大數(shù)據(jù)應(yīng)用于高水平足球比賽戰(zhàn)術(shù)分析的研究

昝登良

廣東工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院公共課教學(xué)部，廣東 廣州 510520

1 足球比賽戰(zhàn)術(shù)的概念及內(nèi)涵

根據(jù)牛津詞典，“戰(zhàn)術(shù)”指為達(dá)到特定目的而精心策劃的行動或策略。關(guān)于競技足球，活動的目的自然是贏得比賽，因此選擇合適的戰(zhàn)術(shù)對于賽前準(zhǔn)備至關(guān)重要。按照經(jīng)典實(shí)踐者的方法，戰(zhàn)術(shù)規(guī)定了集體運(yùn)動如何控制空間、時間和個人行為而贏得比賽。

例如在球場上，某個特定的動作發(fā)生或球隊(duì)在進(jìn)攻和防守時要占據(jù)一定的區(qū)域。相比之下，時間可以對一些變量進(jìn)行描述，比如進(jìn)攻的頻率和持續(xù)時間（控球）或者動作的啟動速度。可以按照參賽球員的數(shù)量進(jìn)一步分為個人戰(zhàn)術(shù)、小組戰(zhàn)術(shù)、集體運(yùn)動戰(zhàn)術(shù)和比賽戰(zhàn)術(shù)，這也是足球運(yùn)動員通常采取的戰(zhàn)術(shù)方案。個人戰(zhàn)術(shù)是指在進(jìn)攻和防守中，有球隊(duì)員和無球隊(duì)員的一對一較量。例如，防守隊(duì)員接近帶球人的方式可以被視為個人戰(zhàn)術(shù)的一部分。又如，防守隊(duì)員可以立即進(jìn)攻帶球人并給他施加壓力，或者防守隊(duì)員可以集中精力阻擋在通道上傳遞的球。小組戰(zhàn)術(shù)描述了一個集體運(yùn)動中各小組之間的配合，例如越位區(qū)域中的防守?cái)r網(wǎng)。集體運(yùn)動戰(zhàn)術(shù)描述了首選的進(jìn)攻和防守集體運(yùn)動隊(duì)形，以及隊(duì)形在球場上的位置。比賽戰(zhàn)術(shù)描述了球隊(duì)的比賽理念，如反攻或控球。最近的一項(xiàng)研究調(diào)查了德國德甲的控球恢復(fù)情況，結(jié)果表明，成功的球隊(duì)在失去控球后恢復(fù)控球的速度更快。

綜上所述，足球戰(zhàn)術(shù)描述了球員在球場上的微觀和宏觀的組織原則，包括從個人到集體的決策過程。為了確保在所有戰(zhàn)術(shù)層面上的成功行動，教練必須考慮球隊(duì)的狀態(tài)、對手的狀態(tài)，以及外部因素。因此，在策略中，既涉及先驗(yàn)決策，也涉及比賽中的實(shí)時適應(yīng)。集體運(yùn)動戰(zhàn)術(shù)是由一個相互依賴的參數(shù)網(wǎng)絡(luò)形成的復(fù)雜控制過程，盡管上述方案遵循分層模式，但實(shí)際中的信息流確實(shí)是雙向的。因此，戰(zhàn)術(shù)可以解釋為一個復(fù)雜的結(jié)構(gòu)組成了一個新的相互交織的依賴關(guān)系。

2 足球比賽戰(zhàn)術(shù)分析的數(shù)字模型發(fā)展

在進(jìn)行控球類型的比賽時，Rampinini等[1]調(diào)查了不同跑步速度類別（站立到短跑）的總跑步距離和時間。結(jié)果顯示，對手的水平和比賽位置對比賽有顯著影響。因此，目前還不清楚如何將來自訓(xùn)練和比賽的球員生理信息與集體運(yùn)動戰(zhàn)術(shù)結(jié)合起來，個人技術(shù)表現(xiàn)與集體運(yùn)動戰(zhàn)術(shù)之間還沒有聯(lián)系。傳統(tǒng)意義上，戰(zhàn)術(shù)分析依賴于基于平均統(tǒng)計(jì)和計(jì)數(shù)的符號分析方法。例如，指標(biāo)包括傳球變量、控球、獲球或打法。傳統(tǒng)符號方法的主要局限性在于幾乎所有的相關(guān)信息都被丟失，供專業(yè)人員采納的信息有限。為了避免這樣的問題，越來越多的多變量方法被用來保留相關(guān)信息。

Almeida等[2]研究了不同得分模式對青少年球員獲球類型和位置、打法結(jié)構(gòu)和防守狀態(tài)的影響。結(jié)果表明，當(dāng)使用中鋒進(jìn)球時，球的回球率較高，且大多數(shù)回球率是在防守三分之一的場地內(nèi)定位球的結(jié)果。年輕球員在比賽方向上也產(chǎn)生了更多拉長的形狀，而年長球隊(duì)在垂直于比賽方向的方向上產(chǎn)生了更扁平的形狀。結(jié)果表明，當(dāng)進(jìn)攻隊(duì)控球時間較長時，得分方控球的優(yōu)勢比增加，他們從比賽最后三分之一開始進(jìn)攻，或者用穿透性傳球來平衡防守。

Frencken等[3]使用19個績效指標(biāo)來識別不同的進(jìn)攻風(fēng)格。結(jié)果表明，控球、側(cè)身傳球以及從防守三分位到進(jìn)攻三分位的傳球相關(guān)的控球直接性等因素對確定比賽風(fēng)格非常重要。

2.1 用于研究集體運(yùn)動戰(zhàn)術(shù)的方法——集體運(yùn)動重心法

球隊(duì)的行為重心即球隊(duì)中所有球員位置的幾何中心，被用來分析整個球隊(duì)的行為。該研究的結(jié)果表明，在比賽過程中，集體運(yùn)動質(zhì)心之間存在強(qiáng)耦合，質(zhì)心間距發(fā)生變化和關(guān)鍵比賽事件（如射門）伴隨集體運(yùn)動間耦合可變性而增加。通過計(jì)算近似熵，一種非線性時間序列測量技術(shù)進(jìn)一步擴(kuò)展了質(zhì)心行為的研究，以量化時間序列數(shù)據(jù)的規(guī)律性，使用近似熵分析的結(jié)果表明，新球員在戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練后，其質(zhì)心行為規(guī)律性增加。

Goncalves等[4]使用近似熵調(diào)查了防守隊(duì)員、中場隊(duì)員和進(jìn)攻隊(duì)員小組之間和內(nèi)部的11人制比賽協(xié)調(diào)情況。結(jié)果表明，在專業(yè)球員組中，隨著對手?jǐn)?shù)量的增加，集體運(yùn)動行為相對于對手的規(guī)律性增加。雖然近似熵的應(yīng)用越來越突出，但它所代表的集體運(yùn)動中心的規(guī)則行為本身就是對集體運(yùn)動行為的高度抽象的描述。然而，近年來，集體運(yùn)動中心測度越來越多地被用來捕捉集體運(yùn)動行為，并有許多有價值的應(yīng)用被文獻(xiàn)報道。

2.2 用于集體運(yùn)動戰(zhàn)術(shù)的方法——空間控制法

空間控制法主要是利用集體運(yùn)動所有球員的凸殼計(jì)算出集體運(yùn)動的表面積。這一研究的結(jié)果表明，與防守隊(duì)相比，進(jìn)攻隊(duì)覆蓋了更大的表面積。與經(jīng)驗(yàn)不足的球員相比，經(jīng)驗(yàn)豐富的球員也覆蓋了更大的區(qū)域。

Fradua等[5]通過計(jì)算包圍所有場內(nèi)球員的最大矩形除以球員人數(shù)，調(diào)查了11人制比賽中的單個球員所占面積。結(jié)果表明，當(dāng)球進(jìn)入中央球場區(qū)域時，個人比賽區(qū)域變小。此外，還可以使用Voronoi圖來研究空間控制，使用位置和單個球員之間的距離來確定控制空間，使用Voronoi圖的結(jié)果與集體運(yùn)動表面積法的結(jié)果相似。

2.3 基于確定特定比賽區(qū)域的數(shù)值優(yōu)勢法

空間控制是足球戰(zhàn)術(shù)的一個核心方面，并進(jìn)一步突出了足球比賽的動態(tài)性。新興研究集體運(yùn)動戰(zhàn)術(shù)的分析方法是使用網(wǎng)絡(luò)方法研究集體運(yùn)動傳球行為。這種方法的基本原理是將一個集體運(yùn)動的球員建模為節(jié)點(diǎn)，并將他們之間的傳球作為加權(quán)頂點(diǎn)，其中兩個球員之間的傳球次數(shù)決定了權(quán)重。根據(jù)集體運(yùn)動傳球行為的這種表現(xiàn)，能夠很容易地識別集體運(yùn)動中的關(guān)鍵球員，因?yàn)樗麄兣c其他頂點(diǎn)的連接更多，同時頂點(diǎn)權(quán)重更大。

最近的網(wǎng)絡(luò)分析包括旁邊的球員信息及位置傳遞信息，能夠預(yù)測比賽結(jié)果和最終排名。將貝葉斯?jié)撛谀Ｐ头椒☉?yīng)用于西班牙第一局（2013—2014年）241場比賽的傳球網(wǎng)絡(luò)和傳球位置信息，所獲得的模型能夠自動識別不同集體運(yùn)動的不同戰(zhàn)術(shù)模式。通過將獲得的戰(zhàn)術(shù)信息與進(jìn)攻結(jié)合，能夠說明哪些特定的戰(zhàn)術(shù)模式在各隊(duì)中更有效。這些結(jié)果表明，通過傳球行為與空間信息相結(jié)合的球員動態(tài)，為分析優(yōu)秀足球運(yùn)動員的戰(zhàn)術(shù)行為提供了一種有價值的新方法，與傳統(tǒng)的符號分析方法相比提供了更多的信息。

2.4 基于比賽位置數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法

機(jī)器學(xué)習(xí)算法允許通過從數(shù)據(jù)中構(gòu)建一個先驗(yàn)未知模型來識別大型數(shù)據(jù)集中的特定數(shù)據(jù)模式。雖然這種方法已經(jīng)在體育研究中討論了一段時間，直到最近成功的使用才使其變得更加普遍。例如，利用整個英超賽季的位置數(shù)據(jù)應(yīng)用期望最大化算法，可以自動識別球隊(duì)隊(duì)形。結(jié)果進(jìn)一步顯示，球隊(duì)在客場比賽中使用了更多的防守陣型。使用兩步算法，只有在每個球員被分配了一個特定的角色之后才能確定陣型，排除了簡單地使用每個球員的ID來識別集體運(yùn)動隊(duì)形的可能性。

Knauf等[6]使用時空核算法對軌跡進(jìn)行聚類，允許從位置數(shù)據(jù)自動區(qū)分比賽啟動和得分機(jī)會，并利用一個特定的度量來比較進(jìn)攻過程中軌跡之間的成對相似性，然后使用聚類算法將軌跡分組。同樣，研究者使用的算法的一個基本特征是軌跡之間的比較對參與者之間的排列是不變的。Kim等[7]利用空間跟蹤數(shù)據(jù)，應(yīng)用時間核方法預(yù)測球在球場上的位置。通過球員的跑動方向計(jì)算流場，研究者能夠確定流場的收斂點(diǎn)，從而預(yù)測球的未來位置，具有很好的一致性。Hinton等[8]使用多尺度比較技術(shù)，結(jié)合事件數(shù)據(jù)類型和事件位置數(shù)據(jù)，自動識別導(dǎo)致目標(biāo)的重復(fù)攻擊次序，多尺度比較技術(shù)允許相互比較不同長度的事件次序。Fernandez-navarro等[9]通過對比賽序列的聚類分析，能夠區(qū)分不同球隊(duì)的進(jìn)攻打法。Montoliu等[10]應(yīng)用了一種詞語袋算法對足球比賽視頻片段進(jìn)行編碼，然后使用隨機(jī)森林分類器識別比賽模式，并將球場劃分為10個區(qū)域，計(jì)算了從2個完整足球比賽錄像中提取的短視頻序列中代表球員運(yùn)動方向的光流。Grunz等[11]使用了分層動態(tài)控制的網(wǎng)絡(luò)特征圖，以自動識別集體運(yùn)動構(gòu)成。

綜上所述，大量的機(jī)器學(xué)習(xí)研究已經(jīng)使用足球數(shù)據(jù)來研究戰(zhàn)術(shù)決策，但是目前尚不清楚小組隊(duì)形如何與球員的個人技戰(zhàn)術(shù)技能相互作用。很明顯，一支球隊(duì)中不同的戰(zhàn)術(shù)位置有不同的生理需求，因此沒有研究表明如何將這些信息與進(jìn)攻和防守球隊(duì)使用的戰(zhàn)術(shù)隊(duì)形相結(jié)合。

在動態(tài)系統(tǒng)理論方法中，相空間是一個關(guān)鍵概念，它描述了從數(shù)學(xué)上描述系統(tǒng)所在空間的理論抽象，并能夠以有價值的方式捕捉系統(tǒng)的動態(tài)。目前關(guān)于集體運(yùn)動比賽中適當(dāng)相空間變量的建議差異很大。一種常見的方法是使用相對相位作為衡量指標(biāo)來捕捉參與者之間的協(xié)調(diào)現(xiàn)象。高水平足球戰(zhàn)術(shù)比賽分析的挑戰(zhàn)之一是建立一個解釋性的理論模型，該模型能夠整合來自各個領(lǐng)域的信息，包括戰(zhàn)術(shù)、生理學(xué)和運(yùn)動技能。人工智能研究的新方法可能為發(fā)展高水平足球戰(zhàn)術(shù)決策的理論模型提供了途徑。特別是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，在以前認(rèn)為難以計(jì)算的建模領(lǐng)域正變得越來越強(qiáng)大。然而，這些方法依賴于大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來確定網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，目前還沒有用于足球戰(zhàn)術(shù)分析。最近使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型得到了擴(kuò)展，允許在模型中加入先驗(yàn)信息，這對于開發(fā)集體運(yùn)動戰(zhàn)術(shù)行為建模的新方法非常重要。例如，從以上總結(jié)的研究中獲得的見解可用于約束網(wǎng)絡(luò)建模工作，同時允許生理、戰(zhàn)術(shù)和技能相關(guān)信息之間的聯(lián)系。因此，來自人工智能的現(xiàn)代算法可能被證明對高水平足球的戰(zhàn)術(shù)分析非常有用。

3 大數(shù)據(jù)應(yīng)用于足球戰(zhàn)術(shù)分析的可行性分析

關(guān)于模型構(gòu)建和各種數(shù)據(jù)源組合的潛在解決方案可能會因大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起而呈現(xiàn)出來，這些技術(shù)已經(jīng)被認(rèn)為能夠創(chuàng)建高水平足球比賽戰(zhàn)術(shù)分析的特性。由于大數(shù)據(jù)現(xiàn)象相對較新，文章首先將對相關(guān)概念進(jìn)行定義。目前還沒有普遍認(rèn)同的大數(shù)據(jù)定義，大數(shù)據(jù)更多的是通過其特征來描述的。大數(shù)據(jù)的三個主要特征表現(xiàn)在體積、多樣性和速度三個方面。體積表示數(shù)據(jù)的大小，多樣性表示數(shù)據(jù)的異質(zhì)性，速度表示數(shù)據(jù)生產(chǎn)率。關(guān)于足球戰(zhàn)術(shù)分析，這些概念可以通過以下方式映射。

（1）體積是指足球中數(shù)據(jù)集的大小。例如，通常使用可擴(kuò)展標(biāo)記語言編碼的位置數(shù)據(jù)集的范圍在86～300MB。一個完整的德甲賽季中占據(jù)位置、比賽和視頻數(shù)據(jù)將產(chǎn)生400GB的跟蹤數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)量隨著包括例如生理或比賽數(shù)據(jù)的其他資源的增加而增加。使用Excel表格的常見解決方案不能很好地縮放這些數(shù)據(jù)，相比之下，大數(shù)據(jù)技術(shù)為存儲此類數(shù)據(jù)集提供了特定的解決方案，并通過特定的用戶界面和應(yīng)用程序編程接口實(shí)現(xiàn)對這些數(shù)據(jù)集的訪問。

（2）多樣性是指不同的數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)源。多樣性可以進(jìn)一步區(qū)分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有一個明確預(yù)定義的模式來描述數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)允許在數(shù)據(jù)中進(jìn)行簡單的導(dǎo)航和搜索，其中關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)就是典型的例子。相比之下，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)缺乏明確的模式，視頻數(shù)據(jù)和文本信息就是典型的例子。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)介于這兩個極端之間，由缺少預(yù)定義結(jié)構(gòu)但可能具有可變模式的數(shù)據(jù)組成，該模式通常是數(shù)據(jù)本身的一部分，目前用于跟蹤數(shù)據(jù)的XML數(shù)據(jù)類型就是這方面的例子。因此，在足球比賽數(shù)據(jù)中，多樣性指的是位置、視頻、體能、訓(xùn)練、技能表現(xiàn)，以及運(yùn)動員健康記錄和人群數(shù)據(jù)附帶的符號元數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)訪問和數(shù)據(jù)處理模式因數(shù)據(jù)類型而異，大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了特定的解決方案，以整合分布在這些數(shù)據(jù)中的信息。

（3）速度描述生成新數(shù)據(jù)的速度。在足球運(yùn)動中，在訓(xùn)練和比賽過程中，從生理和位置數(shù)據(jù)到符號分析的延遲數(shù)據(jù)的實(shí)時流之間的速度變化很大，而大數(shù)據(jù)技術(shù)可專門處理和存儲高速數(shù)據(jù)。

4 結(jié)束語

總而言之，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于足球比賽戰(zhàn)術(shù)分析研究可能會為一些關(guān)鍵問題提供解決方案。通過提供新的數(shù)據(jù)分析方法和更為全面的理論模型，可以更好地理解高水平足球隊(duì)的戰(zhàn)術(shù)表現(xiàn)。然而，這意味著未來的足球研究將不得不采用更強(qiáng)有力的多學(xué)科方法。性能分析員、運(yùn)動科學(xué)家、生物學(xué)家及專業(yè)人員必須共同努力，才能理解這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。正如已經(jīng)指出的，未來計(jì)算機(jī)和體育科學(xué)家之間的合作可能是以更相關(guān)的方式應(yīng)用這些復(fù)雜方法的關(guān)鍵。反過來，越來越多地依賴更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析技術(shù)也將給未來的體育科學(xué)家?guī)硇碌奶魬?zhàn)。