シカゴ-2017年2月21日-スポーツデータとテクノロジーの世界的リーディングカンパニーであるSTATSは、2017年MITスローン・スポーツ・アナリティクス・カンファレンスの研究コンペティションにおいて、2本の論文がファイナリストに選出されたことを発表しました。最終選考に残った8本のうち、STATSのデータ・サイエンス・ディレクターであるパトリック・ルーシー博士が共著した2本の研究論文が、研究トラック最優秀賞の候補に挙がっています。
Body Shots：Body Shots: Analyzing Shooting Styles in the NBA Using Body-Pose Attributes」と「Data-Driven Ghosting Using Deep Imitation Learning」と題されたこの論文では、強力な最新の機械学習技術を適用して、アスリートが空間とどのように相互作用し、それがチームのパフォーマンスにどのように影響するかをよりよく理解する方法について詳しく説明しています。これらの高度なテクニックを使用することで、プロチームは、比類のないモデリング機能を使用してデータと予測の価値を最大化し、チームと個人の行動をこれまで以上に完全に数値化、分析、比較することができます。
「STATSは、スポーツ・データとテクノロジーのリーダーとして長年知られており、今回の受賞は、データ・サイエンスにおける業界のリーダーシップをいかに迅速に拡大したかを示すものです。「私たちは、私たちの先駆的な2つの論文が今年のMITコンペティションのファイナリストとして認められたことに興奮しており、このデータとモデリングシステムをフットボールとバスケットボールの将来の製品に導入することを楽しみにしています。
STATSは、2016年のカンファレンスで最優秀研究論文を受賞してから1年後の2017年MITスローン・スポーツ・アナリティクス・カンファレンスで、論文 "The Thin Edge of the Wedge：The Thin Edge of Wedge: Accurately Predicting Shot Outcomes in Tennis Using Style and Context Priors "という論文で、2016年の学会で最優秀研究論文を受賞した。
ルーチーは、3月3日と4日にボストンで開催される今年の会議で、両論文を発表するチームの一員となる。業界パネルが、論文と2017年大会でのプレゼンテーションに基づいて最終受賞者を選出する。