この1年間、サッカー分析では、単一のオンボールイベントを中心とした指標を適用することから、ポゼッション期間を構成する一連のイベントを分析することで、より全体的なアプローチを取ることへと大きくシフトしてきた。
このアプローチは、単一イベントのメトリクスには欠けていることがある、追加のコンテキストを提供することができます。予想ゴール（xG）を考えてみよう。これは、過去のシュートと、ピッチの位置やゴールへの角度などの特徴を認識し、そのシュートがゴールにつながる可能性を推定する。xGモデルにアシストタイプを組み込むことも一般的である。
アシストを含めることは、何が良いチャンスになるかを考える論理的な延長であり、セカンドアシストや、シュートに先立つ他のタイプのイベント（ドリブル）を考慮することで、これをさらに拡張することができる。このようなシングルイベントの指標は、しばしば文脈を説明するフレームワークを必要とします。
以下の説明ビデオをご覧ください：
イベントを連ねる
ポゼッションを再定義するためにイベントを繋ぎ合わせることについては過去に書いたが、それ以来、そのフレームワークをモデルとして定式化し、そこから選手、チーム、イベントの各レベルで、多くの有用で斬新な統計データを導き出すことができるようになった。また、多くのサッカー分析の専門家も同様のアイデアとアルゴリズムを実証している。
Opta ポゼッションモデルの詳細は、2012年の上記記事で説明されているものと似ているが、イベントはシーケンスとポゼッションに整理されている。
シークエンスとは、一方のチームに属し、防御行動、プレーの停止、またはシュートによって終了するプレーの流れのことである。
ポゼッションとは、同一チームに属する1つ以上の連続したプレーをいう。シュートにつながる一連のパスがセー ブされコーナーキックとなった場合は、同じチームがコントロールを保持してい るので1つのポゼッションとなるが、ボールがプレーの外に出たので2つ以上の連続 したポゼッションとなる。ポゼッションは 、相手側がボールを支配することによって終了する 。
このモデルのいくつかの重要な特徴は注目に値する：
- すべての出来事がシークエンスやポゼッションに属するわけではない
- 関連して、ボールがプレーされている試合のすべての時間が、特定のチームのものとしてマークされるわけではない
- シークエンスは、プレーヤーがボールに対してコントロールされたアクションを起こすことから始まる。これにはパスが含まれるが、タックルやインターセプトのようなディフェンスのイベントは含まれない。
- 各チームに属するポゼッションの数は、1試合で1つしか違わない。これは、伝統的なポゼッション率の概念に関連して直感に反するように思えるかもしれないが、一方のチームがポゼッションを終了すれば、もう一方のチームがポゼッションを開始するというのは、個々のポゼッションをカウントする際に論理的に矛盾しない。
- しかし、各チームによるポゼッションの時間と、あるチームのポゼッション内のシークエンスの数は、等しい必要はありません。
リバプールがジョエル・マティプのヘディングパス（緑）で始まり、ウッドワーク（緑矢印）を外してシュートで終わる。
上記のシーケンスから、リバプールがシュートを打つ前に、どこで、どのような種類のイベントがボールを奪い返したかがわかる。また、ボールを奪ってからシュートまで約14.5秒が経過し、すべての事象の間をたどるシークエンスが126.44メートル、フィールドの真上に進んだ距離だけを考えれば55.96メートルをカバーしたこともわかる。
このシークエンスの中で、このショットに至るまでのパスの回数も確認できる。
所有物の傾向
以下のヒストグラムは、1試合あたりのポゼッション数の基本的な分布と、異なるポゼッション数の発生頻度を示している。通常、1試合あたりのポゼッション数は200よりやや少なく、1チームあたり90～100。
下のグラフは、2016-17プレミアリーグシーズンの全シークエンスにおけるシークエンスの長さの分布を示している。ご覧の通り、多くのシークエンスは短く、多くの地点をカバーする前に中断されており、一般的な傾向として、総延長が長くなるにつれて頻度が先細りになっている。
ダイレクト・スピード
シークエンスから計算できる統計の一例として，直接速度がある．私たちはこれを，ボールが（直接アップフィールドで測定したときに）移動したメートル数をシークエンスの総時間で割ったものと定義する．
先のリバプールのシークエンスを参照すると、直接のスピードは毎秒3.85メートル（55.96メートル÷14.5秒）となる。他と比較すると、これは比較的速いシークエンスであることがわかる。繰り返しになるが、ポゼッションの中断はスピードの指標をあまり意味のないものにしてしまうので、これはポゼッションのレベルよりもむしろシークエンスのレベルに関連する。
以下は、2016/17シーズンのプレミアリーグチームのオープンプレーからのダイレクトスピードの中央値である。アーセナルがストーク・シティとレスターの間に位置する一方で、マンチェスター・ユナイテッドはハルとボーンマスに近い。
戦術的アプリケーションの紹介
ポゼッション・フレームワークは、アナリストやコーチが投げかける多くの質問に答えることができる。具体的には、パターンと行動がどのように連続して起こるかを扱う質問に対する答えを提供することができます。
より詳細な例として、チームがどこでボールを奪い返すか、ワイドにプレーするか中央にプレーするかという2つの要素によって、チームのダイレクトさがどのように変わるかを考えてみよう。
この問いに答えるためには、シークエンスの特徴として、開始位置と幅の概念が必要である。開始位置（自陣と相手陣）に基づいてシークエンスをグループ分けすることは、最初の目的に役立つ。幅を分類するために、私はシークエンスを幅の広いものと中央のものとに定義した。
チェルシーは当初、直接的なスピードに関しては目立たない。しかし、ポゼッションの開始位置と幅に基づく具体的な分割を考慮すると、自陣でボールを奪い返して中央へ進行する場合、この指標で2016-17プレミアリーグでトップ3にランクされることが浮き彫りになる（自陣から中央へ進行する場合の1.93m/sに対し、2.47m/s）。
もちろん、これはやや特殊な例ではあるが、複数のイベントによって提供されるコンテキストが、統計的アプローチによって、単一イベントのメトリクスでは回答が困難な質問に回答できることを示す良い事例である。同様の例は、2017年のOptaProForum ウィル・ギュルピナ-・モルガンのプレゼンテーションでも採用されている。
イベントデータをゲーム分析に応用する場合、このポゼッションスタイルのフレームワーク（現在では一般的になりつつある）は、このような作業スタイルに大きな助けとなり、選手やチーム、リーグの全体的なスタイルアプローチについて、より多くの情報に基づいた理解を得るためのプラットフォームを提供することができる。
オプタプロを代表して、マイケル・ケイリー、ギャリー・ゲラード、サム・グリーン、イアン・グラハムの各氏にこの場を借りて、このモデルに関する考察とフィードバックに感謝したい。
