제출 마감 후, 프로 Forum 심사위원단은 11월과 12월에 걸쳐 2021년 행사를 위한 수십 개의 발표 제안서를 검토했으며, 3월 24일 수요일에 온라인으로 개최될 예정입니다.
심사위원단은 혁신성, 관련성, 적용성이라는 세 가지 주요 기준에 따라 익명으로 제출된 각 제안서에 점수를 매겼습니다. 프로세스가 끝날 무렵 5개의 프로젝트가 발표 대상으로 선정되었으며, 추가 제출자는 개리 젤라드 박사의 첫 번째 수상자로 선정된 후 디지털 포스터에 자신의 제안을 전시할 기회를 얻었습니다.
올해로 8회째를 맞이하는 이 Forum 전 세계 80개 이상의 클럽 및 연맹에서 일하는 업계 전문가들에게 경기력 분석 및 선수 채용과 관련된 주요 질문에 대한 혁신적인 접근 방식을 소개하는 축구 분석 캘린더의 주요 행사로 자리매김하고 있습니다. 2021년에는 프랑스 축구 리그(LFP)와 파트너십을 체결하여 발표자가 성과에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있도록 과거 리그 1 Uber Eats 추적 데이터를 제공할 예정입니다.
2021 Forum 전체 라인업은 다음과 같으며, 특정 순서 없이 나열되어 있습니다:
주요 프레젠테이션
Debangan Dey, Rahul Ghosal, 아타누 미트라 - 이벤트 데이터 강화: 위치 정보를 이용한 준지도 증강 접근 방식
이 프레젠테이션에서는 추적 데이터를 활용하여 이벤트 전용 경기 데이터 세트에서 더 많은 정보를 추출하는 방법을 소개합니다. 이 프로젝트에서는 추적 데이터와 이벤트 데이터를 모두 사용할 수 있는 병합된 데이터 세트를 사용하여 이벤트 전용 데이터 세트에서 추적 데이터에 대한 추론을 도출하는 것을 목표로 이 데이터 세트 내에서 숨겨진 패턴을 포착하는 예측 모델을 만드는 반지도적 접근 방식을 취합니다.
미국에 거주하는 Debangan은 현재 볼티모어에 있는 존 홉킨스 블룸버그 공중보건대학원에서 생물통계학 박사 과정을 밟고 있으며, Rahul은 박사후 연구원으로도 일하고 있습니다. 아타누는 인도 뭄바이에 본사를 둔 트랜유니온의 데이터 과학자입니다.
카테리나 드 바코 - 상대의 통제된 빌드업 플레이에 대한 압박 단계에서 각 선수의 효율성을 파악하고 평가합니다.
레드불 사커 인터내셔널의 알렉산더 슈말호퍼가 제안한 이 프로젝트는 Forum두 가지 클럽 주도 제출 부문 중 첫 번째 부문에서 선정되었으며, 팀 프레스 중 개별 수비 선수의 득점을 측정할 수 있는 세 가지 KPI를 만들 것을 제안했습니다.
프레싱은 볼을 넘기는 것에 국한되지 않고 지능적인 포지셔닝을 통해 패스 시도와 같은 상황을 막는 것과도 연결된다는 점을 고려하여 볼 회수 점수, 인터셉트 기회 점수, 표면 커버 점수 등 세 가지 KPI로 구성되며, 상대 빌드업 플레이의 각 단계마다 세 가지 지표에 대한 점수를 계산합니다. 이러한 결과를 통해 팀은 각 선수의 조율된 압박 동작의 효율성을 객관적으로 평가하여 향후 압박 실행을 개선하고 발전시키는 데 도움을 받을 수 있습니다.
카테리나는 통계 물리학 박사 학위를 받았으며 현재 독일 튀빙겐의 막스 플랑크 지능형 시스템 연구소 사이버 밸리에서 독립 연구 그룹 리더로 일하고 있습니다.
아디트 코타리 - 물리 기반 방어 기여도 측정법
아디트야의 발표에서는 경기장에서 선수의 수비 기여도를 정량화하기 위해 추적 데이터를 적용하는 모델을 소개합니다. 패스 및 캐리 방지와 슛 방지에 중점을 둔 아디트는 경기 중 특정 상황에서 수비 팀과 개별 수비수가 얼마나 잘 수행하는지 파악하고 수비 시스템의 약점과 허점을 파악하며 기타 비정상적인 상황을 포착하는 것을 목표로 기존의 피치 컨트롤 모델링 작업을 구축할 예정입니다.
인도 벵갈루루에 본사를 둔 Ather Energy에서 데이터 과학 팀을 이끌고 있습니다. 또한 @thecomeonman에서 축구 데이터 과학 관련 콘텐츠를 트윗하고 있습니다.
올라 리드마크 에릭슨 - 축구 스카우팅의 변동성과 위험 조정 수익률 계산
금융 부문에서 샤프 비율 모델은 수십 년 동안 애널리스트들이 주식의 성과와 시간에 따른 변동성을 측정하는 데 사용되어 왔습니다. 프로 축구에서는 특히 선수의 나이와 관련하여 선수를 평가할 때 시간 경과에 따른 선수의 경기력 변동성을 잘 이해하면 채용 부서에서 선수를 평가할 때 상당한 가치가 있습니다.
이 프로젝트에서 Ola는 Opta 데이터를 적용하여 주요 지표에서 플레이어 KPI를 생성한 다음 샤프 비율을 사용하여 시간에 따른 각 플레이어의 성과 변동성을 계산하여 일관성이 높은 플레이어와 게임마다 성과가 달라지는 플레이어를 식별할 계획입니다.
스웨덴에 거주하는 Ola는 고국의 여러 클럽과 미디어 매체에 컨설팅 서비스를 제공하는 데이터 과학자입니다. 또한 스웨덴 채널 TV4에서 방송되는 축구 분석 프로그램인 Fotbollslabbet에 애널리스트로 출연하기도 합니다.
비네쉬 자얀트 - 박스 안에서 짧은 골킥을 통해 상대의 높은 프레스를 성공적으로 뚫고 공을 상대 반쪽으로 이동시키기 위한 전략을 파악하고 평가합니다.
루시 러쉬튼이 정한 Forum클럽 주도 제출 부문 중 두 번째 주제인 비네쉬의 발표는 짧은 골킥으로 상대의 높은 프레스를 뚫는 최고의 공격 전략을 식별하고 평가하는 접근 방식에 초점을 맞췄습니다.
비네쉬의 프로젝트는 추적 및 이벤트 데이터를 적용하여 경기장을 9개의 구역으로 나누어 골라인으로부터 주어진 거리에 있는 선수들의 밀집도를 측정함으로써 상대의 압박이 심한 구역을 정의하고자 합니다. 그런 다음 하이브리드 추천 시스템이 구역 상호 작용과 선수 위치를 결합하여 유사한 접근 방식을 공유하는 팀을 추천하고, 마지막으로 이 단계에서 과부하 및 과부하 구역을 파악하여 공격 전략을 식별할 것입니다.
비네쉬는 2020년에 낮은 블록 수비를 무너뜨리기 위한 전략에 대한 발표를 한 데 이어 2년 연속으로 Forum 발표자로 선정되었습니다. 작년 Forum 이후 그는 데이터 과학자로서의 정규 업무와 함께 영국과 덴마크에 기반을 둔 클럽을 대신해 컨설팅 업무를 수행했습니다.
개리 젤라드 박사상 수상자
작년에 안타깝게 세상을 떠난 축구 업계 최고의 분석 선구자 중 한 명인 개리 겔라드 박사를 기리기 위해, 그를 추모하는 새로운 상이 신설되어 한 학부생의 뛰어난 제출작을 선정합니다.
개리 겔라드 박사상의 첫 번째 수상자로 맨체스터 대학교에서 컴퓨터 공학을 공부하고 있는 로리나스 라우도니우스가 선정되었음을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다.
로리나스의 프로젝트는 ' 추적 데이터를 활용한 역습 기회 인식 및 평가 '라는 제목으로, 시공간 데이터를 활용하여 볼을 획득한 후 팀의 공격 기회를 인식하고 보로노이 셀을 사용하여 어떤 행동이 성공적인 역습으로 이어지는지 평가할 수 있도록 제안합니다.
수상과 함께 로리너스는 프로젝트 완성을 위해 Stats Perform AI 인사이트 팀으로부터 멘토링을 받게 됩니다. 그의 연구 결과는 Forum 디지털 포스터 프레젠테이션을 통해 공개될 예정입니다.
Stats Perform 제안서를 제출해 주신 모든 분과 심사위원단에게 감사드리며, 2021년 프로 Forum 포스터를 발표하거나 전시할 여섯 분께 축하의 말씀을 전합니다.
