[論文レビュー] Development of an expected possession value model to analyse team attacking performances in rugby league

Thomas Sawczuk, Anna Palczewska+1 more|arXiv (Cornell University)|May 5, 2021

Sports Analytics and Performance参考文献 17被引用数 10

ひとこと要約

本研究では、180試合にわたる59,233プレーを用いてラグビーリーグの期待所有価値（EPV）モデルを構築した。3つのゾーンベースのモデル（EPV-308：5m×5mゾーン、EPV-77：10m×10mゾーン、EPV-19：試合リターンに基づく集約的可変サイズゾーン）を評価した。EPV-19モデルは、直前の6試合の攻撃的パフォーマンス分布との類似度が95％で、再現性が最も高く、戦術的分析やチームパフォーマンス評価に最適であることが示された。

ABSTRACT

This study aimed to provide a framework to evaluate team attacking performances in rugby league using 59,233 plays from 180 Super League matches via expected possession value (EPV) models. The EPV-308 split the pitch into 308 5m x 5m zones, the EPV-77 split the pitch into 77 10m x 10m zones and the EPV-19 split the pitch in 19 zones of variable size dependent on the total zone value generated during a match. Attacking possessions were considered as Markov Chains, allowing the value of each zone visited to be estimated based on the outcome of the possession. The Kullback-Leibler Divergence was used to evaluate the reproducibility of the value generated from each zone (the reward distribution) by teams between matches. The EPV-308 had the greatest variability and lowest reproducibility, compared to EPV-77 and EPV-19. When six previous matches were considered, the team's subsequent match attacking performances had a similar reward distribution for EPV-19, EPV-77 and EPV-308 on 95 +/- 4%, 51 +/- 12% and 0 +/- 0% of occasions. This study supports the use of EPV-19 to evaluate team attacking performance in rugby league and provides a simple framework through which attacking performances can be compared between teams.

研究の動機と目的

• ラグビーリーグにおけるチームの攻撃的パフォーマンスを、期待所有価値（EPV）モデルを用いて評価するフレームワークを構築すること。
• 固定サイズの5m×5m（EPV-308）、固定サイズの10m×10m（EPV-77）、および試合リターンに基づく集約的可変サイズゾーン（EPV-19）という異なるピッチゾーンシステムを有する3つのEPVモデルを比較すること。
• Kullback-Leibler（KL）ダイバージェンスを用いて、試合間での攻撃的パフォーマンス分布の再現性を評価すること。
• リーグ平均との比較におけるzスコア分析を用いて、各チームごとの重要な攻撃的ゾーンを特定する実用的フレームワークを提案すること。

提案手法

• ピッチは、EPV-308では約5m×5mのゾーン308個、EPV-77では約10m×10mのゾーン77個、EPV-19では試合中に生成された合計価値に基づく可変サイズのゾーン19個に分割された。
• 攻撃的パSESSIONはマルコフ連鎖としてモデル化され、トライ、コンバージョン、ペナルティ、ドロップゴールの結果からゾーン価値が推定された。
• Kullback-Leibler（KL）ダイバージェンスを用いて、各ゾーンの報酬分布（試合リターン）を試合間で比較し、再現性を評価した。
• zスコア分析を用いて、各チームのゾーン別試合リターンをリーグ平均と比較し、戦術的依存性の高いゾーンを特定した。
• データは180試合分のスーパーリーグデータ（59,233プレー）を用い、データ制限のため、各プレーの開始位置のみを含めた。
• モデルは、直前の6試合のパフォーマンス再現性を評価した。KLダイバージェンスの基準として、直後の試合を真の分布と定義した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 EPV-308、EPV-77、EPV-19のうち、どのEPVモデルが試合間での攻撃的パフォーマンス分布の再現性が最も高いか？
• RQ2 パフォーマンス評価に使用する直前の試合数が、攻撃的パフォーマンスパターンの再現性にどのように影響するか？
• RQ3 試合リターンに基づくゾーン集約法は、固定サイズグリッドに比べ、ラグビーリーグにおいてよりスポーツ特異的かつ再現性の高いEPVモデルを生成できるか？
• RQ4 ゾーン別試合リターンのzスコア分析は、個々のチームの重要な戦術的ゾーンをどの程度特定できるか？
• RQ5 異なるゾーンシステムは、ラグビーリーグのパフォーマンス分析におけるEPVモデルの一般化可能性と解釈可能性にどのように影響するか？

主な発見

• EPV-19モデルは、95 ± 4％の類似度で、チームの直後の試合と直前の6試合の平均の攻撃的パフォーマンス分布の再現性が最も高かった。
• EPV-77モデルは中程度の再現性を示し、直後の試合の報酬分布との類似度は51 ± 12％であった。
• EPV-308モデルは変動が大きく、再現性が最も低く、直後の試合の報酬分布との類似度は0 ± 0％であった。
• zスコア分析により、チーム4はワイドゾーン（ゾーン3および4）に強く依存していることが判明したのに対し、チーム6は中央部（ゾーン5〜7）に集中しており、戦術的特性に顕著な差が見られた。
• チーム9は、自陣のトライラインから80〜100m地点の広範なゾーンで価値を生成しており、バランスの取れた攻撃的アプローチであり、高得点に寄与している可能性がある。
• 本研究は、EPV-19が、ラグビーリーグにおけるチームの攻撃的パフォーマンスを評価する上で実用的で、解釈可能かつ再現性のあるフレームワークを提供することを確認した。