Il contributo è la trascrizione e traduzione dell’articolo “Landscapes of passing opportunities in Football – where they are and for how long are available?”
Autori: Luis I. Gómez-Jordana¹, João Milho², Ángel Ric³, Rodrigo Silva⁴ & Pedro Passos¹
¹ CIPER, Laboratorio di Comportamento Motorio, Faculdade de Motricidade Humana, Universidade de Lisboa, Lisbona (Portogallo).
² CIMOSM, Instituto Superior de Engenharia de Lisboa e IDMEC, Instituto Superior Técnico, Lisbona (Portogallo).
³ FC Barcelona, Barcellona (Spagna); Complex Systems in Sport Research Group, Institut Nacional d’Educació Física de Catalunya (INEFC), Università di Lleida (UdL), Lleida (Spagna).
⁴ Instituto Dom Luiz, Faculdade de Ciências, Universidade de Lisboa, Lisbona (Portogallo).
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Nel gioco del calcio, il portatore di palla mira continuamente a effettuare un passaggio che superi il maggior numero possibile di avversari. I giocatori superati sono il numero di avversari che il portatore di palla ha tra sé e la propria porta. Utilizzando questo principio, sono stati creati paesaggi di opportunità di passaggio per: i) passaggi penetranti, ii) passaggi di supporto, e iii) passaggi all’indietro. Utilizzando i dati di una partita ufficiale, sono stati generati e visualizzati, sotto forma di heatmap (mappe di calore), i paesaggi per ciascun tipo di passaggio e per ciascun tempo di gioco (1° e 2° tempo).
I risultati hanno mostrato mappe di calore con una varietà di pattern e con più opportunità di passaggio nel secondo tempo della partita. Inoltre, è stato calcolato e confrontato il tempo medio di disponibilità delle opportunità di passaggio per ciascun tempo e per ciascun tipo di passaggio.
I risultati mostrano che i passaggi penetranti erano disponibili per periodi di tempo più brevi rispetto ai passaggi all’indietro, i quali a loro volta erano disponibili per meno tempo rispetto ai passaggi di supporto. Vi erano più opportunità di passaggio nel secondo tempo, che risultavano anche essere disponibili per periodi più lunghi. Inoltre, vi erano più opportunità per passaggi penetranti rispetto a quelli all’indietro o di supporto.
Questo modello di paesaggio potrebbe fornire spunti utili per la dinamica offensiva nel calcio. Si tratta di uno strumento personalizzabile che può essere implementato in sistemi di analisi video in tempo reale, permettendo l’analisi della prestazione sia collettiva che individuale dei giocatori.
Introduzione
Nel calcio, due squadre antagoniste si contendono l’egemonia del gioco (de Poel, 2016; Gramsci, 1992), il che richiede a ciascun giocatore di adattare le proprie decisioni e azioni in base al comportamento degli altri individui (cioè compagni di squadra o avversari). Tale comportamento è vincolato da due tipi di informazione:
i) informazione predittiva, che specifica ciò che è stato precedentemente pianificato (ad esempio, calci piazzati) e
ii) informazione emergente (prospettica), che diventa disponibile durante la prestazione a causa dell’interazione tra i giocatori, specificando non solo “cosa fare” (ad esempio, un passaggio), ma anche “quando”, “dove” e “come” farlo (Passos, Cordovil, Fernandes, & Barreiros, 2012; Fajen, Riley, & Turvey, 2009).
Queste informazioni locali cambiano continuamente, a causa della dinamica del posizionamento relativo dei giocatori, della prossimità all’area di porta e/o della distanza dai limiti del campo (Headrick et al., 2012; Passos et al., 2012). Inoltre, i giocatori sono in grado di percepire cosa possono fare gli altri, il che a sua volta limita le proprie opportunità di azione, richiedendo un adattamento continuo e reciproco (Gibson, 1979; Passos et al., 2012; Passos & Davids, 2015; Stoffregen, Gorday, Sheng, & Flynn, 1999).
Un’azione cruciale per mantenere il possesso palla e creare opportunità da gol è il passaggio, fortemente influenzato da vincoli spazio-temporali come la dinamica dei movimenti di supporto dei compagni e la posizione relativa degli avversari. In una partita competitiva di calcio, la dinamica del posizionamento relativo tra i giocatori definisce le opportunità di passaggio per il portatore di palla. Pertanto, per effettuare un passaggio verso un compagno, il portatore deve esplorare attivamente le opportunità temporaneamente disponibili per realizzare quel passaggio (Mendes, Malacarne, & Anteneodo, 2007; Ric et al., 2016). Tuttavia, a causa dei continui cambiamenti di posizione dei giocatori, le opportunità di passaggio emergono, persistono e si dissolvono entro una finestra temporale limitata (Araujo, Davids, & Hristovski, 2006).
All’interno di una partita di calcio, esiste un insieme ricco di vincoli individuali e ambientali, che suggeriscono l’esistenza di un’ampia varietà di azioni potenziali, che possono essere intese come un paesaggio di azioni potenziali. Questi paesaggi sono definiti come uno scenario ampio in cui le opportunità di azione emergono, persistono e si dissolvono continuamente, man mano che cambia il comportamento intenzionale dei giocatori (Bruineberg & Rietveld, 2014). Questo implica che, all’interno di un paesaggio prestazionale, le opportunità di azione – come un varco nel posizionamento difensivo che consente un passaggio – cambiano costantemente in tempi molto brevi, a causa della natura interattiva del movimento dei giocatori (Rietveld & Kiverstein, 2014; Passos & Davids, 2015).
Inoltre, i cambiamenti nel co-posizionamento dei giocatori sono fortemente influenzati da vincoli tecnici e tattici (o vincoli di compito, come proprietà emergenti del sistema esecutore-ambiente; Balagué, Pol, Torrents, Ric, & Hristovski, 2019). Di conseguenza, alcune aree del campo da calcio risultano sovra-utilizzate rispetto ad altre, suggerendo che le opportunità di azione non sono distribuite in modo omogeneo nello spazio.
Per questo, abbiamo ipotizzato che i paesaggi di opportunità di passaggio non siano distribuiti in modo omogeneo sull’intero campo.
Durante una partita, il portatore di palla mira continuamente a effettuare un passaggio che aumenti la probabilità di segnare un gol al termine del possesso palla, o almeno riduca la probabilità di perderla. Ricerche precedenti hanno dimostrato che i passaggi che superano più avversari aumentano la probabilità di segnare (Rein, Raab & Memmert, 2017).
Pertanto, proponiamo il principio dell’outplay per categorizzare i diversi tipi di passaggio che caratterizzano un modello di paesaggio di opportunità di passaggio nel calcio.
Le opportunità di passaggio sono state suddivise in tre categorie, a seconda del numero di avversari superati:
i) Passaggio penetrante: un passaggio potenziale verso un compagno che supera più avversari rispetto al portatore di palla;
ii) Passaggio di supporto: un passaggio ipotetico verso un compagno che supera lo stesso numero di avversari del portatore di palla;
iii) Passaggio all’indietro: un passaggio potenziale verso un compagno che supera meno avversari del portatore di palla (vedi Figura 1 per una spiegazione dettagliata).
Figura 1: La squadra blu corrisponde alla squadra in attacco, mentre la squadra rossa è la squadra in difesa. Il punto nero rappresenta il portatore di palla. I numeri accanto a ciascun giocatore in attacco indicano il numero di avversari superati.
La lettera A corrisponde a un passaggio penetrante, in quanto il giocatore in attacco supera più avversari del portatore di palla;
la lettera B corrisponde a un passaggio di supporto, in quanto il giocatore in attacco supera lo stesso numero di avversari;
la lettera C corrisponde a un passaggio all’indietro, poiché il giocatore in attacco supera meno avversari del portatore di palla.
Esiste una dimensione temporale associata alle opportunità di passaggio. Pertanto, si ipotizzava che il tempo di disponibilità di ciascuna opportunità di passaggio variasse tra i due tempi di una partita e tra i diversi tipi di passaggio, riflettendo la capacità della squadra difensiva di coprire le aree di passaggio potenziale.
A causa del comportamento interattivo dei giocatori, ci si aspettava che anche i paesaggi delle opportunità di passaggio, rappresentati attraverso mappe di calore, cambiassero tra primo e secondo tempo e in base ai diversi tipi di passaggio.
Acquisizione dei dati
I dati analizzati in questo studio corrispondono a una partita ufficiale di calcio, che ha fornito un campione di 445 azioni di conduzione palla da parte della squadra analizzata. I dati sono stati gentilmente forniti da un club professionistico e comprendono le coordinate bidimensionali (x e y) di ciascun giocatore registrate a 25 fotogrammi al secondo (fps), oltre agli eventi relativi a tiri, passaggi, conduzioni, falli, cartellini, sostituzioni, calci d’inizio e gol.
Il risultato finale è stato 2-2, con due gol della squadra analizzata e uno della squadra avversaria segnati nel primo tempo, mentre l’altro gol della squadra avversaria è stato segnato nel secondo tempo. Al 63° minuto, un giocatore della squadra avversaria ha ricevuto un cartellino rosso, lasciando la propria squadra in inferiorità numerica (10 giocatori).
Il primo passo è stato calcolare il numero di avversari tra ogni giocatore della squadra in attacco e la propria porta. Successivamente, è stato confrontato il numero di avversari superati da ciascun giocatore in attacco con quello del portatore di palla.
Successivamente, l’algoritmo ha identificato i possibili riceventi, e per ciascuno di essi ha creato due possibili linee di passaggio:
i) una verso la posizione attuale del ricevente,
ii) una verso la posizione stimata dopo 1 secondo, a condizione che il ricevente stesse correndo a una velocità superiore a 2 m/s (vedi Figura 2).
Per tutti i passaggi potenziali è stata assunta una velocità costante del pallone pari a 10 m/s.
Se una delle due linee di passaggio risultava disponibile, l’area di disponibilità veniva definita da un poligono con vertici nelle due estremità della linea di passaggio e nei due difensori più vicini a quella linea. In assenza di difensori, la linea laterale veniva utilizzata come riferimento alternativo.
Per analizzare se queste linee di passaggio potenziali potevano essere intercettate, sono state definite aree di copertura basate sulla velocità dei difensori (Grehaigne, Bouthier, & David, 1997).
Un elemento cruciale era la capacità del giocatore di modificare la propria direzione di corsa. Si è assunto che tale capacità dipendesse dalla velocità del giocatore in un determinato istante.
Validazione del modello
Per validare il modello, l’algoritmo è stato eseguito 1 secondo prima di ogni passaggio effettivo, utilizzando il portatore di palla e il ricevente di ciascun passaggio, per verificare se i passaggi effettuati venivano riconosciuti come opportunità reali. Il modello è stato testato su 640 passaggi effettivi eseguiti da entrambe le squadre durante la partita.
Oltre alla visualizzazione tramite heatmap, è stato calcolato il tempo di disponibilità di ciascun passaggio potenziale.
Questo ha permesso di conoscere il tempo medio di disponibilità dei passaggi per ciascun tempo di gioco e per ciascun tipo di passaggio.
Inoltre, è stato calcolato:
- il tempo medio in cui ogni giocatore ha avuto un’opportunità di ricevere un passaggio;
- il tempo medio in cui ogni giocatore ha offerto un’opportunità di passaggio.
Questi calcoli sono stati effettuati per ciascun tipo di passaggio e per ciascun tempo.
Dei 640 passaggi effettivi eseguiti nel corso della partita, l’algoritmo ha rilevato l’84,38% di tali passaggi.
Sono state identificate 4128 opportunità di passaggio.
È emerso che il numero di opportunità di passaggio differiva tra i due tempi (1°: 1424; 2°: 2704) e che le opportunità di passaggio penetranti (N = 1643) erano più numerose rispetto agli altri due tipi.
Ciò significa che i passaggi penetranti erano più frequenti, e in generale le opportunità di passaggio erano più comuni nel secondo tempo rispetto al primo.
Nel primo tempo, la maggior parte delle opportunità di passaggio penetrante e di supporto si è verificata sulla corsia centrale del campo, nella metà difensiva della squadra.
Le opportunità di passaggio all’indietro si sono concentrate principalmente a centrocampo, con una leggera tendenza verso la fascia destra.
Il minor numero di opportunità di passaggio nel primo tempo ha generato heatmap con colori più chiari rispetto a quelle del secondo tempo.
Nel secondo tempo, le opportunità per passaggi penetranti erano più frequenti nella metà offensiva del campo e più distribuite su tutte e tre le corsie.
Le opportunità di passaggio di supporto erano concentrate nella corsia centrale, più vicine alla porta avversaria ma ancora a centrocampo.
Le opportunità di passaggio all’indietro si sono concentrate anch’esse a centrocampo, con una lieve deviazione verso la fascia sinistra.
Implicazioni pratiche
Il tempo medio di disponibilità delle opportunità di passaggio varia a seconda del tipo di passaggio e tra i due tempi della partita.
Tali tempi erano più lunghi nel secondo tempo, probabilmente a causa dell’espulsione (cartellino rosso) di un giocatore avversario al 63° minuto, che ha presumibilmente ridotto la capacità difensiva della squadra avversaria nel chiudere le linee di passaggio.
Per quanto riguarda il tipo di passaggio, le opportunità per passaggi penetranti erano disponibili per meno tempo, seguite da quelle per passaggi all’indietro, mentre quelle per passaggi di supporto erano le più stabili.
Questa differenza potrebbe essere legata al potenziale rischio offensivo associato ai diversi tipi di passaggio:
- un passaggio penetrante è teoricamente più pericoloso per la difesa,
- ciò potrebbe aumentare lo sforzo difensivo per intercettarlo,
- riducendo così la durata della finestra temporale in cui è disponibile.
Teoricamente, i passaggi di supporto dovrebbero avere maggiore disponibilità, ma i risultati suggeriscono il contrario. Questo potrebbe essere spiegato da un’aumentata pressione difensiva per riconquistare palla vicino alla propria area (Headrick et al., 2012; Ric et al., 2017).
Questi processi evidenziano la sensibilità del modello ai vincoli di compito, e suggeriscono che il principio dell’outplay possa essere considerato una proprietà emergente del sistema ambiente-organismo (Balagué et al., 2019), descrivendo la relazione tra portatore di palla e potenziali riceventi in funzione del posizionamento difensivo avversario.
Nel primo tempo, anche se la squadra ha segnato due gol, ci sono state poche opportunità di passaggio (per tutti e tre i tipi) nell’ultimo terzo del campo avversario.
È rilevante notare che uno dei gol è stato causato da un errore tecnico del portiere avversario (passaggio errato verso un attaccante).
Nel secondo tempo, le opportunità sono aumentate, ma comunque limitate nell’ultimo terzo del campo avversario.
Riguardo al tempo medio di disponibilità, va sottolineato che:
- per i passaggi di supporto, l’elevato tempo medio osservato per l’attaccante è dovuto alla sua posizione aperta sulla fascia destra negli ultimi secondi del primo tempo, durante cui entrambe le squadre hanno atteso passivamente la fine della frazione.
- nel secondo tempo, è stato il terzino destro come portatore di palla ad avere i tempi medi di disponibilità più lunghi, ancora probabilmente a causa del cartellino rosso al 63’.
Conclusione
Questo tipo di analisi consente allo staff tecnico e agli analisti di:
- esaminare punti di forza e debolezza nella fase offensiva,
- identificare le aree del campo in cui si creano più opportunità di passaggio,
- integrare il modello con sistemi di tracciamento dei giocatori (video, GPS) per analisi in tempo reale,
- creare heatmap specifiche per singoli giocatori o gruppi (es. attaccanti o difensori),
- ottenere un quadro dettagliato delle opportunità di passaggio offerte e ricevute.
Limiti e sviluppi futuri
Il modello attuale necessita di miglioramenti, in particolare su tre aspetti:
- La velocità costante del pallone assunta nel modello dovrebbe essere riformulata, poiché i passaggi reali non mantengono velocità costante (vedi Spearman et al., 2017).
- Il principio dell’outplay dovrebbe essere raffinato, considerando che anche un passaggio all’indietro può creare una maggiore probabilità di segnare, specialmente se migliora l’angolo di tiro (Fernández et al., 2019).
- Il modello dovrebbe incorporare le caratteristiche tecniche, tattiche e fisiche dei giocatori per valutare meglio le opportunità reali di passaggio.
In conclusione, è stato sviluppato un modello per rappresentare i paesaggi delle opportunità di passaggio, applicando il principio dell’outplay per classificare i passaggi in categorie funzionali.
Il modello ha riconosciuto l’84,38% dei passaggi reali durante la partita e ha mostrato differenze significative tra i tipi di passaggi e i tempi di gioco, indicando una sensibilità ai vincoli di gioco.
Le heatmap generate permettono di visualizzare le zone vulnerabili del campo, offrendo uno strumento pratico e analitico per supportare decisioni tattiche e strategiche.