自己紹介とレーティング検討の経緯【クイズレーティング#1】

自己紹介

　皆さま、先日公開したレーティングにたくさんの反応を頂き、ありがとうございました。「こいつ急に人の成績評価し始めて、誰やねん！」といった感じかと思いますので、遅ればせながらまずは自己紹介をしたいと思います。
　わたくし、rufiyaa（るふぃや）というHNでクイズをしております。初めて参加した第25回高校生クイズで県ベスト５に残ったため、調子に乗ってクイズを始めてはや17年¹。これまでに所属したのはMino-ten、TEQ、常陽一族²。好きな傾向はMono-series。昨年10月あたりからは月末にみんはやで自作をたれ流したりしています。
　いわゆる一つのエンジョイ勢で、クイズに強くなるための勉強は特にしていません。そのため目立った戦績もなく、稀に大会に参加してクイズを楽しんでいます。

モチベーション

　大学生の頃、頻繁に大会に参加していましたが、それほど強くはないので、前半あたりで敗退。実はクイズ観戦には興味がないので、敗退すると比較的無為な時間を過ごしていました。
　そのころから一部大会ではレギュレーションを設けて参加者のレベルを限定しようと試みていました。しかし評価のために用いられたのはクイズ歴³、オープン大会の参加経験⁴、獲得☆数⁵や、⛩数⁶といった値であり、特にボリュームゾーンのプレイヤーを階級分けできていない現状がありました⁷。
　かくして、2012年ごろには「クイズにレーティングがあればいいのに・・・」という想いを抱き、所属サークルでテスト運用したりしていました。しかし当時の実力不足もあり実現には至らず、お蔵入りしてしまいました。

クイズへのレーティングの適用

　先日公開したレーティングのベースにあるのはELOレーティングという考え方です。元々チェスのために開発されたレーティングシステムで、開発者のアルパド・イロさんはハンガリー生まれのアメリカ人物理学者だそうなので、覚えたい人は覚えてください。
　1対1の勝負を前提としており、勝敗に応じてレーティングが変動します。敗者の減少分と勝者の増加分は同量で、勝敗が番狂わせであるほどその変化量は大きくなる仕組みです。
　今回のMegalomaniaTokyo2への適用においては、4名の戦いを6試合の1対1対戦に分解し、計算しています。

過去の適用例(AQL)

　実はレーティングを計算して公開したのはMegalomaniaTokyo2が初めてではありません。以前AQLに対して計算したことがあり、Twitterでかる〜く流してみましたが、反応はあまり得られませんでした。
　当時AQLのレーティング計算において困難だと感じていたのは、試合数の少なさと、トーナメント構造です。レーティングはさまざまな強さのプレイヤーを相手に何度も何度も試合をすることにより、より正確な強さを推定するシステムです。年間1大会、一回の大会で30試合程度しか行われないAQLでは、収束スピードに難があるように見えました。また、地方大会→全国大会というシステムの処理も課題でした。全国進出チームの強さが全国大会でやっと評価されることになるため、その結果が地方大会にフィードバックされるには次大会の開催を待つことになります。このことは時間的な問題にとどまらず、同一のチームが何年も何年も継続して大会に参加することを求めているように見えました。要は、レーティングの収束スピードと大会頻度との間に食い違いがあったのです。
　今回MegalomaniaTokyo2に対して提案した計算方法であれば、この困難を乗り越えられたかもしれません。しかし当時はこれを思いつくことはできず、実用的なレーティングの算出は先送りとなりました⁸。

以上、これまでの経緯でした。次回に続きます。

1. えっ17年！？　もう人生の半分以上クイズやってるのか・・・ ↩

2. なんかpeace quiz connectionとやらにも一時期呼ばれた気がするが、所属はしていない。いや、所属していたのかな？ ↩

3. 歴は必ずしも強さとは比例しない ↩

4. どちらかというと未経験者に来てもらうためのレギュレーション ↩

5. abcの戦績に応じて与えられる強さの指標。6倍～10倍の倍率を勝たないと手に入らなかった(当時)ので、☆１でもだいぶ強い。 ↩

6. abc対策大会のひとつ、STUにおける☆。☆程ではないが、⛩持ちも割と強い。 ↩

7. 新人王・早押王では複数のクイズ部屋を設け、対戦結果に応じて次の試合がダイナミックに変化するシステムを組み、同等プレイヤーの対戦を実現しています。レーティングとは違いますが、素晴らしいシステムです。 ↩

8. 今回の方法もまだ完璧な方法と決まったわけではないのですが。 ↩