【まとめ記事】バスケのデータ分析についての論文・書籍まとめ

本記事はバスケットボールのデータ分析に関する論文や書籍、文献をまとめています。

ビッグデータやAIといった言葉が飛び交うようになった昨今、バスケにも既にデータ分析の波が来ており(なんなら最盛期?)、大量のデータを元に、高度な手法を用いたり、斬新なアイデアでバスケのデータ分析を行う人も増えています。

それらの一部は資料となって公開され、ファンがバスケをより楽しむきっかけになるわけですが、気になっているのが、そういったデータ分析の資料が散在しがちでは？ということ。

面白い資料は知られてなんぼですし、紹介文と一緒にリスト化されていたら皆アクセスしやすくなって各資料の認知が広まるんじゃないかと思っています。

ただ、ざっと調べてみてもこういった取り組みを行っているブログ等はなかったので、じゃあ自分でやるかと思い、このまとめ記事を作成しました。

まだ数は少ないですが、紹介記事や、自分が読んだ文献を随時追加していく予定です。

ゆくゆくは、バスケのデータ分析の論文や書籍を調べたいときはこの記事をとりあえずチェックするレベルまでボリュームを増やせればと思います。
この記事でページ内検索を行えば何かしらヒットするみたいな形が理想です。

それでは、以下まとめです。

※記事の構成や掲載コンテンツは随時更新されます。

書籍

"Basketball Data Science: With Applications in R"

高度*1な統計的手法を用いたバスケットボールのデータ分析事例集です。
統計解析向けのプログラミング言語のR、そして著者たちが作成したR用分析パッケージを利用して、NBAの実際のスタッツを対象に分析をしている

バスケで高度なデータ分析を行いたいと考えている人にはおすすめ。
特にバスケのデータを酒の肴にして楽しみたいという人や、そういうデータを提供したいという人にとっては、読解に支障がなければ、割とスムーズにデータを料理する幅を広げられるので、手元に一冊持っておいて損はなさそう。

論文

"Evaluating Micro-Actions in Basketball Using Deep Feature Representations of Spatio-Temporal Data"

トラッキングデータやディープラーニングの利用、Box Scoreでは見えてこない個々のプレイ(スクリーンなど)の評価といった、(バスケの中では)先進的な取り組みを行った論文。

バスケの関係者としては最先端のNBAで何が行われているのかを知る事例として良いと思いますし、機械学習を実践の場にどう応用しているのかを知る例として、データサイエンティストにも参考になりそうです。

『バスケットボール競技における延長戦に勝利するための指針に関する研究
』

延長戦に勝利するために必要な要素をコーチへのアンケートや映像・スタッツ分析を通して検討した論文。

オーバータイムを取り扱った研究はほぼないらしく、しかも一定程度の確率で発生する事象のため、新規性のある有意義な研究だと思います。

"Trends in NBA and Euroleague basketball: Analysis and comparison of statistical data from 2000 to 2017"

NBAとユーロリーグのバスケの違いとシーズンごとの変化について、2000年から2017年のboxscore系スタッツを元に比較・分析した論文

2019 FIBA WorldCupでアメリカが敗退したり、ユーロリーグの選手が活躍していたりすることを踏まえると、両リーグの比較を行うのはバスケについての考えを深めるのに役立つかと思います。

"NBA Lineup Analysis on Clustered Player Tendencies: A new approach to the positions of basketball & modeling lineup efficiency"

NBAでの新しいポジションの分け方の検討と、効率的なラインナップにするためのポジションの組み合わせの分析をした論文

クラスタリングの行い方や、それを踏まえたラインナップ分析で新規性と発展性を感じた論文です。

"Predicting Season Outcomes for the NBA"

NBAの試合結果やプレーオフでの成績予測を行った論文

複数の機械学習手法を用いて成績予測を行っており、それぞれで予測精度(正解率)も出しているので、精度の相場感を知るのに良い論文だと思います。