Core Concepts
サッカーにおける選手のパフォーマンスを正確に評価するために、新しい「Player Pressure Map」(PPM)が提案されました。
Abstract
サッカーにおいて、選手がプレッシャー下でどれだけ成績を残すかは重要です。本論文では、トラッキングデータとイベントデータを活用して、攻撃チームが受ける圧力を定量化し、個々の選手に対する圧力マトリックスを作成します。この情報は、「Player Pressure Map」(PPM)として視覚化され、グラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して攻撃チームがポゼッションを失う可能性を予測します。これにより、選手のパフォーマンスが異なる圧力下でどう変わるかが評価されます。また、高いプレス戦術の中で個人とチームの圧力への貢献と影響を評価しました。
Stats
トラッキングデータとイベントデータから収集した9つのPremier Leagueゲームから得られたデータを使用しています。
モデルパフォーマンスメトリクス:追跡55.8%、2D PPM 75.2%、3D PPM 78.7%
Quotes
"我々は攻撃チームが受ける圧力を正確に定量化するために訓練されたポゼッションアウトカム予測(POP)モデルを使用しました。"
"我々は選手のパフォーマンスを評価する際に、彼らが直面する異なるチーム圧力レベル下でパスやドリブルイベントを分析しました。"