League of Legends játékosok rangsorolása nem teljesen kitöltött páros összehasonlítás mátrixokkal

Abstract

Szakdolgozatom a döntéselmélet tudományán belül a nem teljesen kitöltött páros összehasonlítás mátrixok egy alkalmazását járja körül. Ezeknek a mátrixoknak az elemei egy-egy erőviszonyt jelenítenek meg a vizsgált alternatívák, jelen esetben profi esport játékosok között. A nehézséget az okozza, hogy a mátrixon belül számos elem nem ismert, és így kell becslést adnunk a játékosok rangsorára. A sportolók rangsorolásának témakörében több alkalmazást is találhatunk a hagyományos sportágakra, mint például a tenisz, a sakk vagy a gó játék. A saját kutatásom a sportoknak egy új formáját, az esportot veszi alapul. A League of Legends profi játékosait hasonlítom össze a világbajnokságokon nyújtott teljesítményük alapján. Az egyik nehézséget az okozta, hogy csapatszintű eredményekből kellett becsülni a játékosok teljesítményét. A vizsgált játékban is megtalálhatók közkedvelt versenyzők, akiket a közvélekedés erős játékosoknak tart. Kutatásom megpróbálja feltárni, hogy ezen vélekedések mögött milyen valós teljesítmény található. A kapott rangsorokból az látszik, hogy nem feltétlen a közkedvelt játékosok közül kerülnek ki a legerősebbek. A League of Legends játékban többféle bajnokságot is rendeznek minden évben, ezek közül csak a világbajnokság eredményeire fókuszálok. A kutatásom során kiderül, hogy a kapott rangsorok érzékenyek a játékosok alaphalmazának megválasztására. A nagyon szűk halmazokból kiesnek olyan összehasonlítási lehetőségek, melyek befolyásolhatják egy játékos erejét. Átfogóbb képet az alaphalmaz bővítésével kaphatunk. Dolgozatomban kétféle súlyszámítási módszert alkalmazok, a logaritmikus legkisebb négyzetek (LLSM) és a sajátvektor módszereket (EV). Az eredmények alapján elmondható, hogy a különböző módszerekkel kapott rangsorok között nincs nagy különbség. Az LLSM módszer azonban kevésbé érzékeny egyes játékosok elhagyására, mint az EV.