Performance-environment mutual flow model using big data

2019 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K24298
• Research Category: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: 0909:Sports sciences, physical education, health sciences, and related fields
• Research Institution: Kobe University of Welfare
• Principal Investigator: HSHIMOTO YASUHIRO 神戸医療福祉大学, 社会福祉学部, 講師 (00779259)
• Project Period (FY): 2019-08-30 – 2020-03-31
• Keywords: 試合の流れ / 野球 / PITCHf / x / Hot hand / MLB / 可視化

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this research is to examine a "performance-environmental flow model." The data covers 580 pitchers who pitched in the MLB between 2015 and 2018. By examining the correspondence between pitcher data and ball type, ball count, and pitch data details, the results indicated that a higher ball count corresponds to a slower release speed and decreased spin rate; a higher strike count corresponds to a faster release speed and increased spin rate. For a higher ball count, the pitcher's release point tended to run lower and more forward; for a higher strike count, the pitcher's release point tended to run to the left. The results of these big data analyses suggested a performance-environment mutual flow model by baseball pitcher.

Free Research Field

スポーツ科学、スポーツ心理学、スポーツコーチング学、スポーツアリティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

この研究は、スポーツの試合の流れという目には見えないけれど、存在すると信じられている現象を、数字という形で見えるものにした研究です。これまでの流れの研究は、フリースローの成功は連続するなど、1つのパフォーマンスの成功や失敗が、次のパフォーマンスに直接的な影響を与えるかを検討していましたが、結果は不明確なものでした。本研究は試合環境（野球のボールカウント）がパフォーマンス（野球の投手のボールリリース速度や回転数）に与える影響を検討することで、試合中のパフォーマンス変化の一端が試合環境にあることを明らかにしました。この結果によって試合の流れという現象の一つを数値化できたものと考えております。