The unexpected way data is changing sports teams
The idea that data plays a role on sports teams isn’t new, and the number of teams relying on data and the level to which they are doing so both seem to be growing. Perhaps one of the most memorable stories (largely because it made it to the big screen) was the unlikely success of Billy Beane and the low-budget Oakland A’s.
データがスポーツチームのあり方を意外な形で変えている
データがスポーツの一端を担っているという考えは特に新しいものではない。データを利用するスポーツチームの数は増えており、彼らは今までよりも積極的にデータを活用しているようだ。ひょっとすると、これに関して最も記憶に残るエピソードの一つ(映画化もされて広く知れ渡った)は、Billy Beane氏と貧乏球団Oakland A’sの驚きのサクセスストーリーではなかろうか。
Beyond that, a recent feature in The Atlantic noted that this year’s NBA Finals – the most watched “since the age of Michael Jordan” – came down to the Warriors and Cavs, “both of which are teams that have heavily incorporated data analysis into how they play the game.” And it’s not just pro leagues crunching numbers; earlier this month the University of Nebraska Athletic Departmenthired a Director of Sports Analytics and Data Analysis.
その他、The Atlanticでの最近の記事で注目されたのはMichael Jordanの時代から殆どの人が観るというNBA決勝戦だ。今年はthe Warriors と the Cavsだった。両方共に選手が試合でどのような活躍をしたかのデータ分析を深く取り入れているチームだ。プロリーグがただ数字を読み込んだというだけのものではない。今月初旬にthe University of Nebraska Athletic Departmentがスポーツ解析及びデータ分析者の責任者として雇われたのだ。
But the new age of analytics in sports is about more than an explosion of stats or a new management role; it will actually reshape longstanding norms around communication and coaching. To understand how, let’s first take a look at some examples of what data sports teams are actually collecting.
しかしスポーツ界における分析論の新しい時代は統計学の激増や新しいマネジメントの役割以上だ。実際にコミュニケーションやコーチングで長期間にわたり培われた基準を新たに見直している。どのように行われるかを理解するために、まずチームがどのようなデータを実際に集めているのか幾つかの例を見てみよう。
The below dashboard, for example, is used to analyze the performance of a specific player – in this cased New York Mets first basemen Ike Davis. With just a click or a hover, you could adjust the view and look at specific aspects of Davis’ 2011 performance vs. his performance in 2010. Similar dashboards can compare performance by month or against certain teams.
Of course, coaches have been comparing performance via common sporting stats for some time. Now, though, the levels of detail and accessibility have increased dramatically in recent years.
例えば次のダッシュボードはあるプレイヤーの成績を分析するのに使われたものだ。ちなみにこれはNew York Metsの一塁手Ike Davis氏のものだ。クリックかホバーするだけで見るものが変えられる。2011年のDavis氏の成績と2010年のものを対比しながら特定の項目を見ることができる。似たダッシュボードでは月ごとにまたはある一定期間で成績が比べられるのだ。
もちろんコーチたちは時にはよくあるスポーツ統計を使い成績を見比べたりもしている。しかし今日、詳細のレベルと扱いやすさが最近急によくなってきた。
A similar story can be told for specific game events, as seen with the below dashboard, which is used by the Liverpool Football Club. This visualization is simple but wide-ranging: It correlates every conceivable action in a soccer game with winning or losing so coaches can see how each one affects the results of the game.
Coaches can look at actions as specific as “Left foot shots on target” and “Right foot blocked shots” and see if they were more likely to lead to winning or losing, which allows for specific changes in practice habits, player decision and more.
あるゲームイベントでの似た話が次のダッシュボードである。Liverpool Football Clubにより使われたものだ。この可視化はシンプルだが広範囲にわたる。サッカーゲームにおけるありとあらゆる想像しうるアクションが勝ち負けと関係づけられており、コーチたちは一つ一つがどのようにゲームの結果に影響したかわかるようになっている。
コーチたちは"ターゲットに届いた左足のショット"や"ブロックされた右のショット"というように細かく見ることができ、そしてそれらが勝ちに繋がる傾向にあるのか、負けに繋がる傾向にあるのかを確認できる。そうして練習を細かく変えたり、選手の決定したりする。
A third example of data-driven sports comes from the below NFL visualization, which looks at one of the toughest decisions in football: Whether to go for it, kick a field goal or punt on fourth down. Using the data and this dashboard, coaches can look at every factor — including field position, how often other teams go for it, a specific kicker’s success rate and more — and generate an expected point probability.
All three of these examples have one thing in common, which sums up the unexpected impact the data revolution is having on sports: Their applications can break down existing communication barriers between the “teams” that make up a team.
スポーツ界にデータが用いられた３個目の例は下記に見られるNFLの可視化である。そのまま突っ切るか、ゴールに向かって蹴るのか、4回目のパントをするのか、ラグビーでにおける最も難しい選択のひとつが表れている。コーチたちはデータとダッシュボードを使ってありとあらゆる事、ポジションや他のチームがどれくらいの頻度で突き進んでくるか、また特定の選手のゴールキックの成功率など予測できることが起こりうる可能性を造り上げて見ることができるのだ。
これら3件の例ではひとつの共通点がある。スポーツ界で起きているデータ改革の予期し得ない影響を理解しているということだ。彼らの試みはひとつのチームを作ることでこれまで存在してきたチーム間のコミュニケーションのバリアを取っ払うことができるのだ。
Historically, the athletes on the field are one unit, the coaching staff is another, and front office management is another. Even in the famous Moneyball example, the number-crunchers were notably separate from the players (who were, in a sense, the numbers being crunched).
歴史的にみるとフィールドでのアスリートたちはひとつのユニットで、コーチたちはまた違うユニット、そしてオフィスでのマネジメントがまた違うユニットであった。有名なMoneyballを例のとっても、数字解析者は数字を読み取る者というたちというように、選手たちとは明らかに分けられていた。
The new age of analytics, though, makes communication about foreign and/or complicated concepts like math, stats and modeling accessible to the entire organization. One time this can be applied is during the negotiation process, as experts pointed out at last year’s MIT Sloan Sports Analytics Conference in Boston. The coach of the San Francisco 49ers, for example, noted that data can help both sides strengthen their argument when trying to reach a contract. And according to the commissioner of the National Basketball Association, analytics actually played a role in helping end the player lockout a few years back.
分析の新時代の到来によって、海外とのコミュニケーションや数学、統計学、モデル構築など複雑なコンセプトに対し、組織全体からのアクセスが可能になる。昨年のボストンで開催されたMIT Sloan Sports Analytics Conferenceで、このような分析は交渉行う過程で用いられると専門家は述べている。 例えば、San Francisco 49ersのコーチは、分析は契約を結ぶ交渉時に、選手側、運営側の双方に有利な働きをするとし、全米バスケットボール協会の委員は、分析が選手のロックアウトを終了に導く大切な役割を担った実例をを挙げた。
Even once contracts have been reached, though, data continues to play a tole. By having more data and helping players actually understand it, coaches can convince them to buy into certain strategies or workouts more than they would have previously when they were simply expected to take the coach’s word as gospel. Increased “buy-in” from the bench may not sound important, but it’s the kind of intangible than can make a huge difference down the stretch.
In either case, the biggest transformation in the world of sports isn’t simply the fact that there is so much more data available – it’s the fact that it’s breaking down barriers between groups that were historically distinct and sometimes struggled to communicate.
契約が成立した後でも、データには大切な役割がある。より多くの情報を得て、選手がそれを理解することをサポートすることで、コーチ陣は選手たちに戦略の効果を確信させることが出来る。もしくは、選手たちがコーチの言葉を神のお告げかのように捉えるようになれば、選手たちは以前よりもずっとハードなトレーニングを行うようになるだろう。ベンチからの”buy-in”(積極的な姿勢）の増加は、あまり重要なことに思えないないかもしれない。しかし、これはある種の無形資産のようなもので、シーズン最後の数週間にもなれば大きな違いとなって現れるのだ。
どちらのケースを見ても、ポーツ界の最大の変化は、単により多くのデータが手に入るようになったということだけにとどまらない。それは、歴史的にみても非常に独特で、ともすればコミュニケーション不全に陥るようなグループ間の障壁を打ち崩したことにある。
