Il contributo è la trascrizione e traduzione dell’articolo “SCIENCE OF WINNING SOCCER: EMERGENT
PATTERN-FORMING DYNAMICS IN ASSOCIATION FOOTBALL”
Autori: Luıs Vilar, Duarte Araujo, Keith Davids, Yaneer Bar-Yam
L’analisi quantitativa viene sempre più utilizzata negli sport di squadra per comprendere meglio la performance all’interno di questi sistemi sociali complessi, strutturati e ben delineati. In questo studio offriamo un primo passo verso la comprensione delle dinamiche emergenti nella formazione di schemi derivanti dai comportamenti collettivi offensivi e difensivi negli sport di squadra. Proponiamo un nuovo metodo di analisi che cattura come le squadre occupano sotto-aree del campo man mano che la posizione della palla cambia. Abbiamo utilizzato questo metodo per analizzare una partita di calcio, basandoci sull’ipotesi che la superiorità numerica dei giocatori sia fondamentale per la stabilità difensiva e le opportunità offensive.
Abbiamo scoperto che le squadre allocano costantemente più giocatori rispetto agli avversari nelle sotto-aree di gioco più vicine alla propria porta. Questo è coerente con una strategia prevalentemente difensiva volta a evitare anche una sola rete subita. Abbiamo anche osservato differenze tra le strategie delle due squadre: sebbene entrambe abbiano adottato la stessa distribuzione di difensori, centrocampisti e attaccanti (modulo 4-3-3), una squadra è risultata significativamente più efficace nel mantenere la superiorità numerica sia in difesa che in attacco. Questa squadra ha vinto la partita con un vantaggio di un gol (2-1), ma l’analisi mostra che il vantaggio nel gioco era più esteso di quanto il risultato finale suggerisca. Il nostro approccio alle dinamiche locali del comportamento collettivo della squadra si distingue dall’approccio tradizionale focalizzato sulle capacità individuali dei giocatori.
L’obiettivo delle scienze sportive è migliorare la comprensione delle performance strategiche e del successo nei giochi di squadra. L’analisi quantitativa può offrire feedback ai giocatori e agli allenatori, permettendo di migliorare le prestazioni oltre l’osservazione diretta. Tuttavia, la maggior parte delle ricerche si è concentrata su dati discreti legati a “chi ha fatto cosa, dove e quando”. In contrasto, il comportamento collettivo e coordinato richiede uno studio delle dinamiche di squadra, in particolare come i giocatori interagiscono tra loro e con gli avversari.
Studi precedenti si sono focalizzati soprattutto sull’interazione tra attaccante e difensore, trascurando però le interazioni multiple tipiche di sport come il calcio. Questo studio propone un framework che analizza la dinamica della stabilità difensiva e dell’instabilità offensiva, sottolineando come le squadre tentino di creare superiorità numerica in zone pericolose del campo.
Metodi
Ventotto calciatori professionisti sono stati analizzati durante una partita di Premier League nell’ottobre 2010, della durata di 95 minuti. I movimenti dei giocatori (esclusi i portieri) sono stati registrati usando un sistema multi-camera (ProZone®3). I dati risultanti erano coordinate bidimensionali del campo, che descrivono la posizione dei giocatori in ogni momento. Per facilitare l’analisi, i dati del secondo tempo sono stati invertiti per mantenere costante la direzione d’attacco per entrambe le squadre (vedi Figura 1).
I momenti in cui il gioco era fermo (es. infortuni, sostituzioni, esultanze) sono stati esclusi.
È stata calcolata un’area di gioco dinamica, circoscritta da un poligono convesso che includeva i 20 giocatori di movimento, aggiornata frame per frame.
Il campo è stato suddiviso longitudinalmente (dal punto di vista dell’attacco) in tre canali: destro (0–25%), centrale (26–74%) e sinistro (75–100%).
Lateralmente (da lato a lato), sono stati creati tre segmenti: arretrato (0–25%), centrale (26–74%) e avanzato (75–100%).
Combinando queste suddivisioni, sono state costruite 7 sotto-aree di gioco, come indicato in Figura 1: RB (terzino destro), CB (centrale), LB (terzino sinistro), CM (centrocampo), RF (attacco destro), CF (centrale), LF (attacco sinistro).
Per ogni fotogramma:
- È stato calcolato il numero di giocatori per squadra in ogni sotto-area.
- È stata calcolata la differenza numerica tra squadre per ogni sotto-area.
- È stata valutata l’entropia numerica (equazione 1), che misura la variabilità nella distribuzione dei giocatori nelle aree.
Iniziamo considerando la coordinazione tra i giocatori delle squadre avversarie, basandoci sulle relazioni numeriche stabilite nelle sotto-aree opposte del campo. In secondo luogo, esploriamo l’incertezza nel numero di giocatori tra le varie sotto-aree. Infine, confrontiamo direttamente i modelli spaziali delle due squadre. I risultati rivelano aspetti del comportamento di squadra che possono dare origine a profili prestazionali distinti.
Il vantaggio numerico in ogni sotto-area è mostrato nella Figura 2. Vi è una simmetria notazionale tra le sotto-aree opposte del campo per le due squadre. Per esempio, un vantaggio di +1 giocatore nella sotto-area del terzino sinistro per la squadra A significa che la squadra A aveva un giocatore in più nella propria sotto-area rispetto alla squadra B nella sua zona destra anteriore.
I risultati mostrano un pattern orientato alla stabilità difensiva. Ad esempio, il vantaggio numerico più probabile nelle aree difensive centrali è di +1. Questo pattern stabile (un difensore in più rispetto all’attaccante nell’area dei centrali difensivi) è presente per quasi metà del tempo di gioco (47% per la squadra A, 44% per la squadra B). Ogni squadra cerca di proteggere quelle aree dalla dominanza avversaria. Considerando le possibilità adiacenti di 0 o +2, vediamo che la squadra A ha una probabilità maggiore di avere +2 difensori rispetto a 0, mentre la squadra B ha numeri quasi pari. Questo suggerisce che la squadra B è meno orientata alla difesa, o meno efficace nel raggiungere stabilità difensiva, coerentemente con la vittoria della squadra A nella partita.
Discussione
In questo studio abbiamo caratterizzato i modelli che emergono dalle interazioni tra giocatori in diverse sotto-aree del campo. Abbiamo anche cercato di offrire un primo passo verso la comprensione della performance collettiva offensiva e difensiva in relazione a opportunità, rischio e sicurezza. Abbiamo supportato l’ipotesi che la stabilità e l’instabilità abbiano origine principalmente dalla superiorità numerica locale, analizzando come le squadre posizionano i propri giocatori in campo durante la partita. Infine, abbiamo identificato le sotto-aree di gioco che sembrano essere fondamentali per la stabilità o l’instabilità.
L’analisi delle dinamiche di formazione di pattern tra i giocatori delle squadre avversarie (coordinazione tra squadre) ha mostrato come le squadre gestiscono il rischio e la sicurezza offensiva e difensiva. I risultati supportano la comprensione del calcio d’associazione come principalmente difensivo: le squadre allocano più giocatori rispetto agli avversari nelle aree di gioco più vicine alla propria porta. Al contrario, nelle aree più lontane dalla propria porta, raramente una squadra dispone di più giocatori rispetto all’altra. Inoltre, il canale centrale del campo ha ricevuto un livello di importanza superiore rispetto alle fasce laterali. I pattern di coordinazione più frequenti sono stati registrati nelle aree centrali difensive (center-back), con pattern dominanti di vantaggio numerico di +1 giocatore, a conferma dell’importanza percepita di stabilizzare e proteggere tali aree.
L’analisi dell’imprevedibilità dei pattern ha supportato l’importanza della sotto-area centrale del campo (center-middle) come serbatoio di giocatori o zona di transizione, mostrando maggiore entropia in questa regione. Questo risultato ha sottolineato il ruolo dei centrocampisti centrali nell’esplorare aree adiacenti, al fine di mantenere la stabilità difensiva o favorire l’instabilità offensiva. Inoltre, l’entropia nella sotto-area centrale difensiva della squadra B è risultata maggiore rispetto a quella della squadra A. La capacità della squadra A di generare incertezza nella zona centrale difensiva dell’avversario, mantenendo regolarità nella propria, è coerente con il suo successo nella partita.
Le analisi sulla distribuzione di frequenza dei giocatori hanno rivelato che le strategie di base delle due squadre erano molto simili, e le differenze individuate erano sfumature all’interno di tali strategie. La squadra A generalmente schierava quattro difensori (due centrali e uno per fascia), due centrocampisti centrali e tre attaccanti (uno centrale e uno per fascia). L’elevata entropia nella zona centrale del campo è coerente con l’idea che il decimo giocatore di movimento fosse un centrocampista centrale che esplorava anche aree adiacenti. Questi risultati suggeriscono che la squadra A potrebbe aver adottato preferenzialmente un sistema di gioco 4-3-3.