メリークリスマス。Twitterで何度か書いていた通り、Chance Alalyticsというサイトのデータ視覚化コンペティションに参加しました。投票して頂いた方々ありがとうございます。今回は適当に振り返っていきたいと思います。






まずはどんなデータを受け取ったのか。中国スーパーリーグの2017シーズン。東アジアの対策にすれば良かったかも。それで、試合の全てのデータを提供してくれたわけではなく、チャンス(シュート)とその1つ前のデータのみ。ただ、チャンスの質やシュートの質、守備側の人数など僕には持て余すデータもあった。

最初は全てのデータが手に入ると思ったので、ゾーンパスネットワークやパスヒートマップなどを作りたいと思っていた。まあできないことはしょうがない。


それでまず作ったのがこれ。提出はしなかったけど。完全に11tegen11の模倣。xGからポアソン分布を用いてオッズを作ったり。

プログラミングは素人だから、学習ということで。次に、ヒートマップを作ってみることに。アシストの位置を使えばピッチ全体に散らばるかなという安易な考え。
assist-heatmap
ということで、正解は1番最初に載っていた図。殺風景過ぎたから他のチームを並べるとかすれば良かったかな。

他の方の作品もコメントしていこう。

②Nils Mackay氏
優勝した方。コーナーキックの特徴をまとめるというのは、発想の段階から素晴らしい。GitHubに載せてくれているし来年のACL対策にできる。ツイートした通り、xG addedの方。詳細は以下を参照。ブログの最新ポストはまだ翻訳してないけど、気が向いたら書くよ。
フットボール統計学 パスの能力を評価する追加期待点(xG added)
フットボール統計学 追加期待点(xG added)を向上させるポゼッションベースのモデル

③Freddie Wilson氏
chord diagramによる作品。慣れないとわかりづらいかな。アシストによって色が変化。

④Erdi Myftaraga氏
それぞれの選手のアシストが、縦横それぞれの方向にどれだけ進んでいたか。

⑤David Quartey氏
動画。多分質をサイズとかで表しているはず。面白いんだけど、読めないからわからない。

⑥Yuriy Bakovych氏
ヒートマップ。縦軸に各チームで、横軸にプレーの種類。色は量的だと思う。オープンプレーやクロスなどで差が見られる。これはFootballLABのデータを使ってJリーグでもできる。辛抱強くデータを入力できれば。

⑦Vito Dantona氏
アシストのホットラインがわかる。四角がシュートの平均位置で丸がアシストの平均位置。線の太さがゴール数に比例。下がそれぞれの詳細。下の方がxGやプレーの種類によって色やサイズを変えたらより面白いと思う。

⑧Kevin Shank氏
これは11tegen11で数節に1回公表しているよね。完全に模倣。エンブレムがあるから派手だけど。

⑨Alexander Jobsis氏
正直どういう基準でアシストがまとめられているのかがわからないが、かなりラフなりかいを得られると言えるのではないだろうか。多分僕のヒートマップと方向性は一緒。

⑩Vignesh Velu氏
xGplotをツイートして下さっている方々が、この作品のように1つずつにxGの値を載せてくれたらどんなに素晴らしいか。

⑪Abhinav Ralhan氏
せめてピッチを作ろうよ。

⑫Albert Edwards氏
Rで作った感が丸出し過ぎ。プレーの種類と位置座標だけ取ってきている。もうちょっとデータを使わないともったいない。

⑬John-Paul Quinn氏
王道のxGplot。青がゴール。

⑭Dan Clark氏
得点率でトップ10を載せながら、青色の濃さでゴール数も表している。逆に得点数トップ10で得点率を濃さで表すとか、アシストで同じことをやるとか、xGを用いるとか、色々考えられる。

⑮Johannes Dusch氏
チームやポジション、プレー時間から期待点関与(xG involved)の基準点と信頼区間を求め、それぞれの選手の実際の関与と比較して色分けしている。チームのパフォーマンスや移籍市場など、様々な場面で使えるし、一目見てわかる面白い作品。

⑯Julien Demeaux氏
ハーフコートをペナルティーエリアにしてくれたらサイズ的に見やすい。あとはxGの値やチームなど、他の情報も詰め込んでも問題ない。タイトルを見ればそれ以上でもそれ以下でもないという作品。でもこういうのが一番わかりやすいし大切だよね。

⑰Riley Wichmann氏
データでチャンスの質はpoorからsupurbまでで表現されていたのだが、それを色の濃さで区別し、縦軸で量的なデータも見える。また時系列なので好不調のトレンドも可視化される。

⑱Kenneth Ang氏
ペナルティーエリア内でプレッシャーのない中チャンスを作れたトップ3の選手をまとめている。チャンスの質(xG)に注目が集まる中、シュートの質とディフェンスのプレッシャーによってドットのサイズと色を表現しているのが面白い。なお第3位。

⑲Kyle Dijkstra氏
第2位の作品。意外と僕とやっていることほとんど変わらないかな。まあ見せ方とか詳細で大きく差がついている。



そういえば、僕は現在主にpythonを使っている。Rの方が無料だし、共有する上では移行するべきかな。ただ素人感丸出しなので、今のところGitHubとかで公開するようなことはない。一緒に作業したりデータを提供してくれる方がいたら嬉しいな。

最後まで読んでいただきありがとうございました。
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