| 研究課題/領域番号 |
18K18013
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
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| 研究機関 | 立正大学 (2021)
中央大学 (2018-2020) |
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研究代表者 |
成塚 拓真 立正大学, データサイエンス学部, 専任講師 (60803616)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | フォーメーション / ドロネーネットワーク / 最小到達時間 / スペース評価 / 運動モデル / 集団スポーツ / Vicsek model / 姿勢解析 |
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| 研究成果の概要 |
集団スポーツのフォーメーション定量化手法であるドロネーネットワーク法を出発点とし，分析手法の拡張および様々な対象への応用に取り組んだ．サッカーに対しては，階層的クラスタリングを用いて複数の試合で現れるフォーメーションを統一的に分類できる手法を提案した．また，最小到達時間に基づくスペース評価の枠組みを提案した．Vicsek modelに対しては，ドロネーネットワーク法を用いて隣接時間分布の特徴を抽出し，ランダムな状態から群れを形成する過程における統計則を見出した．以上に加え，フェンシングや卓球における選手の姿勢をフォーメーションと捉え，試合映像から選手の姿勢を抽出するシステムを開発した．
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| 自由記述の分野 |
スポーツ統計科学，統計物理学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
サッカーにおいてトラッキングデータが普及する中，スポーツの現場では新たな解析手法が必要とされている．本研究では集団スポーツのフォーメーション解析手法であるドロネーネットワーク法を発展させるとともに，新たに最小到達時間に基づくスペース評価手法を提案した．これにより，サッカーにおいてあいまだったフォーメーションとスペースという概念が数学的に定量化され，今後，戦術分析，選手・チーム評価，戦況の可視化など幅広い応用が期待される．また，ドロネーネットワーク法はスポーツだけでなくアクティブマターの解析にも有効なことが分かったため，これまで統計物理が苦手とした少数多体系一般を扱う手法として今後期待される．
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