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応援を科学する-声援はチームを勝たせるのか-

nowism
May 29, 2020

 応援を科学する-声援はチームを勝たせるのか-

チームを勝たせる応援が存在するのか?という観点で、心理学の同調効果という現象に注目しつつ、応援の影響を可視化してみました。

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May 29, 2020
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  1. ⚽ ⚾ ৺ཧֶɿ৹൑ͷಉௐݚڀ ઌߦݚڀ⚽ɿ ੠ԉ͸ϗʔϜΞυόϯςʔδʹӨڹ͢Δ Nevill, A. M., Balmer, N.

    J., & Williams, A. M. (2002). The influence of crowd noise and experience upon refereeing decisions in football. Psychology of Sport and Exercise, 3(4), 261-272. ϗʔϜʹ༗རͳδϟοδ Ի੠͋Γө૾ݟͨ৹൑ ʼԻ੠ͳ͠ө૾Λݟͨ৹൑
  2. ⚽ ⚾ ৺ཧֶɿ৹൑ͷಉௐݚڀ ઌߦݚڀ"⚾ɿ ؍٬ͷଟ͞Ͱ ϗʔϜΞυόϯςʔδͷڧ͕͞ҟͳΔ Moskowitz, T., & Wertheim,

    J. (2012). Scorecasting: The Hidden Influences Behind How Sports Are Played and Games Are Won. Basic Springer. ؍٬͕ଟ͍ ˠετϥΠΫɾϘʔϧͷؒҧ͍ʹΑΔ ϗʔϜνʔϜͷརӹ͕૿͑Δ
  3. ⚽ ⚾ ৺ཧֶɿ৹൑ͷಉௐݚڀ ઌߦݚڀ$⚽ɿ ελδΞϜͷܗঢ়͕ ϗʔϜΞυόϯςʔδʹӨڹ͢Δ Unkelbach, C., & Memmert,

    D. (2010). Crowd noise as a cue in referee decisions contributes to the home advantage. Journal of Sport and Exercise Psychology, 32(4), 483-498. ϗʔϜΞυόϯςʔδͷఔ౓ τϥοΫ͕ͳ͍ελδΞϜ ʼτϥοΫ͕͋ΔελδΞϜ
  4. ಉௐޮՌͷܭࢉ๏ ˞ͳ͏͍͕ͣߟҊͨ͠ΦϦδφϧͷख๏Ͱ͢ ホーム アウエー 1試合あたり アドバン テージ 指数 フリー キック

    1029 996 0.5回 多い 103% イエロー カード 79 94 0.25枚 少ない 119% d +Ϧʔάͷࢼ߹σʔλ
  5. ൺֱ 80% 100% 120% 85% 100% 115% Χ ồ υ

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  6. αοΧʔ·ͱΊ 80% 100% 120% 85% 100% 115% 80% 100% 120%

    85% 100% 115% Χ ồ υ ͷ গ ͳ ͞ ඃϑΝ΢ϧͷճ਺
  7. αοΧʔ·ͱΊ 80% 100% 120% 85% 100% 115% 80% 100% 120%

    85% 100% 115% Χ ồ υ ͷ গ ͳ ͞ ඃϑΝ΢ϧͷճ਺
  8. ൺֱ 80% 100% 120% 85% 100% 115% Χ ồ υ

    ͷ গ ͳ ͞ ඃϑΝ΢ϧͷճ਺
  9. αοΧʔ·ͱΊ 1試合あたり FKの差 1試合あたり カード枚数差 FKアドバン テージ指数 カード枚数ア ドバンテージ 指数

    専⽤ 0.3 0.12 102.1% 109.8% 球技専⽤ 0.5 0.04 104.0% 102.4% 陸上競技場 -0.1 -0.07 99.6% 95.2% d +Ϧʔάͷࢼ߹σʔλ
  10. ⽁ूܭظؒͷ؍٬ಈһ਺ϥϯΩϯάฏۉ ϩοςɿҐ ΦϦοΫεɿҐ ⻄武 ソフト バンク 楽天 ロッテ ⽇本ハム オリックス

    107% 104% 101% 99% 103% 90% 巨⼈ DeNA 阪神 広島 中⽇ ヤクルト 104% 113% 106% 102% 122% 110%
  11. ⚽ ෇࿥ͷ໨࣍ ⚽αοΧʔ ⚾ ⽁໺ٿ ⚽⚾両⽅ • શΫϥϒͷΞυόϯςʔδࢦ਺  •

    ΫϥϒผΞυόϯςʔδࢦ਺  • ଞͷϗʔϜΞυόϯςʔδݚڀ  • ΞσΟγϣφϧλΠϜݚڀ • উͪ఺ʹΑΔӨڹͷݚڀ • ແ؍٬ࢼ߹ͷݚڀ • ݟಀ͠ࡾৼ෼ੳ  • ೥౓ผͷΞυόϯςʔδৄࡉ • ֤ٿஂͷΞυόϯςʔδৄࡉ • ଞͷൺֱํ๏ݕ౼  • ࢛ٿ෼ੳ  • ೥౓ผͷΞυόϯςʔδৄࡉ • ֤ٿஂͷΞυόϯςʔδৄࡉ • ஍ํٿ৔ൺֱ  • ҰٿσʔλݚڀϨϏϡʔ  • ଞͷൺֱɿ·ͱΊ  • ؂ࢹͷҧ͍΁ͷݴٴ  • Ԡԉͷҧ͍ͷࢦఠ  • Ԡԉͷ࠷దԽʹؔ͢Δߟ࡯  ⽁໺ٿ
  12. ⚽ શΫϥϒͷΞυόϯςʔδࢦ਺ チーム名 試合数 ホームFK アウェー FK ホーム警告ホーム退場 アウェイ 警告

    アウェイ退 場 FK指数 警告指数 トラック 観客平均 仙台 68 1041 1056 77 3 78 3 99% 101%球技 15136 神⼾ 68 909 892 103 4 122 8 102% 118%球技 18297 ⿃栖 68 1125 1052 75 2 86 0 107% 115%球技 13820 磐⽥ 51 862 836 66 1 82 4 103% 124%球技 15468 C⼤阪 34 447 436 37 0 25 0 103% 68%球技 19890 福岡 17 262 261 23 2 27 1 100% 117%球技 12857 松本 17 216 190 20 0 19 0 114% 95%球技 16823 G⼤阪 68 871 889 82 1 85 3 98% 104%専⽤ 22276 ⿅島 68 1049 1038 98 1 90 1 101% 92%専⽤ 18857 柏 68 1029 996 79 4 94 4 103% 119%専⽤ 11217 清⽔ 51 744 699 63 2 71 3 106% 113%専⽤ 14970 ⼤宮 34 489 492 51 1 56 4 99% 110%専⽤ 11639 札幌 34 473 443 51 1 59 3 107% 116%専⽤ 18321 浦和 68 1067 1066 70 0 81 6 100% 116%専⽤ 36181 広島 68 848 952 60 0 55 1 89% 92%陸上 15059 FC東京 68 1046 1052 84 1 90 1 99% 107%陸上 26436 横浜FM 68 1120 1098 88 3 83 1 102% 94%陸上 23695 川崎F 68 1005 966 80 3 73 4 104% 91%陸上 22116 名古屋 51 824 870 66 3 73 4 95% 111%陸上 19543 甲府 51 753 775 57 1 61 6 97% 107%陸上 10990 新潟 51 747 734 87 3 85 3 102% 98%陸上 21717 湘南 51 804 689 80 0 57 1 117% 71%陸上 11953 ⼭形 17 220 222 24 0 18 0 99% 75%陸上 10030 ⻑崎 17 241 263 16 0 17 0 92% 106%陸上 11225 d +Ϧʔάͷࢼ߹σʔλ ͯ͞ɺ߃ྫͷʁޙ͕ͨΓͷίʔφʔʹͳΓ·͢ɻ
  13. ⚽ ΫϥϒผΞυόϯςʔδࢦ਺ ઐ༻άϥ΢ϯυνʔϜͷϗʔϜΞυόϯςʔδ チーム名 試合数 ホームFK アウェーFK ホーム警告 ホーム退場 アウェイ

    警告 アウェイ退場 FK指数 警告指数 トラック G⼤阪 68 871 889 82 1 85 3 98% 104%専⽤ ⿅島 68 1049 1038 98 1 90 1 101% 92%専⽤ 柏 68 1029 996 79 4 94 4 103% 119%専⽤ 清⽔ 51 744 699 63 2 71 3 106% 113%専⽤ ⼤宮 34 489 492 51 1 56 4 99% 110%専⽤ 札幌 34 473 443 51 1 59 3 107% 116%専⽤ 浦和 68 1067 1066 70 0 81 6 100% 116%専⽤ d +Ϧʔάͷࢼ߹σʔλ ࠷ॳʹँࡑͰ͕͢ɺࠓճͷ෇࿥ɺ૬౰จࣈ਺͕ଟ͍Ͱ͢ɻ
  14. ⚽ ΫϥϒผΞυόϯςʔδࢦ਺ ٿٕઐ༻άϥ΢ϯυνʔϜͷϗʔϜΞυόϯςʔδ チーム名 試合数 ホームFK アウェーFK ホーム警告 ホーム退場 アウェイ

    警告 アウェイ退場 FK指数 警告指数 トラック 仙台 68 1041 1056 77 3 78 3 99% 101%球技 神⼾ 68 909 892 103 4 122 8 102% 118%球技 ⿃栖 68 1125 1052 75 2 86 0 107% 115%球技 磐⽥ 51 862 836 66 1 82 4 103% 124%球技 C⼤阪 34 447 436 37 0 25 0 103% 68%球技 福岡 17 262 261 23 2 27 1 100% 117%球技 松本 17 216 190 20 0 19 0 114% 95%球技 d +Ϧʔάͷࢼ߹σʔλ ͓ΑͦਓʹݟͤΔ΋ͷ͡Όͳ͍จࣈͷଟ͞Ͱ͢ɻ
  15. ⚽ ΫϥϒผΞυόϯςʔδࢦ਺ ཮্ઐ༻άϥ΢ϯυνʔϜͷϗʔϜΞυόϯςʔδ チーム名 試合数 ホームFK アウェーFK ホーム警告 ホーム退場 アウェイ

    警告 アウェイ退場 FK指数 警告指数 トラック 広島 68 848 952 60 0 55 1 89% 92%陸上 FC東京 68 1046 1052 84 1 90 1 99% 107%陸上 横浜FM 68 1120 1098 88 3 83 1 102% 94%陸上 川崎F 68 1005 966 80 3 73 4 104% 91%陸上 名古屋 51 824 870 66 3 73 4 95% 111%陸上 甲府 51 753 775 57 1 61 6 97% 107%陸上 新潟 51 747 734 87 3 85 3 102% 98%陸上 湘南 51 804 689 80 0 57 1 117% 71%陸上 ⼭形 17 220 222 24 0 18 0 99% 75%陸上 ⻑崎 17 241 263 16 0 17 0 92% 106%陸上 広島は新スタジアムで強くなるかも知れませんね d +Ϧʔάͷࢼ߹σʔλ ͜͏ͳͬͯ͠·ͬͨͷ͸ɺ੠ԉͷޮՌͷ෼ੳ͕૝ఆҎ্ʹ೉ղ͔ͩͬͨΒͰ͢
  16. ⚽ αοΧʔͷϗʔϜΞυόϯςʔδݚڀ ɾউͪ఺഑෼ʹΑΔΞσΟγϣφϧλΠϜͷҧ ͍ʹ͍ͭͯͷࢦఠ ݱࡏͰ͸উརɺҾ͖෼͚ɺෛ͚ͷউͪ఺͕ͦΕͧΕ  Ͱ͋Δ͕ɺҎલ͸  ͱ উͪͷՁ஋͕௿͍࣌୅͕͋ͬͨɻ͜ͷ࣌୅ʹ͸ઌड़ͨ͠ΞσΟγϣφϧλΠϜͷϗʔ

    ϜΞυόϯςʔδ͕௿͍ͱͷࢦఠ͕͋ͬͨɻ উརͷϧʔϧͷҧ͍ͱ͍͑͹ɺ+Ϧʔάʹ͸Ҏલ࠾༻͞Ε͍ͯͨԆ௕7ΰʔϧͱ͍͏ γεςϜ͕͋Δɻ7ΰʔϧγεςϜͰ͸Ҿ͖෼͚ૂ͍Ͱઓ͏ҙ͕ٛബΕɺબखɾ৹൑ ʹԿΒ͔ͷߦಈͷҧ͍͕ੜ·Ε͍ͯΔՄೳੑ͕͋Δͱ͸ߟ͕͑ͨɺ۩ମతʹͲ͕͜Ͳ ͏มԽ͢Δ͔Ծઆ͕ࢥ͍͔ͭͳ͔ͬͨͷͰࠓճ͸෼ੳΛߦ͑ͳ͔ͬͨɻ Moskowitz, T., & Wertheim, J. (2012). Scorecasting: The Hidden Influences Behind How Sports Are Played and Games Are Won. Basic Springer. ւ֎ͩͱ݁ߏ͕ࠩग़ΔͷͰɺ೔ຊ΋͍͚ΔͰ͠ΐʂ
  17. ೥౓ผͷΞυόϯςʔδৄࡉ ⚾ ೥౓ผͷݟಀ͠ࡾৼϗʔϜΞυόϯςʔδ 1.59 1.75 1.71 1.53 1.65 1.61 105%

    106% 106% 全チームのデータをまとめたものになります。 どの年もビジター球場よりホーム球場において⾒逃がし三振が多いことがわかり ます。 2016-2018のデータ Ͱ͕͢ɺͲΜͳʹඍྗͰ΋ɺ੠ԉ͕νʔϜΛ༗རʹ͢Δͱ͍͏ͷ͸
  18. ֤ٿஂͷΞυόϯςʔδৄࡉ ⚾ ֤ٿஂͷݟಀ͠ࡾৼϗʔϜΞυόϯςʔδ 1.77 1.62 1.54 1.45 1.76 1.34 1.90

    1.71 1.93 1.77 1.69 1.80 1.65 1.55 1.52 1.47 1.72 1.49 1.83 1.51 1.81 1.75 1.39 1.63 107% 104% 101% 99% 103% 90% 104% 113% 106% 102% 122% 110% ※ホーム球場は、それぞれの球団でその年⼀番試合をしたスタジアムにしています。 ですので、地⽅開催の試合は除外されています。 2016-2018のデータ ࢲతʹ͸ت͹͍݁͠Ռʹࢥ͑·ͨ͠ɻ
  19. ଞͷൺֱํ๏ ⚾ ͜ͷ-5தͰ͸ɺݟಀ͕͠ࡾৼͷݮগΛϗʔϜΞυόϯςʔδͱଊ͑·͕ͨ͠ɺ෇࿥Ͱ͸ߋʹ̐ͭͷ ࢹ఺͔ΒϗʔϜΞυόϯςʔδΛߟ͍͑ͨͱࢥ͍·͢ɻ ᶃ࢛ٿ਺ ετϥΠΫϘʔϧͷ൑ఆ͕ϗʔϜνʔϜʹ༗རʹͳΔͷͰ͸͋Ε͹ɺϗʔϜٿ৔Ͱ͸Ϗδλʔٿ৔ ൺ΂ͯϗʔϜΞυόϯςʔδ͕ڧ͍Մೳੑ͕ߟ͑ΒΕ·͢ɻ ᶄ஍ํٿ৔ͱͷൺֱ ؍٬਺͕ଟ͍ͱಉௐޮՌͰϗʔϜΞυόϯςʔδ͕ڧ͍ͳΒɺ஍ํٿ৔Ͱͷࢼ߹ʹ͓͍ͯϗʔϜΞ υόϯςʔδ͕ऑ͘ͳΔՄೳੑ͕ߟ͑ΒΕ·͢ɻ

    ᶅҰٿσʔλΛ༻͍ͨݕ౼ʢઌߦݚڀͷϨϏϡʔʣ ࣮ࡍʹ̍ٿ͝ͱͷσʔλΛ෼ੳ͢Δ͜ͱͰ൑ఆͷϗʔϜΞυόϯςʔδݕ౼Ͱ͖·͢ɻࢲ͸̍ٿ σʔλΛ͍࣋ͬͯͳ͍ͨΊɺઌߦݚڀΛ঺հ͠·͢ɻ ᶆϏδλʔνʔϜϦΫΤετͷ੒ޭ཰ʢఏҊʣ ϗʔϜʹ༗རͳ൑ఆ͕෴͞ΕΔͱ͍͏ҙຯͰɺϦΫΤετͷ੒ޭ཰͸ϏδλʔνʔϜͷํ͕ߴ͍͔ ΋͠Ε·ͤΜɻϦΫΤετσʔλΛ͍࣋ͬͯͳ͍ͨΊఏҊʹཹΊ·͢ จࣈ਺ଟ͗͢ɻɻɻ
  20. ࢛ٿ਺ͷൺֱ ⚾ ೥౓ผͷ࢛ٿϗʔϜΞυόϯςʔδ 3.06 2.98 2.96 3.12 3.02 3.11 102%

    101% 105% 全チームのデータをまとめたものになります。 どの年もビジター球場よりホーム球場において四球が多いことがわかります。 ただし、⾒逃がし三振よりは効果が⼩さそうに思えます。 2016-2018のデータ ෇࿥͸ಡΈ෺ͱͯ͠໘ന͍ͨ͘͠ͷͰ͕͢ɺ
  21. ஍ํٿ৔ͱͷൺֱ ⚾ ֤ٿஂͷݟಀ͠ࡾৼʢ্ʣͱ࢛ٿʢԼʣϗʔϜΞυόϯςʔδ ⾒逃し三振のアドバンテージ指数は地⽅球場の⽅が⾼いものの、 四球のアドバンテージ指数はホーム球場の⽅が⾼かった。 2016-2018のデータ ⻄武 ソフトバ ンク 楽天

    ⽇本ハム オリックス 巨⼈ 広島 中⽇ ヤクルト 平均 ホーム球場での アドバンテージ指数 107% 104% 101% 103% 90% 104% 102% 122% 110% 105% 地⽅球場での アドバンテージ指数 86% 150% 104% 112% 101% 109% 161% 196% 144% 129% ホーム球場での アドバンテージ指数 101% 98% 100% 102% 102% 117% 105% 109% 115% 105% 地⽅球場での アドバンテージ指数 93% 81% 107% 112% 76% 83% 90% 132% 100% 97% ࿩୊͕ࢄҳͨ͠ཧ༝ͱͯͭ͠ͷεϙʔπΛѻͬͨ͜ͱ͕ڍ͛ΒΕ·͢
  22. /1#Ͱͷઌߦݚڀ ⚾ 先の記事では、「ホームに有利な審判のバイアスは存在せず 、ホームアドバンテージ は別の要因によって⽣み出されていると考えられる」 と指摘されているが、 別の要因について筆者である市川⽒に実際に伺ったところ、 環境への慣れ(球場の広さ、形状、芝、マウンドの違い等)が⼤きいのではないかと いう⾒解を⽰していた。 市川⽒はセイバーメトリクス・リポート4において、インプレーの打球結果を⽐較し、

    ホームチームはビジターチームに⽐べて適切に守備をしているとの指摘をしている。 これと同様に、ホームチームの投⼿はアウトを取るために適切な投球を⾏えている可 能性も考えられるのではないだろうか? まとまりには⽋けるものの以上でレビューとさせていただきます。 岡⽥ 友輔 ・道作・ 三宅 博⼈・morithy・蛭川 皓平・⾼多 薪吾・Student・⽔島 仁・神事 努・市川 博久 ・⼤南 淳 (2015). セイバーメトリクス・リポート4. ⽔曜社 ಉ͡෼ੳΛମૢ΍ϑΟΪϡΞεέʔτͰ΍ͬͯΈ͍ͨͳͱࢥͬͯ·͢
  23. ؂ࢹͷҧ͍ ⚾ Moskowitz, T., & Wertheim, J. (2012). Scorecasting: The

    Hidden Influences Behind How Sports Are Played and Games Are Won. Basic Springer. ໺ٿʹ͓͚ΔετϥΠΫ൑ఆͷόΠΞεͰ͕͢ɺ৹൑ͷޡΓΛϑΝϯ͕͔֬ΊΒΕ ΔΑ͏ʹͳ͔ͬͯΒɺݮগ܏޲ʹ͋Δͱͷࢦఠ΋͋Γ·͢ɻࠓճͷϫʔϧυγϦʔζ Ͱ΋ٿ৹ͷ൑ఆͷਖ਼֬͞ʹؔͯ͠ݴٴ͍ͯ͠ΔϑΝϯ͕ଟ͔ͬͨΑ͏ʹ΋ݟ͑·͢ɻ ࠓͷ࣌୅͋·Γʹ΋ࠅ͍൑ఆΛͨ͠৔߹ʹ͸ɺ4/4ͱ͔Ͱूத๒Րʹ͋ͬͯ͠·͍ ·͔͢Βɺٿ৹΋৺·Ͱ߯మʹ෢૷ͯ͠൑ఆ͢ΔΑ͏ʹͳͬͨͷ͔΋஌Ε·ͤΜͶɻ ೔ຊͰ͸.-#ͷΑ͏ʹ৹൑ͷޡΓΛϑΝϯ͕͔֬ΊΔ͜ͱ͸Ͱ͖·ͤΜ͕ɺͦΕ Ͱ΋Ұٿ৘ใΞϓϦ΍4/4ͷӨڹͰɺո͍͠δϟοδʹ͍ͭͯࢦఠɾ֬ೝͰ͖ΔྲྀΕ ͕ڧ͘ͳ͍ͬͯ·͢ɻ ࠓճ෼ੳͨ͠σʔλ͸dͱൺֱత࠷ۙͷ΋ͷΛѻ͍ͬͯͨͨΊɺϗʔϜ Ξυόϯςʔδ͕໌֬ʹग़ͳ͔ͬͨՄೳੑ΋͋Γ·͢ɻ΋͏গ͠ੲͷσʔλΛ৮Γͨ ͍ͷͰ͕͢ɺ/1#ͷ)1ʹ͸هࡌ͞Εͯͳ͍ͷ͕೰ΈͰ͢ɻ 市川博久さまに貴重な⾒解を伺いました。ありがとうございます。
  24. Ԡԉͷ࠷దԽ ⚾ ⚽ ͯ͞ɺ༷ʑͳεϙʔπͰσʔλΛ༻͍ͨউརͷ࠷దԽ͕ਐΜͰ͍·͕͢ɺԠԉͷ࠷ దԽͱ͍͏ͷ͸ະ։୓ͷྖҬͩͱࢥ͍·͢ɻ νʔϜΛউͨͤΔԠԉʹ͍ͭͯɺαοΧʔࢦಋऀͰධ࿦ՈͷՏ಺Ұഅࢯ͕ڵຯਂ͍ هࣄΛॻ͍͍ͯ·͢ɻԠԉʹ͸ςϯϙʢϓϨʔ΁ͷΞϐʔϧ΍ͦͷλΠϛϯάʣͱϦ ζϜʢԠԉՎʣ͕͋ΓɺҰఆͷϦζϜ͚ͩͰ͸৹൑΍૬खબखʹӨڹΛ༩͑ΒΕͳ͍ ͱࢦఠ্ͨ͠Ͱɺαϙʔλʔ΋൪໨ͷબखͱͯ͠બखͱಉ͡Թ౓ͰελδΞϜΛಈ ͔͍ͯ͘͠ඞཁੑʹ৮Ε͍ͯ·͢ɻ

    ݱ৔͔Βͷࢦఠ͸໘ന͘͜ͷΑ͏ͳܦݧ஌Λ͏·͘਺ࣈԽͰ͖ͨΒ໘നͦ͏Ͱ͢ɻ উͭͨΊʹԠԉ͕࠷దԽ͞ΕΔதͰɺ৽͍͠Ԡԉͱ͔ੜ·Ε͖ͯͨΒ໘നͦ͏ͩͳ ͱ΋ࢥ͍ͬͯ·͢ɻʢ͍͍δϟοδΛͨ͠ϨϑΣϦʔΛԠԉ͢Δɺ௕ଧૂ͍ͷ৔໘ͱ ୯ଧͰ͍͍࣌ͰԠԉՎΛม͑ΔͳͲʣ 河内⼀⾺(2018). サポーターはサッカースタジアムで何をするべきなのか?. https://note.mu/kazumakawauchi/n/n4b87f652a48c なんて、作りながら考えていました。⾯⽩そう。