2018～2019 年羽毛球女單選手陳雨菲與戴資穎比賽質量的縱向評估

姚 慧，黃綺雯，周 威

（華南師范大學 體育科學學院，廣東 廣州 510006）

羽毛球和乒乓球皆屬于技能主導類中的隔網對抗性項群，技、戰術對于該項群比賽制勝起著決定性作用［1］。 1989 年，趙喜迎［2］在吳煥群［3］等提出 “三段指標評估法” 的基礎上引入TOPSIS 模型對比賽質量進行縱向評估，解決了乒乓球技戰術比較分析中各場比賽的技戰術數據僅作為孤立的個體， 缺乏縱貫性分析的缺點。 2015 年，陳簡妮［4］借鑒乒乓球的 “三項指標評估法”，構建了優秀女子羽毛球運動員單打比賽的 “三段評估法”，并迅速在羽毛球的技戰術分析中得到了應用［5-8］。 通過研究發現，其在實際運用過程中，各場比賽間缺少縱貫性分析的缺點依舊存在。 因此，本文借鑒乒乓球的比賽質量評估模型，結合羽毛球比賽的特點，在 “三段評估法” 的基礎上構建一個適用于羽毛球比賽質量評估的TOPSIS 模型。

東京奧運會將至，自2016 年李雪芮傷別里約后，國羽女單處于新老交替的時期， 足有兩年多沒有在高級別賽事中奪冠。 陳雨菲是中國女單新生代的領軍人物，她在2018～2019 年間的表現可謂奪人眼球。 在2018 年中國福州公開賽，她擊敗日本名將奧原希望奪冠， 打破了國羽長達兩年多的高級別賽事冠軍荒。 此后更是越戰越勇，2019 年，她先后奪得了7 站比賽的冠軍，并在最后一站的世界羽聯總決賽擊敗戴資穎，登頂年終世界第一的寶座，結束了國羽女單對世界第一排名56 個月的等待。 中國臺北的戴資穎， 被譽為 “天才少女”。 她在2016～2019 年累積球后周數達到146 周， 超越中國名將李雪芮，成為世界羽壇在位最久的球后。 可以說，戴資穎即是東京奧運會奪冠的熱門選手，也是國羽女單的頭號競爭對手。 鑒于此，本文運用TOPSIS 模型對陳雨菲和戴資穎在2018～2019 年間所有比賽的質量進行縱向比較分析， 探討她們在不同階段的競技狀態變化和趨勢， 為其日后訓練及參賽提供科學的依據，以更好地備戰東京奧運會。

1 羽毛球比賽質量評估模型

1.1 羽毛球比賽質量評估指標體系

根據本研究的需要，查閱相關文獻資料［4，9］，在羽毛球 “三段評估法” 的基礎上，結合國家體育總局運動技戰術研究中心的 “羽毛球技戰術分析系統” 對比賽拍數的劃分要求，把每場比賽的拍數統計劃分為4 個階段， 建立羽毛球技戰術效果分析的指標體系（見表1）。

1.2 指標概念界定

發接發戰術指在第1～2 拍的每回合開始階段， 本方為獲取最早時機的比賽主動態勢， 控制一分回合周期的主動權而采取的戰術手段。

限制階段戰術指在3～8 拍的限制階段中， 本方為爭取主動和得分，在技戰術中對對手進行線路、落點等限制而采取的戰術手段。

相持階段戰術指在9～16 拍的相持階段中，本方由于在限制階段沒有與對手分出勝負， 而進入與對手拉鋸多拍階段而采取的戰術手段。

多拍回合階段戰術指在≥17 拍的多拍回合階段， 本方根據雙方以無氧代謝供能逐漸過渡到有氧代謝供能， 體能與注意力大量損耗的狀況而采取的戰術手段。

2 研究對象與方法

2.1 研究對象

本研究以2018～2019 年羽毛球女單選手陳雨菲與戴資穎在世界羽毛球重要賽事交手的10 場比賽為研究對象，按時間先后排序，如表2 所示。

2.2 研究方法

2.2.1 文獻資料法

通過中國知網查閱相關文獻資料， 了解羽毛球比賽技戰術的研究現狀、學習運用三段評估法和TOPSIS 法進行評價研究的原理和方法，為本研究問題的提出、技戰術指標的確定和方法的應用提供理論依據和參考。

2.2.2 錄像觀察法

通過觀看2018～2019 年陳雨菲與戴資穎比賽的10 場錄像，統計發接發、限制階段、相持階段、多拍回合階段戰術指標的得分與失分，并計算得分率，建立矩陣。 然后，根據TOPSIS模型的方法步驟對比賽質量進行計算和評估。 采集到各指標的得分率數據形成 “比賽戰術運用效果表”（見表3 和表4）。

2.2.3 數理統計法

運用EXCEL2016 統計軟件，對從錄像中收集的相關數據進行初步分析，計算陳雨菲、戴資穎每場比賽的得、失分以及得分率指標，并對各項指標進行統計和綜合分析。

2.2.4 TOPSIS 法

TOPSIP 法，即 “優劣解距離法”，是根據有限個評價對象與理想化目標的接近程度進行排序的方法，其基本思想是：基于歸一化后的原始數據矩陣， 找出有限方案中的最優方案和最劣方案， 再分別計算諸評價對象與最優方案和最劣方案間的距離、各評價對象與最優方案的相對接近程度（Ci），Ci值越大表示越接近最優方案，以此作為評價優劣的依據［10－11］。 該方法的步驟如下：

表1 羽毛球比賽質量技戰術評估指標體系

表2 羽毛球比賽錄像資料

表3 陳雨菲比賽戰術運用效果

表4 戴資穎比賽戰術運用效果

1）指標同趨勢化。 TOPSIS 法進行評價時，要求所有指標變化方向一致，將高優指標轉化為低優指標，或將低優指標轉化為高優指標，通常采用后一種方式［12］。 轉化方法常采用倒數法，即令原始數據中的低優指標 Xij（i=1，2…，n；j=1,2…，m），通過x'ij=1/Xij變換而轉化成高優指標。

2） 指標歸一化。 為了消除各指標之間不同計量單位的影響，需要對指標實測值進行歸一化處理，即無量綱化［13］。 設（Xij）n×m 為同趨勢化后的指標矩陣，（Zij）n×m 為歸一化后的數據矩陣，則:

3） 根據歸一化后的數據矩陣確定有限方案中的最優值Z+和最劣值Z-，即理想解與負理想解。

5）計算各評價對象與最優值的接近程度Ci。

Ci在 0 與 1 之間取值，Ci愈接近 1， 表示該評價對象越接近最優水平；反之，Ci愈接近0，表示該評價對象越接近最劣水平。 即 Ci值越大，評價結果越優［14-15］。

3 結果與分析

對羽毛球運動員單一技戰術指標的分析， 只能反映比賽中球員的一些局部問題。 為了反映比賽的整體質量，有必要對所有的戰術指標進行綜合評價。 本研究采用TOPSIS 法對陳雨菲、戴資穎的技戰術指標進行綜合評估分析。

3.1 陳、戴比賽質量各指標的同趨勢化與歸一化

TOPSIS 法中的評價指標一般有兩種，分別為高優指標與低優指標。 高優指標為指標數值越高越好，低優指標則反之。由于本文所選取的指標皆為高優指標， 因此無需對指標進行同趨勢化轉換。 另外，由于戰術指標的量綱不同，容易對比賽質量造成不同的影響，因此，為了消除原始指標不同量綱的影響，使指標標準化和規范化，應對戰術指標進行歸一化處理。根據TOPSIS 法步驟2 的公式（1），分別得出陳雨菲、戴資穎比賽戰術指標的歸一化結果（見表5 和表6）。

3.2 計算陳、戴比賽質量各指標與理想解的相對接近程度

根據TOPSIS 法的計算步驟，若想對比賽質量各指標與理想解的相對接近程度進行計算， 首先要確定比賽質量各指標的 “理想解” 和 “負理想解”。 運用 TOPSIS 法步驟 3 中的公式（2）求出表5 和表6 中比賽質量各項指標的最大值和最小值，即 “理想解” 和 “負理想解”。 公式中的 Z+和 Z-分別代表比賽質量在第j 個指標上的最大值和最小值。 據此，可得出陳雨菲、戴資穎比賽的各項戰術指標的正理想解與負理想解。

陳雨菲比賽的各項戰術指標的正理想解與負理想解分別為：

Z+=（0.389，0.380，0.402，0.434），

Z-=（0.208，0.245，0.213，0.186）。

戴資穎比賽的各項戰術指標的正理想解與負理想解分別為：

Z+=（0.428，0.368，0.406，0.405），

Z-=（0.222，0.260，0.225，0.189）。

接著，運用公式（3）依次計算出陳雨菲、戴資穎比賽質量各指標與 “理想解” 和 “負理想解” 的距離，分別用 D+和 D-表示。 最后，運用公式（4）相繼得出2 名運動員比賽質量各項指標與理想解的相對接近程度，Ci并對Ci值進行排序（見表7 和表 8）。

3.3 陳雨菲對陣戴資穎比賽質量的綜合評估

對陳雨菲和戴資穎之間交手的10 場比賽的質量進行綜合評估，結果（見表7）。陳雨菲2019 年中國公開賽比賽質量最高，接下來的比賽質量排名由高到低依次為2019 年全英公開賽、2018 年印尼公開賽、2019 年世界羽聯總決賽、2019 年馬來西亞公開賽、2018 年法國公開賽、2018 年亞洲錦標賽、2018 年丹麥公開賽、2018 年全英公開賽、2018 年馬來西亞大師賽。

以比賽場次為X 軸，Ci值， 即比賽質量系數為Y 軸得到比賽質量評估走勢圖，見圖1。從2018 年到2019 年共10 場比賽中，陳雨菲的比賽質量系數共出現3 個峰值，第一個峰值出現在 2018 年印尼公開賽， 此時 Ci=0.564； 第二個峰值，Ci=0.584 出現于2019 年全英公開賽， 隨著技戰術逐步完善和對陣戴資穎比賽經驗的豐富，此次比賽陳雨菲以2:0 的絕對優勢首次戰勝戴資穎，獲得首個全英公開賽的冠軍，這也是其職業生涯中的最好成績；第三個峰值，Ci=0.758，在2019 年中國公開賽出現，這場比賽陳雨菲與戴資穎經過三局激烈的角逐，雖然在決勝局以20:22 的比分惜敗，但也展示了其極佳的競技狀態。 在隨后的2019 年世界羽聯總決賽，陳雨菲再次戰勝戴資穎，經此一戰，其世界排名升至第一名，成功躋身世界球后的寶座。

表5 陳雨菲VS 戴資穎比賽戰術指標歸一化情況

表6 戴資穎VS 陳雨菲比賽戰術指標歸一化情況

表7 陳雨菲VS 戴資穎比賽質量評估

圖1 陳雨菲VS 戴資穎比賽質量評估走勢

為了分析陳雨菲比賽質量的整體走勢，對X 和Y 進行相關和回歸分析，結果顯示Y 與X 具有線性關系（r=0.798）。 他們之間的線性回歸方程為Y=0.033 7X+0.323， 方差分析結果顯示：F=14.05（p<0.05），說明所求線性回歸方程具有統計學意義， 由趨勢線可知陳雨菲對陣戴資穎的比賽質量整體是呈上升趨勢的。 從2018 年馬來西亞大師賽到2018 年法國公開賽這6 場比賽是一個技戰術水平和比賽經驗的量的積累階段，處于競技狀態的提高階段。 直到2019 年全英公開賽首次戰勝戴資穎，使其競技能力得到質的突破，過渡到最佳競技狀態階段，并于2019 年世界羽聯總決賽再次取勝后成為女單的新科球后。 這充分地說明了陳雨菲在準備與戴資穎的比賽時取得了良好的效果，也反映了這一階段的訓練是較為合理的。

3.4 戴資穎對陣陳雨菲比賽質量的綜合評估

對戴資穎和陳雨菲之間交手的10 場比賽的質量進行評估， 見表8。 可知2018 年馬來西亞大師賽戴資穎比賽質量最高， 接下來的排名由高到低依次為2018 年全英公開賽、2018年丹麥公開賽、2018 年法國公開賽、2019 年馬來西亞公開賽、2018 年亞洲錦標賽、2018 年印尼公開賽、2019 年世界羽聯總決賽、2019 年全英公開賽、2019 年中國公開賽。

以比賽場次為X 軸，Ci值， 即比賽質量系數為Y 軸得到比賽質量評估走勢圖， 見圖2。 從2018 年馬來西亞大師賽到2018 年印尼公開賽， 戴資穎與陳雨菲的比賽質量呈現連續下降的趨勢；從2018 年丹麥公開賽至2019 年馬來西亞公開賽，戴資穎的比賽質量不太穩定，整體呈波動下降趨勢，并在2019年的全英公開賽上首次敗給陳雨菲。 直至戴資穎參加2019 年中國公開賽時， 她的世界排名已經由第一降至第四， 這是她2016 年12 月以來的最差排名，與此同時，這場比賽的質量系數下降至最低值，Ci=0.244，盡管在之后2019 年世界羽聯總決賽時比賽質量有所回升，但依舊以1:2 的戰績不敵陳雨菲。

圖2 戴資穎VS 陳雨菲比賽質量評估走勢

為了分析戴資穎比賽質量的整體走勢，對X 和Y 進行相關和回歸分析，結果顯示Y 與X 具有線性關系（r=0.746）。 他們之間的線性回歸方程為Y=-0.031 4X+0.658，方差分析結果顯示：F=10.02（p<0.05），說明所求線性回歸方程具有統計學意義。 盡管戴資穎在與陳雨菲交手的10 場比賽中8 勝2 負，勝率高達80%， 但由趨勢線可知戴資穎對陣陳雨菲的比賽質量整體是呈下降趨勢的， 這反映了戴資穎在準備與陳雨菲的比賽時不夠充分。 根據運動訓練學中系統訓練的相關理論［16］可知，運動員是不可能始終處于最佳競技狀態的，在機體高度的緊張動員之后，必然要進入一個調整期。 據此可知，戴資穎在2018 年馬來西亞大師賽中處于最佳競技狀態，Ci=0.740，在接下來的比賽中波動下降， 并在2019 年中國公開賽降至最低，Ci=0.244，反映了她的競技狀態逐漸過渡到調整期，應及時對其訓練負荷和參賽次數進行相應的調整。

4 結論與建議

4.1 結論

1）在2016～2018 年的10 場比賽中，陳雨菲對陣戴資穎的比賽質量總體呈上升趨勢， 由競技提高狀態過渡到最佳競技狀態；戴資穎對陣陳雨菲的比賽質量總體呈下降趨勢，由最佳競技狀態過渡到競技調整狀態。

2）羽毛球比賽質量評估指標較多，與僅反映比賽態勢信息的傳統評估指標相比， 本文選擇能夠提供完整的比賽雙方的技、戰術信息的評估指標，其具有較強代表性，能夠客觀反映實際比賽情況以及全面地反映比賽質量。

3）本文的創新點在于引入了TOPSIS 模型，對羽毛球運動員的比賽質量進行長期、連續的縱向評估，有利于直觀地反映出運動員競技狀態的起伏和趨勢， 定量地反映不同評價階段的優劣， 克服了以往研究中僅進行某場比賽技戰術的橫向對比的缺陷， 在羽毛球比賽技戰術評估中具有一定的可靠性和參考價值。

4.2 建議

1） 陳雨菲應繼續保持一定的訓練負荷以及參賽次數，以保持最佳的競技狀態備戰東京奧運會。

2）戴資穎需要進行積極的恢復，相應地減少訓練負荷，精選比賽，以消除生理和心理的疲勞，促進最佳競技狀態的再次形成。

3）TOPSIS 法可以相對簡便、準確地對羽毛球比賽質量進行縱向評價，從而為主觀經驗定量地提供數據支持，在運動員的訓練以及教練員的決策中可合理運用該法以提供科學依據。