Uzman Counter-Strike takımları, raundlar arasında uzman olmayan takımlardan %34,63 daha fazla ifade kurdu ve saniye başına %29,39 daha yüksek kelime sayısıyla konuştu (Eldadi ve Tenenbaum, Sport, Exercise, and Performance Psychology 2025). Koordinasyonun karşılığı skor tablosunda da görülüyor: 31.055 dereceli League of Legends maçında, işbirlikçi olarak puanlanan takımlar maçların %89,54’ünü kazandı; işbirlikçi olmayan takımlarda bu oran %20,18 idi (Caldeira ve ark., arXiv 2025). Takım kanalı risk de taşıyor, çünkü Call of Duty oyuncularının bir takım arkadaşından toksik dil duyma olasılığı, rakipten duymaya göre iki ila üç kattan fazla yüksekti (Morrier, Mahmassani ve Alvarez, arXiv 2024). Bu derleme, rekabetçi oyundaki özel takım kanalını kapsıyor; yakınlık tabanlı sesli sohbet kullanım istatistiklerimizde ölçülen açık lobi konuşmalarını değil. Journal of Sport and Exercise Psychology, ACM CSCW ve CHI, Valve’ın Major kural kitabı, Riot Games, Activision bağlantılı araştırmalar ve kayıtlı takım iletişimini inceleyen bir düzine başka hakemli ve ön baskı çalışmasından veri derledik.
TL;DR
- Uzman CS:GO takımları, uzman olmayan takımlardan raundlar arasında %34,63 daha fazla ifade kurdu (Eldadi ve Tenenbaum, SEPP 2025).
- League of Legends takımları maç başına ortalama 537,2 sesli konuşma yaptı; 84 maçta toplam 45.660 (Son ve ark., arXiv 2025).
- Counter-Strike turnuva oyuncuları dakikada 16,2 callout yaptı; Halo 3 oyuncuları 25,5 (Tang ve ark., CSCW 2012).
- İşbirlikçi League of Legends takımları dereceli maçların %89,54’ünü kazandı; işbirlikçi olmayan takımlarda bu oran %20,18 (Caldeira ve ark., arXiv 2025).
- 84.489 oyuncuyla yapılan bir CHI 2016 çalışması, ping sayısı ile performans arasında pozitif ama azalan bir ilişki buldu (Leavitt, Keegan ve Clark, CHI 2016).
- Master kademesindeki League oyuncuları dakikada 0,489 ‘Yoldayım’ pingi gönderiyor; tüm kademelerde bu oran 0,267 (League of Graphs, Lee ve ark., CHI 2025 aracılığıyla).
- Toksik sesli dilin kaynağının takım arkadaşı olma olasılığı, rakip olma olasılığından iki ila üç kattan fazla yüksekti (Morrier, Mahmassani ve Alvarez, arXiv 2024).
- 716 oyunculu bir deneyde, kasıtlı olarak toksik davranan bir takım arkadaşı hem takım hem bireysel performansı düşürdü (Monge ve O’Brien, Media Psychology 2022).
- Counter-Strike Major koçları oyunculara yalnızca ısınma, devre arası ve taktik molalarda konuşabilir (Valve, Major Supplemental Rulebook).
- Riot’un 2026 Coach Voice pilotu, set başına her biri 45 saniyelik en fazla 3 oturuma izin veriyor (Riot Games, Sports Kyunghyang aracılığıyla 2025).
1. Hacim ve Tempo: Rekabetçi Takımlar Ne Kadar Konuşuyor
Yetenekli takımlar baskı altında susmuyor; daha çok, daha hızlı ve daha eşit dağılımla konuşuyor. Eşleştirilmiş sekiz CS:GO maçından oluşan bir örneklemde, uzman takımlar canlı oyun sırasında kaydedilen 22.490 kelimenin 15.727’sini, yani %69,9’unu konuştu (15.727 / 22.490); bu konuşmayı beş oyuncuya daha eşit dağıttılar, olgusal ifadeden olgusal ifadeye ve eylem ifadesinden eylem ifadesine zincirleme geçerken uzman olmayan takımlar göreve aykırı sözlerle duygusal ifadeler arasında savruldu (Eldadi, Fitoussi ve Tenenbaum, Journal of Sport and Exercise Psychology 2025). Fark, takımların toparlanıp bir sonraki raundu planladığı raundlar arasında da sürüyor (Eldadi ve Tenenbaum, Sport, Exercise, and Performance Psychology 2025).
Ancak tek başına hacim zayıf bir sinyaldir. Bir veri kümesindeki en konuşkan League of Legends takımı, en sessiz takıma göre maç başına yaklaşık 1,9 kat daha fazla konuşma üretti (648,8 / 333,2); yine de profesyonel statü yüksek bir sayıyı garanti etmedi: bir profesyonel takım maç başına ortalama 384,7 konuşma yaptı ve bu, 505,8 ile bir amatör takımın altında kaldı (Son ve ark., arXiv 2025). Ham sayıdan çok, kimin konuştuğu ve ardından ne geldiği önem taşıyor. Bu kanalın oyunun içinde mi yoksa ayrı bir parti uygulamasında mı çalıştığı ayrı bir soru ve konsol parti sohbeti ve çapraz platform sesli iletişim istatistiklerimizde ele alınıyor.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Canlı oyunda konuşulan kelimeler, uzman takımlar ve uzman olmayan takımlar (4.040 ifade, 8 CS:GO maçı) | 15.727 karşı 6.763 (uzmanlar 22.490’ın %69,9’u) | Eldadi, Fitoussi ve Tenenbaum, Journal of Sport and Exercise Psychology 2025 |
| Raundlar arasındaki ifadeler, uzman takımlar ile uzman olmayan takımların karşılaştırması | Uzman takımlarda %34,63 daha fazla ifade (yaklaşık 1.052 ifade, 8 maç) | Eldadi ve Tenenbaum, Sport, Exercise, and Performance Psychology 2025 |
| Raundlar arasında saniye başına kelime, uzman takımlar ile uzman olmayan takımların karşılaştırması | Uzman takımlarda %29,39 daha yüksek | Eldadi ve Tenenbaum, Sport, Exercise, and Performance Psychology 2025 |
| League of Legends maçı başına sesli konuşma (3 profesyonel ve 2 amatör takım, 84 maç): ortalama ve en konuşkan ile en sessiz takım | 537,2 ortalama (SS = 188,7); 648,8 karşı 333,2 | Son ve ark., arXiv 2025 |
| İki yerel turnuvanın final aşamalarında dakika başına callout: Halo 3, Counter-Strike, Team Fortress 2 | Dakikada 25,5, 16,2 ve 10,5 ifade | Tang ve ark., CSCW 2012 |
Bağlam notu: callout oranları, 49 oyuncudan alınan yaklaşık altı saatlik turnuva sesine dayanıyor. Mevcut en güncel veri: Tang ve ark., CSCW 2012. Bulabildiğimiz hiçbir daha yeni çalışma, birden çok nişancı oyunu için dakika başına callout oranlarını yayımlamıyor.
2. Callout’un İçi: Takımlar Gerçekte Ne Söylüyor
Callout, takım arkadaşlarına bir şeyin nerede olduğunu ya da neyin olmak üzere olduğunu bildiren kısa bir sözlü rapordur. Veriler callout’ların ezici çoğunlukla yerle ilgili olduğunu gösteriyor: konuşmacı veya düşman takım hakkındaki callout’ların %69,5’i bir konum içeriyordu (Tang ve ark., CSCW 2012). Bu yüzden her rekabetçi harita, adlandırılmış noktalardan oluşan ortak bir söz dağarcığı geliştirir. İsveççe eğitim gören ve Fince’ye geçiş yapan 17 ve 18 yaşındaki oyunculardan oluşan iki CS:GO takımı üzerine yapılan etnografik bir çalışma, callout’ların çoğunlukla İngilizce, herkesçe bilinen sözcüklerden oluştuğunu ve takımların raundlar arasında bir plan üzerinde anlaşmak için yaklaşık 15 saniyesi olduğunu ortaya koydu (Rusk, Ståhl ve Jusslin, Eludamos 2022). Konum sözcüklerinin var olmasının bir nedeni de yalnızca kulağa güvenmenin yetersiz olması: kulaklık sesinde yön hataları oyuncu kulaklığı HRTF yön tespiti istatistiklerimizde ölçülüyor.
MOBA iletişiminde denge bilgiye ve talimatlara kayıyor. Otomatik bir sınıflandırıcının bir diyalog edimine (bir sözün ne yaptığını gösteren etiket; örneğin bilgi vermek veya talimat vermek) atadığı 45.458 League of Legends konuşmasının 20.291’i bilgi verme (Inform) idi; bu, %44,6 eder (20.291 / 45.458) (Son ve ark., arXiv 2025). Koçlar akışın geri kalanından şikâyetçi: GiantX yardımcı koçunun ortak yazarı olduğu bir çalışmadaki örnek bir maçta, bir oyuncunun söylediği 23 cümlenin %39,1’i dolgu veya konu dışı ifadeler içeriyordu (Vinot ve Perez, arXiv 2024).
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Konuşmacının kendi durumunu veya konumunu bildirdiği Counter-Strike callout’ları | %38,7 | Tang ve ark., CSCW 2012 |
| Belirli bir harita konumunu adlandıran Counter-Strike callout’ları | %43,5 | Tang ve ark., CSCW 2012 |
| Çoğu callout’un uzunluğu (Halo 3, Team Fortress 2, Counter-Strike) | 8 kelime veya daha az | Tang ve ark., CSCW 2012 |
| Diyalog edimine göre League of Legends konuşmaları: bilgi verme (Inform), talimat (Directive), soru (Question), taahhüt (Commissive; harekete geçme sözü) | 20.291 (sınıflandırılan 45.458’in %44,6’sı), 10.060, 9.626 ve 5.481 | Son ve ark., arXiv 2025 |
| CS:GO raundları arasında bir sonraki planı müzakere etmek için kalan süre | Yaklaşık 15 saniye | Rusk, Ståhl ve Jusslin, Eludamos 2022 |
| Koç notlu bir örnek maçta bir oyuncunun cümlelerinden dolgu veya konu dışı (‘parazit’ iletişim) olarak işaretlenen pay | 23 cümlenin %39,1’i | Vinot ve Perez, arXiv 2024 |
Aykırı değer notu: %39,1 rakamı tek bir örnekteki tek bir oyuncuyu anlatıyor ve koçluk sorununu örnekliyor; profesyonel oyun için bir oran değil. Callout içerik payları, 1. bölümdeki oranlarla aynı 2012 kayıtlarından geliyor; CS:GO etnografyası ise Mayıs 2017 ile Mayıs 2018 arasında kaydedildi.
3. İletişim Kalıpları ve Kazanma: Koordinasyon ile Sonuçlar
Daha yeni araştırmalar kelime sayısının ötesine, dizilere geçiyor: hangi tür söz hangisini izliyor. Profesyonel League of Legends takımları, amatör takımlardan daha yoğun bilgi verme-talimat (Inform-Directive) dizileri gösterdi: 0,122 karşı 0,109 (p = 0,001); bu, paylaşılan bilginin daha sık talimata dönüştüğü anlamına geliyor (Son ve ark., arXiv 2025). 1. bölümde anlatılan CS:GO dizileri de aynı yönü gösteriyor: uzman konuşması bir görev ifadesini bir sonrakine bağlarken, uzman olmayan konuşma göreve aykırı ve duygusal sözler arasında dönüp duruyor.
Koordinasyon hiç ses içermeyen verilerde de kendini gösteriyor. 31.055 dereceli League of Legends maçı ve 164.571 oyuncu genelinde, asistlerden, hedef yardımından ve harita baskısından işbirlikçi olarak puanlanan takımlar çok daha sık kazandı ve takım düzeyindeki özellikler, galibiyetleri bireysel beceri özelliklerinden çok daha iyi tahmin etti (Caldeira ve ark., arXiv 2025). Daha önceki bir CSCW çalışması da ilgili bir sonuca ulaştı: League of Legends’ta zımni koordinasyon, sözlü iletişimden daha büyük bir rol oynadı (Kim ve ark., CSCW 2017). Geçici oluşturulmuş takımlarda, 48 takım (135 oyuncu) üzerine yapılan bir çalışma, iletişimdeki kelime sıklığı ile takım uyumu arasında pozitif bir ilişki buldu (Tan ve ark., ACM CHI PLAY 2022).
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Bilgi verme-talimat (Inform-Directive) dizi yoğunluğu, profesyonel ve amatör League of Legends takımları | 0,122 karşı 0,109 (p = 0,001) | Son ve ark., arXiv 2025 |
| Kritik anlarda (öldürmeler, elit canavarlar, yapılar) ve oyunun geri kalanında soru-bilgi verme (Question-Inform) dizi yoğunluğu | 0,145 karşı 0,131 (p < 0,001) | Son ve ark., arXiv 2025 |
| Dereceli galibiyet oranı, işbirlikçi ve işbirlikçi olmayan League of Legends takımları (ses değil, oyun içi eylemlerden ölçülmüştür) | %89,54 karşı %20,18 | Caldeira ve ark., arXiv 2025 |
| Çoğunlukla düşük-orta beceriye sahip işbirlikçi takımların, çoğunlukla yüksek beceriye sahip işbirlikçi olmayan takımlara karşı galibiyet oranı | %81,46 (10.438’de 8.503) | Caldeira ve ark., arXiv 2025 |
| Galibiyet tahmin doğruluğu, takım düzeyi özellikler ve bireysel düzey özellikler (lojistik regresyon) | 0,8734 karşı 0,7036 | Caldeira ve ark., arXiv 2025 |
| İletişim ve uyum çalışmasındaki geçici League of Legends takımları | 48 takım, 135 oyuncu; kelime sıklığı uyumla pozitif ilişkili | Tan ve ark., ACM CHI PLAY 2022 |
Bağlam notu: Caldeira ve arkadaşları, eşleştirme sisteminin ve galibiyetlerin sıfır toplamlı doğasının işbirlikçi galibiyet oranlarını şişirebileceği konusunda uyarıyor. Uyum çalışması için mevcut en güncel veri: Tan ve ark., ACM CHI PLAY 2022.
4. Pingler ve Sessiz Koordinasyon
Ping, ses işaretiyle birlikte tek tıkla konulan bir harita işaretidir; takım arkadaşlarına tek kelime etmeden ‘düşman kayıp’ veya ‘yoldayım’ der. Temel bir ping çalışması, 10.293 League of Legends maçında 84.489 oyuncuyu kapsadı ve ping sayısı ile bireysel performans arasında pozitif ama azalan bir ilişki buldu (Leavitt, Keegan ve Clark, CHI 2016). Daha fazla ping belli bir noktaya kadar yardımcı oluyor, ardından gürültüye dönüşüyor.
Üst kademedeki oyuncular daha çok ping atıyor; bu, aracın sesin yerini almak yerine beceriyle birlikte geliştiğini düşündürüyor. İncelenen 22 oyun hakkında 22 League of Legends oyuncusuyla yapılan görüşmeler sert bir başlık doğurdu: ‘Less Talk, More Trust’. Oyuncular, içeriği ne olursa olsun, iletişimi takım çöküşlerinin habercisi olarak görme eğilimindeydi (Lee ve ark., CHI 2025). Ping alışkanlıkları oyuncuya göre de değişiyor. Heroes of the Storm üzerine yapılan bir çalışma, oyuncuların pingleri takım performansına farklı etkileri olan ayrı tarzlarda kullandığını buldu (Zheng, Stein ve Farzan, ACM Transactions on Social Computing 2022); bir Dota 2 anketi ise ping ve harita notları kullanmanın altı ayrı gerekçesini belirledi (Wuertz, Bateman ve Tang, CHI 2017).
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Ping kullanımı için incelenen League of Legends oyuncuları ve maçları | 84.489 oyuncu, 10.293 maç | Leavitt, Keegan ve Clark, CHI 2016 |
| Ping sayısı ile bireysel performans arasındaki ilişki | Pozitif ama azalan (içbükey) | Leavitt, Keegan ve Clark, CHI 2016 |
| Dakika başına ‘Yoldayım’ (‘On My Way’) pingleri, tüm kademeler ve Master kademesi ile üstü | 0,267 karşı 0,489 | League of Graphs 2024, Lee ve ark., CHI 2025 aracılığıyla |
| Dakika başına ‘Düşman Kayıp’ (‘Enemy Missing’) pingleri, tüm kademeler ve Master kademesi ile üstü | 0,164 karşı 0,245 | League of Graphs 2024, Lee ve ark., CHI 2025 aracılığıyla |
| Görüşülen League of Legends oyuncularıyla incelenen oyunlar | 22 oyun (her biri en az 24 dakika), 22 oyuncu | Lee ve ark., CHI 2025 |
| Bu 22 oyunda üçten fazla oy alan oyun içi hedef oylamaları | Hiçbiri | Lee ve ark., CHI 2025 |
| Dota 2 oyuncuları arasında ping ve notları kullanmanın ayrı gerekçeleri | 6 | Wuertz, Bateman ve Tang, CHI 2017 |
Ping ile performans arasındaki ilişki için mevcut en güncel veri: Leavitt, Keegan ve Clark, CHI 2016; ping gerekçeleri için: Wuertz, Bateman ve Tang, CHI 2017. Dakika başına oranlar, CHI 2025 yazarlarının alıntıladığı üzere, maç verisi üzerine kurulu üçüncü taraf bir istatistik sitesi olan League of Graphs’tan geliyor.
5. Baskı Altında Ton: Destekleyici Konuşma ve Toksik Konuşma
Takım kanalı, tonun iki yönde de en hızlı yayıldığı yerdir. Oyuncuların bir takım arkadaşından toksik dil duyma olasılığı, rakipten duymaya göre iki ila üç kattan fazla yüksekti; üstelik herhangi bir türden maruziyet vakaların binde birinden azında görüldü. Bu sonuç, Call of Duty: Modern Warfare III Team Deathmatch sesli sohbetinden 56.464.489 oyuncu-maç gözleminin analizine dayanıyor (Morrier, Mahmassani ve Alvarez, arXiv 2024). Aynı çalışma, maruz kalmanın oyuncuların benzer dil kullanma olasılığını anlamlı biçimde artırdığını, etkinin kaynağın aynı partiden bir takım arkadaşı (birlikte sıraya giren oyuncular) mı yoksa farklı bir partiden mi olduğuna göre değiştiğini buldu.
Sonuçlarla nedensel bağ, en net biçimde bir deneyde görülüyor: araştırmacılar için çalışan bir oyuncu olan gizli işbirlikçi bir takım arkadaşı ya tarafsız oynadı ya da katılımcılara bağırıp çağırdı. Toksik davranış, 716 League of Legends oyuncusunda hem takım hem bireysel performansı düşürdü (Monge ve O’Brien, Media Psychology 2022). Olumlu ayna görüntüsü bir laboratuvar çalışmasından geliyor: destekleyici bir iklimdeki acemi takımlar yaklaşık iki kat daha fazla duygusal ve motive edici ifade üretti ve işbirlikçi bir yemek pişirme oyununun kolay seviyesinde daha fazla sipariş tamamladı (Eldadi, Dekimhi ve Tenenbaum, arXiv 2025). League of Legends için oyuncu bakış açısıyla hazırlanan bir sınıflandırma, beş ana toksik davranış türünü ve bunları tetikleyen beş bağlamsal etkeni belirledi (Kou, CHI PLAY 2020).
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Oyuncuların rakiplerden veya takım arkadaşlarından toksik sesli dile maruz kalma olasılığı (Call of Duty: Modern Warfare III) | Binde birden az | Morrier, Mahmassani ve Alvarez, arXiv 2024 |
| Toksik dili takım arkadaşlarından duyma olasılığının rakiplerden duymaya göre karşılaştırması | Takım arkadaşlarından iki ila üç kattan fazla olasılıkla | Morrier, Mahmassani ve Alvarez, arXiv 2024 |
| Toksik dile maruz kalmanın oyuncunun bir sonraki maçına kadar geçen süre üzerindeki tahmini etkisi | 16,18 ile 60,68 saat | Morrier, Mahmassani ve Alvarez, arXiv 2024 |
| Kasıtlı olarak toksik bir takım arkadaşının bulunduğu deneydeki oyuncular | 716; toksiklik takım ve bireysel performansı düşürdü | Monge ve O’Brien, Media Psychology 2022 |
| Takım başına duygusal veya motive edici ifadeler, destekleyici iklim ve tarafsız iklim (Overcooked! 2) | 15,50 karşı 7,63 (d = 1,94) | Eldadi, Dekimhi ve Tenenbaum, arXiv 2025 |
| Kolay seviyede tamamlanan siparişler, destekleyici iklim ve tarafsız iklim | 27,40 karşı 22,80 (d = 1,11) | Eldadi, Dekimhi ve Tenenbaum, arXiv 2025 |
Bağlam notu: destekleyici iklim çalışması, her biri eğitimli bir gizli işbirlikçi içeren üçlü 20 takımda 40 acemi oyuncu kullandı; bu nedenle ifade sayıları kısmen müdahalenin kendisini yansıtıyor. Zor seviyede puan farkı ortadan kalktı (222,10 karşı 231,70 puan, d = -0,07). Toksik takım arkadaşı deneyi için mevcut en güncel veri: Monge ve O’Brien, 2021’de çevrimiçi yayımlandı.
6. Takım Kanalının Kuralları, Koçları ve Denetimi
En üst düzeyde, takım kanalında kimin konuşabileceği bir kural meselesidir. Bir Counter-Strike Major’da kayıtlı tek koç, oyunculara yalnızca ısınma, devre arası ve taktik molalarda konuşabilir ve çevrimiçi maçlarda hiçbir personel oyuncularla iletişim kuramaz (Valve, Counter-Strike Major Supplemental Rulebook). Riot’un LCK ve LCP’deki Coach Voice pilotu, 2026 LCK Cup grup aşaması sırasında maçı durdurmadan ve koçların yalnızca kendi takımlarının görüş alanını görmesiyle kısa canlı pencereler açtı (Riot Games, Sports Kyunghyang, 3 Aralık 2025 aracılığıyla).
Dereceli oyunda takım kanalı artık kaydediliyor ve inceleniyor. Riot, VALORANT ses kayıtlarını şikâyetlerden bağımsız olarak en az 24 saat saklıyor ve iletişim kısıtlamalarını sabit kademelerle artırıyor (Riot Games Support, Comms Restrictions and Audio Retention 2026). Bulabildiğimiz en güncel aylık uygulama sayısı çok daha eski: Ocak 2022’de 400.000’den fazla yazılı ve sesli sohbet kısıtlaması (Riot Games, VALORANT Systems Health Series 2022). Bu tür otomatik inceleme, sesi temizleyip yazıya dökerek başlar; bu adımların karşılaştırması sinirsel gürültü bastırma ve ses ayrıştırma istatistiklerimizde yer alıyor.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Bir Counter-Strike Major’da yarışma alanında bulunmasına izin verilen kişiler | 5 oyuncu ve 1 kayıtlı koç | Valve, Counter-Strike Major Supplemental Rulebook |
| Bir Counter-Strike Major koçunun oyuncularla konuşabildiği anlar | Yalnızca ısınma, devre arası ve taktik molalar | Valve, Counter-Strike Major Supplemental Rulebook |
| LCK ve LCP pilotunda set başına izin verilen Coach Voice oturumları | En fazla 3; her biri 45 saniye, en fazla 2 kayıtlı personel tarafından kullanılır | Riot Games, Sports Kyunghyang aracılığıyla 2025 |
| VALORANT ses kaydı saklama süresi: şikâyet yokken, şikâyetten sonra, cezadan sonra | 24 saat, 7 gün, 2 yıl | Riot Games Support 2026 |
| VALORANT iletişim kısıtlaması süreleri | 1, 3, 7, 14 ve 365 gün | Riot Games Support 2026 |
| Ocak 2022’de verilen VALORANT yazılı ve sesli sohbet kısıtlamaları | 400.000’den fazla (artı 40.000’den fazla yasak) | Riot Games, VALORANT Systems Health Series 2022 |
Uygulama hacmi için mevcut en güncel veri: Riot Games, 2022. Riot’un ses değerlendirmesi, Şubat 2023’ten itibaren beta ile yalnızca İngilizce olarak Kuzey Amerika’da başladı (Riot Games, VALORANT Voice Evaluation Update).
Özet: Rakamlarla Espor Takım Sesli İletişimi ve Callout’lar
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Raundlar arası ifadeler, uzman ve uzman olmayan CS:GO takımları | Uzman takımlarda %34,63 daha fazla | Eldadi ve Tenenbaum, SEPP 2025 |
| Eşleştirilmiş örneklemde uzman takımların canlı oyunda konuştuğu kelimeler | 22.490’ın 15.727’si (%69,9) | Eldadi, Fitoussi ve Tenenbaum, JSEP 2025 |
| League of Legends maçı başına sesli konuşma | 537,2 ortalama (toplam 45.660, 84 maç) | Son ve ark., arXiv 2025 |
| Turnuva oyununda dakika başına Counter-Strike callout’ları | 16,2 | Tang ve ark., CSCW 2012 |
| Belirli bir harita konumunu adlandıran Counter-Strike callout’ları | %43,5 | Tang ve ark., CSCW 2012 |
| Bilgi verme-talimat (Inform-Directive) dizi yoğunluğu, profesyonel ve amatör takımlar | 0,122 karşı 0,109 (p = 0,001) | Son ve ark., arXiv 2025 |
| Dereceli galibiyet oranı, işbirlikçi ve işbirlikçi olmayan takımlar | %89,54 karşı %20,18 | Caldeira ve ark., arXiv 2025 |
| Galibiyet tahmin doğruluğu, takım ve bireysel özellikler | 0,8734 karşı 0,7036 | Caldeira ve ark., arXiv 2025 |
| CHI 2016 ping çalışmasındaki oyuncular ve maçlar | 84.489 oyuncu, 10.293 maç | Leavitt, Keegan ve Clark, CHI 2016 |
| Dakika başına ‘Yoldayım’ pingleri, tüm kademeler ve Master ile üstü | 0,267 karşı 0,489 | League of Graphs, Lee ve ark., CHI 2025 aracılığıyla |
| Takım arkadaşlarından ve rakiplerden duyulan toksik dil | Takım arkadaşlarından iki ila üç kattan fazla olasılıkla | Morrier, Mahmassani ve Alvarez, arXiv 2024 |
| CS:GO raundları arasında bir sonraki planı müzakere etmek için kalan süre | Yaklaşık 15 saniye | Rusk, Ståhl ve Jusslin, Eludamos 2022 |
| Toksik takım arkadaşı deneyindeki oyuncular | 716 | Monge ve O’Brien, Media Psychology 2022 |
| Counter-Strike Major koçlarının oyuncularla konuşabildiği anlar | Yalnızca ısınma, devre arası ve taktik molalar | Valve, Major Supplemental Rulebook |
| Set başına Coach Voice oturumları, LCK ve LCP pilotu | 45 saniyelik en fazla 3 oturum | Riot Games, Sports Kyunghyang aracılığıyla 2025 |
| VALORANT yazılı ve sesli sohbet kısıtlamaları, Ocak 2022 | 400.000’den fazla | Riot Games, VALORANT Systems Health Series 2022 |
Metodoloji ve Kaynaklar
- Eldadi, Fitoussi ve Tenenbaum: Verbal Communication, Coordinated Effort, and Performance in Esports Teams, Journal of Sport and Exercise Psychology 47(5), 2025
- Eldadi ve Tenenbaum: Between-Rounds Verbal Communication in Expert and Nonexpert Esports Team Players, Sport, Exercise, and Performance Psychology 2025
- Eldadi, Dekimhi ve Tenenbaum: Motivational Climate Effects on Communications, Emotional-Social States, and Performance in Collaborative Gaming Environment, arXiv 2025
- Son, Jang, An, Kang ve Park: /UnmuteAll: Modeling Verbal Communication Patterns of Collaborative Contexts in MOBA Games, arXiv, 23 Aralık 2025
- Tang, Massey, Wong, Reilly ve Edwards: Verbal Coordination in First Person Shooter Games, CSCW 2012
- Rusk, Ståhl ve Jusslin: Understanding Esports Teamplay as an Emergent Choreography, Eludamos 13(1), 2022
- Vinot ve Perez: Voice Communication Analysis in Esports, arXiv 2024
- Caldeira, Maharjan, Majumdar ve Pournaras: Collective Intelligence Outperforms Individual Talent: A Case Study in League of Legends, arXiv 2025
- Kim, Engel, Woolley, Lin, McArthur ve Malone: What Makes a Strong Team? Using Collective Intelligence to Predict Team Performance in League of Legends, CSCW 2017
- Tan, Rogers, Nacke, Drachen ve Wade: Communication Sequences Indicate Team Cohesion, Proceedings of the ACM on HCI (CHI PLAY) 2022
- Leavitt, Keegan ve Clark: Ping to Win? Non-Verbal Communication and Team Performance in Competitive Online Multiplayer Games, CHI 2016
- Lee, Kim, Park, Kim, Jang ve Seering: Less Talk, More Trust: Understanding Players’ In-game Assessment of Communication Processes in League of Legends, CHI 2025
- Zheng, Stein ve Farzan: Use Ping Wisely: A Study of Team Communication and Performance under Lean Affordance, ACM Transactions on Social Computing 2022
- Wuertz, Bateman ve Tang: Why Players use Pings and Annotations in Dota 2, CHI 2017
- Morrier, Mahmassani ve Alvarez: Uncovering the Effect of Toxicity on Player Engagement and its Propagation in Competitive Online Video Games, arXiv 2024
- Monge ve 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’ın aktarımıyla: LCK introduces Coach Voice, 3 Aralık 2025
- Riot Games Support: Comms Restrictions and Audio Retention, 2026
- Riot Games: VALORANT Systems Health Series: Voice and Chat Toxicity, 10 Şubat 2022 ve VALORANT Voice Evaluation Update
- Veri notu: kayıtlı takım iletişimi nadiren herkese açıktır; bu yüzden temel çalışmalar küçük örneklemler kullanıyor (her Eldadi CS:GO çalışmasında sekiz maç, Son ve ark. çalışmasında beş takım) ve bulguları korelasyonel. Son ve ark. sınıflandırıcı sayıları toplamda 45.458 ediyor; genel olarak bildirilen 45.660 konuşma değil. %44,6’lık bilgi verme (Inform) payımız sınıflandırılan toplamı kullanıyor. Morrier ve ark., aynı partiden bir takım arkadaşının toksik dilinin bir oyuncunun toksik dil kullanma olasılığını 59,93 ile 69,48 yüzde puanı artırdığını tahmin ediyor (farklı partiden bir takım arkadaşı için 1,63 ile 2,08 puan); ancak bu araç değişkenli tahminler oyuncuların bir alt kümesi için geçerli ve makale bunları kendi gözlenen %0,083’lük taban görülme oranıyla bağdaştırmıyor; bu yüzden onları yalnızca burada aktarıyor, öne çıkan rakam olarak sunmuyoruz. Caldeira ve ark., işbirliğini konuşmadan değil oyun içi eylemlerden ölçüyor ve eşleştirme sisteminin galibiyet oranlarını şişirebileceğini belirtiyor. Coach Voice pilotunun haberleri birim konusunda çelişiyor: Kore basını set başına 3 oturum bildirirken, en az bir İngilizce yayın maç başına yazdı. Raundlar arası Eldadi makalesi 2025’te baskıda olarak listelenmişti; Son ve ark., Caldeira ve ark. ile Eldadi, Dekimhi ve Tenenbaum çalışmaları, rakamları hakem değerlendirmesinde değişebilecek ön baskılardır. Riot’un Ocak 2022’den daha yeni bir aylık VALORANT uygulama sayısını bulamadık. Callout içerik payları 2012 sesine dayanıyor ve mevcut en güncel kıyas noktası olmaya devam ediyor.
Son güncelleme: 6 Kasım 2026. Bu derlemeyi üç ayda bir güncelliyoruz; bir sonraki yenilemenin, Riot 2026 Coach Voice pilotunun değerlendirmesini yayımladığında ve Son ve ark. /UnmuteAll çalışması hakemli biçimde çıktığında yapılması bekleniyor.