ICLRにおけるピアレビューは、科学的な出版の基盤であり、機械学習の著名な会議でも重要な役割を果たしています。提出数の増加に伴い、レビュー過程の本質とダイナミクスを理解することが、効率性や効果性、公開論文の質を向上させるために不可欠です。本研究では、ICLRの2024年と2025年の大規模なレビュー過程の分析を行い、反論前後のスコアやレビュアーと著者との相互作用に焦点を当てています。評価スコアや時間的パターン、共同レビューアーの影響などを調査し、評価グループごとの共通の強みや弱み、スコア変動に強く関連する反論戦略の傾向を明らかにしました。初期スコアと共同レビューアーの評価が反論中のスコア変動の最も強力な予測因子であることが示され、レビューアーの影響の度合いが示唆されました。反論はボーダーラインの論文の結果を改善する上で有益であり、著者の思慮深い応答がレビュアーの視点を大きく変える可能性があります。本研究は、ピアレビュー過程を改善するためのエビデンスに基づく提言を提供し、著者に効果的な反論戦略を指導するとともに、コミュニティが公正で効率的なレビュー過程を設計する手助けをしています。