2 相關研究
2.1 運動資料視覺化
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如何運用一個設計得當的小圖表之串連來呈現出運動比賽中，兩方勢力的拉 扯，不過這樣的方式較適用於單場比賽的呈現。
圖 2. TennisVis 的扇形量表 [5]
以單場比賽為主的視覺化還有 [6]，Wu 等人針對桌球比賽提出了新的 視覺化分析系統 iTTVis。iTTVis 由多個區塊構成，其中比較重要的是 Match
View、Stat View 以及 Stroke View。Match View 以分數當縱軸，回合當橫軸，
提供一個抽象的參考，可以看出兩個選手在該局中分數的角力。在 Stat View 中，他們透過將桌球比賽解構成由選手的五種擊球狀態、九個擊球位置、十 一個擊球技巧組合而成的關係矩陣，這三種特徵被兩兩成對分別組成三個關 係矩陣來代表一個選手在一局中的擊球策略特徵，再藉由兩名選手的擊球位 置組成的第四個關係矩陣來把整場比賽串連起來。Stroke View 則是直接把 擊球的軌跡和位置描繪出來，提供使用者進行更具體的觀察。iTTVis 相較於
TennisVis，同樣是以單場比賽為主的視覺化，但前者較後者在比賽內容的呈
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現上豐富不少，不只是能看出比賽的整體走勢，還能進一步分析雙方在策略 上的變化。但是這種表達方式必須針對作為分析標的之運動項目的規則和比 賽內容歸納出一些細部特徵，因此未必能通用到其他的運動項目上。
另外還有 Chen 等人提出的 GameFlow [7]針對美國職業籃球聯盟，用一 套視覺化系統包含了賽季以及單場比賽的分析，在賽季的部分，GameFlow 用並聯長條圖以及球隊的對戰關係矩陣來呈現各隊的戰績變化、各項主要團 隊數據的比較以及球隊賽季中的對戰優劣勢。不過這樣的呈現方式比較著重 比賽的整體結果，沒有辦法看出比賽內容的差異性。
圖 3. iTTVis 對桌球比賽的內容進行歸納 [6]
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圖 4. iTTVis 系統概觀 [6]
比較近期的運動視覺化分析系統論文還有 [8]，是 Tom Polk 在 TennisVis 之 後較新的一篇關於網球視覺化分析的系統型論文，有別於 TennisVis 主要著重在 整體賽局變化的分析，這次的 CourtTime 則是把球員和球在比賽中隨著時間的移 動考慮進來，進行一個時序性空間資料的分析。如圖 5 所示，可以看到 CourtTime 將每一球的過程用一個圖卡去呈現，在圖卡上則是他們將那一球當中，兩個球員 和球的移動用折線圖的方式呈現，橫軸是時間軸，縱軸是球場上的橫向位置，由 於網球大部分時候是兩個球員在對角線互相抽球，但當攻防比較激烈的時候就會 出現較多的橫向位移變化，因而在圖卡上呈現出交錯的現象。CourtTime 巧妙的 運用座標軸定義來精簡的呈現網球比賽中的一些特殊性質，並且透過圖表能夠提 供對於球員進攻模式的探索性分析。
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圖 5. CourtTime 介面 [8]
圖 6. CourtTime 提出的 1-D Space-Time Charts [8]
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出 Baseball4D [9]，以三維立體空間來呈現棒球比賽的內容，在立體空間中 直接建模出棒球場的外觀，並且在球場模型上呈現比賽中球員和球的移動軌Baseball4D的團隊之後又發表了 Statcast Dashboard [10]，在此論文中，
他們將 Baseball4D 的資料轉移到二維空間，搭配特化的查詢系統，幫助使用 者分析球場上的時變空間資訊。不過他們也發現同步繪製守備員和跑壘員在