibe kıyasla nasıl değerlendirildiğini kaydettik.

Seriler devam eder. Tersine dönmez.

Eğer loser’s queue olsaydı, galibiyet serisi grupları %50'nin altına düşerdi. Oysa yükseliyor: tek galibiyetten sonra %%50,4'den, beş veya daha fazla galibiyetten sonra %%53,0'e çıkıyor. Mağlubiyet tarafında ise oran art arda beş yenilgiye kadar neredeyse değişmiyor, ardından %%48,4'e geriliyor.

En basit açıklama şudur: Galibiyet serisindeki bir oyuncu genellikle mevcut derecesinden daha iyidir ve derecesi seviyesine yetişene kadar kazanmayı sürdürür; uzun bir mağlubiyet serisindeki oyuncu ise şu sıralar daha kötü oynamaktadır.

Model bunu önceden gördü

Her seri grubunda gerçek sonuç, modelin tahminine yarım puanlık sapma dahilinde ulaştı. Model herhangi bir ceza mekanizmasından haberdar değildir. Yalnızca oyuncuların son form durumunu ve derecelerini bilir ve bu sonuçları açıklamak için fazlasıyla yeterlidir. Hiçbir gizli mekanizmaya gerek yoktur.

Takım arkadaşlarınız galibiyet serisinden sonra kötüleşmez

Oyuncunun kendisini hariç tutarak, dört takım arkadaşının ortalama puanını beş rakiple karşılaştırdık. Beş veya daha fazla galibiyetten sonra takım arkadaşları rakiplerin biraz üstünde puan aldı (değerlendirme ölçeğimizde +0,126); beş veya daha fazla mağlubiyetten sonra ise biraz altında kaldı (-0,061). İki fark da son derece küçüktür ve hiçbiri loser’s queue iddiası doğrultusunda değildir.

Peki sizi daha zayıf takıma düşüren nedir?

Her oyuncu maçı kaydı için iki şeyi ölçtük: oyuncunun takımının ne sıklıkla zayıf taraf olarak başladığı (şampiyon seçiminden önce %50'nin altında) ve bunun ne kadarının eşleştirme sisteminden kaynaklandığı: oyuncu sayılmaksızın takım arkadaşlarının rakiplere karşı ortalama puanı.

• En büyük etken sizsiniz. Bir mağlubiyet serisinden sonra takımınız daha sık zayıf taraf olur çünkü model sizi daha düşük puanlar: son birkaç maçınız kötü geçmiştir. Takım arkadaşlarınız daha kötü değildir. Eşleştirme sisteminin payı neredeyse hiç oynamaz ve oynadığında da ters yönde hareket eder.
• Autofill yaklaşık bir puanlık kazanma oranına mal olur (%49,1 karşısında %50,1) ve hiçbir şey bunu telafi etmez.
• Lobideki en iyi oyuncuya biraz daha zayıf takım arkadaşları düşer. Eşleştirme sistemi takım ortalamalarını dengeler, bu yüzden en güçlü oyuncunun dört takım arkadaşı biraz daha düşük puan alır. Her maçı taşımak zorundaymış hissi gerçektir; sadece etkisi küçüktür.
• Terfi sırası diye bir şey yoktur. İster terfiye bir galibiyet ister küme düşmeye bir mağlubiyet kalmış olsun, ihtimaller kümenin diğer herhangi bir noktasındakiyle aynıdır.
• Başka hiçbir şey bunu etkilemez: LP gidişatınız, bir oturumda kaç maç oynadığınız ya da ne kadar hızlı tekrar sıraya girdiğiniz fark etmez.

Oyuncu bazında

O hafta 10 veya daha fazla maç yapan 194.935 oyuncuyu inceledik. Bir oyuncunun takımının zayıf taraf olarak başladığı maçların oranı %%31,6 ile %%68,4 (10. ve 90. yüzdelik dilim) arasında değişti: sadece şansın üretebileceğinden daha geniş bir dağılım ve çoğunlukla oyuncunun kendi formunu takip ediyor. Bir oyuncunun haftanın ilk yarısındaki gerçek kazanma oranı, ikinci yarıyı neredeyse hiç öngöremedi. Bir haftalık süreçte şans baskındır.

Bulduğumuz diğer sonuçlar

• Yaklaşık her beş dereceli maçtan birinde (%21,2), henüz kimse şampiyon seçmeden önce %60 veya daha yüksek şansa sahip gerçek bir favori vardır. Bu favoriler neredeyse tam olarak tahmin edildiği sıklıkta kazanır: %70 veya daha yüksek şans verilenler maçların %%76,4'ini kazanmıştır.
• Düşük elo çok daha dengesizdir. Demir lobilerinin yarısından fazlasında %60 veya daha yüksek şansa sahip bir favori varken, bu oran Elmas'ta %%9,4'tır.
• Autofill de takımlar arasında dengelenmez. Mavi tarafta kırmızıya kıyasla fazladan iki autofill oyuncu olduğunda mavi taraf %%47,1 kazanır; tersi durumda ise %%52,5.
• Mavi taraf genellikle daha düşük puanlı takımı alır (maçların %%61,3'inde daha düşük ortalama LP) ve yine de yaklaşık yarı yarıya kazanır (%%50,1).

Model ne kadar başarılı?

Aynı 563.839 test maçında, her model için bildirdiğimiz beş ölçütte üç daha basit tahminin yanında yalnızca oyunculara dayalı model (doğruluk sayfası her birini açıklar).

Yalnızca kendi puan farkımız neredeyse hiçbir şeyi öngöremez (AUC 0,5023): bu puana göre eşleştirme sistemi iki takımı neredeyse kusursuz dengeler. Modelin eklediği şey son form durumudur; son 7 gün, bildiklerinin yaklaşık yarısını oluşturur.

Bu verilerin söyleyemeyecekleri

• Yalnızca NA, tek bir hafta, tek bir yama. Seriler her oyuncu için topladığımız maçlar dahilinde sayılmıştır; bu nedenle kaçırdığımız bir maç bir seriyi ikiye bölebilir.
• “Değerlendirme Puanı” kendi tahminimizdir ve maç geçmişinden oluşturulmuştur. Riot'un gizli MMR'ı değildir ve bu eşleştirme sisteminin koduna bir bakış değildir: herkese açık bilgileri kullanarak lobileri oluştukları haliyle ölçer.
• Bunlar milyonlarca maçın ortalamalarıdır. Sizin kendi kötü geceniz yine de kötü bir gece olabilir.