今回は、前回記事に引き続きPlay-by-Play Dataのフィールドショットの情報を利用して、統計ソフトRによる密度推定を用いたショットチャートの作成方法を紹介していきたいと思います。
データは、2022-23シーズンのPbP. BDB（過去記事参照）を使用します。
なお、ショットチャートを作成するプレイヤーは、前回記事の中で取り上げたショット距離別のベストスコアラーである下記の8プレイヤーとなります。
- ニコラ・ヨキッチ、ドマンタス・サボニス、ケボン・ルーニー
- ディアロン・フォックス、ステフィン・カリー
- マイケル・ポーターJr.、キーガン・マレー、クレイ・トンプソン
まずは、ニコラ・ヨキッチ、ドマンタス・サボニス、ケボン・ルーニーの3プレイヤーのショットチャートから確認していきます。
※データ分析を実践する際に参考にしている書籍『Basketball Data Science: With Applications in R』の紹介記事も書きましたので、よろしければご確認ください。
密度推定を用いたショットチャートの作成＜クレイ・トンプソンのショットエリアが広範囲に及ぶ＞
密度推定を用いたショットチャート①＜ニコラ・ヨキッチ、ドマンタス・サボニス、ケボン・ルーニー＞
前回の記事の中で、ノーチャージセミサークルエリア近辺においてベストスコアラーとなった3プレイヤーのショットチャートを下記に示します。
ニコラ・ヨキッチ（デンバー・ナゲッツ）、ドマンタス・サボニス（サクラメント・キングス）、ケボン・ルーニー（ゴールデンステイト・ウォリアーズ）の順で示しています。
上記のショットチャートに関しては、フィールドショットの頻度が最も高くなる範囲が赤色で表示され、赤色→黄色→黄緑色に変化するにつれフィールドショットの頻度が低くなることを表しています。
なお、ショットチャート上の黒丸のプロットは、フィールドショットが放たれた各地点を表しています。
ショットチャートを確認すると、3プレイヤーともノーチャージセミサークルエリアのフィールドショットが集中して多いことは共通していますが、フィールドショットが放たれる範囲の広さに違いがあることが分かります。
ドマンタス・サボニスとケボン・ルーニーに関しては、ノーチャージセミサークルエリア内のフィールドショットが集中していますが、ヨキッチのフィールドショットの範囲はこの2プレイヤーよりも少し広く、ノーチャージセミサークルエリア外からのフィールドショットも比較的多く放っていることが読み取れます。
また、3Pシュートの頻度に着目すると、ケボン・ルーニーは3Pシュートを全く打っていないことが分かります。
ヨキッチとドマンタス・サボニスに関しては一定数の3Pシュートを放っており、比較的ヨキッチの3Pシュートの頻度が高いことが読み取れます。
なお、上記のチャートを出力するコマンドは下記のとおりです。
> library(BasketballAnalyzeR) #パッケージBasketballAnalyzeRの読み込み
> dts.PbP.2223 <- read.csv(file="PbP. BDB_2223.csv") # PbP. BDB2223の読み込み
> PbP2223 <- PbPmanipulation(dts.PbP.2223) # PbPmanipulation()でPbP2223を作成
> PbP2223$xx <- PbP2223$original_x/-10 #単位をフィートにするための調整
> PbP2223$yy <- PbP2223$original_y/10-41.75 #単位をフィートにし、コートのセンターを座標(0, 0)にするための調整
> NJ2223 <- subset(PbP2223, player=="Nikola Jokic") #PbP2223からplayer欄がNikola Jokicに一致するデータを抽出しNJ2223へ格納
> shotchart(data=NJ2223, x="xx", y="yy", type="density-raster", scatter=TRUE, pt.col="black", pt.alpha=0.1) #ショットチャートの作成
> DS2223 <- subset(PbP2223, player=="Domantas Sabonis")
> shotchart(data=DS2223, x="xx", y="yy", type="density-raster", scatter=TRUE, pt.col="black", pt.alpha=0.1)
> KL2223 <- subset(PbP2223, player=="Kevon Looney")
> shotchart(data=KL2223, x="xx", y="yy", type="density-raster", scatter=TRUE, pt.col="black", pt.alpha=0.1)密度推定を用いたショットチャート②＜ニコラ・ヨキッチ、ディアロン・フォックス、ステフィン・カリー＞
前回の記事の中で、ミドルレンジにおいてベストスコアラーとなった3プレイヤーのショットチャートを下記に示します。
ヨキッチ（ナゲッツ）、ディアロン・フォックス（キングス）、ステフィン・カリー（ウォリアーズ）の順で示しています。
上記のショットチャートを確認すると、こちらも3プレイヤーともにノーチャージセミサークルエリアのフィールドショットが集中して多いことが共通しています。
ディアロン・フォックスについては、ペイントエリア内の広範囲からフィールドショットを放っており、特にリング正面からのフィールドショットの頻度が高いことが読み取れます。
ステフィン・カリーについては、ノーチャージセミサークルエリアを中心に放射状にフィールドショットの範囲が広がっていることが分かります。
また、3Pシュートに注目すると、ディアロン・フォックスに関しては一定数の3Ｐシュートを放っており、（オフェンス側からの視点で）左側からの3Ｐシュートが若干多いことが分かります。
ステフィン・カリーについては、3Ｐシュートの頻度がヨキッチとディアロン・フォックスよりも高くなっており、正面と左右45度近辺からの3Ｐシュートをバランスよく放っていることが読み取れます。
※ヨキッチのフィールドショットについては先述しているため、ここでは記述を省略しています。
なお、上記のチャートを出力するコマンドは下記のとおりです。
> DF2223 <- subset(PbP2223, player=="De'Aaron Fox")
> shotchart(data=DF2223, x="xx", y="yy", type="density-raster", scatter=TRUE, pt.col="black", pt.alpha=0.1)
> SC2223 <- subset(PbP2223, player=="Stephen Curry")
> shotchart(data=SC2223, x="xx", y="yy", type="density-raster", scatter=TRUE, pt.col="black", pt.alpha=0.1)密度推定を用いたショットチャート③＜マイケル・ポーターJr.、キーガン・マレー、クレイ・トンプソン＞
前回の記事の中で、ロングレンジにおいてベストスコアラーとなった3プレイヤーのショットチャートを下記に示します。
マイケル・ポーターJr.（ナゲッツ）、キーガン・マレー（キングス）、クレイ・トンプソン（ウォリアーズ）の順で示しています。
上記のショットチャートを確認すると、マイケル・ポーターJr.とキーガン・マレーについては、これまのでプレイヤーと同様にノーチャージセミサークルエリアからのフィールドショットが集中して多くなっています。
一方、クレイ・トンプソンに関しては、これまでのプレイヤーと違いノーチャージセミサークルエリアに加えて、左右45度近辺からの3Ｐシュートの頻度も高くなっていることが分かります。
フィールドショットを放つ範囲に関しても、マイケル・ポーターJr.とキーガン・マレーのほうはノーチャージセミサークルエリア周辺と3Pシュートのエリアで範囲が広がっているのに対して、クレイ・トンプソンのほうはミドルレンジも含めてコート上の広範囲からフィールドショットを放っていることが分かります。
また、3Ｐシュートに着目すると、マイケル・ポーターJr. とキーガン・マレーについては、正面と左右45度近辺からの3Ｐシュートの頻度に大きな違いは見られませんが、コーナースリーに関しては、両者とも左側からのコーナースリーに若干の偏りがあることが読み取れます。
クレイ・トンプソンに関しては、右45度から放たれる3Pシュートの頻度が比較的高く、右側から3Pシュートを打つ傾向が強いプレイヤーであることが分かります。
なお、上記のチャートを出力するコマンドは下記のとおりです。
> MPJ2223 <- subset(PbP2223, player=="Michael Porter Jr.")
> shotchart(data=MPJ2223, x="xx", y="yy", type="density-raster", scatter=TRUE, pt.col="black", pt.alpha=0.1)
> KM2223 <- subset(PbP2223, player=="Keegan Murray")
> shotchart(data=KM2223, x="xx", y="yy", type="density-raster", scatter=TRUE, pt.col="black", pt.alpha=0.1)
> KT2223 <- subset(PbP2223, player=="Klay Thompson")
> shotchart(data=KT2223, x="xx", y="yy", type="density-raster", scatter=TRUE, pt.col="black", pt.alpha=0.1)
おわりに
今回は、密度推定を用いたショットチャートを作成して、各プレイヤーが放つフィールドショットの特徴を確認していきました。
それぞれのショットチャートを確認することで、各プレイヤーのフィールドショットの頻度が高くなる位置や、ショット範囲の広さなどを把握することが出来ました。
NBA観戦の際には、今回作成したショットチャートと照らし合わせながら、今回取り上げたプレイヤーの実際のフィールドショットに注目するのも良いかと思います。
なお、本記事は、記事の最後に紹介している書籍を参考にして作成しています。
それでは、今回のトラッシュトークは以上です。
【参考書籍】
Paola Zuccolotto and Marica Manisera (2020), Basketball Data Science – with Applications in R. Chapman and Hall/CRC. ISBN 9781138600799.
※本書籍の紹介記事を書いていますので、よろしければご参考ください。
