女子バレーボールにおける選手のパフォーマンス評価

女子大学バレーボールでは、試合はサーブから始まり、2チームの間での攻防が続くよ。各チームはラリー中にボールに最大3回触れられる。選手がチームの成功にどれだけ貢献しているかを分析するために、2022 NCAAディビジョンI女子バレーボールシーズンのデータを見てみる。これは4100以上の試合をカバーして、500万回以上のコンタクトを記録してる。

ポイントを獲得する確率を推定するために、マルコフ連鎖ってモデルを使ってる。ボールが触れられるたびに、関わる選手や使うスキルによって確率が変わるんだ。これによって選手のパフォーマンスを分析して、各スキルがプレイの結果にどう貢献してるかを測れる。

従来のバレーボールの統計では、異なるスキルの比較がしづらくて、各選手の行動がチーム全体の成功にどれだけ影響しているかを見るのが難しいんだ。俺たちの研究では、サーブ、レシーブ、アタック、ブロック、ディグなどの接触の種類を分けて、どれがポイント獲得に貢献しているかを見てる。

#バレーボールの試合の構造

バレーボールの試合は、6人の選手がいる2チームで構成され、ネットで2つの側に分かれてる。コートの各側は分析のために9つのゾーンに分かれてる。試合に勝つためには、チームは3セットを取らなきゃいけなくて、最初の4セットは25ポイントで、もし5セット目が必要になったら15ポイントで行われる。チームは、相手のエリアにボールが落ちるか、相手が違反を犯したときにラリーを勝ち取ってポイントを得るんだ。

各ラリーには明確なフェーズがあって、サーブ、最初のボール接触、トランジションフェーズがある。ラリーはサーブで始まり、受けるチームの最初の接触が続いて、各チームはネットを越えるために最大3回触ることができる。

#選手のポジションと役割

チームは通常、4つの主要なポジションに選手を配置する：セッター、アウトサイドヒッター、ミドルブロッカー、そしてオポジットヒッター。セッターは主に攻撃者のためにボールをセットする役割があって、アウトサイドヒッターとミドルブロッカーは攻撃やブロックに重点を置いてる。特別な選手でリベロっていうのもいて、別の色のジャージを着て、守備プレイを専門にしてる。

チームがポイントを獲得した後にサーブを再開すると、選手は1つのポジションを時計回りに回転する。この回転はゲームをダイナミックに保つけど、選手が求める位置に入りやすくするために素早い調整が必要だよ。

#攻撃戦略

チームは主に6-2と5-1の2つのオフェンスをやる。6-2オフェンスでは2人のセッターと6人のヒッターがいるし、5-1オフェンスでは1人のセッターと5人のヒッターがいる。そのオフェンスに応じて、チームの戦略は選手の強みに基づいて変わるかもしれない。

#選手のパフォーマンス測定

標準的なバレーボールの統計は特定のスキルに焦点を当ててるけど、異なるアクション間で比較するのが難しいことが多い。例えば、選手のサーブ成功率、レシーブエラー率、セットあたりのディグ数は評価のための共通のスケールを持ってない。俺たちのアプローチは、各タッチや接触がポイント獲得の可能性にどう影響するかをマルコフ連鎖を使って推定することで、異なるスキル間で比較しやすいパフォーマンス測定を可能にしてる。

#マルコフ連鎖モデル

ポイントが進行する様子をマルコフ連鎖でモデル化してて、各状態はプレイの現在の状況を表してる。ボールの所持者や起こっているアクションの種類を追跡する。例えば、サーブチームかレシーブチームがコントロールしているか、そしてアクションがどう進んでいるかを追ってるんだ。

このモデルはポイントを獲得する確率を見積もり、選手がボールに触れるたびに更新する。各状態とその結果を見ながら、異なる選手が勝つ確率を変えるのにどう貢献しているかを特定する。

#競争力の強さに応じた調整

バレーボールでは、選手のスキルレベルは相手によって大きく変わることがある。だから、各選手に対する相手がどれだけ厳しいかも分析してるんだ。これによって、競争のレベルに応じてパフォーマンスメトリクスを調整できる。

統計モデルを使って、チーム、カンファレンス、個々の選手に対するランダム効果を含めて、選手のアクションの結果を推定してる。この調整によって、各選手の実際のスキルレベルとチームの成功に対する影響をより明確に把握できる。

#サーブとレシーブパフォーマンスの分析

バレーボールのサーブとレシーブは、選手が直接対決するところだね。各選手がサーブを扱う能力や効果的なサーブをする能力が重要なんだ。俺たちは、各サーブの勝率の変化を見て、選手がこれらのアクションでポイントを獲得するのにどう貢献しているかを分析してる。

成功したサーブはエース（直接得点）につながったり、受けるチームにミスを強いることができる。各選手がサーブパフォーマンスの基づいてチームの得点確率をどれだけ改善するかを測るんだ。

#アタック、ブロック、ディグの理解

アタック、ブロック、ディグに関しては、複数の選手が関わるからダイナミクスが複雑になる。これらのアクションはさまざまな結果につながるかもしれない。例えば、アタックはクリンヒット、ブロックタッチ、または攻撃者のミスが出ることもある。

俺たちはアタックを異なるタイプに分類して、各々がチームの成功にどう貢献するかを測る。統計モデルを使って、選手が前回のアクション、相手のディフェンダー、全体のゲーム状況に基づいてアタックの効率をどう示しているかを見ることができる。

#選手の貢献の分析

俺たちの分析では、得点を個々の選手にそのアクションに基づいて帰属させることを目指してる。サーブやレシーブのような単純なアクションでは、1人の選手が関わっているだけだからこの帰属は簡単。でも、アタックのような複数の選手が関与するアクションでは、もっと繊細なアプローチをとる。

各選手の貢献をチームメイトとの文脈の中で評価する。例えば、攻撃者が得点を獲得したら、どのようにセッターがプレイをセットアップしたか、それぞれが成功した結果にどう貢献したかを見てる。

#分析におけるスケジュールの強さの役割

スケジュールの強さは、直面したチームの質を示しており、個々のパフォーマンスに影響を与える。各選手に対して、誰と対戦したかを理解することでパフォーマンス評価がより豊かになる。厳しい競争に対して優れた結果を出した選手を特定して、彼らのスキルを評価できる。

スケジュールの強さの調整を使ってパフォーマンスデータを分析することで、才能をスカウトするのが簡単になり、選手が異なる状況や新しいチームでどうパフォーマンスするかを評価しやすくなる。

#個々の選手のパフォーマンスインサイト

俺たちの分析を通じて、個々の選手のパフォーマンスの洞察を抽出できる。例えば、通常アタックの量が最も多いアウトサイドヒッターが、チームの成功にどれだけ貢献しているかを見ることができる。彼らのレセプションやディグにおける役割も重要だよ。

選手の調整された得点貢献を比較することで、彼らのパフォーマンスをランク付けして、NCAA全体で際立った選手を特定することができる、たとえそれがあまり優れたカンファレンスでプレイしている選手たちの中にあっても。

#異なる選手メトリクスの比較

俺たちの方法の大きな利点の一つは、異なるスキルを同じスケールで比較できることなんだ。サーブ、レシーブ、アタック、ブロック、ディグ、すべての貢献が得点獲得の面で測れる。このことによって、コーチは選手が異なるスキルでどのようにランク付けされるかを見て、トレードオフを理解できる。

例えば、サーブが得意な選手はチームのポイント勝率を大きく上げられるかもしれないし、別の選手はディグで素晴らしい成績を示して、ゲームの異なる側面での価値を見せられる。

#獲得したポイントの影響

獲得したポイントは、選手の貢献を包括的に見ることができる視点を提供し、コーチの戦略的決定に役立つ。異なる条件下で各選手がどうパフォーマンスするかを理解することが、チームがリクルートや試合中の戦略において賢明な選択をするのを助ける。

獲得したポイントに焦点を当てることで、コーチは選手の行動がどのように直接プレイを獲得するのに貢献するかを評価できて、より客観的な意思決定につながる。

#分析の潜在的な制限

俺たちのアプローチは貴重な洞察を提供するけど、いくつかの制限もある。例えば、セッターはディフェンスの状況では評価が低くなる可能性があって、ディグが記録される際のバイアスが影響することがある。ブロックやディグの責任の具体的な割り当ては単純化されすぎることもある。

さらに、スケジュールの強さの調整は結果依存で、必ずしも選手の本当のパフォーマンスを完全に反映しないことがある。空間データを分析する未開拓の可能性もあって、選手の貢献を特定する精度を高めることができるかもしれない。

#結論

俺たちが開発したバレーボール選手のパフォーマンス評価のフレームワークは、コート上の貢献を理解するための新しいアプローチを提供してる。スキルを共通のポイント単位で測定し、対面する競争の質を考慮することで、チームのためのより良い意思決定につながる洞察を提供できる。

この個々の貢献の分析は、大学チームやプロリーグが才能をスカウトしたり、試合中に戦略を立てるのに役立つ。目標は、スポーツを理解する方法を継続的に改善し、チームの成功を達成するのに本当に重要なスキルを強調することだよ。