無観客試合におけるホームアドバンテージ / Crowd effects under COVID-19 pandemic

・Sport Analyst Meetup #8 (https://spoana.connpass.com/event/179989/ ) でLT発表のスライドです．データ(試合結果)は2020年7月18日までのものを利用しています．

・対比較法を用いてホームアドバンテージに相当する要素を抽出し，通常/無観客それぞれの条件下での平均の差を検定しました．その結果，一部のリーグでは無観客の時期とホームアドバンテージが失われている時期が一致していることが確認できました．

Transcript

1. 無観客試合における ホームアドバンテージ “Crowd effects under COVID-19 pandemic” 小中英嗣(名城大学) A.K.A. konakalab 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
2. 自己紹介  小中英嗣(こなか・えいじ)  名城大学理工学部情報工学科の教員  システム制御，離散・連続最適化，機械学習の研究→(なぜか)スポーツ統計に看板を かけ替える  Spoanaでは#2, #4でLT  Twitter @konakalab (https://twitter.com/konakalab)  研究内容：競技を問わない統一的な予測モデル・ランキングシステムの研究  今日の内容：ホームアドバンテージと無観客  ホームアドバンテージ研究歴約1か月です．お手やわらかに… 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
3. ホームアドバンテージ (home advantage, HA)  ホームアドバンテージ(HA)  「スポーツにおいてホームチームが 50％以上の勝率を一貫して挙げる こと(ホームとアウェーの日程に偏 りがない場合)」[Courneya and Carron(1992)]  想定される原因[Pollard(2008)]  Crowd effects: 観客  Travel effects: 移動  Familiarity: 環境への慣れ  Referee bias: 審判の(無意識な)判定 の偏り  Territoriality: 縄張り意識Special tactics: アウェー用の戦略  Rule factors: ルール(勝ち点など)  Psychological factors: 心理的要因  上記の要因は相互作用があり，完全 な分離は難しそう． 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
4. サッカーにおける ホームアドバンテージ：世界的な状況  世界120のリーグ  ソース： https://www.worldfootball.net/  (主に南米の)前後期などは2つとカ ウント  元データの都合です…  2010年以降  基礎統計(終了済みシーズン)  勝率差  得失点比  合計 (2019春まで)  試合数：173492  ホーム勝：分：負 79648:43957:49887  ホーム得点：失点 260159:197531  欧州5大(英独伊仏西)  試合数：16434  ホーム勝：分：負 7550:4154:4730  ホーム得点：失点 25475:19151 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
5. サッカーにおける ホームアドバンテージ：世界的な状況  世界120のリーグ  ソース： https://www.worldfoot ball.net/  (主に南米の)前後期など は2つとカウント  元データの都合です…  2010年以降  基礎統計(終了済みシー ズン)  勝率差  得失点比 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
6. サッカーにおける ホームアドバンテージ：世界的な状況  世界120のリーグ  ソース： https://www.worldfoot ball.net/  (主に南米の)前後期など は2つとカウント  元データの都合です…  2010年以降  基礎統計(終了済みシー ズン)  勝率差  得失点比 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714) HA:ある HA:ある
7. サッカーにおける ホームアドバンテージ：世界的な状況  世界120のリーグ  ソース： https://www.worldfoot ball.net/  (主に南米の)前後期など は2つとカウント  元データの都合です…  2010年以降  基礎統計(終了済みシー ズン)  勝率差  得失点比 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714) JのHAはマイルド
8. サッカーにおける ホームアドバンテージ：世界的な状況  世界120のリーグ  ソース： https://www.worldfoot ball.net/  (主に南米の)前後期など は2つとカウント  元データの都合です…  2010年以降  基礎統計(終了済みシー ズン)  勝率差  得失点比 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
9. サッカーにおける ホームアドバンテージ：世界的な状況  世界120のリーグ  ソース： https://www.worldfoot ball.net/  (主に南米の)前後期など は2つとカウント  元データの都合です…  2010年以降  基礎統計(終了済みシー ズン)  勝率差  得失点比 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
10. ホームアドバンテージ  ホームアドバンテージ  「スポーツにおいてホームチームが 50％以上の勝率を一貫して挙げる こと(ホームとアウェーの日程に偏 りがない場合)」[Courneya and Carron(1992)]  想定される原因[Pollard(2008)]  Crowd effects: 観客  「もっとも明確，かつファンはこれ が支配的と信じている」  Travel effects: 移動  Familiarity: 環境への慣れ  Referee bias: 審判の(無意識な)判定 の偏り  Territoriality: 縄張り意識Special tactics: アウェー用の戦略  Rule factors: ルール(勝ち点など)  Psychological factors: 心理的要因  上記の要因は相互作用があり完全な 分離は難しそう． 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
11. ホームアドバンテージ  ホームアドバンテージ  「スポーツにおいてホームチームが 50％以上の勝率を一貫して挙げる こと(ホームとアウェーの日程に偏 りがない場合)」[Courneya and Carron(1992)]  想定される原因[Pollard(2008)]  Crowd effects: 観客  「もっとも明確，かつファンはこれ が支配的と信じている」  Travel effects: 移動  Familiarity: 環境への慣れ  Referee bias: 審判の(無意識な)判定 の偏り  Territoriality: 縄張り意識Special tactics: アウェー用の戦略  Rule factors: ルール(勝ち点など)  Psychological factors: 心理的要因  上記の要因は相互作用があり完全な 分離は難しそう．  COVID-19影響下の無観客試合の結 果がCrowd effectsの証拠となるの では？？ 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
12.  COVID-19が原因の無観客試合  試合数が多い  けれどもH/Aは不均一  勝敗・得失点の集計では不十分で は？(←未検討)  対比較法  得点割合が各チームの評価値(レー ティング)の差＋ホームアドバン テージで説明される  (そのあと勝率を説明するように再 変換：割愛) 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714) 各チームの評価値の差＋ホームアドバンテージ 得点割合 状況の整理と分析手法
13.  対比較法  得点割合が各チームの評価値(レー ティング)の差＋ホームアドバン テージで説明される  (そのあと勝率を説明するように再 変換：割愛)  右図：計算例  英プレミア，21節から25節の結果 からレーティングとホームアドバン テージを算出 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714) 各チームの評価値の差＋ホームアドバンテージ 得点割合 状況の整理と分析手法
14. 結果  直近5節(試合)の試合結果を利用し てリーグごとにHAを算出  例：第7節のHA値＝第3節～第7節の 結果から算出  ヨーロッパ5大リーグを対象  Past: 2018-19シーズンまで  Normal: 2019-20の中断前まで  Mixed: 直近5節に通常と無観客試合 が混在  Closed: 直近5節が無観客試合のみ  平均の差を検定(Wilcoxonの順位和 検定) 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
15. 結果  直近5節(試合)の試合結果を利用し てリーグごとにHAを算出  例：第7節のHA値＝第3節～第7節の 結果から算出  ヨーロッパ5大リーグを対象  Past: 2018-19シーズンまで  Normal: 2019-20の中断前まで  Mixed: 直近5節に通常と無観客試合 が混在  Closed: 直近5節が無観客試合のみ  平均の差を検定(Wilcoxonの順位和 検定) 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
16. 結果： 平均の差の検定  ヨーロッパ5大リーグのHA  Past: 2018-19シーズンまで  Normal: 2019-20の中断前まで  Closed: 直近5節が無観客試合のみ  平均の差を検定(Wilcoxonの順位和 検定)：有意差あり 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714) > 0.05 < −
17. 結果と考察  無観客で再開した4リーグ：まとめ るとHAに変化がある  HAが小さくなる方向の変化  しかし，リーグごとに影響の有無が 異なる  ほかの影響は？  数か月間の中断がセットになってい る→中断の影響が分離できない 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714) Country N(normal) N(closed) p-value Total 88 20 0.000217 England 25 3 0.655836 Spain 23 6 0.000226 Germany 20 6 0.003843 Italy 20 5 0.812053
18. まとめ  サッカーにおけるホームアドバンテージ：明確にある．  原因？  Crowd effect(観客による影響)に注目  COVID-19影響下の無観客試合  一部のリーグでは無観客期にHAが縮小：有意差あり  Future works: 調査対象を広げる 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
19. 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
20. 資料(シーズン終了済 ：フランス，ドイツ)  横：節  縦：HA(上がHA強 い．0がHA無)  フランス  リーグ中断のの ち再開せず． 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
21. 資料(シーズン終了済 ：フランス，ドイツ)  ドイツ  リーグ中断のの ち再開  Home “disadvantage” 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
22. 資料(シーズン継続中 ：イングランド，イタリア，スペイン)  横：節  縦：HA(上がHA強 い．0がHA無)  7/18時点 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
23. 資料(シーズン継続中 ：イングランド，イタリア，スペイン)  横：節  縦：HA(上がHA強 い．0がHA無)  7/18時点 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
24. 資料(シーズン継続中 ：イングランド，イタリア，スペイン)  横：節  縦：HA(上がHA強 い．0がHA無)  7/18時点 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)
25. 国単位での分析  英：ここ10年(無観客であっても)ほぼ変わりなし  伊：今年の通常の試合ですでに過去と有意差がある． 無観客試合は過去の通常の試合からは有意差がある が，今年の通常の試合との有意差は認められない．  西：今年の通常の試合ですでに過去と傾向がやや違 う．無観客試合は過去および今年の通常の試合と有 意差が認められる．  独：今年の通常の試合は過去との違いが認めづらい． 無観客試合のみ有意差がある． Country Past- Normal Past- Closed Normal- Closed England 0.22725 0.80258 0.65584 Italy 0.02403 0.03012 0.81205 Spain 0.05844 0.00022 0.00022 Germany 0.12409 0.00004 0.00384 2020/7/18 Sport Analyst Meetup #08 (Draft version at 20200714)