エリートサッカーでは、チームのディフェンスの目的は相手のプレーを予測可能にすることである。例えば、ハイプレスのチームは、危険なエリアでのパスの選択肢を制限することで、ピッチの特定のエリアでボールを手放させる目的で相手にプレスをかける。
優れたディフェンスの技術がプレーを予測可能にすることであるならば、それは測定可能であるべきだ。
2021年プロForum、Stats PerformPaul Power、Michael Stöckl、Thomas Seidlが攻撃プレーの予測可能化についてプレゼンテーションを行った。このプレゼンテーションでは、グラフ畳み込みニューラルネットワーク（GNN）を応用し、トラッキングデータを使用することで、ディフェンスの行動を正確にモデル化し、相手の攻撃行動への影響を測定することが可能であることを実証した。
以下からプレゼンテーションの全文をご覧ください。
Forum プレゼンテーションに加え、2021年MITスローン・スポーツ・アナリティクス・カンファレンスのリサーチ・トラックで最終選考に残ったこのテーマに関するリサーチ・ペーパーは、こちらからダウンロードできます。
