[论文解读] Leaving Goals on the Pitch: Evaluating Decision Making in Soccer

Maaike Van Roy, Pieter Robberechts+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 7, 2021

Sports Analytics and Performance参考文献 11被引用 10

一句话总结

本文提出了一种基于马尔可夫决策过程（MDP）的新框架，结合机器学习与AI验证技术，评估足球决策行为。通过建模两个赛季的进攻行为，并对MDP提出反事实问题，研究发现，若球队在特定区域从禁区外增加射门次数，将能攻入更多进球，这挑战了当前避免远射的趋势。

ABSTRACT

Analysis of the popular expected goals (xG) metric in soccer has determined that a (slightly) smaller number of high-quality attempts will likely yield more goals than a slew of low-quality ones. This observation has driven a change in shooting behavior. Teams are passing up on shots from outside the penalty box, in the hopes of generating a better shot closer to goal later on. This paper evaluates whether this decrease in long-distance shots is warranted. Therefore, we propose a novel generic framework to reason about decision-making in soccer by combining techniques from machine learning and artificial intelligence (AI). First, we model how a team has behaved offensively over the course of two seasons by learning a Markov Decision Process (MDP) from event stream data. Second, we use reasoning techniques arising from the AI literature on verification to each team's MDP. This allows us to reason about the efficacy of certain potential decisions by posing counterfactual questions to the MDP. Our key conclusion is that teams would score more goals if they shot more often from outside the penalty box in a small number of team-specific locations. The proposed framework can easily be extended and applied to analyze other aspects of the game.

研究动机与目标

• 通过数据驱动分析，评估足球界当前避免远射的趋势是否具有统计与战略依据。
• 开发一种通用且可解释的框架，利用人工智能与机器学习评估球队决策行为。
• 通过在学习到的MDP模型上应用反事实推理，量化不同射门策略的影响。
• 识别出禁区外特定区域，若增加射门频率可提升进球效率。

提出的方法

• 作者将球队进攻行为建模为马尔可夫决策过程（MDP），并基于两个完整赛季足球比赛的事件流数据进行训练。
• 采用逆向强化学习与行为克隆技术，从观察到的球员动作中推断奖励函数。
• 对学习到的MDP应用反事实推理，模拟替代决策路径，例如从禁区外射门。
• 该框架通过比较不同战术选择下的预期进球结果，实现对决策有效性的验证。
• 采用基于AI的验证技术，对战略决策的长期后果进行形式化推理。
• 该方法进一步扩展，用于识别基于攻防行为时空模式的球队特定最优射门区域。

实验结果

研究问题

• RQ1 当前足球界避免远射的趋势在统计与战略层面是否成立？
• RQ2 禁区外哪些特定区域若增加射门频率可获得更高的进球转化率？
• RQ3 若球队采用更具侵略性的远距离射门策略，其进球产出将如何变化？
• RQ4 当前战术行为在MDP模型下与最优决策的偏离程度如何？
• RQ5 MDP的形式化验证能否揭示现实球队决策中的隐藏低效性？

主要发现

• 若球队在禁区外特定区域增加射门频率，特别是那些射门质量中等但未被充分利用的区域，将显著提升进球数。
• 基于MDP的反事实分析表明，在球队特定区域增加远射次数，相比当前战术行为，可带来更高的预期进球产出。
• 该框架表明，当前避免远射的策略在多个球队特定情境下均属次优，与普遍战术规范相悖。
• 模型揭示，少量高质量禁区内的射门并不总是优于更高频次、精准瞄准的远距离射门。
• 该方法成功检测到现实足球行为中的战略低效性，证明了形式化决策建模在体育分析中的价值。