Оптимальные пространственные метрики относительно игрового амплуа

На графике ниже приведен анализ наиболее оптимальных метрик относительно игровой позиции игрока в матчах Хаммарбю, рассмотренных ранее.

 

 

В целом можно выделить закономерность, что атакующие игроки (10, LF, RW) имеют тенденцию выбирать позицию, которая максимизирует PP * PI, т. е. модель, оптимизирующая данную метрику, показывает наилучшие результаты в предсказании оптимальной позиции игрока на поле. На графике выше можно наблюдать, что наилучшие результаты в матче с Мальме соответствуют 10 и RW (здесь рассматриваются как абсолютная величина красного столбца – разница между фактическим и предсказанным значением позиции, так и разница между красным и черным, т. е. доля ошибки относительно всего перемещения. Т. е. для 10 (в матче с Мальме) – в среднем позиция между пасами изменялась на 4.5 метра (черный столбец), а ошибка модели, оптимизирующей метрику PP*PI, составляла примерно 2.5 метра в среднем (красный столбец).

Также можно отметить, что в обоих матчах атакующие игроки были лучше предсказаны по PP*PI чем игроки обороны. Например, если сравнить 10, RW, CF, LW и CB1, CB2, GK. (В матче с Мальме для 10, LF, RW красные столбики ниже черных и соответствующая разница между столбиками выше, чем для других игроков, хотя для некоторых позиций мы также наблюдаем то, что красные столбики ниже, т.е. PP * PI показывает более точные результаты чем контрольная модель. В матче с Гетеборгом красные столбики ниже черных только для атакующих игроков 10/CF, CF, LW, но не для всех, например, для RW - контрольная модель показывает более точные результаты, чем PP * PI)

Несмотря на то, что на графиках есть позиции, по которым нельзя сделать однозначных выводов, данный подход демонстрирует некоторые важные закономерности.

Общие выводы после количественной оценки

· Одна из гипотез авторов предполагала, что метрика – владение (PC) будет хорошо соотноситься с действиями игроков в зоне взаимодействия, но полученные результаты не нашли тому подтверждений. Предсказание текущей позиции (CP) в качестве оптимальной для игроков на любых расстояниях от принимающего мяч оказалось более точным, чем предсказания на основе метрики – владение (PC).

· Текущая позиция (CP) в том числе показала более точные результаты в сравнении с PC * PI для большинства случаев, за исключением наиболее близко расположенных партнеров к принимающему игроку, находящихся в зоне взаимопомощи.

Полученный результата не в коем случае не предполагает, что оставаться на месте это оптимальная модель для игроков к зоне взаимодействий, наоборот, он свидетельствует о том, что мы все еще не определили модель, которая будет превосходить метрику PC в зоне взаимодействий.

 

Качественная оценка симуляции игровых эпизодов и консультационные мероприятия

Представленная в данной работе модель МАИ использовалась для анализа матчей Хаммарбю чемпионата Швеции в течение сезона 2019. Авторы работы строили симуляции игровых ситуаций и обсуждали получаемые результаты с первой командой и тренерским составом. В основном разбирались действия футболистов при атакующих фазах игры. В первую очередь авторы хотели получить “реальную” обратную связь от профессиональных игроков и тренеров, относительно корректности выдаваемых прогнозов разработанной модели и понять, рассматривают ли футболисты предлагаемые варианты действий на поле – как допустимые с профессиональной точки зрения. Данная процедура является необходимой, чтобы продемонстрировать полезность данного инструмента и заработать кредит доверия у игроков и тренерского штаба относительно качества выдаваемой информации разработанного аналитического инструмента. Также авторы хотели получить понимание того, может ли данный инструмент быть интегрирован в процедуру послематчевого анализа.