Prediktiv modellering av fotbollsspelares utveckling baserat på semifiktiv data

Sammanfattning: Det finns ett behov att hitta och rekrytera skickliga spelare till sin fotbollsklubb på ett kostnadseffektivt sätt. Den nuvarande processen med talangscouter är tidsödande och kostsam. Automatiserad dataanalys kan underlätta sökandet efter de önskade spelarna. Då automatiserad dataanalys med semifiktiv data inte undersökts i någon större utsträckning tidigare hade det varit intressant att ta reda på hur väl vanliga tekniker inom data mining fungerar när de appliceras på semifiktiv data.Ändamålet med studien var att med hjälp av kvantitativa experiment skapa prediktiva modeller som förutspår om en fotbollsspelare kommer att öka sina marknadsandelar i framtiden. Studien hade även för avsikt att ta reda på om det, med hjälp av semifiktiv data, gick att skapa tolkningsbara modeller som gav generella insikter om viktiga attribut hos fotbollsspelare på olika positioner.Studiens forskningsmetod var kvantitativ forskning då det är en metod som värdesätter struktur och objektivitet; vilket var viktigt för studien och dess forskningsfrågor. Den forskningsstrategi som användes under studien var experiment, vilken passade bra till den kvantitativa datainsamlingen och dataanalysen.I studien utfördes tre experiment. Det första experimentet gick ut på att, med så hög prestanda som möjligt, skapa klassificeringsmodeller som förutspår om en spelare kommer ha en positiv utveckling. Det andra experimentet gick ut på att ta reda på om det gick att skapa tolkningsbara klassificeringsmodeller för att dra generella slutsatser kring fotbollsspelares egenskaper. Det tredje experimentet gick ut på att ta reda på vilka fotbollsspelare som kommer få en positiv utveckling i framtiden.Resultaten från det första experimentet visar att modellerna har en bra prestanda vilket betyder att det går att skapa klassificeringsmodeller som kan förutspå om en spelare kommer ha en positiv utveckling i framtiden. Resultaten från det andra experimentet visar dock att det inte går att skapa tolkningsbara modeller som ger generella insikter om viktiga attribut på specifika positioner. Detta på grund av modellernas låga prestanda vilket gjorde att tilliten till träden sänktes rejält. Det tredje experimentet gav en del intressanta resultat som kan tidigast verifieras i slutet av år 2014.Då studiens resultat är positiva och originella blir påföljden att fotbollsklubbar bör få upp ögonen för mer kvantitativa angreppssätt, exempelvis dataanalys, när det kommer till värvningar av spelare. Även forskare kan ha nytta av studien då den ger en grund vilken kan utökas i framtida studier.