CS:GOの熟練チームは、非熟練チームよりラウンド間の発言が34.63%多く、1秒あたりの語数も29.39%高かった(Eldadi、Tenenbaum、Sport, Exercise, and Performance Psychology 2025)。連携はスコアボードにも表れる。League of Legendsのランク戦31,055試合では、協力的と評価されたチームの勝率は89.54%で、非協力的なチームは20.18%だった(Caldeira ほか、arXiv 2025)。チーム用チャンネルにはリスクもある。Call of Dutyのプレイヤーは、相手チームよりもチームメイトから有害な言葉を耳にする可能性が2倍から3倍超高かった(Morrier、Mahmassani、Alvarez、arXiv 2024)。本まとめが扱うのは競技プレイにおける非公開のチーム用チャンネルであり、当社の近接ボイスチャット利用統計で測定したオープンなロビーでの会話ではない。データは、Journal of Sport and Exercise Psychology、ACM CSCWとCHI、ValveのMajorルールブック、Riot Games、Activision関連の研究、そしてチーム内の録音されたコミュニケーションを扱う十数件の査読済み論文およびプレプリントから集約した。
主なポイント
- CS:GOの熟練チームは、非熟練チームよりラウンド間の発言が34.63%多かった(Eldadi、Tenenbaum、SEPP 2025)。
- League of Legendsのチームは1試合平均537.2回の音声発話を行い、84試合の合計は45,660回だった(Son ほか、arXiv 2025)。
- Counter-Strikeの大会プレイヤーは1分あたり16.2回、Halo 3のプレイヤーは25.5回のコールアウトを行った(Tang ほか、CSCW 2012)。
- 協力的なLeague of Legendsチームはランク戦で89.54%勝利し、非協力的なチームは20.18%だった(Caldeira ほか、arXiv 2025)。
- 84,489人のプレイヤーを対象としたCHI 2016の研究では、ピンと成績の間に正の、ただし逓減する関係が見られた(Leavitt、Keegan、Clark、CHI 2016)。
- Leagueのマスターランクのプレイヤーは1分あたり0.489回の「向かっています」ピンを送り、全ランク平均は0.267回だった(League of Graphs、Lee ほか経由、CHI 2025)。
- 有害な音声言語の発信源がチームメイトである確率は、相手チームの2倍から3倍超だった(Morrier、Mahmassani、Alvarez、arXiv 2024)。
- 意図的に有害なチームメイトは、716人のプレイヤーによる実験でチームと個人の成績を低下させた(Monge、O’Brien、Media Psychology 2022)。
- Counter-Strikeのメジャー大会でコーチが選手に話しかけられるのは、ウォームアップ、ハーフタイム、タクティカルタイムアウトのみ(Valve、Major Supplemental Rulebook)。
- Riotの2026年Coach Voice試験導入では、1セットあたり45秒のセッションを最大3回まで認めている(Riot Games、Sports Kyunghyang経由、2025年)。
1. 発話量とペース:競技チームはどれくらい話すか
熟練したチームはプレッシャー下で静かになるのではなく、より多く、より速く、より均等に話す。CS:GO 8試合の対応サンプルでは、ライブプレイ中に記録された22,490語のうち、熟練チームが15,727語、つまり69.9%(15,727 / 22,490)を話しており、その発言を5人の選手により均等に分散させ、事実に関する発言から事実に関する発言へ、行動に関する発言から行動に関する発言へと連ねていた。一方、非熟練チームは課題と無関係な発言と感情的な発言の間を行き来していた(Eldadi、Fitoussi、Tenenbaum、Journal of Sport and Exercise Psychology 2025)。この差は、チームが態勢を立て直して次のラウンドを計画するラウンド間にも続く(Eldadi、Tenenbaum、Sport, Exercise, and Performance Psychology 2025)。
ただし、発話量だけでは弱い指標だ。あるデータセットで最も話すLeague of Legendsのチームは、最も静かなチームの約1.9倍の発話を1試合あたり生み出していたが(648.8 / 333.2)、プロであることが高い発話数を保証したわけではない。あるプロチームは1試合平均384.7回の発話で、アマチュアチームの505.8回を下回っていた(Son ほか、arXiv 2025)。生の回数よりも、誰が話し、その後に何が続くかのほうが重要だ。このチャンネルがゲーム内で動くのか、別のパーティアプリで動くのかは別の問題であり、当社のコンソールのパーティチャットとクロスプレイ音声の統計で扱っている。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| ライブプレイ中の発話語数、熟練チーム対非熟練チーム(4,040発言、CS:GO 8試合) | 15,727対6,763(熟練チームが22,490のうち69.9%) | Eldadi、Fitoussi、Tenenbaum、Journal of Sport and Exercise Psychology 2025 |
| ラウンド間の発言数、熟練チームと非熟練チームの比較 | 熟練チームの発言が34.63%多い(約1,052発言、8試合) | Eldadi、Tenenbaum、Sport, Exercise, and Performance Psychology 2025 |
| ラウンド間の1秒あたりの語数、熟練チームと非熟練チームの比較 | 熟練チームが29.39%高い | Eldadi、Tenenbaum、Sport, Exercise, and Performance Psychology 2025 |
| League of Legendsの1試合あたりの音声発話数(プロ3チームとアマチュア2チーム、84試合):平均、および最も話すチーム対最も話さないチーム | 平均537.2(標準偏差 = 188.7);648.8対333.2 | Son ほか、arXiv 2025 |
| 2つのローカル大会の終盤における1分あたりのコールアウト数:Halo 3、Counter-Strike、Team Fortress 2 | 1分あたり25.5、16.2、10.5フレーズ | Tang ほか、CSCW 2012 |
補足:コールアウトの比率は、49人のプレイヤーによる約6時間の大会音声に基づく。入手可能な最新データ:Tang ほか、CSCW 2012。複数のシューターにわたる1分あたりのコールアウト比率を公表している、より新しい研究は見つからなかった。
2. コールアウトの中身:チームが実際に話していること
コールアウトとは、何かがどこにあるか、あるいは何が起ころうとしているかを味方に伝える短い音声報告のことだ。データによれば、コールアウトは圧倒的に場所に関するものである。話者または敵チームに関するコールアウトの69.5%に、場所が含まれていた(Tang ほか、CSCW 2012)。そのため、あらゆる競技マップで、名前の付いた地点という共通の語彙が生まれる。17歳と18歳のプレイヤーからなるCS:GOの2チームを対象にした、スウェーデン語で教育を受けフィンランド語に切り替える生徒たちのエスノグラフィー研究では、コールアウトの大半が英語の、共通して知られている単語であり、チームがラウンド間に計画をまとめる時間は約15秒しかないことがわかった(Rusk、Ståhl、Jusslin、Eludamos 2022)。場所を表す言葉が存在するのは、耳だけに頼るのが当てにならないためでもある。ヘッドセット音声での方向の誤差は、当社のゲーミングヘッドセットのHRTF定位統計で測定している。
MOBAのコミュニケーションでは、情報と指示の比重が高まる。自動分類器が発話行為(発話が何をしているか、たとえば情報を伝える、指示するといった区分)に割り当てたLeague of Legendsの45,458発話のうち、20,291件が情報提供(Inform)で、44.6%(20,291 / 45,458)を占めた(Son ほか、arXiv 2025)。コーチは残りの発話の流れに不満を抱いている。GiantXのアシスタントコーチが共著者に加わった研究のある例示試合では、1人のプレイヤーが話した23文のうち39.1%がフィラーまたは話題と無関係な言い回しだった(Vinot、Perez、arXiv 2024)。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 話者が自分自身の状況や位置を報告しているCounter-Strikeのコールアウト | 38.7% | Tang ほか、CSCW 2012 |
| マップ上の特定の場所を挙げているCounter-Strikeのコールアウト | 43.5% | Tang ほか、CSCW 2012 |
| 大半のコールアウトの長さ(Halo 3、Team Fortress 2、Counter-Strike) | 8語以内 | Tang ほか、CSCW 2012 |
| League of Legendsの発話の発話行為別内訳:情報提供(Inform)、指示(Directive)、質問(Question)、行動の約束(Commissive) | 20,291(分類された45,458件の44.6%)、10,060、9,626、5,481 | Son ほか、arXiv 2025 |
| 次の計画を話し合うためにCS:GOのラウンド間で使える時間 | 約15秒 | Rusk、Ståhl、Jusslin、Eludamos 2022 |
| コーチが注釈を付けた例示試合で、あるプレイヤーの文のうちフィラーまたは話題と無関係(「パラサイト」コミュニケーション)と判定された割合 | 23文のうち39.1% | Vinot、Perez、arXiv 2024 |
外れ値に関する注記:39.1%という数値は、1つの例における1人のプレイヤーを表し、コーチングの課題を示すものであって、プロのプレイにおける比率ではない。コールアウトの内容の比率は、セクション1の比率と同じ2012年の録音に基づいており、CS:GOのエスノグラフィーは2017年5月から2018年5月の間に記録された。
3. コミュニケーションのパターンと勝利:連携と結果
新しい研究は語数にとどまらず、どの種類の発話の次にどの発話が続くかという連鎖に踏み込んでいる。プロのLeague of Legendsチームは、アマチュアよりも情報提供(Inform)から指示(Directive)への連鎖密度が高く、0.122対0.109だった(p = .001)。これは、共有された情報がより頻繁に指示へと変わったことを意味する(Son ほか、arXiv 2025)。セクション1で述べたCS:GOの連鎖も同じ方向を指している。熟練者の発話は課題に関する発言を次の発言へとつなげ、非熟練者の発話は課題と無関係な発言や感情的な発言の間をぐるぐると回る。
連携は、音声がまったく含まれないデータにも表れる。League of Legendsのランク戦31,055試合、164,571人のプレイヤーを対象に、アシスト、オブジェクト支援、マップ上の圧力から協力的と評価されたチームははるかに高い頻度で勝利し、チームレベルの特徴量は個人のスキルの特徴量よりもはるかによく勝敗を予測した(Caldeira ほか、arXiv 2025)。以前のCSCW研究も関連する結論に達している。League of Legendsでは、暗黙の連携が言葉によるコミュニケーションよりも大きな役割を果たしていた(Kim ほか、CSCW 2017)。アドホックなチームでは、48チーム(135人のプレイヤー)を対象にした研究で、コミュニケーションの語の頻度とチームの結束との間に正の関係が見られた(Tan ほか、ACM CHI PLAY 2022)。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 情報提供(Inform)から指示(Directive)への連鎖密度、プロ対アマチュアのLeague of Legendsチーム | 0.122対0.109(p = .001) | Son ほか、arXiv 2025 |
| 重要な局面(キル、エピックモンスター、建造物)と試合のその他の時間帯における、質問(Question)から情報提供(Inform)への連鎖密度 | 0.145対0.131(p < .001) | Son ほか、arXiv 2025 |
| ランク戦の勝率、協力的対非協力的なLeague of Legendsチーム(音声ではなくゲーム内の行動から測定) | 89.54%対20.18% | Caldeira ほか、arXiv 2025 |
| 主に低から中程度のスキルの協力的なチームが、主に高スキルの非協力的なチームに勝つ割合 | 81.46%(10,438のうち8,503) | Caldeira ほか、arXiv 2025 |
| 勝敗予測の精度、チームレベルの特徴量対個人レベルの特徴量(ロジスティック回帰) | 0.8734対0.7036 | Caldeira ほか、arXiv 2025 |
| コミュニケーションと結束に関する研究のアドホックなLeague of Legendsチーム | 48チーム、135人のプレイヤー;語の頻度は結束と正の関係 | Tan ほか、ACM CHI PLAY 2022 |
補足:Caldeiraらの著者は、マッチメイキングと勝利のゼロサム性が、協力的なチームの勝率を押し上げている可能性があると警告している。結束に関する研究の入手可能な最新データ:Tan ほか、ACM CHI PLAY 2022。
4. ピンと無言の連携
ピンとは、効果音付きでワンクリックでマップに置ける目印で、言葉を使わずに味方へ「敵が見えない」や「向かっています」と伝えるものだ。ピンに関する基礎的な研究は、League of Legends 10,293試合の84,489人のプレイヤーを対象とし、ピンの量と個人の成績の間に正の、ただし逓減する関係があることを明らかにした(Leavitt、Keegan、Clark、CHI 2016)。ピンが多いほど役に立つが、ある点を超えると雑音になる。
ランクの高いプレイヤーほど多くピンを打つ。これは、このツールが音声に取って代わるのではなく、スキルとともに成長することを示唆している。League of Legendsのプレイヤー22人への、分析した22試合に関するインタビューからは、「Less Talk, More Trust(話を減らし、信頼を増やす)」という率直なタイトルが生まれた。プレイヤーは、内容にかかわらず、コミュニケーションをチーム崩壊の前兆と見なす傾向があった(Lee ほか、CHI 2025)。ピンの使い方の癖もプレイヤーごとに異なる。Heroes of the Stormの研究では、プレイヤーがチームの成績に異なる影響を与える、別々のスタイルでピンを使っていることがわかり(Zheng、Stein、Farzan、ACM Transactions on Social Computing 2022)、Dota 2の調査ではピンやマップ注釈を使う6つの異なる動機が特定された(Wuertz、Bateman、Tang、CHI 2017)。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| ピンの使用について分析したLeague of Legendsのプレイヤーと試合 | 84,489人のプレイヤー、10,293試合 | Leavitt、Keegan、Clark、CHI 2016 |
| ピンの数と個人の成績の関係 | 正だが逓減(上に凸) | Leavitt、Keegan、Clark、CHI 2016 |
| 1分あたりの「向かっています」ピン、全ランク対マスター以上 | 0.267対0.489 | League of Graphs 2024、Lee ほか経由、CHI 2025 |
| 1分あたりの「敵が見えない」ピン、全ランク対マスター以上 | 0.164対0.245 | League of Graphs 2024、Lee ほか経由、CHI 2025 |
| インタビューしたLeague of Legendsのプレイヤーについて分析した試合数 | 22試合(各24分以上)、22人のプレイヤー | Lee ほか、CHI 2025 |
| これら22試合のうち、3票を超える票を集めたゲーム内オブジェクト投票 | なし | Lee ほか、CHI 2025 |
| Dota 2のプレイヤーがピンや注釈を使う異なる動機 | 6 | Wuertz、Bateman、Tang、CHI 2017 |
ピンと成績の関係について入手可能な最新データ:Leavitt、Keegan、Clark、CHI 2016。ピンを使う動機について:Wuertz、Bateman、Tang、CHI 2017。1分あたりの比率は、試合データに基づくサードパーティの統計サイトであるLeague of Graphsによるもので、CHI 2025の著者が引用している。
5. プレッシャー下の口調:支援的な発言と有害な発言
チーム用チャンネルは、口調が最も速く、しかも両方向に広がる場所だ。プレイヤーは、相手チームよりもチームメイトから有害な言葉を耳にする可能性が2倍から3倍超高かった。もっとも、何らかの曝露が発生したのは1パーセントの10分の1未満のケースにすぎない。これは、Call of Duty: Modern Warfare IIIのTeam Deathmatchのボイスチャットにおける56,464,489件のプレイヤー・試合単位の観測を分析したものである(Morrier、Mahmassani、Alvarez、arXiv 2024)。同じ研究では、曝露によってプレイヤーが似た言葉を使う確率が有意に高まり、その効果は発信源が同じパーティのチームメイト(一緒にキューに入ったプレイヤー)か、別のパーティかによって異なることもわかった。
成績との因果関係が最も明確なのは、実験協力者のチームメイト(研究者側で動くプレイヤー)が中立的にプレイするか、参加者を罵倒するかを操作した実験だ。有害な行動は、716人のLeague of Legendsプレイヤーにわたって、チームと個人の両方の成績を低下させた(Monge、O’Brien、Media Psychology 2022)。その肯定的な裏返しは、実験室での研究から得られている。支援的な雰囲気の初心者チームは、感情的・動機づけに関する発言が約2倍多く、協力型の料理ゲームの易しいレベルでより多くの注文を完了した(Eldadi、Dekimhi、Tenenbaum、arXiv 2025)。League of Legendsをプレイヤーの視点から整理した分類では、有害な行動の主要な5類型と、それを引き起こす5つの文脈要因が特定された(Kou、CHI PLAY 2020)。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| プレイヤーが相手チームまたはチームメイトから有害な音声言語に曝露した確率(Call of Duty: Modern Warfare III) | 1パーセントの10分の1未満 | Morrier、Mahmassani、Alvarez、arXiv 2024 |
| 相手チームと比べた、チームメイトから有害な言葉を耳にする可能性 | チームメイトからのほうが2倍から3倍超高い | Morrier、Mahmassani、Alvarez、arXiv 2024 |
| 有害な言葉への曝露がプレイヤーの次の試合までの時間に与える推定効果 | 16.18時間から60.68時間 | Morrier、Mahmassani、Alvarez、arXiv 2024 |
| 意図的に有害なチームメイトがいる実験のプレイヤー数 | 716人;有害性がチームと個人の成績を低下させた | Monge、O’Brien、Media Psychology 2022 |
| チームあたりの感情的または動機づけに関する発言数、支援的な雰囲気対中立的な雰囲気(Overcooked! 2) | 15.50対7.63(d = 1.94) | Eldadi、Dekimhi、Tenenbaum、arXiv 2025 |
| 易しいレベルで完了した注文数、支援的な雰囲気対中立的な雰囲気 | 27.40対22.80(d = 1.11) | Eldadi、Dekimhi、Tenenbaum、arXiv 2025 |
補足:支援的な雰囲気の研究は、3人からなる20チームの初心者40人を対象とし、各チームに訓練を受けた実験協力者が含まれていたため、発言数には操作そのものが一部反映されている。難しいレベルでは、スコアの差は消えた(222.10対231.70ポイント、d = -0.07)。有害なチームメイトの実験について入手可能な最新データ:Monge、O’Brien、2021年にオンライン公開。
6. チーム用チャンネルのルール、コーチ、モデレーション
最高レベルの大会では、チーム用チャンネルで誰が話せるかはルールの問題になる。Counter-Strikeのメジャー大会では、登録された唯一のコーチが選手に話しかけられるのはウォームアップ、ハーフタイム、タクティカルタイムアウトの間だけで、オンライン試合中はいかなるスタッフも選手と連絡を取ってはならない(Valve、Counter-Strike Major Supplemental Rulebook)。RiotのLCKとLCPでのCoach Voice試験導入では、2026年のLCK Cupグループステージ中に短いライブの時間枠が設けられ、試合を止めることはなく、コーチに見えるのは自チームの視界だけだった(Riot Games、Sports Kyunghyang、2025年12月3日経由)。
ランク戦では、チーム用チャンネルは現在録音され、審査される。RiotはVALORANTの音声を、通報の有無にかかわらず最低24時間保存し、コミュニケーション制限を固定の段階で重くしていく(Riot Games Support、コミュニケーション制限と音声データ保持 2026)。当社が見つけた最新の月次の執行件数ははるかに古く、2022年1月のテキストおよびボイスチャットの制限が400,000件を超えていた(Riot Games、VALORANTシステムヘルスシリーズ 2022)。この種の自動審査は音声のクリーニングと文字起こしから始まる。これは当社のニューラルノイズ抑制と音声分離の統計でベンチマークしているのと同じ工程だ。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| Counter-Strikeのメジャー大会で競技エリアへの立ち入りが認められる人数 | 選手5人と登録コーチ1人 | Valve、Counter-Strike Major Supplemental Rulebook |
| Counter-Strikeのメジャー大会でコーチが選手に話しかけられる場面 | ウォームアップ、ハーフタイム、タクティカルタイムアウトのみ | Valve、Counter-Strike Major Supplemental Rulebook |
| LCKとLCPの試験導入で1セットあたり認められるCoach Voiceのセッション | 最大3回、各45秒、登録スタッフ最大2人が使用 | Riot Games、Sports Kyunghyang経由 2025 |
| VALORANTの音声保存期間:通報なし、通報後、ペナルティ後 | 24時間、7日間、2年間 | Riot Games Support 2026 |
| VALORANTのコミュニケーション制限の期間 | 1日、3日、7日、14日、365日 | Riot Games Support 2026 |
| 2022年1月にVALORANTで科されたテキストおよびボイスチャットの制限 | 400,000件超(さらにBAN 40,000件超) | Riot Games、VALORANTシステムヘルスシリーズ 2022 |
執行件数について入手可能な最新データ:Riot Games、2022年。Riotの音声評価は北米で英語のみを対象に始まり、2023年2月からベータ版が提供された(Riot Games、VALORANT音声評価に関する最新情報)。
数字で見るeスポーツチームのボイスコミュニケーションとコールアウト
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| ラウンド間の発言数、熟練対非熟練のCS:GOチーム | 熟練チームが34.63%多い | Eldadi、Tenenbaum、SEPP 2025 |
| 対応サンプルにおける熟練チームのライブプレイ中の発話語数 | 22,490のうち15,727(69.9%) | Eldadi、Fitoussi、Tenenbaum、JSEP 2025 |
| League of Legendsの1試合あたりの音声発話数 | 平均537.2(合計45,660、84試合) | Son ほか、arXiv 2025 |
| 大会プレイにおけるCounter-Strikeの1分あたりのコールアウト数 | 16.2 | Tang ほか、CSCW 2012 |
| マップ上の特定の場所を挙げているCounter-Strikeのコールアウト | 43.5% | Tang ほか、CSCW 2012 |
| 情報提供(Inform)から指示(Directive)への連鎖密度、プロ対アマチュアのチーム | 0.122対0.109(p = .001) | Son ほか、arXiv 2025 |
| ランク戦の勝率、協力的対非協力的なチーム | 89.54%対20.18% | Caldeira ほか、arXiv 2025 |
| 勝敗予測の精度、チームの特徴量対個人の特徴量 | 0.8734対0.7036 | Caldeira ほか、arXiv 2025 |
| CHI 2016のピン研究のプレイヤーと試合 | 84,489人のプレイヤー、10,293試合 | Leavitt、Keegan、Clark、CHI 2016 |
| 1分あたりの「向かっています」ピン、全ランク対マスター以上 | 0.267対0.489 | League of Graphs、Lee ほか経由、CHI 2025 |
| チームメイトと相手チームから耳にする有害な言葉 | チームメイトからのほうが2倍から3倍超高い | Morrier、Mahmassani、Alvarez、arXiv 2024 |
| 次の計画を話し合うためにCS:GOのラウンド間で使える時間 | 約15秒 | Rusk、Ståhl、Jusslin、Eludamos 2022 |
| 有害なチームメイトの実験のプレイヤー数 | 716人 | Monge、O’Brien、Media Psychology 2022 |
| Counter-Strikeのメジャー大会でコーチが選手に話しかけられる場面 | ウォームアップ、ハーフタイム、タクティカルタイムアウトのみ | Valve、Major Supplemental Rulebook |
| 1セットあたりのCoach Voiceセッション、LCKとLCPの試験導入 | 45秒を最大3回 | Riot Games、Sports Kyunghyang経由 2025 |
| 2022年1月のVALORANTテキストおよびボイスチャットの制限 | 400,000件超 | Riot Games、VALORANTシステムヘルスシリーズ 2022 |
方法論と出典
- Eldadi、Fitoussi、Tenenbaum:Verbal Communication, Coordinated Effort, and Performance in Esports Teams, Journal of Sport and Exercise Psychology 47(5), 2025
- Eldadi、Tenenbaum:Between-Rounds Verbal Communication in Expert and Nonexpert Esports Team Players, Sport, Exercise, and Performance Psychology 2025
- Eldadi、Dekimhi、Tenenbaum:Motivational Climate Effects on Communications, Emotional-Social States, and Performance in Collaborative Gaming Environment, arXiv 2025
- Son、Jang、An、Kang、Park:/UnmuteAll: Modeling Verbal Communication Patterns of Collaborative Contexts in MOBA Games, arXiv、2025年12月23日
- Tang、Massey、Wong、Reilly、Edwards:Verbal Coordination in First Person Shooter Games, CSCW 2012
- Rusk、Ståhl、Jusslin:Understanding Esports Teamplay as an Emergent Choreography, Eludamos 13(1), 2022
- Vinot、Perez:Voice Communication Analysis in Esports, arXiv 2024
- Caldeira、Maharjan、Majumdar、Pournaras:Collective Intelligence Outperforms Individual Talent: A Case Study in League of Legends, arXiv 2025
- Kim、Engel、Woolley、Lin、McArthur、Malone:What Makes a Strong Team? Using Collective Intelligence to Predict Team Performance in League of Legends, CSCW 2017
- Tan、Rogers、Nacke、Drachen、Wade:Communication Sequences Indicate Team Cohesion, Proceedings of the ACM on HCI (CHI PLAY) 2022
- Leavitt、Keegan、Clark:Ping to Win? Non-Verbal Communication and Team Performance in Competitive Online Multiplayer Games, CHI 2016
- Lee、Kim、Park、Kim、Jang、Seering:Less Talk, More Trust: Understanding Players’ In-game Assessment of Communication Processes in League of Legends, CHI 2025
- Zheng、Stein、Farzan:Use Ping Wisely: A Study of Team Communication and Performance under Lean Affordance, ACM Transactions on Social Computing 2022
- Wuertz、Bateman、Tang:Why Players use Pings and Annotations in Dota 2, CHI 2017
- Morrier、Mahmassani、Alvarez:Uncovering the Effect of Toxicity on Player Engagement and its Propagation in Competitive Online Video Games, arXiv 2024
- Monge、O’Brien:Effects of Individual Toxic Behavior on Team Performance in League of Legends, Media Psychology 25(1), 2022
- Kou:Toxic Behaviors in Team-Based Competitive Gaming: The Case of League of Legends, CHI PLAY 2020
- Valve:Counter-Strike Major Supplemental Rulebook
- Riot Games、Sports Kyunghyang報道:LCK、Coach Voiceを導入、2025年12月3日
- Riot Games Support:コミュニケーション制限と音声データ保持、2026年
- Riot Games:VALORANTシステムヘルスシリーズ:ボイスチャットとチャットの有害性、2022年2月10日およびVALORANT音声評価に関する最新情報
- データウォッチ:録音されたチーム内のコミュニケーションが公開されることは稀なため、中核となる研究は小規模なサンプル(EldadiのCS:GO研究ではそれぞれ8試合、Son らでは5チーム)に基づいており、その結果は相関的なものである。Son らの分類器の件数を合計すると45,458件となり、全体で報告された45,660件の発話とは一致しない。当社の情報提供(Inform)の割合44.6%は、分類された合計を用いている。Morrier らは、同じパーティのチームメイトからの有害な言葉が、プレイヤー自身が有害な言葉を使う確率を59.93から69.48パーセントポイント押し上げると推定している(別のパーティのチームメイトの場合は1.63から2.08ポイント)。ただし、これらの操作変数法による推定はプレイヤーの一部に当てはまるものであり、論文はそれを自身が観測した基準発生率0.083%と整合させていないため、ここでは見出しの数値としてではなく、この注記でのみ報告する。Caldeiraらは協力を発話ではなくゲーム内の行動から測定しており、マッチメイキングが勝率を押し上げている可能性があると注記している。Coach Voice試験導入の報道は単位の点で食い違っており、韓国メディアは1セットあたり3回のセッションと報じているのに対し、少なくとも1つの英語メディアは1試合あたりと書いていた。ラウンド間に関するEldadiの論文は2025年時点で印刷中とされており、Son ら、Caldeira ら、そしてEldadi、Dekimhi、Tenenbaumの論文はプレプリントであり、査読の過程で数値が変わる可能性がある。2022年1月より新しいRiotのVALORANT月次執行件数は見つからなかった。コールアウトの内容の比率は2012年の音声に基づいており、現在も入手可能な最新の基準値である。
最終更新日:2026年11月6日。当社はこのまとめを四半期ごとに更新しており、次回の更新は、Riotが2026年のCoach Voice試験導入の検証結果を公表し、Son らによる /UnmuteAll 研究が査読を経た形で公開された時期を予定している。