| 研究課題/領域番号 |
15K00054
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 中央大学 |
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研究代表者 |
酒折 文武 中央大学, 理工学部, 准教授 (90386475)
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| 研究分担者 |
山口 和範 立教大学, 経営学部, 教授 (60230348)
渡辺 美智子 慶應義塾大学, 健康マネジメント研究科(藤沢), 教授 (50150397)
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| 連携研究者 |
田村 義保 統計数理研究所, 統計思考院, 特任教授 (60150033)
竹内 光悦 実践女子大学, 人間社会学部, 教授 (60339596)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2015年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | スポーツ統計科学 / トラッキングデータ |
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| 研究成果の概要 |
サッカーや野球などのスポーツでは選手やボールのトラッキングデータが収集され、選手の走行距離やスピード、ボールに関しない選手の動きなどを評価するようになってきた。スポーツ分野におけるデータ活用の重要性は高まってきている。本研究では、こうしたデータを活用し、プレイデータや統計情報、トラッキングデータ、さらには試合映像のようなスポーツ非構造化データを用いた統計分析法の確立と実践を目指した。その結果、スパースモデリング等を用いて野球の投手の肘故障の危険やその要因をトラッキングデータから明らかにする方法、サッカーのトラッキングデータからその時に起きているアクションの自動タグ付けの方法などを提案した。
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