応募締め切り後、プロ・Forum 審査員は11月と12月にかけて、3月24日（水）にオンラインで開催される2021年大会に向けた何十ものプレゼンテーション案を審査した。
審査員は、匿名化された各提案を、革新性、関連性、応用性という3つの主要基準に基づいて採点した。このプロセスの終わりまでに、5つのプロジェクトがプレゼンテーション用に選ばれ、さらに1人の応募者は、ギャリー・ゲラード博士賞の第1回受賞者に選ばれた後、デジタル・ポスターにその提案を展示する機会を得た。
今年で8回目を迎えるこのForum 、サッカー分析カレンダーにおける重要な日付であり続け、世界中の80以上のクラブや連盟で働く業界関係者に、パフォーマンス分析やリクルートに関連する重要な質問に対する革新的なアプローチを紹介している。2021年、このイベントはフランス・サッカーリーグ（LFP）と提携し、プレゼンターがパフォーマンスについてより深い洞察を得られるよう、リーグ1のユーバーイーツの過去のトラッキングデータを利用できるようにする。
2021年Forum全ラインナップは以下の通り（順不同）：
主なプレゼンテーション
Debangan Dey, Rahul Ghosal and Atanu Mitra - イベントデータの充実：位置情報を利用した半教師付き補強アプローチ
このプレゼンテーションでは、イベントのみのマッチデータセットからより多くの情報を抽出するためにトラッキングデータを活用する方法を紹介します。このプロジェクトでは、トラッキングデータとイベントデータの両方が利用可能な統合データセットを用いて、イベントのみのデータセットにおけるトラッキングデータの推論を行うことを目的として、このデータセット内の隠れたパターンを捕捉する予測モデルを作成する半教師付きアプローチを取る。
米国を拠点とするDebanganは現在、ボルチモアのジョン・ホプキンス・ブルームバーグ公衆衛生大学院で生物統計学の博士課程を修了中で、Rahulも博士研究員として在籍している。 Atanuはインドのムンバイを拠点とするTransunionのデータサイエンティスト。
Caterina De Bacco - 相手のコントロールされたビルドアッププレーに対するプレッシング局面での各選手の効率性を見極め、評価する。
このプロジェクトは、レッドブル・サッカー・インターナショナルのアレクサンダー・シュマルホーファーが提案したもので、チームのプレス中に個々のディフェンス選手を採点するための測定可能な3つのKPIの作成を提案しているForum
プレッシングは、ボールをターンオーバーすることに限らず、インテリジェントなポジショニングによってパスが試みられるなど、イベントの発生を阻止することにもつながることを考慮し、3つのKPIには、ボール回収スコア、インターセプトチャンススコア、サーフェスカバリングスコアが含まれ、3つの指標すべてのスコアは、相手のビルドアッププレーの各段階で計算される。これらのアウトプットは、チームが連携したプレッシングアクションにおける各選手の有効性を客観的に評価し、今後のプレッシングの展開や実行の改善に役立てることができます。
カテリーナは統計物理学で博士号を取得し、現在はドイツ、テュービンゲンのマックス・プランク・インテリジェント・システム研究所サイバー・バレーで独立研究グループリーダーを務めている。
Aditya Kothari - 物理学に基づく守備貢献度の測定
アディティヤのプレゼンテーションでは、トラッキングデータを応用して、ピッチ上での選手の守備貢献度を定量化するモデルを紹介する。パス＆キャリー防止とシュート防止に焦点を当て、試合中の特定の状況におけるディフェンスチームや個々のディフェンダーのパフォーマンスを特定し、ディフェンスシステムの弱点や不手際を特定し、その他の異常な出来事を拾い上げることを目的として、アディティヤは既存のピッチコントロールのモデリング作業を構築する。
インドのベンガルールを拠点とするAther Energyのデータサイエンスチームを率いる。また、@thecomeonmanからフットボール・データサイエンス関連のコンテンツもツイートしている。
Ola Lidmark Eriksson - サッカースカウトにおけるボラティリティとリスク調整後リターンの計算
金融分野では、シャープレシオ・モデルは何十年もの間、アナリストが株式のパフォーマンスを測定し、それらが時間とともにどのように変動するかを測定するために使用されてきた。プロサッカー界では、選手の長期的なパフォーマンスのボラティリティをよく理解することは、リクルート部門が選手を評価する際、特に選手の年齢との関連において、かなりの価値を持つだろう。
このプロジェクトでオラは、Opta データを応用して主要指標から選手のKPIを生成し、シャープレシオを使って各選手のパフォーマンスの経時的な変動率を計算し、より一貫性を示す選手と試合ごとにパフォーマンスが変化する選手を特定する。
スウェーデンを拠点とするオラは、データサイエンティストとして、母国の多くのクラブやメディアにコンサルタントサービスを提供している。また、スウェーデンのチャンネルTV4で放送されているサッカー分析番組『Fotbollslabbet』にアナリストとして出演している。
Vignesh Jayanth - ショートゴールキックから相手のハイプレスをうまくかいくぐり、相手陣内にボールを運ぶための戦略を特定し、評価する。
ルーシー・ラシュトンによって設定された、Forumクラブ主導の提出部門の2つ目では、ヴィニェシュのプレゼンテーションが、短いゴールキックから相手のハイプレスを突破するための最良の攻撃戦略を特定し、評価するアプローチに焦点を当てている。
ヴィニェシュのプロジェクトでは、トラッキングデータとイベントデータを応用し、ピッチを9つのゾーンに分割して、ゴールラインから一定の距離における選手の密度を測定することで、相手のプレスが高いことを定義する。そして、ハイブリッド・レコメンダー・システムが、ゾーンの相互作用と選手のポジションを組み合わせて、同じようなアプローチを共有するチームについてレコメンデーションを行い、最後に、このフェーズでアンダーロードとオーバーロードのゾーンを理解することで、攻撃戦略を特定する。
ヴィニェシュは、2020年に低いブロックディフェンスを崩すための戦略についてプレゼンテーションを行い、今年で2年連続のForum発表となる。昨年のForum以来、彼はデータサイエンティストとしてのフルタイムの仕事と並行して、イングランドとデンマークを拠点とするクラブのためにコンサルタント業を請け負っている。
ガリー・ゲレード博士賞受賞者
昨年惜しくもこの世を去った、フットボール業界を代表するアナリティクスのパイオニア、ギャリー・ゲレード博士に敬意を表し、博士を記念して学部生からの優れた応募作品を表彰する新しい賞が設けられた。
ギャリー・ゲレード博士賞の第1回受賞者は、マンチェスター大学でコンピューターサイエンスを専攻するラウリナス・ラウドニウスさんです。
ラウリナスのプロジェクトは、「トラッキングデータを用いた反撃の機会の認識と評価 」と題され、ボールを奪った後のチームの攻撃機会を認識するために時空間データの応用を提案し、ボロノイセルを用いてどのような行動が反撃の成功につながるかを評価する。
受賞の一環として、LaurynasはStats Perform AI Insightsチームから指導を受け、プロジェクトの完成を支援する。彼の研究成果はForumデジタルポスターとして発表される。
Stats Perform 、プロポーザルを提出してくださった皆様、そして審査員の皆様に感謝申し上げるとともに、2021年プロ・Forumポスター発表を行う6名の方々を祝福いたします。
