【データサイエンス学科で学べること⑤】スポーツデータサイエンス：サッカーや野球のデータを分析
Gen Horiデータサイエンス学科では、「データサイエンス応用プロジェクト」などの科目で、スポーツのデータにデータサイエンスを応用する「スポーツデータサイエンス」を学習します。以下では、サッカーと野球のデータを分析する「データサイエンス応用プロジェクト」の授業の内容を紹介します。
サッカーについては、インターネットで公開されているサッカー1400試合の時空間データから、主にパスのデータなどを分析します。下の図は授業で分析した2018年ワールドカップの日本対コロンビア戦のパスの軌跡です。
Pappalardo et al., (2019) A public data set of spatio-temporal match events in soccer competitions, Nature Scientific Data 6:236
また、世界の3600名の選手のポジションと体格の関係などを分析し、各学生が独自の選手評価指標を考案してプレゼンテーションを行います。
2022年ワールドカップの日本対クロアチア戦の前に、クロアチアについて分析した動画をTikTokで公開しました。
野球については、実際のMLBのデータを使って、OPS、wOBA、wRAA、WHIP、WARなどのセイバーメトリクスの諸指標の値を計算します。そして、これらの諸指標の値とチームの勝敗の関係を分析します。
データサイエンス学科ではUnityによるメタバースや3Dゲームの開発にも力を入れており、野球のピッチャーが投げるボールの軌道をVR空間にバッターの視点で可視化するシステムをUnityで開発中です。
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