高校・大学野球における応援の影響に関する機械学習を用いた評価

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説明

野球における応援が試合結果や打撃成績に与える影響を明らかにするため,2017年度高校野球秋季東海大会2試合,明治神宮大会高校・大学の部全19試合の応援の音声をスタンドから録音し,ニューラルネットやランダムフォレスに基づく予測モデルを構築して分析した.応援の大きさは攻撃時音声の振幅の2乗を用いて定義した．試合全体での自チームの応援の大きさの平均は勝敗に応じて有意に異なり,応援の大きいチームが勝利しやすいことが判明した.また,各イニングでの応援の大きさを入力として試合の勝敗を予測したところ,7回の応援に加え,一般には小さくなりがちな1回の応援が大きいほど勝利に影響しやすいことなどが示唆された.さらに,過去15回の投球での応援から打撃結果がアウトか否かを予測したところ,自分の打席の応援が打撃結果に負の影響を与える傾向も示唆された.

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