Simulating Tracking Data to Advance Sports Analytics Research

要約

高度な分析により、特に野球のようなエピソードスポーツでは、スポーツチームの運営方法が変わりました。
サッカーやアイスホッケーなどの継続的な侵略スポーツへの影響は、ゲームの複雑さの増加と高解像度のゲーム追跡データへのアクセスが制限されているため、限られています。
このデモでは、Google Research Football環境からシミュレートされたサッカー追跡データを収集および利用して、継続的な追跡データ向けに設計されたモデルの開発をサポートする方法を提示します。
データは、実際の追跡データを代表するスキーマに保存され、高レベルの機能とイベントを抽出するプロセスを提供します。
シミュレートされたデータの有効性を紹介するために、確立された追跡データモデルの例を含めます。
公的に利用可能な追跡データの希少性に対処し、人工知能とスポーツ分析の交差点での研究のサポートを提供します。

要約(オリジナル)

Advanced analytics have transformed how sports teams operate, particularly in episodic sports like baseball. Their impact on continuous invasion sports, such as soccer and ice hockey, has been limited due to increased game complexity and restricted access to high-resolution game tracking data. In this demo, we present a method to collect and utilize simulated soccer tracking data from the Google Research Football environment to support the development of models designed for continuous tracking data. The data is stored in a schema that is representative of real tracking data and we provide processes that extract high-level features and events. We include examples of established tracking data models to showcase the efficacy of the simulated data. We address the scarcity of publicly available tracking data, providing support for research at the intersection of artificial intelligence and sports analytics.

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