最初に、最良の意味を定義する必要があります。たとえば、あなたがあなたの時代の最も支配的なプレイヤーであることを最も意味しますか？または、プレーヤーの品質が他のすべてのプレーヤーよりも優れていることを意味しますか。そして、品質があなたが意味するものである場合、どのように品質を定義しますか？
ポール・モーフィーはおそらく最も支配的なプレーヤーでした。たとえば、彼が12歳だったとき、彼はマッチ3-0でトップ10プレーヤー（Lowenthal）を破りました。江戸とチェスメトリクスによると、彼はおそらくすでに12歳で世界で最高の選手の一人でした！21歳で、彼は5人の上位10人のプレイヤー（バード、バーンズ、ボーデン、デレヴィエール、およびローエンタール）と同時対戦し、3-2を記録しました。
しかし、ほとんどの人は、優位性はだれが最良であるかを示す不十分な指標であると主張します。結局のところ、Morphyは最初の近代的なチェスプレーヤーと言われています。彼の競争はその後のチャンピオンと比較して弱かった。
使用されている別の定義は、プレイの質です。ただし、この定義には多くの問題もあります。1900年には、多くの個人が、シュタイニッツまたはラスカーが、オープニングと現代の理論に関する知識によって過去のプレイヤーよりも優れていると主張してきた最高のプレイヤーであると主張しました。しかし、ルイ・ポールセンはこの仮説に対していくつかの非常に巧妙な議論をしました。彼は、Morphy（写真の記憶があり、19歳までにルイジアナのバーコードを覚えていた）が生き返れば、1年以内にオープニングと現代の理論を学び、現代のチェスプレーヤーとうまく競争できると主張しました。
リーガンは、チェスのコンピューターと最新のトレーニング方法にアクセスできる現代のチェスプレーヤーは、過去のプレーヤーよりもコンピューターのようにプレーすると主張します。彼らはコンピューターによって訓練されたので、それは驚くことではありませんが、それは現代のプレーヤーが本当に優れていることを意味しますか？これは、フィッシャーやカパブランカが現代のコンピューターにアクセスできたらどうするかという疑問を投げかけます。
さらに、レーガン教授の分析コンピューターは、わずか5年の期間しかかからず、分析に含まれるプレーヤーについては言及されていないため、かなり不完全です。教授Matej GuidとIvan Bratkoによるより徹底的なコンピューター分析では、実際、Capablancaは現代のプレイヤーよりもコンピューターのようにプレイされていることがわかりました。https://en.chessbase.com/post/computers-choose-who-was-the-strongest-player-。しかし、GuidとBratkoは、Capablancaが優れたプレーヤーであると結論付けることには問題があると指摘しました。おそらく彼の落ち着いたスタイルは、彼が失敗する可能性のあるポジションを少なくしました。したがって、彼の失策率は低くなりましたが、彼はまた、より攻撃的なプレイヤーよりも相手にあまりプレッシャーをかけていませんでした。実際、カパブランカは同時代人と比較して高い引き分け率を示しました。
対照的に、Kasparovなどの非常に戦術的なプレーヤーは、コンピューターが特にエラーを発見するのに適した非常に戦術的なポジションにつながる可能性が高い彼のプレースタイルによってペナルティを受ける可能性があります。実際、コンピューターは戦術的なプレーヤーに対して、戦術がより重要でない位置的または特定のクローズドポジションのプレーヤーよりも優れている傾向があります。したがって、コンピューターで検出されたエラーの数に依存するコンピューター分析は、落ち着いたクローズドポジションプレーヤーを支持する可能性があります。対照的に、Kasparovのような攻撃的なプレイヤーは、他のプレイヤーよりも戦術的なミスを犯す可能性があります。なぜなら、彼は非常に複雑なポジションを探していたからです。
したがって、100移動あたりのエラーの割合を計算するだけではないエラー重み付けシステムが必要です（これは、基本的にReganとGuidとBratkoがしたことです）。代わりに、エラー率と相手のエラー率の差を計算する必要があります。結局のところ、チェスは相手よりも少ないエラーをコミットすることです。より多くのエラーを誘発するように相手に圧力をかけることは、良い品質と見なされます。
しかし、私の修正された計算方法は、これらのコンピューター分析が相手の強さを考慮しないという別の問題につながります。たとえば、彼の攻撃的な（楽観的な）スタイルが低評価のプレイヤーよりも優位になったため、おそらくラーソンは非常に高いチェスメトリックの評価を達成しています。しかし、彼は同じ格付けのプレイヤーに対するゲームで問題を抱えていました。他のプレイヤーは、他の高評価プレイヤーとの対戦で楽観的すぎると頻繁に主張しています。この問題を回避するために、コンピューターエラーチェック分析では、強力な競合相手（トップ10、20、100人のプレイヤーなど）に対するゲームのみを調べる必要があります。ただし、それでも時間の経過に伴う激しい競争の増加の問題に対処できません。
チェスメトリクスなどのバックレーティングを見ると、プレイの質が向上する問題を修正できますか？実際、江戸のバックレーティングシステムhttp://www.edochess.ca/を好む統計的な仮定がより良いからです。たとえば、チェスメトリックスは、40歳のときにプレイヤーのピーク評価が発生すると想定しています。それは誰にも当てはまらないと思いますし、多くのプレイヤーはその年齢の前にチェスをあきらめるか、彼らのプレーは数年の間一流でした（例えば、ハリーネルソンピルズベリー、シャローセック、フィッシャー、モーフィ、ルービンシュタイン、ファイン）。残念ながら、江戸は1811年から1920年までのプレイヤーのレーティングのみを比較します。江戸によると、CapablancaとMorphyはこの時代の2人の最高のプレイヤーと評価されています。Chessmetricsによると、CapablancaとLaskerは2人のベストプレイヤーでした（Morphyはトップ10にさえなりません）。 Duras、Teichmann、Neumann、Vidmar、Gunsberg、Rubinstein、およびBurnはMorphyよりも優れていました。
技術革新が特定のチェスの時代に時間とともに優位をもたらし、競争の強さが増すにつれて時間とともに革新することがますます困難になる場合、上位30人のプレーヤーの試合記録を見ただけでは真の優位性を測定することはできません。つまり、マグナスカールセンが過去のチャンピオンよりも対戦相手を支配することははるかに困難です。バックレーティングを見ると、トッププレイヤーのレーティングの差の大きさが時間の経過とともに減少していることが簡単にわかります。ですから、時間をかけて支配することの困難さを考慮した江戸型の統計モデルは、以前に試みられたものよりも良いアプローチだと思います。たとえば、フィッシャーは20試合連続で勝利したため、彼の時代にはかなり支配的な選手でした。この連勝と比較して、カスパロフまたはカルポフの最長連勝は何でしたか？Seirawanによると、彼らの最長勝ち線は7ゲームでした。
もちろん、ストリークを勝ち取ることは良い指標だと主張しているわけではありません。レーティングによる優位性や、他のトッププレーヤーとの個別の試合における優位性は、現在のバックレーティングシステムでは明示的に考慮されていない有用な指標であると主張しています。
したがって、私の夢の分析は、各5年間の上位20または30人のプレイヤーのみを含むデータベースに基づいて、江戸格付けを使用することです。この分析を完了した後、支配因子によって結果の重み付けを変更します。つまり、最近のプレーヤーは、時間の経過に伴う支配の難しさの軌跡を推定することによって計算されるボーナス係数を取得します（時間の経過に伴う上位30人のプレーヤー間の格差の減少）。次に、チェスコンピューターで計算された対戦相手の失策から自分の失策を引いたものの割合を比較することで、この分析を検証します。これにより上記が無効になった場合、支配要因を考慮した後でも、最近のトッププレーヤーがより正確にプレイする傾向がある場合は、コンピューターエラーチェック分析に従って再重み付けする必要があります。
私がこれを目撃したことに基づく推測は、Kasparovが非常にうまくいくということです。しかし、それは単なる推測です。