研究課題
本研究の目的は、集団スポーツの位置データを用いて、軌道生成や理解可能な予測・分類等の分析を行うデータ駆動的モデリングを行い、チーム戦術の機能や原理を理解・発見する研究を行うことである。当該年度は、主に4つの研究を行った。(1)集団スポーツの時空間的な連携をデータ駆動的に定量化する研究がMultimedia Tools and Applicationsに出版された。(2)集団球技の選手の軌道予測を標準的な動きとみなしその差分から上手さを評価する研究が国際会議ECML-PKDDのworkshopに採択された。(3)選手の戦術を反事実的に変化させたときの効果を検証する反実仮想シミュレータの研究が国際雑誌IJCSSに出版された。(4)サッカー選手を強化学習エージェントとしてデータから行動価値関数を推定することで意思決定を初めて評価した研究が学術雑誌IEEE Accessに採択された。
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
すべて 2023 2022
すべて 雑誌論文 (6件) (うち国際共著 1件、 査読あり 6件、 オープンアクセス 4件) 学会発表 (9件) (うち国際学会 8件、 招待講演 1件)
IEEE Access
巻: 11 ページ: 131237 - 131244
10.1109/ACCESS.2023.3336425
巻: 21 ページ: 43305 - 43315
10.1109/ACCESS.2023.3269287
Frontiers in Sports and Active Living
巻: 5 ページ: 1272038
10.3389/fspor.2023.1272038
Multimedia Tools and Applications
巻: 83 ページ: 24777?24793
10.1007/s11042-023-16362-1
巻: 10 ページ: 54764 - 54772
10.1109/ACCESS.2022.3175314
9th Workshop on Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics 2022 (MLSA'22) co-located with ECML-PKDD'22
巻: 1783 ページ: 53-73
10.1007/978-3-031-27527-2_5
