CC BY
3УДК 796.332 DOI: 10.36028/2308-8826-2024-12-3-58-67
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА КОМАНДНЫХ
ТЕХНИКО-ТАКТИЧЕСКИХ ДЕЙСТВИЙ В ПРОФЕССИОНАЛЬНОМ ФУТБОЛЕ НА УРОВНЕ ЮНОШЕСКОЙ ЛИГИ РОССИИ
М.И. Галяутдинов1, А.Ю. Уткульбаев1, Л.Р. Галяутдинова2, Р.Ф.Мифтахов1, И.Р. Фаткуллов1
поволжский государственный университет физической культуры, спорта и туризма, Казань, Россия 2Казанский филиал Российского государственного университета правосудия, Казань, Россия
Аннотация
Цель исследования: рассмотреть и оценить командные технико-тактические действия профессиональных футбольных коллективов Юношеской футбольной лиги России.
Методы и организация исследования. В работе использовались следующие методы исследования: анализ и обобщение данных профессиональной литературы и опыта практической работы по оценке соревновательной деятельности футболистов высокой квалификации; видео-анализ и разбор чемпионата; анализ протоколов соревновательной деятельности футболистов; методы аналитики и математической статистики. Были рассмотрены данные команды академии Футбольного клуба «Рубин» в чемпионате Юношеской футбольной лиги сезона 2022-2023.
Результаты исследования и их обсуждение. Были определены основные критерии оценки командных действий, которые напрямую влияют на результат в матче. Среди них есть как общая статистика матча, так и специально разработанные критерии, отображающие качество прошедшей игры. Собрав вручную полную статистику за сезон, провели анализ всех полученных данных и попытались найти соотношение между цифрами и итоговым результатом. Были найдены оптимальные значения каждого критерия для достижения положительного результата. Эти значения было принято назвать модельными характеристиками команды. Это те статистические показатели, при которых команда показывает максимальное качество игры. Отталкиваясь от данных значений, определили 3 уровня качества игры команды. Применив их к общей статистике за сезон, выявили зависимость качества игры и результата, которая в процентном соотношении показывает, с какой долей вероятности команда может достичь того или иного результата при различном уровне качества командных взаимодействий.
Заключение. Футбол - это командный вид спорта, и на конечный результат может повлиять многое. Даже при близкой к идеальной игре команды одна индивидуальная ошибка на последних минутах может решить исход матча. Но правильное использование данной теории может помочь тренерскому штабу оценить командные технико-тактические действия и настроить свой тренировочной и воспитательный процесс так, чтобы улучшать эти показатели и достигать положительного результата в матче. Ключевые слова: анализ данных, аналитика, видеоанализ, модельные характеристики, молодежный футбол, математика, статистика, технико-тактические действия, футбол.
STATISTICAL ASSESSMENT OF TEAM TECHNICAL AND TACTICAL ACTIONS IN PROFESSIONAL FOOTBALL AT THE LEVEL OF THE RUSSIAN YOUTH LEAGUE
M.I. Galyautdinov1, e-mail: [email protected] , ORCID 0000-0003-3512-6183
A.Yu. Utkulbaev1, e-mail: [email protected], ORCID 0009-0003-2051-8325
L.R. Galyautdinova2, e-mail: [email protected], ORCID 0000-0001-7460-9212
R.F. Miftakhov1, e-mail: [email protected], ORCID: 0000-0003-4289-2214
I.R. Fatkullov1, e-mail: [email protected], ORCID 0000-0002-0789-9747
1Volga Region State University of Physical Culture, Sports and Tourism, Kazan, Russia
2Kazan Branch of Russian State University of Justice, Kazan, Russia
Abstract
The purpose of the research: to consider and evaluate the team technical and tactical actions of professional football teams of the Russian Youth Football League.
Methods and organization of the research. The following research methods were used in the work: analysis and generalization of data from professional literature and practical experience in evaluating the competitive activities of
highly qualified football players; video analysis and analysis of the championship; analysis of protocols of competitive activities of football players; methods of analytics and mathematical statistics. The data of the Rubin Football Club Academy team in the 2022-2023 Youth Football League Championship were considered.
Research results and their discussion. The main criteria for evaluating team actions that directly affect the outcome of the match were defined. Among them are both general match statistics and specially developed criteria that reflect the quality of the past game. Having collected all the statistics for the season, we analyzed all the data we received and tried to find a correlation between the figures and the final result. Optimal values of each criterion for achieving a positive result were found. These values were called the model characteristics of the team. These are the statistical indicators at which the team shows the maximum quality of the game. Based on these values, we defined 3 levels of team performance quality. By applying them to the overall statistics for the season, we revealed the dependence of the quality of the game on the result, which in percentage terms shows the probability with which a team can achieve a particular result with different levels of quality of team interactions. Conclusion. Football is a team sport, and many things can affect the final result. Even with a team playing close to perfect, one individual mistake in the last minutes can decide the outcome of the match. However, the correct use of this theory can help the coaching staff to evaluate the team's technical and tactical actions and adjust their training and educational process in order to improve these indicators and achieve a positive result in the match. Keywords: data analysis, analytics, video analysis, model characteristics, youth football, mathematics, statistics, technical and tactical actions, football.
ВВЕДЕНИЕ
Мир развивается, разрабатываются новые технологии, которые улучшают и меняют нашу жизнь. И эти изменения заметны в любой сфере деятельности, в том числе и в спорте. За последние несколько десятилетий футбол сильно изменился, как на поле, так и вне его. Если раньше тренеры вручную записывали и считали технико-тактические данные, которые нужны им для работы, то в наше время уже есть провайдеры событийных и фитнес-данных с огромным объемом информации по отдельному матчу и с охватом практически всех профессиональных лиг. Футбол — это командная игра, а значит, успех могут принести слаженные командные взаимодействия [3]. Поэтому в данной работе планируется рассмотреть именно командные технико-тактические действия профессиональных футбольных коллективов Юношеской футбольной лиги России. Оценка тактических действий и технической подготовленности игроков должна основываться не на одних лишь зрительных впечатлениях, а на конкретных цифровых показателях и метриках [2]. Данная работа объединит футбол и математику. И хотя математика не может сравниться в популярности с футболом, они многому могут научиться друг у друга. Математику можно использовать для понимания футбола, а футбол поможет объяснить математику [1, 7]. Игровая деятельность достаточно хорошо изучена в профессиональном футболе [4, 6, 8, 9, 11]. Для ее анализа широко используется автоматизированный учет соревновательной активности
высококвалифицированных футболистов с применением цифровых средств контроля [12, 13]. При анализе игровой деятельности студенческих команд в работе [5] определено, что для достижения результата команда должна превосходить соперника по количеству передач, их точности, а также эффективности индивидуальных действий — единоборств, отборов и обводок. В данной же статье будет рассмотрен более широкий спектр ТТД, которые, по мнению авторов, также будут влиять на результат матча.
МЕТОДЫ И ОРГАНИЗАЦИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
В работе использовались такие методы исследования, как анализ и обобщение данных профессиональной литературы и опыта практической работы по оценке соревновательной деятельности футболистов высокой квалификации; видеоанализ и разбор чемпионата; опросы действующих игроков и тренеров; анализ протоколов соревновательной деятельности футболистов; методы аналитики и математической статистики. В данной статье будут рассмотрены данные команды академии Футбольного клуба «Рубин» в чемпионате Юношеской футбольной лиги сезона 2022-2023.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Для начала на общих тренерских собраниях академии были выявлены основные критерии, которые, по нашему мнению, напрямую влияют
на качество игры и конечный результат матча. Были выбраны следующие 8 критериев оценки командной игры:
1) процент точности передач;
2) количество отборов, подборов и перехватов на чужой половине поля;
3) процент выигранных единоборств;
4) общее количество ударов в сторону ворот;
5) точность ударов в створ ворот;
6) общее количество передач в активно выгодную позицию (далее — АВП);
7) процент удачных передач в АВП;
8) разница в скорости атаки.
Чтобы получить данные по этим критериям, также велся подсчет других данных, с помощью которых можно было вывести нужные нам критерии оценки качества игры. Например, для определения процента точности передач нам нужны общее количество передач и количество точных передач. Эти 8 критериев в равной степени оценивают как атакующие действия команды, так и оборонительные. Процент точности передач показывает, насколько качественно команда контролировала мяч без простых потерь. Количество отборов, подборов и перехватов на чужой половине поля показывает, насколько агрессивно команда вела себя
на половине поля соперника, отбирая мяч ближе к чужим воротам, не допуская соперника к своим и как можно дольше оставляя мяч ближе к зонам, откуда можно провести опасную атаку. Процент выигранных единоборств является как оборонительной, так и атакующей характеристикой, показывает уровень борьбы за владение мячом и то, насколько часто мы достигали этого. Общее количество ударов и точность ударов в створ — атакующая характеристика, напрямую влияющая на результат, т.к. без ударов не будет голов, а чем больше нанесено ударов и чем чаще попадали в створ, тем выше вероятность забить гол. Более подробно остановимся на такой характеристике, как передачи в активно выгодную позицию (АВП). Передача в АВП — это передача вперед в выгодную позицию, в которой игрок может получить мяч и действовать в атаке успешнее, чем партнер, который выполнил передачу мяча [10]. Изначально, по методике Черепанова П.П., точной передачей, сделанной в АВП, считалась та, которая одновременно выполняла следующие условия:
1) игрок, которому направлена передача, движется на скорости в момент или до передачи мяча;
2) в момент приема мяча или при ударе в ворота соперника;
Таблица 1 - Статистика матча Table 1 - Match statistics
24.07.2022
Краснодар / Krasnodar 3 1 Рубин / Rubin
Всего передач / Total passes 378 286 Всего передач / Total passes
Передачи + / Passes + 295 206 Передачи + / Passes +
Передачи - / Passes - 83 80 Передачи - / Passes -
% Передач + / % of Passes + 78,04% 72,03% % Передач + / % of Passes +
Отбор-подбор / Tackles-picking 99 72 Отбор-подбор / Tackles-picking
ООП на ЧПП / TPI at the OHP 41 40 ООП на ЧПП / TPI at the OHP
Единоборства + / Duels + 97 101 Единоборства + / Duels +
Единоборства - / Duels - 101 97 Единоборства - / Duels -
% Единоборств / % Duels 48,99% 51,01% % Единоборств / % Duels
Всего ударов / Total shots 24 9 Всего ударов / Total shots
Удары + / Shots + 11 2 Удары + / Shots +
Удары - / Shots + 13 7 Удары - / Shots +
% Ударов + / % Shots + 45,83% 22,22% % Ударов + / % Shots +
АВП +/AAP + 14 14 АВП +/AAP +
АВП - /AAP - 22 14 АВП - /AAP-
Всего АВП / Total AAP 36 28 Всего АВП / Total AAP
% АВП + / % AAP + 38,89% 50% % АВП + / % AAP +
Скорость атак / Attack speed 2,72 3,5 Скорость атак / Attack speed
3) после приема мяча продолжает движение на скорости в сторону ворот соперника;
4) при стандартах первая передача, даже если она в АВП, не учитывается.
Неточными считались следующие передачи в АВП:
1) мяч, адресованный игроку, двигающемуся в сторону ворот соперника, перехватывает защитник, или мяч уходит за пределы поля;
2) игрок ошибается в приеме мяча, при этом он стремился обработать мяч так, чтобы двигаться с ним в сторону ворот соперника;
3) передача адресована двигающемуся игроку, находящемуся в положении «вне игры»;
4) при приеме мяча игрок нарушает правила игры. Во время обсуждения с коллегами мы пришли к некоторым изменениям в определении точной передачи в АВП. Например, не обязательно, чтобы игрок до передачи двигался на скорости, а достаточно того, чтобы был прием или последующее действие вперед, в сторону ворот соперника, и эта передача отрезала как минимум одного игрока. Также абсолютно все передачи
внутри штрафной площади соперника считались передачами в АВП.
Чтобы определить разницу в скорости атаки между двумя командами, для начала нужно найти скорость атаки каждой из команд. Она вычисляется по формуле: квадрат положительных передач в АВП деленное на удвоение общего количества передач в АВП:
(АВП+)2
Скорость атаки = -
Общее АВП * 2
Например, если команда сделала на половине поля соперника 100 передач в АВП, из них 50 были точными, то скорость атакующих действий была равна -50)" = 12,5 баллов. В спорте значение точных действий геометрически во много раз важнее, чем их общее количество. Каждый критерий считается вручную после матча по видео с помощью аналитических программ. При этом спорные моменты в статистике, засчитывать ли, например, один из эпизодов в выигранное единоборство или проигранное, периодически обсуждались с тренерским штабом
Таблица 2 - Итоги сезона Table 2 - Season results
Дата / Date 23.07.21 23.07.21 30.07.21 06.08.21 13.08.21 20.08.21 27.08.21 10.09.21
Результат / Result НН 2-1 Рубин / NN 2-1 Rubin Руб./ 4-0 Урал / Rub. 4-0 Ural Руб.3-2 ЦСКА / Rub. 3-2 CSKA Ак.Кон. 2-2 Руб. / Ak.Con. 2-2 Rub. КС 4-2 Рубин / CS 4-2 Rubin Руб.1-1 Строг. / Rub. 1-1 Strog. Уфа 2-1 Рубин / Ufa 2-1 Rubin Руб. 1-0 Динамо / Rub. 1-0 Dynamo
Всего передач / Total Passes 483 464 195 467 447 285 390 338
Передачи + / Passes + 383 399 134 374 364 219 334 246
Передачи - / Passes - 100 65 61 93 83 66 56 92
% Передач + / % of Passes + 79,3% 85,99% 68,72% 80,09% 81,43% 76,84% 85,64% 72,78%
Отбор-подбор / Tackles-picking 142 79 70 83 94 61 71 93
ООП на ЧПП / TPI at the OHP - - - 43 40 24 34 48
Единоборства +/ Duels + 100 94 96 116 63 109 104 103
Единоборства - / Duels - 117 91 135 114 88 80 132 120
% Единоборств / % Duels 46,08% 50,81% 41,56% 50,43% 41,72% 57,67% 44,07% 46,19%
Всего ударов / Total shots 19 19 7 8 8 9 16 15
Удары + / Shots+ 5 15 4 3 3 2 5 8
Удары - / Shots- 14 4 3 5 5 7 11 7
% Ударов + / % Shots + 26,32% 78,95% 57,14% 37,5% 37,5% 22,22% 31,25% 53,33%
АВП + / AAP + 13 15 7 17 17 16 12 19
АВП - / AAP - 26 7 6 23 22 11 17 20
Всего АВП / Total AAP 39 22 13 40 39 27 29 39
% АВП + / % AAP + 33,33% 68,18% 53,85% 42,5% 43,59% 59,26% 41,38% 48,72%
Скорость атак / Attack speed 2,17 5,11 1,88 3,61 3,71 4,74 2,48 4,63
Скорость атак соперника / The speed of the opponent's attacks 1,13 0,1 1,56 4,26 1,52 3,43 6,49 2,91
Разница скорости атак / The difference in attack speed 1,04 5,01 0,32 -0,65 2,19 1,31 -4,01 1,72
Продолжение таблицы 4
3 Начало таблицы
17.09.21 24.09.21 30.09.21 15.10.21 22.10.21 29.10.21 05.11.21 19.11.21 26.11.21 03.12.21
Спартак 2-2 Руб./ Spartac 2-2 Rub. Руб. 5-1 Ак.Кон. / Rub. 5-1 Ak.Con. Руб.0-1 Кр.Сов. / Rub. 0-1 Cr.Sov. Урал 3-4 Рубин / Ural 3-4 Rubin Руб.6-0 Уфа / Rub. 6-0 Ufa Динамо 5-2 Руб. / Dinamo 5-2 Rub. Руб. 1-1 Спартак / Rub. 1-1 Spartac Руб.1-1 НН / Rub. 1-1 NN. ЦСКА 5-2 Руб./ CSKA 5-2 Rub. Строг. 0-1 Руб./ Strog. 0-1 Rub.
280 383 582 548 477 413 409 449 329 231
207 297 490 472 398 329 317 352 251 230
73 86 72 76 79 84 92 97 78 82
73,93% 77,55% 87,19% 86,13% 83,44% 79,66% 77,51% 78,4% 76,29% 73,72%
90 97 82 100 78 95 82 92 79 86
53 56 47 58 51 58 38 31 14 25
120 124 101 108 107 112 130 137 117 133
134 114 115 137 93 123 152 134 134 121
47,24% 52,1% 46,76% 44,08% 53,5% 47,66% 46,1% 50,55% 46,61% 52,36%
12 24 9 24 27 16 7 6 8 11
7 10 3 12 11 7 2 1 5 4
5 14 6 12 16 9 5 5 3 7
58,33% 41,67% 33,33% 50,0% 40,74% 43,75% 28,57% 16,67% 62,5% 36,36%
11 33 10 31 25 15 11 23 20 10
22 28 24 22 22 20 15 24 22 15
33 61 34 53 47 35 26 47 42 25
33,33% 54,1% 29,41% 58,49% 53,19% 42,86% 42,31% 48,94% 47,62% 40,0%
1,83 8,93 1,47 9,07 6,65 3,21 2,33 5,63 4,76 2,0
5,25 3,13 2,7 0,8 2,29 3,63 4,41 2,33 8,25 1,56
-3,42 5,8 -1,23 8,27 4,36 -0,42 -2,08 3,3 -3,49 0,44
15.03.22 01.04.22 05.04.22 08.04.22 15.04.22 22.04.22 29.04.22 06.05.22 13.05.22
Рубин 2-0 Локо / Rubin 2-0 Loco Черт. 1-2 Рубин / Chert. 1-2 Rubin Рост. 1-1 Рубин / Rost. 1-1 Rubin Рубин 1-2 Зенит/ Rubin 1-2 Zenit Сочи 1-2 Рубин / Sochi 1-2 Rubin Рубин 1-1 Рост. / Rubin 1-1 Rost. Локо 0-2 Рубин / Loco 0-2 Rubin Рубин 0-3 Черт. / Rubin 0-3 Chert. Зенит 3-3 Рубин / Zenit 3-3 Rubin
384 352 277 323 418 429 336 429 456
292 257 186 247 329 349 262 344 375
92 95 91 76 89 80 74 85 81
76,04% 73,01% 67,15% 76,47% 78,71% 81,35% 77,89% 80,19% 82,24%
96 114 94 98 93 99 93 104 108
36 56 42 41 44 29 43 61 77
121 137 136 126 121 115 108 122 119
133 138 147 133 127 131 97 130 108
47,64% 49,82% 48,06% 48,65% 48,79% 46,75% 52,68% 48,41% 52,42%
16 17 12 6 11 12 22 11 21
5 6 5 2 5 5 6 6 9
11 11 7 4 6 7 16 5 12
31,25% 35,29% 41,67% 33,33% 45,45% 41,67% 27,27% 54,55% 42,86%
21 28 11 18 16 13 29 14 24
20 22 13 15 13 18 15 17 14
41 50 24 33 29 31 44 31 38
51,22% 56,0% 45,83% 54,55% 55,17% 41,94% 65,91% 45,16% 63,16%
5,38 7,84 2,52 4,91 4,41 2,73 9,56 3,16 7,58
3,21 5,5 4,44 2,91 2,88 4,44 2,88 2,17 2,88
2,17 2,34 -1,92 2,0 1,53 -1,71 6,68 0,99 4,7
Таблица 3 - Оценка качества игры Table 3 - Game Quality Rating
Оценка качества игры команды / Assessment of the quality of the team's play
0 баллов / 0 points 0,5 баллов / 0,5 points 1 балл / 1 point
% Передач + / % of Passes + < 72% 72-80% > 80%
ООП на ЧПП / TPI at the OHP < 40 40-50 > 50
% Единоборств+ /% Duels < 49 % 49-51% > 51%
Всего ударов / Total Shots < 10 10-14 > 14
% Ударов + / % Shots + < 30% 30-40% > 40%
Всего АВП / Total AAP < 30 30-40 > 40
% АВП + / % AAP + < 40% 40-50% > 50%
Разница скорости атак / The difference in attack speed < -1,5 -1,5-1,5 > 1,5
академии на общих собраниях. По итогам составлялась следующая таблица. В таблицах 1 и 2 показатель ОПП на ЧПП — это число отборов, подборов и перехватов на чужой половине поля. В таблице 2 информация
по данному критерию отсутствует за первые три тура, так как тогда еще не было принято решение о подсчете этих данных, и позже по техническим причинам не получилось пересчитать информацию по тем матчам.
Таблица 4 - Оценка показателей и игр по баллам Table 4 - Evaluation of indicators and games by points
Дата / Date 23.07.21 23.07.21 30.07.21 06.08.21 13.08.21 20.08.21 27.08.21 10.09.21
Результат / Result НН 2-1 Рубин / NN 2-1 Rubin Руб. 4-0 Урал / Rub. 4-0 Ural Руб. 3-2 ЦСКА / Rub. 3-2 CSKA Ак.Кон. 2-2 Руб. / Ak.Con. 2-2 Rub КС 4-2 Рубин / CS 4-2 Rubin Руб. 1-1 Строг. / Rub. 1-1 Strog. Уфа 2-1 Рубин / Ufa 2-1 Rubin Руб. 1-0 Динамо / Rub. 1-0 Dynamo
Всего передач / Total Passes 483 464 195 467 447 285 390 338
Передачи + / Passes + 383 399 134 374 364 219 334 246
Передачи - / Passes - 100 65 61 93 83 66 56 92
% Передач + / % of Passes + 79,3% 85,99% 68,72% 80,09% 81,43% 76,84% 85,64% 72,78%
Отбор-подбор / Tackles-picking 142 79 70 83 94 61 71 93
ООП на ЧПП / Tackles-picking - - - 43 40 24 34 48
Единоборства + / Duels + 100 94 96 116 63 109 104 103
Единоборства - / Duels- 117 91 135 114 88 80 132 120
% Единоборств / % Duels 46,08% 41,56% 41,72% 57,67% 44,07% 46,19%
Всего ударов / Total shots 19 19 7 8 8 9 16 15
Удары + / Shots+ 5 15 4 3 3 2 5 8
Удары - / Shots- 14 4 3 5 5 7 11 7
% Ударов + / % Shots + 26,32% 78,95% 57,14% 37,5% 37,5% 31,25% 53,33%
АВП + / AAP + 13 15 7 17 17 16 12 19
АВП - / AAP - 26 7 6 23 22 11 17 20
Всего АВП / Total AAP 39 22 13 40 39 27 29 39
% АВП + / % AAP + 33,33% 68,18% 53,85% 42,5% 43,59% 59,26% 41,38% 48,72%
Скорость атак / Attack speed 2,17 5,11 1,88 3,61 3,71 4,74 2,48 4,63
Скорость атак соперника / The speed of the opponent's attacks 1,13 0,1 1,56 4,26 1,52 3,43 6,49 2,91
Разница скорости атак / The difference in attack speed 1,04 5,01 0,32 -0,65 2,19 1,31 -4,01 1,72
Сумма баллов за игру / The amount of points per game 2,5 / 7 5,5 / 7 2,5 / 7 4 / 8 4 / 8 3 / 8 3 / 8 5 / 8
Продолжение таблицы 4
3 Начало таблицы
17.09.21 24.09.21 30.09.21 15.10.21 22.10.21 29.10.21 05.11.21 19.11.21 26.11.21 03.12.21
Спартак 2-2 Руб. / Spartac 2-2 Rub. Руб. 5-1 Ак. Кон. / Rub. 5-1 Ak. Con. Руб.0-1 Кр. Сов. / Rub. 0-1 Cr. Sov. Урал 3-4 Рубин / Ural 3-4 Rubin Руб. 6-0 Уфа / Rub. 6-0 Ufa Динамо 5-2 Руб./ Dinamo 5-2 Rub. Руб.1-1 Спартак / Rub. 1-1 Spartac Руб.1-1 НН / Rub. 1-1 NN. ЦСКА 5-2 Руб. / CSKA 5-2 Rub. Строг. 0-1 Руб. / Strog. 0-1 Rub.
280 383 582 548 477 413 409 449 329 231
207 297 490 472 398 329 317 352 251 230
73 86 72 76 79 84 92 97 78 82
73,93% 77,55% 87,19% 86,13% 83,44% 79,66% 77,51% 78,4% 76,29% 73,72%
90 97 82 100 78 95 82 92 79 86
53 56 47 58 51 58 38 31 14 25
120 124 101 108 107 112 130 137 117 133
134 114 115 137 93 123 152 134 134 121
47,24% 46,76% 44,08% 47,66% 46,1% 46,61% 52,36%
12 24 9 24 27 16 7 6 8 11
7 10 3 12 11 7 2 1 5 4
5 14 6 12 16 9 5 5 3 7
58,33% 41,67% 33,33% 50,0% 40,74% 43,75% 62,5% 36,36%
11 33 10 31 25 15 11 23 20 10
22 28 24 22 22 20 15 24 22 15
33 61 34 53 47 35 26 47 42 25
33,33% 54,1% 58,49% 53,19% 42,86% 42,31% 48,94% 47,62% 40,0%
1,83 8,93 1,47 9,07 6,65 3,21 2,33 5,63 4,76 2,0
5,25 3,13 2,7 0,8 2,29 3,63 4,41 2,33 8,25 1,56
-3,42 5,8 -1,23 8,27 4,36 -0,42 -2,08 3,3 0,44
3,5 / 8 7,5 / 8 7 / 8 8 / 8 5 / 8 1 / 8 3,5 / 8 3,5 / 8
15.03.22 01.04.22 05.04.22 08.04.22 15.04.22 22.04.22 29.04.22 06.05.22 13.05.22
Рубин 2-0 Локо / Rubin 2-0 Loco Черт. 1-2 Рубин / Chert. 1-2 Rubin Рост. 1-1 Рубин / Rost. 1-1 Rubin Рубин 1-2 Зенит / Rubin 1-2 Zenit Сочи 1-2 Рубин / Sochi 1-2 Rubin Рубин 1-1 Рост. / Rubin 1-1 Rost. Локо 0-2 Рубин / Loco 0-2 Rubin Рубин 0-3 Черт. / Rubin 0-3 Chert. Зенит 3-3 Рубин / Zenit 3-3 Rubin
384 352 277 323 418 429 336 429 456
292 257 186 247 329 349 262 344 375
92 95 91 76 89 80 74 85 81
76,04% 73,01% 76,47% 78,71% 81,35% 77,89% 80,19% 82,24%
96 114 94 98 93 99 93 104 108
36 56 42 41 44 29 43 61 77
121 137 136 126 121 115 108 122 119
133 138 147 133 127 131 97 130 108
47,64% 48,06% 48,65% 48,79% 46,75% 48,41%
16 17 12 6 11 12 22 11 21
5 6 5 2 5 5 6 6 9
11 11 7 4 6 7 16 5 12
31,25% 35,29% 41,67% 33,33% 45,45% 41,67% 54,55% 42,86%
21 28 11 18 16 13 29 14 24
20 22 13 15 13 18 15 17 14
41 50 24 33 29 31 44 31 38
51,22% 56,0% 45,83% 54,55% 55,17% 41,94% 65,91% 45,16% 63,16%
5,38 7,84 2,52 4,91 4,41 2,73 9,56 3,16 7,58
3,21 5,5 4,44 2,91 2,88 4,44 2,88 2,17 2,88
2,17 2,34 -1,92 2,0 1,53 -1,71 6,68 0,99 4,7
5 / 8 6,5 / 8 2,5 / 8 4 / 8 4,5 / 8 3,5 / 8 6 / 8 5 / 8 7,5 / 8
Таблица 5 - Процентные соотношения побед, ничьих и поражений Table 5 - Win, Draw and Loss Percentages
——^Результаты игр / Game results Оценки игр / Game Ratings^ — Победа / Win Ничья / Draw Поражение / Loss
0 - 3 12,5% 37,5% 50%
3,5 - 4,5 25% 50% 25%
5 - 8 72,7% 9,1% 18,2%
Собрав полную статистику за сезон, провели анализ всех полученных данных и попытались найти соотношение между цифрами и итоговым результатом. Принимая во внимание 8 критериев, которые были озвучены ранее, находили оптимальные значения каждого критерия для достижения положительного результата. Эти значения было принято назвать модельными характеристиками команды. Это те статистические показатели, при которых команда показывает максимальное качество игры. Отталкиваясь от них, можно разделить значения критериев на 3 уровня оценки игры по баллам. Выполнение модельных статистических показателей будет оцениваться в 1 балл, средние показатели — в 0,5 балла и неудовлетворительные показатели — в 0 баллов (таблица 3).
Определив эти значения, применим их к таблице 2, чтобы подсчитать количество баллов по каждому матчу. Для удобства восприятия и комфортного анализа общей статистики оценки критериев были выделены тремя разными цветами: 1 балл — зеленым ( ), 0,5 балла — желтым (■) и 0 баллов — красным (■). Также внизу таблицы была добавлена строка с суммарным числом баллов за игру. Все данные представлены в таблице 4.
При такой оценке максимальное качество игры будет равно 8 баллам. Вычислив средние значения, примем, что значения от 0 до 3 баллов соответствуют низкому качеству игры, от 3,5 до 4,5 баллов — среднему качеству игры и от 5 до 8 баллов — хорошему качеству игры, что соответствует выполнению модельных характеристик. Подсчитаем количество выигрышей, ничьих и поражений для каждого уровня игры команды. В результате получим, что из проанализированных 27 игр:
^ 8 раз команда показала низкое качество игры. В этих играх у команды 4 поражения, 3 ничьи и 1 победа;
^ 8 раз команда показала среднее качество игры. В этих играх у команды 2 поражения, 4 ничьи и 2 победы;
^ 11 раз команда показала хорошее качество игры. В этих играх у команды 2 поражения, 1 ничья и 8 побед.
В таблице 5 приведем процентные соотношения побед, ничьих и поражений для каждого качества игры.
Исходя из данной таблицы, можно сделать вывод, что при низкой оценке качества игры в 50% случаев игра заканчивалась поражением, в 37,5% случаев можно было добиться ничьей и лишь в 12,5% случаев матч был выигран. При средней оценке качества игры в 50% случаев была ничья и в 25% случаев победа или поражение, чего и следовало ожидать. Наконец, при хорошей оценке в 72,7% случаев команда побеждала, в 9,1% случаев была зафиксирована ничья и в 18,2% случаев — поражение.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Футбол — это командный вид спорта, и на конечный результат может повлиять многое. Даже при близкой к идеальной игре команды одна индивидуальная ошибка на последних минутах может решить исход матча. Отсюда мы получаем показатели 12,5% побед при низком качестве игры и 18,2% поражений при хорошем качестве игры. Эти ситуации можно объяснить как форс-мажорные обстоятельства. Основной посыл к игрокам при объяснении данной теории состоит в том, что, выполняя модельные показатели в каждой игре, примерно в 8 из 10 игр команда не проиграет. Полученные данные и используемые характеристики были подобраны именно под стилистику команды и требования тренерского штаба; невозможно использовать те же критерии и модельные характеристики для другой команды. Необходимо тонко настраивать модельные
характеристики под каждую команду, и наверняка будут некоторые расхождения в вероятностях побед и поражений. Но правильное использование данной теории может помочь тренерскому штабу оценить командные тех-
ЛИТЕРАТУРА:
1. Андерсон, К. Игра с числами. Виртуозные стратегии и тактики на футбольном поле / К. Андерсон, Д. Сэлли // М.: Эксмо, 2014. - ISBN 978-5-699-84998-7.
2. Бенгсбо, Й. Оборонительная тактика в футболе / Й. Бенгсбо, Б. Пейтерсон // Наука в олимпийском спорте. - 2013. - No 2. - С. 47.
3. Голомазов, С. В. Футбол. Закономерности игры и тенденции развития техники: Методическое пособие / С. В. Голомазов, Б. Г. Чирва. - М. : ТВТ Дивизион, 2013. - 44 с. - ISBN 9785987241402.
4. Зайченко, А. С. Сравнительная характеристика применения технических средств в матче среди команд ведущих европейских лиг и России / А. С. Зайченко, Ю. А. Попов // Физическая культура: воспитание, образование, тренировка. - 2018. - № 6. - С. 55-58.
5. Поканинов, А. В. Показатели технико-тактических действий студенческой команды, определяющие успех соревновательной деятельности в футболе / А. В. Поканинов, Ф. Р. Зотова // Наука и спорт: современные тенденции. - 2023. - Т. 11, № S. - С. 71-79. - DOI 10.36028/2308-8826-2023-11-S-71-79. - EDN RRLCYW.
6. Результативность игровых действий футболистов на чемпионате Европы 2012 и 2016 (Euro 2012 и 2016)/ К. Кромке, А. А. Стула, А. Сорока, [и др.] // Известия Тульского государственного университета. Физическая культура. Спорт. - 2018. - № 2. - С. 124-133.
7. Самптер, Д. Футболоматика / Д. Самптер // М.: Бомбо-ра, 2018. - ISBN 978-5-04-091272-8.
REFERENCES
1. Anderson, K. Playing with numbers. Virtuoso strategies and tactics on the football field / K. Anderson, D. Sally.
- Text: direct // Moscow: Eksmo, 2014. - ISBN 978-5699-84998-7.
2. Bengsbo, Y. Defensive tactics in football / Y. Bengsbo, B. Paterson. - Text: direct //Science in Olympic sports. -2013. - No. 2. - p. 47.
3. Golomazov, S. V. Football. Patterns of the game and trends in the development of technology: A methodological guide / S. V. Golomazov, B. G. Chirva. - Text: direct // Moscow: TVT Division, 2013. - 44 p. - ISBN 9785987241402.
4. Zaichenko, A. S., Popov Yu. A. Comparative characteristics of the use of technical means in a match among the teams of the leading European leagues and Russia / A. S. Zaichenko, Yu. A. Popov // Physical culture: education, training. - 2018. - No. 6. - pp. 55-58.
5. Pokaninov, A. V. Indicators of technical and tactical actions of the student team, determining the success of competitive activity in football / A. V. Pokaninov, F. R. Zotova / / Science and sport: current trends. - 2023.
- Vol. 1. 11, No. S. - pp. 71-79. - DOI 10.36028/2308-8826-2023-11-S-71-79. - EDN RRLCYW.
нико-тактические действия и настроить свой тренировочной и воспитательный процесс так, чтобы улучшать эти показатели, достигать положительного результата в матче и выращивать новых спортсменов уровня сборной.
8. Столбиков, Д. Г. Аналитика профессионального футбола. Реалии сегодняшнего дня: практическое пособие / Д. Г. Столбиков. - Екатеринбург: [б. и.], 2020. - 130 с.
9. Столбиков, Д.Г. Тенденции завершения атакующих действий в современном футболе на сравнительном анализе чемпионатов Европы 2008 и мира 2010 / Д.Г Столбиков // Ученые записки университета Лес-гафта. - 2011. - № 12 (82). - С. 175-178.
10. Черепанов П. П. Теория и практика в подготовке команд мастеров / Высшая Школа Тренеров, Казань, Рубин, 2012. - 252 с. Объединение отечественных тренеров по футболу.
11. Nath, M. K. Team Performance Analysis in Football Match Using Network Analysis Based Approach / M. K. Nath, T. Chowdhury // Social Science Research Network. - 2022. - DOI 10.2139/ssrn.4098767. - EDN TYXPNX.
12. Tracking Systems in Team Sports: A Narrative Review of Applications of the Data and Sport Specific Analysis / L. Torres-Ronda, E. Beanland, S. Whitehead, Et al. // Sports Medicine-Open. - 2022. - Т. 8. - №. 1. - С. 15. - URL: https://doi.org/10.1186/s40798-022-00408-z (дата обращения: 24.07.2024).
13. Zambom-Ferraresi F., Determinants of sport perfor- mance in European football: What can we learn from the data? / F. Zambom-Ferraresi, V. Rios, F. Lera-López // Decision Support Systems. - 2018. - Т. 114. - С. 18-28.- URL: htt-ps://doi.org/10.1016/j.dss.2018.08.006 (дата обращения: 24.07.2024).
6. The effectiveness of football players' performance at the European Championship 2012 and 2016 (Euro 2012 and 2016)/ K. Kromke, A. A. Stula, A. Soroka, [et al.] // Bulletin of Tula State University. Physical Education. Sport. - 2018. - No. 2. - pp. 124-133.
7. Sumpter, D. Footballomatics / D. Sumpter - Text: direct // M.: Bombora, 2018. - ISBN 978-5-04-091272-8.
8. Stolbikov, D. G. Analytics of professional football. The realities of today: a practical guide / D. G. Stolbikov. -Yekaterinburg: [B. I.], 2020. - 130 p.
9. Stolbikov, D. G. Trends in the completion of attacking actions in modern football on a comparative analysis of the 2008 European and 2010 World Championships/ D. G. Stolbikov // Scientific notes of P.F. Lesgaft University.
- 2011. - № 12 (82). - pp. 175-178.
10. Cherepanov P. P. Theory and practice in training master teams / Higher School of Coaches, Kazan, Rubin, 2012.
- 252p. Association of domestic football coaches.
11. Nath, M. K. Team Performance Analysis in Football Match Using Network Analysis Based Approach / M. K. Nath, T. Chowdhury // Social Science Research Network. - 2022. - DOI 10.2139/ssrn.4098767. - EDN TYXPNX.
12. Tracking Systems in Team Sports: A Narrative Review of Applications of the Data and Sport Specific Analysis | L. Torres-Ronda, E. Beanland, S. Whitehead, Et al. ||Sports Medicine-Open. - 2022. - Vol. 8. - №. 1. - p. 15. - URL: https:IIdoi.orgI10.1186Is40798-022-00408-z (дата обращения: 24.07.2024).
13. Zambom-Ferraresi F., Determinants of sport performance in European football: What can we Learn from the data?/ F. Zambom-Ferraresi, V. Rios, F. Lera-Lopez // Decision Support Systems. - 2018. - Vol. 114. - pp. 1828. - URL: https://doi.org/10.1016/j.dss.2018.08.006 (дата обращения: 24.07.2024).
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ:
Галяутдинов Марат Ильдарханович (Galyautdinov Marat ILdarkhanovich) - кандидат физико-математических наук, доцент, доцент кафедры информационных систем и фиджитал спорта; Поволжский государственный университет физической культуры, спорта и туризма; 420010, г. Казань, территория Деревня Универсиады, 35; e-mail: gmarat_68@ mail.ru, ORCID: 0000-0003-3512-6183.
Уткульбаев Артур Юрьевич (Utkulbaev Artur Yuryevich) - магистрант кафедры информационных систем и фиджитал спорта; Поволжский государственный университет физической культуры, спорта и туризма; 420010, г. Казань, территория Деревня Универсиады, 35; e-mail: [email protected], ORCID: 0009-0003-2051-8325. Галяутдинова Лилия Рашитовна (Galyautdinova Lilia Rashitovna) - кандидат физико-математических наук, доцент кафедры правовой информатики, информационного права и естественно-научных дисциплин; Казанский филиал Российского государственного университета правосудия; 420088, г. Казань, ул. 2-я Азинская, 7А; e-mail: gliliya71@ mail.ru, ORCID: 0000-0001-7460-9212.
Мифтахов Рустем Фаридович (Miftakhov Rustem Faridovich) - кандидат физико-математических наук, доцент кафедры информационных систем и фиджитал спорта; Поволжский государственный университет физической культуры, спорта и туризма; 420010, г. Казань, территория Деревня Универсиады, 35; e-mail: [email protected]; ORCID: 0000-00034289-2214.
Фаткуллов Ильнур Рафкатович (Fatkullov Ilnur Rafkatovich) - кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры информационных систем и фиджитал спорта; Поволжский государственный университет физической культуры, спорта и туризма; 420010, г. Казань, территория Деревня Универсиады, 35; e-mail: [email protected]; ORCID: 00000002-0789-9747.
• Поступила в редакцию 10 июня 2024 г.
• Принята к публикации 09 июля 2024 г.
ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ
Галяутдинов, М.И. Статистическая оценка командных технико-тактических действий в профессиональном футболе на уровне юношеской лиги России / М.И. Галяутдинов, А.Ю. Уткульбаев, Л.Р. Галяутдинова, Р.Ф. Мифтахов, И.Р. Фаткуллов // Наука и спорт: современные тенденции. - 2024. - Т. 12, № 3. - С. 58-67. Э01: 10.36028/2308-8826-2024-12-3-58-67.
FOR CITATION
Galyautdinov M.I., Utkulbaev A.Yu., Galyautdinova L.R., Miftakhov R.F., Fatkullov I.R. Statistical assessment of team technical and tactical actions in professional football at the level of the Russian youth league. Science and sport: current trends, 2024, vol. 12, no. 3. - pp. 58-67. DOI: 10.36028/23088826-2024-12-3-58-67.
