サッカー戦術 8 オープントラッキングデータの解析

本書は、ブログ記事のまとめです。

https://tetsuyatyamamoto.blogspot.com/search/label/トラッキングデータ

まとめたブログ記事は、上記URLで公開している「サッカーにおけるボロノイ図使用の制限」と「オープントラッキングデータの解析」についての一連の記事です。ジュピターノートブックのファイルはこれらのブログ記事でも公開しています。

本書と一連のブログ記事の動機は、自身で解析をしてみたいという願望につきます。

本書の第3章は「とりあえず解析してみた」の域は出ていません。この章で紹介した基本的な解析結果から、実際の試合で監督の判断の材料になりそうな要素を取り出すには、まだいくつかの段階が必要です。第4章のオフ・ザ・ボールの動きを検出するための指標案は、その段階の一つです。第5章では、最近のサッカーの記事でしばしば目にするボロノイ図の使用制限についてです。ボロノイ図は分かりやすい図ですが、その背景にある仮定は理解しておく必要があります。

サッカーにおけるボロノイ図使用の制限 簡単な数値計算

前の記事（サッカーにおけるボロノイ図使用の制限、ボロノイ図とは？）に続けて、本記事では、「選手たちの移動速度を考慮した、各人がカバーできる領域の数値計算」について述べます。

数値計算ですので、未経験の人には意味不明な内容も含まれているでしょうが、画像だけでも眺めてください。

難しい数値計算はしていません。使用した計算スキームは、4次のルンゲクッタ法の2次元版で、大学の学部生レベルで習うでしょうか。


繰り返しの主張ですが、計算時点での選手たちの移動速度を考慮すれば、各人がカバーできる領域はボロノイ図の領域からずれます。

ボロノイ図の代替案としての私の提案は、試合の状況が変化する数秒程度の範囲で、各人がカバーできる領域を図示する事です。



本記事の内容。

• ボロノイ図再現
• 初速度がある場合
• モデル速度からの衝突境界線の計算
• 実用的な図？

以下の画像は、Python3のこのプログラム（jupyter notebook）をGoogle colaboratoryで実行し、作成しました。

サッカーにおけるボロノイ図使用の制限、ボロノイ図とは？

本記事の主張は、「サッカーではボロノイ図を無制限に信頼しないでね」、です。

特に私が危惧しているのは、盲目的な信頼によって、ボロノイ図が選手批判に使用される事です。

事実として、選手たちが動いてない時（動きが悪い時）ほど、ボロノイ図は各人がカバーできる領域に近くなります。

一方、選手たちが走り回っていると、ボロノイ図は各人がカバーできる領域からかけ離れます。

私が思うに、ボロノイ図は、動き回る事で面白くなるサッカーとは相性がよくありません。

ボロノイ図がサッカーの試合分析に使われる理由は、「簡単な計算でそれらしい領域が求められる事」です。


この記事では、ボロノイ図を説明します。

次の記事では、簡単な数値計算によって、選手たちが動いている時にボロノイ図を使う事の困難を示します。

次の記事、サッカーにおけるボロノイ図使用の制限　簡単な数値計算


本記事の内容は次の通り。

• 個人がカバーできる領域を表していそうなボロノイ図
• 疑問に思う場面
• 試合中にボロノイ図が使えそうな場面
• ボロノイ図が使えそうな事例

オープントラッキングデータの解析 その９ オフ・ザ・ボールの指標案

DEBS2013のデータ論文

データのダウンロードページ（フラウンホーファー研究機構）

この記事の作図に使用したノートブックは、td_007b_4pub.jpynb。



この記事では、オフ・ザ・ボールの指標案について紹介したい。

ここでは、「パスを受けるためのオフ・ザ・ボールの動き」を、選手の移動速度、ボールとの距離、相手選手たちとの距離から検出する事を試みた。


記事の内容は、次の通り。

• トラッキングデータによる解析の必要性
• 先行研究
• オフ・ザ・ボールの動きの指標案
• 動画

オープントラッキングデータの解析 その８ パスの速度変化

DEBS2013のデータ論文

データのダウンロードページ（フラウンホーファー研究機構）


本記事の内容は次の通り。

• パスの平均速度と距離と方向。
• パスの減速について。

今回のノートブック、td_006c_4pub.jpynb、では記事末尾のエネルギー保存の概算のみを載せる。

記事前半のパスの平均速度と距離についてのプロットは、以前の記事「オープントラッキングデータの解析　その６　パスの統計」のノートブックに含まれている。

記事半ばの、全パスのフィッティング結果については、結果がまとまっていないのでノートブックには載せない。

オープントラッキングデータの解析 その７ 3分間ムービー

DEBS2013のデータ論文

データのダウンロードページ（フラウンホーファー研究機構）

動画を作ったノートブック、td_007a_4pub.jpynb

オープントラッキングデータの解析 その６ パスの統計

DEBS2013のデータ論文

データのダウンロードページ（フラウンホーファー研究機構）

今回の作図に使ったノートブック、td_006b_4pub.jpynb。

パスマップやら

前半分のデータだけでパスマップやら色々作ってみた。

オープントラッキングデータの解析 その５ 時刻合わせ

DEBS2013のデータ論文

データのダウンロードページ（フラウンホーファー研究機構）

作図に使用したノートブック、td_006a_4pub.jpynb

データ内の変数をプロットしようとしたら、簡単ではなかったというお話。

本記事の内容は次の通り。

• 各ファイルの時刻表示が統一されていない件
• 時刻合わせの結果
• 調べた内容
• データの誤り

各ファイルの時刻表示が統一されていない件

オープントラッキングデータの解析 その４ 個人の守備領域

DEBS2013のデータ論文

データのダウンロードページ（フラウンホーファー研究機構）

本記事の内容は次の通り。

• トラッキングデータの縮小。
• 個人の守備領域のプロット。

データの解凍と縮小についてのノートブック、td_004_4pub.jpynb

個人の守備領域をプロットしたノートブック、td_005_4pub.jpynb

オープントラッキングデータの解析 その３ DEBS2013のデータ

ひとまず、Petterson et al.(2014) のデータは置いといて、 Mutschler et al.(2013, The DEBS 2013 Grand Challenge) のデータの紹介です。

以下、データの簡単な紹介と、「この論文・サイトのダウンロードURLが機能してないので別のリンクを使ってね」というお話。

データの head と tail。

オープントラッキングデータの解析 その２ プロット色々

各データ量のプロットがとりあえずできたのでまとめ。

データの詳細は、こちらのページ。

出典、"Soccer video and player position dataset": S. A. Pettersen, D. Johansen, H. Johansen, V. Berg-Johansen, V. R. Gaddam, A. Mortensen, R. Langseth, C. Griwodz, H. K. Stensland, and P. Halvorsen, in Proceedings of the International Conference on Multimedia Systems (MMSys), Singapore, March 2014, pp. 18-23 

オープントラッキングデータの解析 その１ 読み込み

とりあえず以下の図を作るまでの手順を公開。

使用環境、Google Colaboratory（以下、colab）

使用言語、python

背景はサッカーフィールド。ある選手の1ハーフのトラッキングデータ。

データの出典はこちら。（以下にリンクあり）

"Soccer video and player position dataset": S. A. Pettersen, D. Johansen, H. Johansen, V. Berg-Johansen, V. R. Gaddam, A. Mortensen, R. Langseth, C. Griwodz, H. K. Stensland, and P. Halvorsen, in Proceedings of the International Conference on Multimedia Systems (MMSys), Singapore, March 2014, pp. 18-23 

【小ネタ】zone 1 と zone 2 の分布（ロシアワールドカップ）

マニア向けの記事です


数試合について、Activity time spent の zone 1 と zone 2 をプロットしたら、綺麗な線形になりました。

図１、複数の試合における zone 1 と zone 2 の分布図。

サンプルは、以前の記事（下記リンク）で紹介した、ロシア対サウジアラビア、ポルトガル対スペイン、メキシコ対ドイツ、日本対コロンビア、セネガル対ポーランド、日本対ポーランド、です。

（私にとっては）zone 1, zone 2 ともに、このワールドカップで初めて見たパラメーターなので、このような関係が当然のものかよく分かりませんが、この分布の意味について考えてみます。

【小ネタ】 ワールドカップのデータから推測されるJリーグの走行速度分布

本記事では、Jリーグの走行速度分布（ワールドカップで言う Activity time spent、以下ATS）を推測します。

動機は、以前の記事で紹介したワールドカップとＪリーグの走行距離とスプリント回数の違いです。

比較の結果、Jリーグは走行距離が長く、ワールドカップや他のリーグではスプリント回数が多い事が分かりました。

では、Jリーグは歩き回っているのか？というと、試合を見ていれば当然そんな事は無く、この事実をどう説明すべきかと疑問が湧きました。

この疑問の答え（推測）ですが、「Ｊリーグでは、ランニング程度の速度での移動が非常に長い」、と思われます。

【小ネタ】 Activity time spent とは

この記事では、2018FIFAワールドカップロシアで公開されているデータの一項目である「 Activity Time Spent 」を説明します。

サッカーの試合中、選手達はほぼ常に動いています。「 Activity Time Spent 」とは、選手達が動いている速度の時間割合を示す指標です。

【小ネタ】 ワールドカップとJリーグの走行距離とスプリント回数の傾向

この記事では、ワールドカップとJリーグにおける、走行距離とスプリント回数の傾向の違いを紹介します。

簡単に結果を言えば、走行距離ではJリーグが上回り、スプリント回数ではワールドカップの試合では2倍近い数字となりました。

この記事に続く次の記事では、この走行距離とスプリント回数を反映するようなJリーグの走行速度分布（ワールドカップの Activity time spent）を推測し、ワールドカップとJリーグの違いの原因を議論します。

【日本代表】 20180702 ベルギー戦のトラッキングデータについて

R16のベルギー戦、日本は敗北しました。

2点先行していながら、終了間際に決勝点のカウンターを決められるという、非常に悔しい展開でした。

この記事では、日本対ベルギーのトラッキングデータの数字を紹介します。


ベルギー戦の Match Facts (fifa.com)

データ内容についてはこちらの記事をどうぞ、「【小ネタ】ワールドカップの公開データ紹介」

【小ネタ】パスマップとは

本記事では、サッカーのデータ分析に必須の「パスマップ」について記します。

パスマップとは、パスを出した選手と受けた選手の位置関係や、選手間のパス本数などの情報を図示したものです。

本記事では、既存の3種類のパスマップを紹介します。

【日本代表】 ベルギーのデータあれこれ

この記事では、R16の日本の対戦相手であるベルギーのデータを紹介します。

8人替えで臨んだイングランド戦は置いときます。

初戦のパナマ戦も、2戦目のチュニジア戦も、正直そんなに死力を尽くした戦いにはなっていませんが、彼らの好調なプレー、彼らの望み通りのプレーができていた事を考えると、調べる価値はあります。


パナマ戦の Match Facts

チュニジア戦の Match Facts

データ内容についてはこちらの記事をどうぞ、「【小ネタ】ワールドカップの公開データ紹介」

【日本代表】 グループステージのスペインのデータあれこれ

本記事では、グループステージでのスペイン代表のデータを、パスに関する数字を重点的に紹介します。