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网络科学揭示了顶级足球队巴萨罗那的秘密

 西当源 2019-10-08

一项新的分析显示了为什么2009-10赛季的巴塞罗那队能够遥遥领先于其他球队。同样的方法也适用于其他运动。

2009-10赛季的巴塞罗那是历史上公认最好的足球队之一。在瓜迪奥拉的领导下,巴塞罗那赢得了六项重大赛事,包括西班牙足球联赛(西甲)和欧洲冠军联赛(世界足球最负盛名的比赛)。没有其他球队能在这么短的时间内获得这么多奖杯。

瓜迪奥拉的巴塞罗那踢出了独特的足球风格。该队的目标是保持控球,在距离较近的球员之间快速短传,然后在控球失败时立即向对方施压。这种类型的足球被称为快速短传”或“全攻全守”,没有哪支球队能像巴塞罗那那样掌握这种技术。

不过,虽然这种策略可以用广义的术语来描述,但体育分析师们感兴趣的是数据分析它。

以传统的指标衡量——进球、传球、射门和得分——巴塞罗那明显超过了它的竞争对手。但是这些指标并不能反映踢球的风格。因此,体育分析人士非常希望找到一种方法来描述巴塞罗那和其他球队在比赛中的巨大差异。

西班牙胡安卡洛斯国王大学哈维尔·巴尔杜和他的同事们利用网络科学捕捉到了巴塞罗那的风格。他们表示:“我们结合使用不同的网络指标,提取出瓜迪奥拉执教的巴塞罗那足球俱乐部的独特特征

利用网络科学研究体育是一种较新的方法。这个想法是将团队中的每个球员表示为一个节点,并在球员之间创建一个链接,无论他们什么时候互相传球。随着传球次数的增加,这种联系变得更强。数据还包括每个球员传球时的位置。比赛结束时,这个网络便是球员之间联系比赛发展方式强大记录

但还有更多的可能性:其他学科的研究人员已经使用网络科学来研究互联网疾病传播、森林火灾,甚至战争的出现。体育科学家可以使用这些强大的数学工具来分析团队的网络性质和其中最重要的节点

许多研究人员已经将这种方法应用于足球。他们发现这些网络形成了“小世界”(换句话说,通过网络的链接数量可能比团队中的球员数量少得多);某些球员比其他球员更“中心”(换句话说,球更有可能从他们传出或传进);某些特定的比赛模式或“图案”是很常见的,比如三个球员组成一个三角形互相传球

巴尔杜将这一方法向前又推进了一步。他没有从单个整场比赛的角度来观察网络,而是分析了它在每一场比赛中的变化方式通过生成前50次传球所创建的网络,然后使用一个滑动窗口来查看这个网络是如何随着比赛的发展而变化的。也就是向网络中添加第51个传球时,同时删除第1个传球,以此类推。

这可以让我们了解到比赛是如何发生变化的。

研究人员首先为西甲2009- 2010赛季每一场比赛中的两支球队建立传球网络。一共是西甲20支顶级球队之间的380场比赛。

然后,他们为每个球队计算出许多易于理解的网络特性。这些指标包括聚类系数,它描述了三角形球员之间传球的好坏,巴塞罗那的这一指标比其他任何球队都要高得多;网络的平均最短路径,它描述了球在球队之间的传递情况,巴塞罗那比其他任何球队都要短得多;连通性矩阵的最大特征值,它衡量了网络的强度,巴塞罗那同样比其他任何球队都要高。

巴尔杜和他的同事研究了使用50-传球网络是如何随时间演变的。他们表示:“我们能够识别出那些提高进球/接球概率的网络指标,表明并非所有球队的行为方式都相同以及瓜迪奥拉的巴塞罗那与其他球队究竟有何不同

例如,这揭示了一个团队的重心——它在球场上的平均位置——是如何随时间变化的。按照这个标准,巴塞罗那在球场上的表现比大多数其他球队都要好。巴塞罗那的重心也比其他球队更稳定。

前进的比率可以衡量球队向前、向后或水平穿过场地的可能性。巴塞罗那也是不同寻常的,因为它的传球比其他任何球队都更有可能是水平的。这反映了在球场上来回传球寻找进攻机会的策略。

巴萨也有哈维这样的核心球员,他被广泛认为是有史以来最好的中场球员之一。

但分析也暴露了一些弱点。巴塞罗那失球的可能性会随着球员在球队核心位置的分散而增加——换句话说,就是当球员分散时。这会导致一个可被对方球队利用的致命漏洞。

奇怪的是,对手并没有这样做。以与瓦伦西亚的比赛为例,当巴萨重心周围的离散度增大时,它更有可能进球。

这是一组令人着迷的见解揭示了许多使巴塞罗那独一无二的比赛模式。

当然,这种分析并不是其他球队可以用来复制巴萨成功的魔杖。确定有希望的比赛模式是一回事,但在实践中再现是另一回事

巴塞罗那的比赛风格是整个俱乐部的训练计划的结果,甚至可延伸到它的青年学院。事实上,在2009- 2010赛季上场时间超过1000分钟的10名球员中,有7名来自巴萨俱乐部的青年学院。

要在其他地方取得同样的成功,需要大量的时间和投资。但这正是瓜迪奥拉在他现在的俱乐部曼城所做的,曼城已经统治了英超几个赛季。如果你有兴趣,可以用巴尔杜的想法测试一下瓜迪奥拉模式在曼城是否一样,这将会非常有趣。

除此之外,还有许多方法可以进一步发展体育界的网络科学。一种可能性是观察单个球员如何影响比赛的,他们的位置变化如何影响他们的表现,等等。受益的不仅仅是足球——几乎所有的团队运动都可以采用同样的方法。显然,网络科学对于体育分析师来说有着光明的未来。

参考期刊:

arxiv.org/abs/1909.08903:Defining a historic football team: Using Network Science to analyze Guardiola’s F.C. Barcelona

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