サッカーにおけるプレーヤープレッシャーマップ - 異なるゲームコンテキストでのプレーヤーパフォーマンス評価のための圧力の革新的表現

แนวคิดหลัก

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。

บทคัดย่อ

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。

สถิติ

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％

คำพูด

"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。"

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

Player Pressure Map -- A Novel Representation of Pressure in Soccer for Evaluating Player Performance in Different Game Contexts

by Chaoyi Gu,Ji... ที่ arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.16235.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

今後この研究はどう発展していく可能性がありますか？

この研究は、サッカーにおけるプレイヤーのパフォーマンス評価とチームへの圧力を定量化する革新的な手法を提案しています。将来的には、より多くの試合データや映像素材を活用し、機械学習モデルをさらに洗練させて精度を向上させることが考えられます。また、他の競技分野への応用も期待されます。例えば、バスケットボールやアメリカンフットボールなどでも同様に選手やチームのパフォーマンス評価に3D特徴量を組み込んだり、グラフニューラルネットワークを使用したりすることで効果的な分析が可能となるでしょう。

高いプレス戦術は常に効果的ですか？逆襲された場合も同様ですか？

高いプレス戦術は一般的に非常に有効な守備戦術ですが、常に成功するわけではありません。相手チームが高いプレッシャーから逃れて反撃した場合、高いプレス戦術は逆転される可能性もあります。成功するためには選手間の連携や判断力が重要であり、相手チームもそれに対抗する策を取ることがあるため必ずしも100%成功しないことも考えられます。

3D特徴量は他の競技分析領域でも同様に有益ですか？

3D特徴量はサッカーアナリティクス以外でも非常に有益です。例えばバスケットボールでは選手間距離や身体方向から得られる情報が重要であり、これらを含めた解析方法が注目されています。またアメリカンフットボールなどでも選手位置や動き方向から攻撃・守備戦略を立てる際に3D特徴量の活用が役立つでしょう。そのため他競技分野でも3D特徴量を組み込んだデータ解析方法は有益であると言えます。