分析ブログってことなんですが、話題になったことについて軽くコメントする記事もたまにあげていきます。

最近こんな記事およびデータがネットで出回っていました。

山口蛍よりもボール奪取能力が高い日本人ボランチ6人;小笠原満男、川辺駿他

ボール奪取データ

例えばみなさんが日本代表監督であった場合、これを見てどう考えるだろうか。

この記事からは、データというものがいかに人の判断を狂わせる可能性があるかを表していると感じる。その危険性の類は、最近ビジネスの世界でも、統計データの見方として言及されることが多い。

特定ポジションを考える時、まずは何を見るべきなのか仮説でも構わないので明確でないといけない。つまり、まず大事なのは自分のチーム(例:日本代表)におけるプレーモデルの中で、(守備的)ボランチの必要要件とは何なのか、を明確にすることだ。

その中の一つにボール奪取能力があるだろう。そして上記の記事で言えばその要件を プレー時間90分当たりの「タックル成功数+インターセプト成功数+こぼれ球奪取数」 と決めているわけだ。

ただしそこには、例えば所属チームのプレーモデル、所属チームの守備回数などは考慮されていないし、データに反映しないということだ。

しかし引いて守るチームと、前線からハイプレスするチームにおけるボール奪取では必要な能力は異なるものだ。 また90分間に守備回数が100回あるチームと50回しかないチームとでは、そもそもデータの母数が異なる。誤解を恐れず超単純化すると、米本が100回中7.41回、山口蛍は50回中6.10回(単純に倍にすると100回中12.2回)という風に山口蛍が上回るかもしれないのだ。(あくまで可能性)
確かにデータはわかりやすい手がかりとなりうる。 しかし何を要件とするかによって、同じデータでも非常に役に立つこともあれば、 何の役にも立たず、むしろ間違った判断へ導くこともある。

ビジネスの世界でよく言われるように、 統計/データを適切に見るためには素養が求められることを注意したい。



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