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.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
15+阅读 · 6月23日
OlymMATH: 奥林匹克级双语数学基准,R1 正确率仅为 21.2%
专知会员服务
11+阅读 · 2025年4月17日
《开发多域作战推演模型》
专知会员服务
42+阅读 · 2024年2月22日
【干货书】'Mastering Go 第二版中文版',143页pdf
专知会员服务
49+阅读 · 2020年11月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
一文理解Ranking Loss/Margin Loss/Triplet Loss
极市平台
16+阅读 · 2020年8月10日
兴军亮Science评述:多人德州扑克博弈新突破
中国科学院自动化研究所
19+阅读 · 2019年7月15日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
推荐算法:Match与Rank模型的交织配合
从0到1
15+阅读 · 2017年12月18日
YesOfCourse团队在Kaggle文本匹配竞赛中获得优异成绩
中国科学院网络数据重点实验室
10+阅读 · 2017年6月15日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年8月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年4月20日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
6+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
6+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
6+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
10+阅读 · 10月10日
相关资讯
一文理解Ranking Loss/Margin Loss/Triplet Loss
极市平台
16+阅读 · 2020年8月10日
兴军亮Science评述:多人德州扑克博弈新突破
中国科学院自动化研究所
19+阅读 · 2019年7月15日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
推荐算法:Match与Rank模型的交织配合
从0到1
15+阅读 · 2017年12月18日
YesOfCourse团队在Kaggle文本匹配竞赛中获得优异成绩
中国科学院网络数据重点实验室
10+阅读 · 2017年6月15日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年8月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年4月20日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员