Interpretable Low-Dimensional Modeling of Spatiotemporal Agent States for Decision Making in Football Tactics
作者: Kenjiro Ide, Taiga Someya, Kohei Kawaguchi, Keisuke Fujii
分类: cs.AI
发布日期: 2025-06-20
备注: 5 pages, 3 figures, presented in iCSports 2024 Abstract Track
💡 一句话要点
提出低维可解释模型以解决足球战术分析问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 足球战术 低维建模 可解释性 时空数据 XGBoost 决策支持 数据分析
📋 核心要点
- 现有的足球战术分析方法计算复杂且缺乏可解释性，强化学习需要大量数据且难以理解。
- 本研究提出了一种基于时空数据的低维规则模型，通过定义可解释的状态变量来捕捉足球战术。
- 利用2023/24赛季的真实数据，模型成功识别出影响传球成功的关键因素，提升了战术分析的有效性。
📝 摘要（中文）
理解足球战术对管理者和分析师至关重要。以往研究提出的基于空间和运动方程的模型计算复杂度高，而强化学习方法虽然利用了球员位置和速度，但缺乏可解释性且需要大量数据。基于规则的模型虽然与专家知识相符，但未充分考虑所有球员的状态。本研究探讨了使用时空数据的低维规则模型是否能有效捕捉足球战术。我们定义了可解释的状态变量，基于与教练的讨论确定了关键变量，并利用2023/24赛季的StatsBomb事件数据和SkillCorner跟踪数据训练XGBoost模型以预测传球成功率。分析表明，球员与球之间的距离及球员的空间评分是影响成功传球的关键因素。我们的低维可解释建模为战术分析提供了直观变量，具有实际决策支持价值。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决现有足球战术分析模型计算复杂、缺乏可解释性的问题。现有方法如强化学习需要大量数据且难以理解，规则模型未能全面考虑所有球员的状态。
核心思路：本研究提出了一种低维、可解释的规则模型，利用时空数据定义状态变量，旨在通过直观的变量捕捉足球战术的关键要素。
技术框架：整体架构包括数据收集、状态变量定义、模型训练和结果分析四个主要模块。首先收集StatsBomb和SkillCorner的数据，然后定义与教练讨论确定的状态变量，最后训练XGBoost模型进行预测。
关键创新：最重要的创新在于定义了可解释的状态变量，能够有效捕捉球员与球之间的关系及其空间评分，从而提高了模型的可解释性和实用性。
关键设计：模型训练中使用了XGBoost算法，关键参数包括学习率、树的深度等，损失函数选择了适合分类问题的对数损失函数，以优化传球成功率的预测。通过与教练的讨论，确保了变量的实际意义和应用价值。
📊 实验亮点
实验结果表明，模型成功识别出影响传球成功的关键因素，包括球员与球之间的距离和球员的空间评分。相较于传统方法，该模型在传球成功率预测上表现出显著的提升，提供了更直观的战术分析工具。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括足球战术分析、教练决策支持和运动员表现评估。通过提供可解释的模型，教练和分析师能够更好地理解比赛动态，从而制定更有效的战术策略，提升球队的整体表现。未来，该模型可扩展至其他团队运动的战术分析中。
📄 摘要（原文）
Understanding football tactics is crucial for managers and analysts. Previous research has proposed models based on spatial and kinematic equations, but these are computationally expensive. Also, Reinforcement learning approaches use player positions and velocities but lack interpretability and require large datasets. Rule-based models align with expert knowledge but have not fully considered all players' states. This study explores whether low-dimensional, rule-based models using spatiotemporal data can effectively capture football tactics. Our approach defines interpretable state variables for both the ball-holder and potential pass receivers, based on criteria that explore options like passing. Through discussions with a manager, we identified key variables representing the game state. We then used StatsBomb event data and SkillCorner tracking data from the 2023$/$24 LaLiga season to train an XGBoost model to predict pass success. The analysis revealed that the distance between the player and the ball, as well as the player's space score, were key factors in determining successful passes. Our interpretable low-dimensional modeling facilitates tactical analysis through the use of intuitive variables and provides practical value as a tool to support decision-making in football.