セイバーメトリクスの落とし穴／お股ニキ(@omatacom) ～野球って面白いなというのを再認識～
野球って面白いなというのを再認識。
野球に関してたくさん書かれているので、技術論的なことも含めて面白く読了。
昨今の多くデータをとってそれをもとに解析を行っていくというのが、野球と統計学を結び付け、セイバーメトリクスを生み出していったかと思うと非常に興味深い。
機械学習の話とかを聞くと、大概どこかで野球の例がでてくるのを考えてみると、一番進んでいるところなんだろうなとも思います。
ただ、データを取り、その相関関係を調べていくのって単純なようで非常に難しい。
データは決して万能ではなく、どんなに高度な統計技術を用いても、主観やバイアスが入るリスクは消し去れない。元々のデータ自体が事実を100パーセント表現しているとも言い切れない。
著者が書いてあるこの言葉通りだなと。
すべてのデータを入れたつもりでいても、実は抜けていたとかというのもありますし、データ自体に多くのばらつきが入っている場合もある。
そう思うと、データをいかに精度良くとっていくかというのも大事だけど、現状のデータがすべてを再現しているものと考えず、一度疑ってみるのも大事なのかもなと。
統計理論を使っていくのに、もともとのデータがどういうものか？というのを考えながらやらないと怖いですからね。
ただ、結構R2とかの値が0.8とかでてくると、ある意味ビンゴと考えてしまう自分もいるんですけどね。。。
そんなことを思いつつも、野球のいきつくところが才能の戦いになるという予測も面白いなとも。
それと、狙った投球や打撃を行えるプロ野球選手に尊敬してなりません。
自分の調子とかもあるのだけれども、再現性を求めていくというのも面白いなとも。そう思うと、自分自身のフォームすらもすべて分解していき、そこをチェックしていくというような形になっていくんでしょうし、現にそうなっているんだろうなとも。
むしろ、VRが増えてくるのなら、そういうのがより具体的にわかるようになっていくんだろうな。。。
そういうのを考えていくと、IT技術の進化とともにスポーツも変わっていくのだなと。
やっぱり、いろいろと視野を広げていかないといけないんだろうなぁ。
