足球比赛表现评价模型的研究现状与展望

　　研究目的:足球运动表现分析的研究囊括了制胜因素、移动模式、传球网络分析等多方面内容,这其中球队与球员的比赛表现评价是研究热点之一。一个公平而准确的评价系统对于客观地鉴别球队实力、评估球员表现来说十分重要,因此许多体育公司和俱乐部都在与科研人员合作研究评价方法以对球队和球员的表现进行比较分析。近年来,随着数据采集技术和计算机科学的发展,专业体育数据公司大量涌现,为足球比赛表现量化和评价的研究提供了规模更大、类别更为丰富的数据集。在这样的背景下,借助数据挖掘、机器学习模型等方法实现客观、有效的表现评分已成为重要的研究方向。本研究旨在描述足球运动中比赛表现评价的方法,评价这些方法的实用性,并提出未来的研究方向与建议。研究方法:本研究依据PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta analyses)中所规定的流程,在Web of Science、Pub Med、Science Direct、EBSCO和CNKI中国知网中检索了从2010年1月至2020年12月的中英文期刊文献。研究关键词为"Soccer"、"Association football"、"Sport analysis"、"Performance analysis"、"Valuing"、"足球"、"表现分析"和"表现评价"。文献纳入标准包括:(1)研究对象为足球;(2)建模数据中必须包含技战术指标数据或时空数据;(3)比赛参与者为职业男子足球运动员。排除标准包括:(1)研究对象为美式足球、澳式足球等运动;(2)仅用比赛结果作为建模数据;(3)使用社会网络分析作为主要研究方法;(4)研究主题为经济学等主题;(5)足球比赛仅作为建模载体,未介绍模型实际应用价值;(6)系统性综述。本研究按比赛评价角度对文献进行类别划分并总结每一类的建模方法大佬们都在玩{精选官网网址: www.vip333.Co }值得信任的品牌平台!。研究结果:研究初步检索文献550篇,在去除重复并删除不满足纳入标准的文献后,最终选取37篇文献进行系统性综述,其中英文文献31篇,中文文献6篇。国内关于足球表现分析的相关研究以社会网络分析和制胜因素分析为主,关于比赛表现评价的研究还处于探索阶段大佬们都在玩{精选官网网址: www.vip333.Co }值得信任的品牌平台!。对英文文献进行梳理归纳后发现,足球比赛表现评价内容可分为四个部分(其中3篇文献涉及两个类别的内容):(1)表现评分(14篇),近十年的研究经历了从建立概率分布模型到采用机器学习预测模型进行评分的变化。机器学习预测模型对多维特征具有强大的适应性并可以简便而客观地得到相应特征的权重,并将特征权重与特征数值做加权和,从而得到表现评分。同时,特征选择和领域知识是提升模型精度的最关键因素,比采用的机器学习算法更为重要大佬们都在玩{精选官网网址: www.vip333.Co }值得信任的品牌平台!。(2)角色识别(4篇),当前研究普遍通过球员活动位置来进行识别,以找到球员在场上真正的功能性位置,如利用无监督学习算法对球员在比赛中所产生事件的平均坐标进行聚类。(3)风格表征(7篇)。球队风格是球队的比赛模式,当前研究普遍使用因子分析法从各类指标中提取共性因子,以得到一定数量的不同的风格类型,从而对每支球队的比赛风格进行定义。对于球员风格,研究人员通过球员在球场上最常见的活动区域和他在每个区域中倾向于做出的行为进行表征,并利用非负矩阵分解法提取球员的活动区域特征。(4)行为评价(8篇),目前的研究分为对单一行为和对多种行为的评价。单一行为主要评价射门或传球能力,如使用机器学习分类模型计算进球概率从而得到期望进球以评价射门能力或考虑某几次传球后是否形成射门以评价传球能力等。对多种行为进行评价时可以考虑利用机器学习模型预测某行为造成后续几个动作或一定时间段内进球和丢球的概率。研究结论:足球运动是动态而复杂的,为了能够准确地描述球队和球员的表现与特点,在过去十年里,比赛表现评价技术变得更加多维和客观,所采用的数据集也更为丰富,被学术界广泛认同并可实际应用的评价方法也都建立在此之上。国内的研究虽然没有形成对比赛的直观量化评价,但它们对指标选取工作提供了重要的参考。但必须注意的是,建模方式不宜过分复杂而难以理解,应从足球基础出发,做到足球领域知识和数据科学共同驱动,这样不仅可以提高模型对足球场景的适应性,还能提升其应用价值。同时,目前研究虽然提出一些表现评价和风格表征模型框架,但二者还没有建立起联系。另外,现有的行为评价模型仅评价了有球行为,而没有考虑跑位、盯人等无球行为的价值。最后,当前针对足球比赛表现评价体系的研究主要聚焦欧洲或南美洲顶级足球联赛,较少面向亚洲地区联赛开展分析(如中超联赛)。综上所述,未来国内的学者可以针对我国联赛,结合球员角色识别研究数据驱动的比赛表现评价模型,并对球队与球员的有球和无球表现进行评价并分析他们的表现特点与制胜因素,以便辅助教练员、球探和球队管理者在运动训练、球员交易和选材中的工作。