フットボール統計学 選手のオフザボールの動きの指標化

WATCH: From the #OptaProForum, @Mladen_Sormaz and @D4N__ look to quantify the damage caused to a team’s shape as a result of off-the-ball player movement. Distortion. https://t.co/UQNUeTqTbB

— OptaPro (@OptaPro) March 11, 2019

MNF Extra: Players' off-the-ball movement could now be measured | Sky Sports 19/02/19

In football, there are always those players whose contributions can be harder to measure.

フットボールでは、貢献を測定するのがより困難な場合もあるそれらの選手が常に存在する。

When Gareth Southgate praises Jesse Lingard for his ability to "recognise space" and Michael Carrick calls his off-the-ball movement his greatest asset, the temptation is to be sceptical. Attacking players are judged by goals and assists, not their off-the-ball running.

ガレス・サウスゲートがジェシー・リンガードの「スペースを認識する」能力を称賛し、マイケル・キャリックがオフザボールの動きを最大の財産と呼んだとき、その誘惑は懐疑的であるべきである。攻撃的な選手は、オフザボールの走りではなく、ゴールとアシストで判断される。

Georginio Wijnaldum, the Liverpool midfielder, is another whose selfless running is not always reflected in his goal output. He did earn praise for his fine chip against Bournemouth last time out, a chance that came after another well-timed run into the box, but how many times does he not receive the ball? How many times does that run open space for others?

リバプールの中盤ジョルジニオ・ワイナルドゥムも、ゴールに自分の無私無欲な走りが反映されているとは限らない。彼は先週ボーンマス戦終了間際すばらしいチップで賞賛を得て、それはボックス内へのタイミングの良いランニングの後のチャンスだったが、しかし何回彼はボールを受けられなかったのだろうか。何回他の選手のために走ってスペースを空けたのだろうか。

It is statistically proven that players actually have the ball three minutes on average. So, the most important thing is what do you do during those 87 minutes when you do not have the ball. That is what determines whether you’re a good player or not.
 - Johan Cruyff

選手が実際にボールを平均3分持っていることは統計的に証明されている。よって、最も重要なことはボールを持っていない87分の間に何をするかである。それが、良い選手かどうかを決めるものである。
―ヨハン・クライフ

It is work that is often missed. Certainly, it can be harder for coaches and analysts to quantify the impact of those actions off the ball. Until now.

見逃されることが多いことである。確かに、コーチやアナリストがそのようなオフザボールのアクションの影響を定量化するのは難しいかもしれない。今までは。

At the OptaPro Analytics Forum in London earlier this month, Mladen Sormaz and Dan Nichol presented their ground-breaking work on the subject of off-the-ball movement to an audience of analytics experts from within the football industry.

今月初めにロンドンで開催されたOptaPro Analytics Forumで、Mladen Sormaz氏とDan Nichol氏は、フットボール産業の分析専門家の聴衆に、オフザボールの動きに関する画期的な研究を発表した。

The pair met while stacking shelves at Asda but both went on to do PhDs, Sormaz studying neuroscience at York and Nichol doing computer science at Oxford. Their subsequent research together could now solve the problem of exploring off-the-ball movement - perhaps the final frontier of football analytics. "It's the wild west," Sormaz tells Sky Sports.

両者はアズダで棚を積み重ねながら会ったが、両方ともPhDに進み、Sormaz氏はヨーク大学で神経科学を勉強し、Nichol氏はオックスフォード大学でコンピュータサイエンスを学んでいた。彼らのその後の研究は一緒になって、今やオフザボールの動きを探るという、おそらくフットボール分析の最後のフロンティアである問題を解決することができた。「それは西部開拓である」とSormaz氏はSky Sportsに話す。

"With Opta data, it's kind of like listening to football on the radio. You get the main events and a sense of where they are happening on the pitch. But when you add the tracking of players you are adding so much more data because you have it down to every millisecond. You get the position of every player and so you can build a much more detailed view.

「Optaデータでは、ラジオでフットボールを聴くのと同じようである。主なイベントとそれらがピッチで起こっている場所の感覚を得る。しかし選手のトラッキングを追加すると、それが毎ミリ秒にもなるので非常に多くのデータを追加することになる。全選手の位置を得るので、もっと詳細な見方をできる。」

"Once you have all that stuff, we realised something - why are you never measuring what is happening off the ball? Whenever you hear Jamie Carragher doing analysis, most of the time he is talking about the players who don't have the ball and how they are reacting. So we tried to find some ideas in maths and physics that could help us measure that."

「そのようなものがすべて揃ったら、何かを実感した。どうしてオフザボールで何が起こっているのかを測定しないのか。ジェイミー・キャラガーが分析をするのを聞くといつも、ボールを持っていない選手と彼らがどのように反応しているかについて話す。それで、それを測定するのを助ける数学と物理学でいくつかの考えを見つけようとした。」

Off-the-ball movement can help to disrupt the defensive shape of an opponent

オフザボールの動きは相手の守備陣形を乱すのに役立つ

The starting point was to establish the ideal defensive shape of a team when the opposition has the ball. From there, it is possible to scientifically measure how much they are then disorganized from that shape. Sormaz and Nichol effectively calculated the shape damage to the defensive team that is created by the movement of the attacking team.

出発点は、相手がボールを持つ時のチームの理想的な守備陣形を確立することだった。そこから、どのくらいその陣形から崩壊されるかを科学的に測定することは可能である。Sormaz氏とNichol氏は、攻撃側チームの移きによって発生した防御側チームの陣形ダメージを効果的に計算した。

What they discovered is that space creating and formation damaging runs are more likely to lead to shots. That makes sense. But what is really interesting is the ability to identify those high-quality runs that disorganize an opponent's shape even if they do not lead to shots.

彼らが発見したのは、スペースを形成し、陣形にダメージを与える走りがシュートにつながる可能性が高いことである。それは理にかなっている。しかし本当に面白いのは、たとえシュートにつながらなかったとしても、相手の陣形を乱す高品質な走りを見分ける能力である。

As a result, their work allows us to measure the quality of off-the-ball runs based on what they do to the opposition's ideal tactical plan. Which teams can be hurt most by off-the-ball movement? Which players are best at it? That knowledge could be a powerful tool for clubs because it could help them identify traits that are currently being missed in the statistics.

その結果、相手の理想的な戦術的計画に何をするかに基づいて、オフザボールの走りの質を測定することを可能にする。どのチームがオフザボールの動きによって最も傷つく可能性があるか。どの選手が一番得意か。この知識は、現在統計で見逃されている特色を特定するのに役立つので、クラブにとって強力なツールとなる可能性がある。

"We called it the Jamie Vardy problem," says Sormaz, "because when you think about the way he plays it's about running onto the ball. Once he has got it you don't really want him having too many touches, he needs to be one on one or to be able to play someone else in.

「それをジェイミー・ヴァーディ問題と呼ぶ」とSormaz氏は言う。「なぜなら彼がどのようにプレーするかについて考えると、それはボールへ走ることである。一度ボールを持つと、彼はあまり多くのタッチを持つことを望まず、1対1か、他の誰かへプレーする必要がある。」

"He is not a very technical player but if you'd had tracking data from his time at Fleetwood could we have picked something up beyond the traditional stats by looking at his runs?

「彼はそれほど技術的な選手ではないが、フリートウッド時代からのトラッキングデータがあれば、彼の走りを見て、従来の統計を超えた何かを拾うことができるか。」

"The other idea was to apply it to Raheem Sterling. Before he started banging them in for City, he sometimes looked ineffective towards the end of his time at Liverpool but that was because he was always drawing two men towards him. He would carry the ball, draw men to him, then play what looks like a simple ball. There is probably some hidden metric there."

「別のアイデアは、それをラヒーム・スターリングに適用することだった。彼がシティで爆発する前、リバプール時代終盤に向かって時々非効果的に見えたが、それはいつも二人の選手を引き付けていたためである。彼はボールを運び、相手を引き寄せ、そして単純なボールに見えるプレーをするだろう。おそらくそこに隠された指標がある。」

The hope now is that this metric is hidden no more.

希望は今、この指標がもはや隠されていないことである。

There is a lot of work still to do before it becomes commonplace. Sormaz and Nichol only researched the games of one team in La Liga for one season. "One match in its raw form is like downloading a film off iPlayer," Sormaz explains. "If you are trying to do that over a season, 10 matches a weekend, you need a huge database."

それが当然になる前にまだやるべきことがたくさんある。Sormaz氏とNichol氏はラ・リーガのある1チームの試合を1シーズンだけ調査した。「生の形式での1試合は、iPlayerから映画をダウンロードするようなものである」とSormaz氏は説明する。「もしシーズンを通して毎週末10試合それをやろうとすると、巨大なデータベースが必要である。」

The good news is that the appetite is there and the feedback has been good with national football federations and several Premier League clubs already preparing to explore the idea in more depth. In addition to his role as a data scientist with Football Whispers, Sormaz now works part-time for Huddersfield Town so expect them to be keen to do the same.

良いニュースは欲望がそこにあり、そして、全国サッカー連盟やいくつかのプレミアリーグのクラブがすでにアイデアをより深く探求する準備をしているというフィードバックがあった。Football Whispersのデータサイエンティストとしての役割に加えて、Sormaz氏は現在ハダースフィールド・タウンで非常勤の仕事をしているので、彼らが同様なことに熱心なことを期待する。

"Usually, stats stuff is in a bit of a vacuum but ours is quite applied so people from clubs seem to enjoy it," adds Sormaz. "We want to be able to tell coaches something useful rather than what they already know put through a metric. We want to be able to show them that this team doesn't react well to what players do off the ball so you might want to do this."

「通常、統計情報は少し真空になっているが、これはかなり応用的なので、クラブの人々はそれを楽しんでいるようである」とSormaz氏は付け加える。
「コーチがすでに知っていることよりも何か有用なことを指標を通して伝えたい。このチームは選手のオフザボールの動きにうまく反応できていないと示したい。」

It isn't so long ago that talking about the concept of assists raised eyebrows. Now it is customary for key passes and dribbles to be discussed in the mainstream, while the use of expected goals is already old hat in analytics circles. Teasing out off-the-ball movement from the data could be the next step. Its best exponents might not be underrated much longer.

アシストの概念について話すことで眉が上がるのはそれほど前ではない。現在、メインストリームでキーパスやドリブルが議論されているのが一般だが、分析界隈ではxGの使用はすでに古くから行われている。次のステップは、データからオフザボールの動きを引き出すことである。その最高指数は、それほど過小評価されていないかもしれない。

MNF Extra: Players' off-the-ball movement could now be measured