素人もわかる勝敗の要因 W杯でデータ可視化報道  
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Factors W Cup victory or defeat that can be seen amateur data visualization news  


Soccer World Cup being held in Brazil (W Cup). Greet the final game in the early morning of the 14th Japan time finally. The representative of Japan ended in the results of the primary league defeat unfortunately W Cup this time, but I want to pick up the changes in the media around the football in this column. 

It's mentioned in one of the distinct changes of media in W Cup this time, it's that the media and styles provide content that utilize the so-called "data journalism", the data large-scale analysis has increased. 

For example, a column on the theme of football and big data in the series of the Nikkei business attracted the attention. Asahi Shimbun titled "against Japan tweet analysis", to create a site that represents the size of the image of the players name of each player whether posted to what extent Twitter with the passage of game time, I called the topic. 

Huffington Post introduces precisely in the op-ed page and the number of successful path and position of each player (Germany of the 9th - analysis of against Brazil) 


Became the most talked about in various places as a symbol of data journalism, it's real-time data page of the game that Huffington Post has provided. The degree to be displayed on the screen commentator or introduce occasionally in between game, a numeric value, such as shoot and the number of ball possession in football relay normal. There was little opportunity for the general audience sees a small number. 

Shoot and the number of ball possession, of course, individual data, such as intercept and number of path success rate of each and every player, shoot and pass the number of success each time, op-ed page of the Huffington Post, the average of players each time further and chart success of number of paths of other players and such position is updated in real time. 

I want you to look at the actual data because it is hard to tell the characters, but any number of things we see in amateur data has been visualized specifically to here. 

One example is Japan vs. Colombia match. Despite advances the game by pushing, Colombia and turning on the Rodriguez immediately after the start of the second half, the positional relationship has changed at a stretch in the first half in Japan. This can be seen very clearly from the view of the average position of the players. 



Tokuriki-Motohiko name Dafa graduate. Participation in '06 Agile Media Network established through the NTT, president '09. From March 14 Director Chief Marketing Officer (CMO). 


Even if there is a detailed data at hand of commentator and announcer, there was no reason to know the data viewers they gotta be reading it in the past. That's why time has come when that can be referenced to watch during the game, the detailed data or equivalent data in the hands of the commentator now. 

This story has a lot to do to corporate employees. Possibility of various data can be retrieved in the advancement of technology, leading to new discoveries if you can visualize this well is because spread. 

The term "Big Data", the image to be analyzed in a manner very difficult technically the data of the vast number absolutely haunts. People who think like you're in the analysis area that can not be understood by amateur experts seems to many. 

However, even by simply visualizing the data that was not visible until now, the case that can benefit from big data is often unexpectedly. Skinnier analysis of the game as difficult Looking at the only goal and the number of shoot the final number in football, it's like impossible to understand the cause of the problem even if it sees only the number of sales and sales final in the business. 

There is a possibility that various changes as has been seen by analyzing the data of the basic act of path if football, come see the root cause of the problem if the visualization well simple data in the business. And perhaps it would be to not dance to the word "Big" by all means, if you want to pursue the possibility of basic data.
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素人もわかる勝敗の要因 W杯でデータ可視化報道 


 ブラジルで開催されているサッカーワールドカップ(W杯)。いよいよ日本時間の14日早朝に決勝戦を迎える。今回のW杯で日本代表は残念ながら1次リーグ敗退という結果に終わったが、このコラムではサッカーを巡るメディアの変化を取り上げてみたい。

 今回のW杯でメディアの明確な変化の1つに挙げられるのは、いわゆる「データジャーナリズム」と呼ばれる、大規模なデータ解析を活用したコンテンツの提供や報道スタイルが増えた点だ。

 例えば、日経ビジネスの連載でビッグデータとサッカーをテーマにしたコラムは注目を集めた。朝日新聞は「日本戦ツイート分析」と題し、試合時間の経過とともに各選手の名前がどの程度ツイッターに投稿されたかを選手の画像の大きさで表現したサイトを作り、話題を呼んだ。

ハフィントンポストは各選手の位置やパスの成功本数などを特集ページで精密に紹介(9日のドイツ―ブラジル戦の分析)

 
データジャーナリズムの象徴として各所で最も話題になったのは、ハフィントンポストが提供した試合のリアルタイムデータのページだ。通常のサッカー中継ではボール支配率やシュート数などの数値を、試合の合間に解説者がたまに紹介するか画面に表示する程度。一般の視聴者が細かい数値を目にする機会はほとんどなかった。

 ハフィントンポストの特集ページは、ボール支配率やシュート数はもちろん、選手一人ひとりのパス成功率やインターセプト数などの個別のデータ、時間ごとのパス成功本数やシュート、さらに時間ごとの選手の平均的なポジションや他の選手とのパスの成功本数のチャートなどが、リアルタイムで更新される。

 文字では伝えにくいので実際のデータを見てほしいが、ここまでデータが具体的に可視化されていると素人でもいろんなことが見えてくる。

一例が日本対コロンビア戦だ。日本が前半は押し込んで試合を進めたにもかかわらず、後半の開始直後にコロンビアがロドリゲス選手を投入すると、一気に位置関係が変わってしまった。これが選手の平均の位置図から手に取るように分かる。




 従来はアナウンサーや解説者の手元に詳細なデータがあっても、彼らがそれを読み上げてくれなければ視聴者はそのデータを知る由もなかった。それが今では解説者の手元にあるデータと同等もしくは詳しいデータを、試合の観戦中に参照できる時代になったわけだ。

 この話は企業人にも大いに関係がある。技術の進歩で様々なデータが取得できるようになり、これをうまく可視化できれば新たな発見につながる可能性が広がるからだ。

 「ビッグデータ」という言葉は、どうしても膨大な数のデータを技術的にとても難しい手法で分析するイメージがつきまとう。専門家が素人には理解できない領域で分析しているように思う人が多いようだ。

 だが、今まで目に見えなかったデータを可視化するだけでも、ビッグデータの利点を享受できるケースは意外に多い。サッカーで最終的なシュート数とゴール数だけを見ても試合の敗因分析が難しいように、ビジネスでも最終的な売上高や販売数だけを見ても問題の要因を把握できないようなものだ。

 サッカーならパスという基本的行為のデータを分析することで様々な変化が見えてきたように、ビジネスでもシンプルなデータをうまく可視化すれば問題の根本原因が見えてくる可能性がある。ぜひ「ビッグ」という言葉に踊らされずに、基本データの可能性を追求してはいかがだろうか。
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