基于复杂网络的足球传球团队合作研究

基于复杂网络的足球传球团队合作研究
作者：吴凡唐瑜泽武晖栋
来源：《科学导报·学术》2020年第23期
摘要：随着数据处理技术的发展，复杂网络理论在许多领域得到了应用。

复杂网络作为一种有效的理解互联网、社会网络或生物网络的方法，也是分析团队合作的重要途径。

随着社会的联系越来越紧密，团队合作所占据的地位更为重要。

本论文中我们选择无向加权网络来构造一个基本的网络模型。

节点代表玩家，边是每两个玩家之间的连接。

此外，我们使用-足球运动员传球的数量作为权重优势。

在分析过程中，主要介绍了聚类系数、模块化、最短路径和度等4个概念。

-模型中的凹凸变量分别代表团队动态、功能划分、连通性和领导风格。

这四个指标是由复杂网络理论计算的，它们的权重由主成分分析（PCA）确定。

需要强调的是，受对手影响的指标用皮尔逊系数来区分。

关键词：复杂网络;团队分析;主成分分析
1. 引言
随着社会环境网络的日益复杂，尤其是在当今知识经济时代，信息社会的知识趋向于高度专业化和产业化。

一方面，许多问题需要具有跨学科背景的团队成员协作，从不同的角度解决许多具有挑战性的问题。

但另一方面，这也意味着人们需要团队合作。

在过去的几十年里，从体育领域的团队合作到创业团队的分析理论，基于对团队更深层次的分析和理解，我们可以通过科学和创新的手段更有效地解决团队合作中的问题。

团队优于个人线性求和的原因是，团队能够分别在所有部门或领域汇聚不同的人才，以完成个人无法完成的复杂任务。

但是团队的战略，如何实现团队成员之间的最佳合作，领导风格和团队团结理念的演变，对于一个团队是否能实现“1+1>2”是非常关键的。

2.模型构建
2.1 创建传递网络的方法
我们使用无向加权网络创建传递网络，包括平均通过网络。

-为整个赛季的工作和特定的传球网络进行不同的比赛。

正如前面所描述的，网络是由一些节点和边构成的，并且在大多数情况下，节点代表个体，并且每个节点连接的边缘是它们之间的连接。

在传球系统中，场上的球员是个人，他们之间的关系用传球来表示。

因此，每一个玩家都是一个节点，每一个传递都是在通过的网络中的玩家之间的链接。

此外，通过在两个节点之间加上所有的通路，计算边缘的权重，即两个节点之间的通行证的总数是边的权重。

关于网络建设的细节，主要有两点。

一方面，平均网络是建立在整个赛季的平均水平。

对我们来说，本赛季分析球队的整体特征是很
重要的。

另一方面，构造了不同匹配的特定传递网络，以找出不同结果的原因。

需要强调的是，在假设传递网络中总是有11个节点在特定的传递网络中被写入，以反映现场的游戏的真实性，而对于平均通过的网络来说是无限的。

2.2 网络模式分析
2.2.1 通过网络的结构模式
结构模式是复杂网络分析的基础。

网络具有多种结构模式，如二元配置、三元配置和团队结构。

-不同的模式对分析结果有不同的影响。

在我们的分析模型中，我们使用三元配置作为基本的结构来讨论。

它有四种类型的结构，可以通过组合四种基本类型来形成一个小的加权网络。

2.2.2 通过网络的传播模式
鲁棒性和脆弱性是复杂系统最重要和最基本的特征之一。

我们将要建立的网络也是如此。

通过网络的传播模式使我们的分析过程具有动态性，在这种模式下我们可以得到更多的实用和有用的结论。

2.2.3 识别反映团队效率的绩效指标
在这一节中，我们将讨论反映成功团队合作的因素，这是分析模型的核心。

影响因素分为两类：绩效指标IDN-分析和团队级过程分析，分别是靜态分析和动态分析的方法。

在这一部分的结尾，我们还提供了一个方法来讨论策略的有效性，即绩效指标的改变在对手的变化中是否起着不同的作用。

2.2.4 目标团队的绩效指标
在这一部分中，我们考虑了领导风格、团队动态、连接性和功能划分作为足球队的绩效指标。

具体的描述和我们识别它们的原因如下：
定义1（领导风格）：
足球比赛一般分为集中式风格和分散式两种领导风格。

集中式风格意味着不同边缘的权重差异很大，分散方式相反。

我们定义了无向加权网络中的度分布来表达这种思想，因为度分布与领导风格具有相似的意义。

（网络中连接到一个节点的边的数量是节点的度，网络中每个节点度的概率分布称为度分布。

）
有必要用公式来解释无向加权网络中的度分布，然后指出其能够表示领导风格的原因。

我们用字母N表示整个节点的数目。

然后，第i个节点的度K i定义如下：
定义2（团队动力）：
团队动力是成功的重要指标。

根据复杂理论，我们选择聚类系数并促进其通过网络来表示这一因素。

用聚类系数计算基本三元结构的比值。

比例越大，玩家的能量就越大。

聚类系数的计算公式如下：
其中M i是指当i是固定时w ij的和。

定义3（连通性）：
团队的连通性可以用最短路径来表示。

并使用Dijstra算法进行计算。

定义4（职能分工）：
每一个足球队员都有自己的职责，如前锋、后进、守门员等，可以称之为职能分工。

复杂网络的模块化概念用来表达分工的清晰性。

因此，我们促进它通过网络来指示功能划分的水平。

方程遵循的是模块化的计算公式：
其中m是所有边的权重之和。

2.3 综合分析模型
在综合分析模型中，引入主成分分析（PCA），得到不同性质的重要性顺序。

PCA初始特征值方差的百分比可以衡量指标的重要性。

然后，我们可以为教练提供一些切实可行的建议。

3.结论
本文通过网络科学的应用，利用复杂网络，构建了能够在游戏中展现传球模式的传球网络模型。

将团队数据引入模型，我们使用主成分分析（PCA）来准确地和部分地從不同角度对影响足球队团队合作的因素进行综合分析和量化。

通过这种方式，我们帮助改进和发展团队合作策略，并为哈士奇在下一个赛季赢得更多比赛打下基础。

在这个模型中，由于哈士奇是一支足球队，我们要更加考虑实地因素。

概括上述所有因素一个优秀的团队逐渐成功的关键，可以被归类为三个普遍的情感因素：默契、团队文化和团队成员的能力。

除此之外，我们认为运动队和团队之间在日常生活中的一个重要区别是主要的关注点不同，不管工作或学习，不像竞技体育需要分析对手，以及关注团队成员之间的关系。

参考文献
[1] 刘兴林. 拓展训练对“问题大学生”团队合作能力影响研究[J]. 统计与管理，2019（12）：64-67.
[2] 郭炜烽. 合作教学模式下高职足球教学新秩序构建研究[J].佳木斯职业学院学报，2019（12）：85+87.
[3] 虞富，黄罗. 有效提高团队合作能力的“三妙招”[J]. 中国学校体育，2019（09）：63.
（吴凡与唐瑜泽并列一作）。