イベントデータとトラッキングデータ

データ会社は、試合を見ながらボールに関わるすべてのプレーを種類、時刻、位置とともにタグ付けするアナリストを雇っています。

出典：データ提供会社の資料（Opta、StatsBomb、Wyscout）とアナリティクスの文献 · 想起

Optaは1996年に、記録した試合中のアクションから作った指数でプレミアリーグの選手を評価することから始まりました。

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すべてのパス、タッチ、デュエル、シュートがイベントであり、90分間では数千にのぼります。

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クライアントは試合中に数値を求め、試合後の見直しで位置やイベントの種類の誤りが修正されます。

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誰がいつどこで何をしたかを把握することがイベントデータの核心で、詳細は追加のラベルとして付きます。

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ディフェンダーを引き離すランはイベントを残しません。そのアクションでは誰もボールに触れていないからです。

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専用ツールにより、ロガーは試合の速さについていくようにピッチ上の位置をクリックし、イベントの種類を選べます。

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ライブ製品ではまず速度が優先され、正確さは最終リリース前の確認段階で加えられます。

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Reepは1950年代、Optaは1996年に始まり、StatsBombは2021年に360のロケーションスナップショットを加えました。

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イベントには使用した身体部位などの詳細が付きます。ほかの選択肢はボールに関わるイベントの一部ではありません。

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修飾子は、身体部位、パスの高さ、ボールがクロスだったかどうかなどの詳細を加えます。

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1本のパスが、ヘディングで、ロングで、クロスで、しかもプレッシャーを受けている、ということが同時にありえます。修飾子を使えばそのすべてを表せます。

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「プレッシャー下」フラグは、相手が寄せてきている状況で行われたアクションを示し、その評価の仕方を変えます。

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xGモデルは、同じ場所からでも、ヘディングと足でのシュートをまったく違うものとして扱います。

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タックル、ドリブル、キーパスに何が当たるかは異なるため、ラベルは各提供会社のルールに左右されます。

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パスがどこでそれたかはターンオーバーやカウンターにとって重要なので、意図した終点または実際の終点が記録されます。

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パスは成功か否か、デュエルは勝ちか負けか、シュートは枠内か枠外か。結果がそのどちらかを記録します。

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種類は何が起きたかを、結果はそれがうまくいったかを表し、修飾子がさらに細かい詳細を加えます。

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カウントは、基本のイベントに修飾子と位置の条件を組み合わせて作られます。

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高さ、身体部位、プレッシャー、種類は修飾子であり、基本のイベントに加えられる追加の記述です。

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Optaのピッチは百分率のグリッドなので、長さ方向の50は、スタジアムの実際の大きさにかかわらず中央です。

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StatsBombは位置を百分率ではなく、ヤード風の単位による120×80のグリッドで記録します。

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(60, 40)の点は、ある提供会社ではセンターマークを意味し、別の提供会社ではまったく別の場所を意味します。

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方向を正規化すれば、100に近い位置は常に相手ゴールに近いことになります。

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幅50ユニットにわたるパスは、狭いスタジアムと広いスタジアムでは異なるメートル数になります。

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トラッキングシステムは実際の距離で動作し、通常はセンターマークを原点とします。

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長さは0から120まであり、60がちょうど中央です。

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Optaは長さを百分率で測るため、xが大きいほど攻めているゴールに近くなります。

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どの点も比較する前に、方向とスケールを揃えなければなりません。

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120の半分、80の半分で(60, 40)になります。100×100のグリッドでは(50, 50)が中心です。

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屋根の周囲に設置されたカメラが複数の角度からピッチを捉え、ソフトウェアが画像を位置情報に変えます。

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ピクセルをメートルに変換するには、ソフトウェアが各カメラの向きとピッチの大きさを正確に知っている必要があります。

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体が重なると、システムは識別を見失ったり入れ替えたりすることがあり、そのため複数の角度が使われます。

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最高100km/hで動き、地面を離れる小さな物体は、選手よりずっと追いにくいものです。

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ソフトウェアは外見と位置から選手を識別し、入れ替わりはオペレーターが修正します。

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Hawk-Eyeのカメラシステムはゴールラインの判定に使われ、選手とボールのトラッキングにも使われることが増えています。

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自動化が作業の大半をこなしますが、ソフトウェアが追跡を見失った場面は人が修正します。

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検出がジオメトリより先で、識別は最後に付与され、すべての点が誰かに属するようになります。

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体の重なりが多いほど、カメラが各選手を区別し続けるのは難しくなります。

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3人の選手が近くに固まると、どの1台のカメラからも互いに遮られるため、別の側からの映像で区別できます。

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独立したロガー同士の一致度は、イベントの定義が同じように適用されているかを示します。

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ゴールはゴールですが、接触プレーがタックルなのか、デュエルなのか、ファウルなのかはロガーの解釈次第です。

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ロガーは画面上でアクションが起きた位置を判断するため、速いものの正確ではありません。

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フレーム間にありえない移動があれば、システムが彼を見失い、別の場所で再び見つけたということです。

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映像との抜き取り検査で、定義と位置がクラブの見ているものと合っているかが分かります。

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タックルやキーパスの定義を厳しくすると、誰のプレーも変わっていないのにカウントが減ります。

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シーズンに2回しか起きないイベントでは、1回の間違いが合計の半分になります。よく起きるイベントのほうが誤りを吸収しやすくなります。

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ゴールは紛れもなく、パスはおおむね明確で、タックルは判断に左右されます。

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監査には信頼できる基準が必要で、クラブは比較の前にそれを自分で作ります。

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同じ試合で18対13になることは、何をタックルと数えるかが判断の問題であることを示しています。

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イベントはボールに関わる場面で何が起きたかを伝え、トラッキングはその瞬間の22人全員の位置を加えます。

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ロガーのタイムスタンプは1秒の何分の一かずれることがあるため、イベントを正しいフレームに合わせなければなりません。

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追跡されたボールの位置が選手から離れ始める瞬間が、パスの本当の時刻を示します。

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スプリントの速度では半秒の間に数メートル進むため、フレームがずれると選手が間違った位置に置かれます。

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360は、すべての選手の連続した記録ではなく、放送映像からの各イベント周辺のスナップショットを提供します。

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イベントの時計は45:00で再スタートしますが、トラッキングは独自の時間で進むため、各ハーフに別々の同期が必要です。

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味方と相手の立ち位置が分かれば、選ばれた1本だけでなく、どのパスが可能だったかが分かります。

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時計の同期がイベントの照合より先で、映像の確認で結合がうまくいったかを確かめます。

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イベントは1つのアクションで、フリーズフレームは見えている選手を加え、トラッキングフレームには全員が入っています。

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イベントを、ボールが実際に足を離れるフレームに合わせれば、全選手が正しい位置に置かれます。

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Optaを買収したPerformは、2019年にSTATSと合併してStats Performが誕生しました。

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映像分析ソフトで知られるHudlは、Wyscoutのスカウティングプラットフォームとデータベースを加えました。

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速く信頼できるライブデータは放送、アプリ、ライブベッティングに使われるため、リーグは有料でライセンス提供します。

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ある提供会社はイベントの詳細に最も強く、別の会社はトラッキングに、また別の会社は海外の小規模リーグに強いことがあります。

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詳細なロギングとトラッキングにはお金がかかるため、カバー範囲は対価を払う顧客のいるところで最も深くなります。

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放送局、アプリ、ベッティング会社はほぼ瞬時にイベントを必要とし、ライブフィードはそれを提供します。

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自チームの選手と相手の詳細な位置データは、競争上の優位になります。

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Optaは1996年に始まり、Hudlは2019年にWyscoutを買収し、StatsBombは2021年に360データを開始しました。

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速さが製品であり、一連の流れ全体が数秒で完了します。

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提供会社はスタジアムでデータを収集して検証し、クラブや放送局などに販売します。

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StatsBombのオープンデータは女子サッカーや主要な大会もいくつかカバーしており、学習や研究に使えます。

出典：MIT Sloan Sports Analytics Conferenceの論文と公開データセット · 想起

Metricaの匿名化されたサンプル試合は、ほかでは入手がとても難しい完全な位置データを提供します。

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Scientific Dataに掲載された論文は、ヨーロッパのリーグと主要な大会のWyscoutのイベントを公開しました。

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カメラシステムは高価で、データはチームについて多くを明らかにするため、公開されるものはわずかです。

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研究者とクラブのアナリストは、パンデミックの間、オープンデータセットを教材にしてこれをYouTubeで行いました。

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公開データを扱うことは、多くのアナリストが業界での仕事につながるポートフォリオを築いた方法です。

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公開されるのは通常、選ばれた大会やシーズンなので、すべてのリーグについてのあらゆる問いには答えられません。

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Wyscoutの論文は2019年、Friends of Trackingは2020年、オープンな360データは2021年以降に出ました。

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公開データで同じ手順を行うことが、多くのアナリストが仕事を身につけた方法です。

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無料のイベントデータセットは無料のトラッキングデータをはるかに上回るため、公開プロジェクトの大半はイベントを基に作られています。

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選手の位置と速度から、ピッチ上のどの地点に出されたボールにも、どちらのチームが先に届くかを算出します。

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Spearmanの論文は、トラッキングデータを使い、オフザボールの位置がどれだけゴールにつながりやすいかをモデル化しました。

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あるスペースを誰が支配するかは、22人全員がどこにいて、どれだけの速さで動いているかで決まります。

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EPVはボール保持のあらゆる瞬間を、ゴールで終わる可能性で評価するため、各アクションの影響を測れます。

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ボストンのカンファレンスは、研究者とクラブが競技を問わず分析の論文を共有する場です。

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ディフェンダーを引き離すおとりのランは、味方による別のエリアの支配を高め、モデルはそれを示せます。

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モデルは一定の反応時間と速度を仮定しますが、疲れている選手も集中している選手も、実際にはそれに常に合うわけではありません。

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位置と速度はトラッキングから得られ、マップはその瞬間にどちらのチームが各エリアを握っているかを示します。

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基本的なxGに必要なのはイベントだけで、フリーズフレームは見えている選手を加え、ピッチコントロールには完全なトラッキングが必要です。

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ホームチームは10と9の周辺のエリアを支配しているので、そこへのパスは通る可能性が高いです。

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タッチのないランはイベントを残さないため、連続した位置データだけがそれを示せます。

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パスは開始位置と終了位置を持つボールに関わるイベントで、イベントデータが直接記録します。

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ラインの高さは試合を通じて保たれる位置であり、トラッキングだけが記録します。

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被シュートは、位置と質とともに記録されるイベントです。

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イベントはタックルとターンオーバーを記録し、トラッキングは詰めた距離と遮断したパスコースを示します。

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イベントはセットプレーとシュートを見つけ、映像がその背後にあるマークと動きを示します。

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選手がどちらを向いていたか、肩越しに確認したか、どのようにコミュニケーションを取ったかは、映像で最も明確に分かります。

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シュート数はイベント、シュート時のディフェンダーにはフリーズフレーム、プレッシングのランには完全なトラッキングが必要です。

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データを決めるのは問いであって、その逆ではありません。

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フリーズフレームは、シュートを含む各イベントの瞬間における、見えている選手の位置を記録します。

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