Advancerad data analys inom fotboll
- Diarienummer
- SM18-0026
- Start- och slutdatum
- 190101-210331
- Beviljat belopp
- 1 445 864 kr
- Förvaltande organisation
- Uppsala University
- Forskningsområde
- Beräkningvetenskap och tillämpad matematik
Summary
Vi kommer att bygga moderna vetenskapliga verktyg för data-analys av fotbollsspelares prestationer och taktik. Det ska resultera i en världsledande kompetens inom fotboll utifrån analyser av detaljerad data rörande spelarnas och bollens position under matcher. Våra data-drivna modeller kommer att förstå vad en spelare bidrar med, studera hur lag är synkroniserade och öka förståelsen för beslutsfattande och spatial positionering av spelare. I alla exempel använder vi metoder utvecklat tidigare av Sumpter och förnyar dem genom att de appliceras på fotboll. I samarbete med Hammarbys tekniska direktör (Ola Larsson), tränarstab och analytiker, kommer vi komma fram till en vidareutvecklad model för fotboll. Den fördjupade förståelse av spelet kommer ha omedelbart utslag på scoutingen av nya spelare, analys av motståndare och framtagande av nya träningsmetoder. Vi förväntas att: (1) Skapa ett automatiserat sätt för att förbereda tränarstaben på motståndarens spelsätt. (2) Skapa förbättrade träningsmetoder för lagsamarbete, baserat på att vi identifierar rörelsemönster som ökar sannolikheten till målchanser skapas. (3) Till sist så förbättrar vi basforskningen om fotboll och sprider ett analytiskt angreppssätt genom interaktionen med andra klubbar. Projektet kommer att överföra akademisk forskning till fotbollsbranschen och förstärka en växande sektor inom svenskt näringsliv som fokuserar på verktyg för analys av sport, bortom enkel datainsamling.
Populärvetenskaplig beskrivning
Football is the most mathematical of sports. From the triangles of 'wall' passes and the symmetry of formations to the game theory of management and the physics of shooting, all aspects of football can be described and better understood using maths. And, in the era of data science, where computers are used in every aspect of sport, it is more important than ever to have novel methods for analysing the vast amounts of data clubs collect on their players and the opposition. Yet, mathematics is only now entering clubs. In this SSF funded project, mathematics professor David Sumpter will work for two years at one of Sweden's leading football clubs, Hammarby. He will look at the geometry of the game, analysing player performance, how the team moves together and how players make decisions of the field. This will give new insights in to the game and make use of all of the data now collected. David will work together both with Hammarby and with other leading international clubs, to produce a better model of football. Most people have either played or seen the console game FIFA. While these games are realistic in many aspects, they do not truly capture the tactical intricacies of the game. We will build mathematical models of player interactions that do explain and allow us to better predict how football is played.