如果您正在阅读这篇文章，那么您很可能有兴趣为 2022 年专业Forum提交一份研究计划书。
在您考虑您要关注的研究领域时，我认为不妨与您分享一些想法，看看在评估摘要时哪些内容可能会吸引评委的眼球。
以下是五个半生不熟的想法，这些想法在我脑海中萦绕了一段时间，我很希望看到有人能对它们进行更深入的思考。
1.合成事件数据
利用事件数据进行训练，是否有可能建立一个逼真的游戏模拟器，生成与真实事件无异的合成事件数据？
如果是这样，这就为纵向模拟打开了大门。例如，您可以调整起始条件，并测量多个季节的潜在影响。
2.PCF 的球员参数化
间距控制面已经成为分析完整跟踪数据的基础方法之一，因为它们能以可视化的方式捕捉到重要的战术背景。
然而，大多数 PCF 实现都假定所有球员都是平等的--具有相同的最高速度和加速能力。是否有办法建立并验证一个考虑到个人身体特征的参数化球场控制功能？
3.身体位置推理
了解控球队员的方位是表现评估中的一个关键环节。与背对球门只把球传给队友的球员相比，面向前方找到队友的球员通常更有效。
能否建立并验证一个模型，以估计球员接球时的朝向？是否有可能根据事件数据为此建立远程可靠的启发式方法？
4.有效存储价值曲面
这更像是足球数据工程。以 25 赫兹的采样率对 22 名球员的 90 分钟比赛进行采样，每场比赛大约可获得 300 万个球员坐标。这已经是很难存储的原始数据了。
如果您想存储一个值面，比如以平方米为单位评估投球控制，那么这个值将爆炸性增长到每场比赛约 13 亿个数据点。这是 1000 倍的增长。有没有高效的方法来存储这些数据呢？或许可以使用自动编码器找到维度更低的表示向量？
5.控球对球员健康的益处
一般来说，球员在比赛中承受的体力负荷越大，就越有可能因轮换或受伤而缺席比赛。此外，球员在试图夺回球权时，似乎需要跑更远的距离。
这些假设是真的吗？是否有可能量化某些积极控球打法对球员整体健康的益处？
值得注意的是，这些想法没有任何真正的技术细节，因此将这些想法复制粘贴到提案中并不会让你走得太远。
拥有可靠的实验设计和方法是优秀Forum 摘要与众不同之处。
Devin Pleuler 是多伦多足球俱乐部的分析总监。他是五位评委之一，将对 11 月29日截止日期前提交的每份职业Forum 提案进行评审。
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