Comportements gênants : mise à jour d'octobre 2020

Mises à jour sur la détection et le signalement.

Comportements gênants : mise à jour d'octobre 2020 - League of Legends

Bienvenue dans notre épisode d'octobre sur les mises à jour des comportements gênants. Ce mois-ci, il y en a pour tous les goûts, mais intéressons-nous à notre façon d'évaluer notre progression vers nos objectifs et à nos projets pour la suite.

Lorsque nous avons commencé cette aventure il y a quelques mois, nous avions les objectifs suivants en tête en ce qui concerne les défaites intentionnelles et les joueurs inactifs :

• Atténuer l'impact de ces comportements en jeu.
  • Reddition anticipée (en cours)
  • Atténuation de l'impact sur les PL : offrir des PL de consolation en partie classée pour les cas avérés de feeding intentionnel et de joueurs AFK (en cours)

• Dissuader un joueur d'avoir ce comportement de base.
  • Augmentation des sanctions et des interdictions d'accès aux files pour les cas avérés de joueurs inactifs/AFK (lancement dans le patch 10.19)
    • Augmentation de 10 % des sanctions appliquées aux joueurs inactifs/AFK
    • L'augmentation des sanctions coïncide avec une diminution de l'inactivité dans chaque régio
  • Améliorations apportées au système de détection des joueurs inactifs/AFK (lancement dans le patch 10.20)
  • Améliorations apportées au système de détection des défaites intentionnelles (en cours - lancement prévu pour le patch 10.21)
  • Mises à jour de la précision du système de détection de tous les comportements (en cours - plus d'infos ci-dessous !)

Dans le patch 10.21, vous verrez une augmentation de la détection du feeding intentionnel et de l'anti-jeu. Nous avons retravaillé notre système de détection actuel, qui s'appuyait sur le feeding répété des joueurs et leur accumulation de morts. Les mises à jour du patch 10.21 s'intéressent aux détails spécifiques de chaque mort pour savoir si celle-ci est intentionnelle ou non. Cela nous permet de détecter les joueurs n'ayant que quelques morts à leur actif, tout en étant capables de séparer les feeders intentionnels des joueurs qui font simplement une mauvaise partie.

À chaque mise à jour du système de détection, notre objectif est de respecter au moins l'un des points suivants sans régresser dans les autres domaines :

• Détecter plus de joueurs coupables qu'avant
• Détecter plus rapidement les joueurs coupables
• Réduire les dommages collatéraux liés à la détection de joueurs innocents

À l'heure actuelle, nous avons pour objectif de sanctionner les plus gros coupables après une seule partie, mais certains comportements nuancés peuvent nécessiter plusieurs parties avant que nous disposions d'assez d'éléments pour appliquer une sanction sans faire d'erreur. Dans la prochaine mise à jour, nous ferons en sorte que les comportements qui nécessitent plusieurs parties pour être détectés avec certitude deviennent identifiables au bout d'une seule partie. À plus long terme, nous étudierons des moyens de sanctionner les feeders intentionnels en pleine partie.

Il y a deux mois, dans notre mise à jour d'août, nous avions parlé de l'examen manuel de centaines de parties. Cela nous avait permis d'apprendre beaucoup de choses. Les principaux points à retenir étaient les suivants :

• Les signalements de joueurs permettent d'identifier les symptômes d'un comportement gênant plus subtil de façon plus efficace que nos discussions théoriques visant à définir ces symptômes.
• Les signalements ne sont pas tous créés dans les mêmes circonstances. Certains joueurs sont doués pour détecter les comportements gênants, tandis que d'autres envoient des signalements à chaque partie.
• Nos progrès concernant l'amélioration de nos systèmes de détection sur une seule partie sont plutôt bons, mais nous avons appris qu'en nous intéressant aux parties au cas par cas, nous n'avions pas une vision d'ensemble des différents comportements adoptés par les joueurs au fil des parties, et ce, même si chaque partie est correctement évaluée.

En gardant tout ceci à l'esprit, nous avons hâte de vous présenter notre nouveau système de détection sur lequel nous travaillons depuis des mois. Grâce à la magie noire des big data, nous avons terminé la première version de notre nouveau système de reconnaissance des comportements gênants après les parties.

Ce système mesure et contrôle les variations de comportement des joueurs sur de longues périodes. Cela nous permet de distinguer les parties compliquées, où vous vous êtes fait écraser sur votre voie, des parties où votre coéquipier a tourné en rond autour de votre Nexus pendant 20 minutes. En exploitant un historique des parties plus important, nous avons désormais la possibilité de mieux savoir si nous avons raison ou non d'appliquer une sanction.

Le système finalisé devrait être capable de faire ceci :

• Identifier les joueurs qui ont régulièrement un comportement gênant et les sanctionner plus sévèrement qu'avec notre système de détection actuel. Plus un joueur adopte souvent un comportement gênant, plus la sanction sera lourde. Ce système est déjà en place pour les sanctions si un joueur est inactif/AFK ou quitte une partie, mais nous allons l'appliquer également aux autres comportements gênants.
• Faire la distinction entre les joueurs doués pour identifier les comportements gênants et ceux qui envoient des signalements à chaque match.
• Donner aux joueurs coupables l'occasion de changer de comportement. L'un des avantages de ce nouveau système, c'est que nous pouvons désormais suivre les écarts de comportement au fil du temps. Nous voulons offrir aux joueurs dont le comportement évolue l'occasion de revenir, tout en restant en mesure d'empêcher de façon efficace les mauvais joueurs de gâcher des parties.

Nous avons testé ce système sur des joueurs qui quittaient des parties et faisaient du feeding intentionnel ou de l'anti-jeu, et nous sommes très optimistes. Nos premiers tests montrent que nous pouvons à la fois augmenter le nombre de détections et avoir plus confiance en la qualité de ces détections.

Dans les prochains mois, nous peaufinerons ce système afin de pouvoir mieux nous fier à nos détections, puis nous l'appliquerons à d'autres comportements avant de le mettre en service.