CC BY
11
1
СПОРТ
УДК 796.35 10.24412/2305-8404-2021-7-61-66
ПРОДВИНУТЫЕ МЕТРИКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА
АТАКУЮЩИХ ПРОЦЕССОВ В КОМАНДНЫХ ИГРОВЫХ
ВИДАХ СПОРТА (НА ПРИМЕРЕ ФЛОРБОЛА)
А.В. Быков
Представлены статистические показатели производительности и качества
реализации атакующего потенциала в командных игровых видах спорта в соревнова-
тельном периоде. Проведен анализ игр высококвалифицированных команд во флорболе
на основе метрических параметров. Выявлена взаимосвязь между параметрами голе-
вой результативности и метрическими характеристиками.
Ключевые слова: флорбол, метрика, ожидаемые голы, качество, атакующий
процесс, результативность, соревновательная деятельность.
ADVANCED METRICS Быков Анатолий Валентинович, канд. пед.
FOR EVALUATING THE QUALITY наук, доц., мастер спорта РФ по флорболу, зав. кафедрой,
OF THE COMPETITIVE PROCESS гл. тренер, floorball@list.ru, Россия, Северодвинск, филиал
IN TEAM GAME SPORTS Северного (Арктического) федерального университета
им. М.В. Ломоносова; Институт судостроения и морской
Bykov А.V., candidate of pedagogical sci- арктической техники (Севмашвтуз); соискатель, Белорус-
ences, associate professor, master of sports of ский государственный университет физической культуры;
the Russian Federation in floorball, head of Женская команда по флорболу «Наука-САФУ»
the department, coach, floorball@list.ru, Rus-
sia, Severodvinsk, branch of the Northern
(Arctic) Federal University named after В современных командных игро-
M.V. Lomonosov вых видах спорта применение различных
The statistical indicators of performance and методик статистического сбора инфор-
quality of the competitive period in team game мации об играх постепенно становится
sports in the process of implementing the нормой [1, 7]. Одним из первых извест-
attacking potential are presented. The analysis
of the games of highly qualified teams in ных пионеров статистики в спортивных
floorball based on metric parameters.Revealed играх стал англичанин Чарльз Рип, кото-
the relationship between the parameters of
scoring performance and metric characteris- рый c конца 50-х годов начал собирать
tics. данные о футбольных матчах чемпионата
и кубка страны. Результатом его работы
Key words: floorball, metric, expected goals,
quality, attacking process, efficiency, compet- стала публикация в журнале коро-
itive activity. левского статистического общества в
1968 году, в которой он впервые указал, что нужно нанести в среднем
девять ударов, чтобы забить гол [10]. Идеи, озвученные Риппом в статье,
долго принимались во внимание при развитии английского футбола и
были основополагающими при подготовке команд с туманного Альбиона.
Реализация голевых моментов в современной спортивной анали-
тике в командных игровых видах спорта, как правило, измеряется в про-
61
2
Известия ТулГУ. Физическая культура. Спорт. 2021. Вып. 7
[Bulletin of TulSU. Physical culture. Sport. 2021. Issue 7]
центах числа забитых голов от общего числа ударов. Однако этот показа-
тель слишком прост и груб для точной оценки [6].
В 90-х годах норвежский тренер Эгиль Рогер «Дрилло» Ульсен
руководил сборной своей страны и дважды выводил ее в финальную часть
чемпионатов мира, именно при нем сборная команда Норвегии поднима-
лась на вторую строчку рейтинга ФИФА. Это стало возможно благодаря
применению нового подхода, развивающего статистические идеи при по-
лучении данных о соревновательной деятельности. Главной особенностью
его подхода было то, что не все удары в матчах имеют одинаковую цен-
ность, в связи с этим он разделил их на три категории в зависимости от
перспективы забить гол; в рамках этих предположений о неоднозначности
ударов он проводил научные изыскания и пытался применить эти знания в
тренировочном процессе [4].
Суть атаки в командных игровых видах спорта состоит в том, что
нужно через сопротивление игроков команды-соперника, используя тех-
нико-тактические взаимодействия, доставить мяч в определенную точку
поля для реализации голевого момента. Известно, что эта точка, из кото-
рой игрок наносит удар или бросок по воротам, имеет определенную веро-
ятностную характеристику и может быть вычислена для каждого случая с
точки зрения реализации [8].
Очевидно, что реализация голевого момента зависит от многих
факторов, которые необходимо учитывать, так как от них, несомненно, во
многом будет зависеть успех или неудача реализация атакующего дейст-
вия команды [3].
К важным факторам, которые необходимо учитывать в командных
игровых видах спорта, относят: 1) расположение игрока, то есть то, откуда
был произведен бросок или удар; 2) расстояние до ворот; 3) угол относи-
тельно ворот при ударе или броске; 4) тип броска или удара; 5) тип пере-
дачи (верхом, низом, диагональная, поперечная и др.); 6) тип игры (пози-
ционная атака, контратака, большинство, стандартная ситуация и др.);
7) количество игроков соперника между точкой удара и воротами [9].
Для учета этих факторов в современной спортивной статистике
используется показатель «xG» (excepted goals), или «ожидаемые голы»,
который представляет собой вероятностную характеристику. Он оценивает
статистическое измерение качества голевых моментов и вероятности их
забивания. На основе xG каждого голевого шанса в матче могут быть рас-
считаны ожидаемые очки (можно оценить математическое ожидание очков
исходя из баланса xG в игре) [2, 5].
Флорбол, как командный игровой вид спорта, имеет свои особенно-
сти и характеристики в реализации атакующих процессов [1]. Исследова-
ние этих процессов на основе анализа игр команды высокой квалификации
на чемпионатах мира через призму оценки качества голевых моментов
представляется актуальной и перспективной задачей.
62
3
Спорт [Sport]
Цель исследования – на основе метрических параметров оценить
качество атакующих процессов во флорболе команд-участниц чемпионата
мира 2016 года в Латвии.
Использовались следующие методы исследования: теоретический
анализ и обобщение литературных источников, педагогическое наблюде-
ние, методы математической статистики.
Результаты исследования. На основании просмотра 48 матчей на
мужском чемпионате мира 2016 года были получены статистические пока-
затели атакующих действий шестнадцати сборных команд – участниц тур-
нира (табл. 1, 2).
Таблица 1
Статистические показатели атакующих действий мужских
сборных команд мира, занявших 1–8-е места на чемпионате мира
по флорболу в 2016 г.
Страна
я я
я я
и и я
и я ри я я и
д и а г н
Показатели лян ц ц хи и е а Всего
е н
в й е тон
н е Ч Да Герм
и Ш в Норв Эс
Ф Ш
Броски и удары в ворота
351 386 289 269 283 286 264 336 2464
соперника, кол-во раз
Броски и удары, выполненные
185 240 235 210 381 371 429 337 2388
соперником, кол-во раз
Точность бросков и ударов, % 38,7 40,6 42,5 45,9 38,2 36,3 41,1 37,3 40,07
Эффективность бросков
12,25 11,39 13,84 13,75 12,01 9,44 9,84 11,9 11,8
и ударов, %
Надежность игры вратарей, % 77,8 86,0 74,5 64,8 79,6 72,0 72,2 65,3 –
xG (ожидаемые голы
46,8 40,8 33 32,0 28,0 26,3 20,3 31,0 –
в ворота соперника)
Забитые голы на турнире 43 44 40 37 34 27 26 40 291
xG (ожидаемые голы у
18,7 19,5 29,8 23,1 33,1 33,6 39,2 30,3
соперника)
Пропущенные голы
14 14 27 29 26 41 55 47 253
на турнире
Выявлено, что наибольшее количество бросков и ударов по воротам
соперника на чемпионате мира 2016 года среди команд первой восьмерки
выполнила шведская дружина (см. табл. 1), а среди команд, занявших
с 9-го по 16-е места, хозяева финального турнира – латвийские
флорболисты (см. табл. 2). Наибольшая эффективность бросков и ударов,
сделавших всеми участницами турнира, зафиксирована у сборной команды
Швейцарии – 13,84 %, наименьшая у сборной команды Канады – 5,28 %.
Помимо этого, были определены бросковые показатели точности в
финальной фазе атаки для каждой сборной команды: лучшей из всех
команд с показателем 45,9 % стала сборная команда Чехии.
63
4
Известия ТулГУ. Физическая культура. Спорт. 2021. Вып. 7
[Bulletin of TulSU. Physical culture. Sport. 2021. Issue 7]
Таблица 2
Статистические показатели атакующих действий мужских
сборных команд мира, занявших 9–16-е места на чемпионате мира
по флорболу в 2016 г.
Страна
я
я д
и я а а ур
к и А д ш н п
Показатели а а ла а Всего
Ш н трали г
а и н
а с
и
лов Латв С К Поль Т
С Ав С
Броски и удары в ворота
299 333 267 246 313 251 196 229 2134
соперника, кол-во раз
Броски и удары, выполненные
251 279 269 369 178 245 305 314 2210
соперником, кол-во раз
Точность бросков и ударов, % 36,1 37,5 38,1 36,3 36,4 35,2 33,3 35,8 36,1
Эффективность бросков
12,04 9,3 10,1 5,28 9,26 9,56 9,69 7,86 9,14
и ударов, %
Надежность игры вратарей, % 71,1 72,0 75,3 74,3 63,0 77,7 74,9 68,3 72,07
xG (ожидаемые голы
31,5 28,3 24,5 16,3 28,3 23,5 21,1 21,5 –
в ворота соперника)
Забитые голы на турнире 36 31 27 13 29 24 19 18 197
xG (ожидаемые голы у
17,8 35,8 25,0 37,3 23,8 24,1 33,5 36,8 –
соперника)
Пропущенные голы
23 34 27 41 21 20 31 38 235
на турнире
Полученные данные точности и эффективности команд не в полной
мере характеризуют атакующие процессы. В связи с этим одной из глав-
ных задач нашего исследования была попытка оценить качество завер-
шающих атакующих действий во флорболе. Для этого провели анализ
более 10 тыс. бросков и ударов, произведенных мужскими сборными
командами на чемпионатах мира 2008, 2010, 2012, 2014 гг. Эти данные
стали основой для разработки вероятностных характеристик каждого удара
и расчета для каждой команды ожидаемых голов в ворота соперников.
Выявлено (см. табл. 1, 2), что оценка ожидаемых голов весьма
близка к числовым показателям забитых и пропущенных голов. Используя
методы математической статистики, провели корреляционный анализ
между двумя исходными показателями. Коэффициент корреляции между
«ожидаемыми голами» и «забитыми мячами» на турнире среди шестна-
дцати сборных команд турнира составил 0,907. Таким образом, на уровне
значимости 0,01 можно утверждать, что между признаками «ожидаемые
голы» и «забитые голы» существует достоверная сильная положительная
линейная зависимость, то есть это говорит о том, что разработанные кри-
64
5
Спорт [Sport]
терии оценки качества голевых моментов при помощи модели ожидаемых
голов отображают реальную картину происходящего на игровой площадке
с точки зрения атакующего потенциала.
Подводя итог, следует отметить, что разработанные модели ожи-
даемых голов могут с успехом применяться для оценки качества атакую-
щих процессов во флорболе. Предлагаемый подход может быть применен
в других командных игровых видах спорта для оценки качества соревнова-
тельной деятельности и уровня подготовленности команд высокой квали-
фикации.
Список литературы
1. Быков А.В., Трухин Н.А. Параметры атакующих действий ко-
манд высокой квалификации во флорболе // Ученые записки университета
имени П.Ф. Лесгафта. 2011. № 7 (77). С. 31–35.
2. Васильев Г.А. Современные модели и метрики индивидуальной
эффективности в футболе // День спортивной информатики: сб. материа-
лов III науч.-практ. конф. (Всерос. с междунар. участием). М.: ЦСИТПСК,
2019. С. 145-149.
3. Жидов И.М. Обзор и оценка статистических показателей в игро-
вых видах спорта // XLV Огаревские чтения: сб. материалов науч. конф: в
3 ч. Саранск: Изд-во НИМГУ им. Н.П. Огарева, 2017. С. 111–115.
4. Как xG захватывает мир футбольной статистики [Электронный
ресурс]. URL: http://www.sports.ru/tribuna/blogs/vadimlukomski/859121.html/
(дата обращения: 17.01.2021).
5. Куляшова Н.М. Моделирование оценки статистических пока-
зателей в игровых видах спорта // XLVIII Огаревские чтения: сб. материа-
лов науч. конф: в 3 ч. Саранск: Изд-во НИМГУ им. Н.П. Огарева, 2020.
С. 571–576.
6. Оценка реализации голевых моментов в игровом виде спорта /
Е.Г. Шурманов [и др.] // Теория и практика физической культуры. 2018.
№ 1. С. 66–68.
7. Оценка результативности ближайшего матча в игровом виде
спорта / А.А. Полозов [и др.] // Ученые записки университета имени
П.Ф. Лесгафта. 2018. № 10 (164). С. 267–271.
8. Полозов А.А. Информационная модель управления соревнова-
тельной деятельностью: автореф. дис. … д-ра пед. наук. Омск, 2003. 50 с.
9. Farichild A., Pelechrinis K., Kokkodis M. Spatial analysis of shots in
MLS: a model for expected goals and fractal Dimensionality // Journal of Sports
Analytics. 2018. № 4. P. 165–174.
10. Reep C., Benjamin B. Skill and chance in association football //
Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General). 1968. Vol. 131.
No. 4. P. 581–585.
65
6
Известия ТулГУ. Физическая культура. Спорт. 2021. Вып. 7
[Bulletin of TulSU. Physical culture. Sport. 2021. Issue 7]
References
1. Bykov A.V., Truhin N.A. Parametry atakuyushchih dejstvij komand vysokoj kva-
lifikacii vo florbole [Parameters of attacking actions of highly qualified teams in floorball] //
Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta [Scientific notes of the University named
after P.F. Lesgaft]. 2011. No. 7 (77). P. 31–35.
2. Vasil'ev G.A. Sovremennye modeli i metriki individual'noj effektivnosti v futbole
[Modern models and metrics of individual effectiveness in football] // Day of sports infor-
matics: collection of articles. materials III scientific-practical. conf. (All-Russia. with interna-
tional participation). M.: TsSITPSK, 2019. P. 145–149.
3. Zhidov I.M. Obzor i ocenka statisticheskih pokazatelej v igrovyh vidah sporta
[Review and assessment of statistical indicators in team sports] // XLV Ogarevskie readings:
collection of articles. materials scientific. conf: in 3 hours. Saransk: Publishing house of
NIMGU im. N.P. Ogareva, 2017. P. 111–115.
4. Kak xG zahvatyvaet mir futbol'noj statistiki [How xG captures the world of foot-
ball statistics] [Electronic resource]. URL: http://www.sports.ru/tribuna/blogs/ vadimlu-
komski/859121.html/ (date accessed: 17.01.2021).
5. Kulyashova N.M. Modelirovanie ocenki statisticheskih pokazatelej v igrovyh vi-
dah sporta [Modeling the assessment of statistical indicators in game sports] // XLVIII Oga-
revskie readings: collection of articles. materials scientific. conf: in 3 hours. Saransk: Pub-
lishing house of NIMGU im. N.P. Ogareva, 2020. P. 571–576.
6. Ocenka realizacii golevyh momentov v igrovom vide sporta [Assessment of the
implementation of scoring chances in a game sport] / E.G. Shurmanov [et al.] // Teoriya i
praktika fizicheskoj kul'tury [Theory and practice of physical culture]. 2018. No. 1. P. 66–68.
7. Ocenka rezul'tativnosti blizhajshego matcha v igrovom vide sporta [Evaluation of
the effectiveness of the nearest match in a game kind of sport] / A.A. Polozov [et al.] //
Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta [Scientific Notes of the University named
after P.F. Lesgaft]. 2018. No. 10 (164). P. 267–271.
8. Polozov A.A. Informacionnaya model' upravleniya sorevnovatel'noj deya-
tel'nost'yu [Information model of competitive activity management]: author. dis. … dr. ped.
sciences. Omsk, 2003. 50 p.
9. Farichild A., Pelechrinis K., Kokkodis M. Spatial analysis of shots in MLS: a
model for expected goals and fractal Dimensionality // Journal of Sports Analytics. 2018. №
4. P. 165–174.
10. Reep C., Benjamin B. Skill and chance in association football // Journal of the
Royal Statistical Society. Series A (General). 1968. Vol. 131. No. 4. P. 581–585.
66
