что такое баланс в футболе
Игровой баланс
Игровой баланс — в играх (спортивных, настольных, компьютерных и прочих) равновесие между персонажами, командами, тактиками игры и другими игровыми объектами. Игровой баланс — одно из требований к «честности» правил. Особенно баланс важен для многопользовательских игр.
В компьютерных играх это баланс между числами, описывающими различные характеристики в игре — такие, как сила повреждения (damage), скорость бега, скорость постройки единиц и многое другое. Этот баланс во многом определяет сложность, интерес и плавность игрового процесса.
Игровой баланс — одна из самых сложных сторон игростроения. Разработчик игры приводит игру к состоянию баланса, меняя игровые характеристики в ходе бета-тестирования. Но окончательно баланс сетевой игры оттачивается в течение некоторого времени после выхода самой игры, так как это сложный процесс подгонки самых незначительных отклонений от сбалансированного значения. После выпуска новой версии баланса разработчик предлагает установить патч.
Содержание
Типы баланса
Баланс начальных условий
Баланс принимаемых решений
Среди всех решений, которые может принять игрок, должно быть большое количество решений, эффективных по Парето, и игрок может выбрать любое из них в зависимости от игровой ситуации и собственных предпочтений.
Например: боец может выбрать артефакт, сжигающий ману или артефакт, повышающий силу удара — в зависимости от того, кто на стороне противника. Если же всегда выгоднее повышать силу удара, это дисбаланс. Аналогично, карта, слишком помогающая кэмперам, является несбалансированной.
Баланс приёмов
Баланс сложности
Относится к играм против компьютера. Лёгкий уровень должен быть лёгким, сложный — сложным, средний — где-то посередине, без излишне простых и излишне труднопроходимых участков.
Любопытный пример — третий [1] уровень Unreal Tournament (DM-Fractal). После двух вступительных боёв игрока ожидает чрезвычайно сложный матч 1 на 1 с ботом Luthienne. Этот бой — также балансировка сложности: если игрок застрянет и будет вынужден снизить уровень, то в самом начале.
Методы достижения баланса
В качестве примера взята последняя (на момент написания) версия DotA Allstars — 6.61b.
Нетранзитивность
«Танк» побеждает волшебника за счёт своих очков жизни. Волшебник за счёт большого единовременного урона способен обратить в бегство лучника. Мобильность лучника позволяет одолевать менее быстрого в скорости боя/перемещения танка. [2]
Преимущества: прост в реализации. Нет непобедимых персонажей — на любой «мега-камень» найдётся «мега-бумага». Пригоден для решений, которые играющая сторона принимает многократно в течение одного раунда игры — например, для балансировки классов в командной игре или юнитов в стратегии.
Недостатки: исход игры большей частью зависит от начальных условий. Непонятно, как балансировать полубоевых персонажей (например, замедляющих).
Приспособленность к тем или иным условиям
Преимущества: разнообразие тактик, разнообразие навыков в зависимости от условий. Творческое принятие решения уже по ходу игры.
Недостатки: здесь тоже нужно держать баланс. Если условия меняются недостаточно, на первый план выходят личные предпочтения игрока. Если они меняются радикально, «творческое принятие решений» превратится в стандартные рекомендации, как вести себя в той или иной обстановке.
Разница в риске и награде
Одни опции позволяют получить посредственный результат без особых усилий [3] («фольксвагены»), другие — потенциально хороший, но для этого требуется определённый навык («феррари»).
В DotA типичный «фольксваген» — Clinkz the Bone Fletcher, простой в управлении, но легко побеждаемый командой, у которой налажено обнаружение невидимок. Типичный «феррари» — Akasha the Queen of Pain, способная в умелых руках выдать за короткое время большое количество урона, но крайне уязвимая.
В стелс-шутере «феррари» — удавить врага (это тихо и даёт возможность переодеться в его форму), «фольксваген» — расстрелять (шумно и портит одежду).
Преимущества: не гарантирует безоговорочного преимущества «фольксвагена» над «феррари» или наоборот. Даже слабый игрок может принести команде пользу, выбрав «фольксваген» и выполнив свою часть задания. Даёт пути к самосовершенствованию.
Недостатки: сильные игроки выбирают «феррари». Попытки сделать «фольксвагены» конкурентоспособными в среде сильных игроков делают их несбалансированными в глазах новичков (в версии 6.61 Clinkz, который и до этого был грозой начинающих, дополнительно усилен). И наоборот: если какой-то «феррари» потребовалось ослабить, это не добавляет ему популярности у начинающих (Akasha пережила три ослабления: в версиях 6.44, 6.50 и 6.52).
Золотой век
Рассмотрим четырёх героев DotA.
Преимущества: нет жёстких отношений «герой А побеждает героя Б», позволяет чередовать атаку и оборону. [2]
Недостатки: пропустивший «золотой век» автоматически проигрывает. Требуется, чтобы тот, у кого «золотой век» наступает позже, имел шансы выстоять и дожить до своего золотого века. Плохо работает для онлайн-миров. Наиболее эффективна для игр, где развитие персонажей начинается с нуля в каждом новом матче.
Автоматическая балансировка сложности
Применяется в играх против компьютера (заметнее всего в аркадных гонках) для того, чтобы неверное решение, принятое игроком ранее, не застопорило игру. Типичный пример: игрок предпочёл усовершенствованные тормоза нитроускорителю, не зная, что двумя гонками спустя будет скоростная трасса. Если сложность соперников жёстко запрограммировать, у них в этой гонке будет преимущество в скорости, и прохождение стопорится.
Преимущества: исключает скучную «дойку сохранениями» в поисках правильного пути прохождения. Упрощает тестирование.
Недостатки: если использовать чрезмерно, игра снова может стать скучной. Умелые игроки могут найти в алгоритме автобалансировки эксплойт (например, имея большое преимущество, подождать соперника и приехать с минимальным отрывом).
Намеренный дисбаланс
Иногда геймдизайнер намеренно делает игру, уровень и т. д. несбалансированной. Причины могут быть таковы:
Примеры балансировки спортивных игр
Хотя понятие «игровой баланс» применяется в основном к настольным и компьютерным играм, в спортивных играх тоже приходится балансировать правила. Например: если в гипотетическом двоеборье из прыжка в длину с разбега и прыжка с места общий результат получается арифметической суммой обоих прыжков, спортсмену выгодно отрабатывать прыжок с разбега, ограничившись «обычным» результатом с места. Для балансировки корректируют систему начисления баллов, соотношение дистанций и т. д.
Коротко об игровом балансе
Авторизуйтесь
Коротко об игровом балансе
Идея «баланса» в игровом процессе включает в себя несколько аспектов. Все хотят создать сбалансированную игру, это значит… А что это значит? Это когда все игроки имеют одинаковый шанс на победу в каждой игре? Не слишком простые, но и не слишком сложные условия? Тщательно выверенное соотношение между эстетикой и механикой? Игра, которая даже при самом выгодном раскладе может подбросить неприятный сюрприз? Игровой баланс – это баланс между удовольствием от игры и глубокими, требующими изучения правилами? Не так-то просто сходу сказать, что это такое – «игровой баланс».
Зато можно вполне определённо сказать, что баланс нельзя просчитать по какому-то алгоритму. Как сказано в замечательной статье на Gamasutra:
«Сбалансированная игра» – очень грубое определение. Ни одна игра не сбалансирована идеально, даже в шахматах кто-то ходит первым. «Сбалансированная» игра – это как «человек в хорошей форме»; здесь нет чёткой переходной границы, можно говорить только о плюсах и минусах баланса.
Но несмотря на всё это, стремиться к балансу нужно. Итак, как его достичь? Ниже описаны три метода, которые вам в этом помогут.
Давайте всем игрокам одинаковые возможности
Это значит, что все игроки должны начинать игру с одинаковым количеством ресурсов или на одинаковых позициях на игровом поле. Помните – игроки хотят чувствовать, что игра идёт честно. Если в вашей игре невозможно создать полностью идентичные начальные условия (например, игроки принадлежат к разным классам и имеют разные специальные силы), постарайтесь сделать так, чтобы одни условия не были заметно лучше других. Пусть преимущества каждой роли нивелируются её недостатками перед другой.
Пусть развитие игроков зависит от случайностей
Должна быть предусмотрена возможность проигрыша даже сильно лидирующего игрока, равно как отстающему должна быть дана возможность отыграться. Это могут быть какие-нибудь улучшения способностей или карта пропуска хода. Во многих играх есть специальные механизмы, благодаря которым отстающий игрок может затормозить развитие противника или обратить преимущество врага против него самого. Если для вашей игры это слишком радикальные решения, то уж немного случайных событий ей точно не повредят. Но не надо делать случай ключом к победе – определяющим фактором должны оставаться навыки игрока. Отличный пример игры, где соотношение случайных и зависящих от умения игрока факторов подобрано хорошо – Trivial Pursuit. Категорию вопроса, на который вы будете отвечать, определяет кубик, но отвечая на него, вы можете полагаться только на свои знания.
Записывайте игровые факторы, роль которых вы хотите уравнять
Добыча ресурсов и захват территории, повышение уровня персонажа и заработок денег – записывайте всё, что вы хотите уравновесить. Это поможет выявить для вашей игры те самые критерии баланса, которые в общем случае определить невозможно, и сделает процесс разработки проще и понятнее.
Заключение
Конечно, если вы применили эти три метода, всё ещё нельзя с точностью сказать, является ли ваша игра сбалансированной. Лучший способ проверить игру – сыграть в неё. Используйте список из третьего пункта, отзывы игроков и ваш собственный игровой опыт, и если игра выглядит честной, значит, вы добились своей цели.
Как играть в футбол – правила игры в футбол для начинающих простым языком
Как играть в футбол на любительском уровне многие знают из уроков физкультуры в школе, спортивных телепередач, наблюдая развлечение подростков во дворе. Однако профессиональный спорт сильно отличается от детских спортивных игр. Футболисты ежедневно проводят многочасовые тренировки на поле и в спортзале, чтобы развивать нужные для игры навыки. Новичкам полезно будет узнать о терминологии, правилах и какие тренировочные упражнения можно использовать, чтобы совершенствовать свои навыки игры в футбол. Они пригодятся как взрослым, чтобы стать членом любительской или даже городской футбольной команды, и помогут детям в исполнении мечты о спортивном пьедестале.
Термины в футболе и их значения
Чтобы ответить на вопрос, как научиться играть в футбол, нужно начинать с азов этого вида спорта. Терминология, которая используется во всех матчах, тренерами и спортсменами — это первое, что нужно усвоить, перед тем как начать тренировки. В противном случае новичкам будет совершенно непонятно о чем идет речь между игроками команды, судьями, и что говорит тренер.
Основная терминология футбола:
Терминов в футболе намного больше, но они используются редко, чаще всего с ними сталкиваются профессиональные футболисты. Для начинающих игроков достаточно владеть базовой терминологией, которая позволит разобраться в процессе игры.
Правила игры в футбол
В футбол играют две команды по 11 человек. По одному человеку из каждой команды располагаются в воротах — вратари, остальные играют на поле — полевые игроки. В начале матча судья вбрасывает мяч в центр поля. В розыгрыше участвуют по одному игроку из каждой команды. Команда выигравшая мяч идет в атаку к воротам соперника.
Для ведения мяча и передач могут использоваться только ноги, помогать другими частями тела запрещено правилами. Защитники также могут отбирать мяч у соперников только ногами, можно помешать корпусом, но не использовать руки, нельзя хватать соперников или травмировать.
Главная цель игры — забить мяч в ворота соперника. Если атакующая команда теряет мяч на передаче, ведении или в ауте — преимущество владения мячом переходит другой команде. Она становится атакующей, направляясь к воротам соперника. Задача же противника — снова перехватить инициативу.
В футболе побеждает команда, которой удалось за время игры забить наибольшее количество мячей в ворота соперника. В результативные голы относятся мячи забитые как с положения игры, так при пробитии штрафных ударов. Исключения составляют только голы, забитые из положения «офсайд».
С чего начать обучение
Начинать обучение игры в футбол нужно с выбора хорошего тренера, который поможет не допустить ошибок при обучении. Мало научиться набивать мяч, нужно делать это правильно. Ведь если не тянуть правильно носок, от такого упражнения толка не будет, а переучиваться потом очень сложно. Поэтому нужно оценить начальные физические навыки, приобрести экипировку и найти хорошего тренера.
Начальные навыки
Главный физический навык для футбола — это выносливость. Футболисту приходится очень много и интенсивно бегать, а это серьезная кардионагрузка, к которой нужно быть подготовленным. Среди других навыков, которые полезно развивать перед тем, как начать заниматься футболом:
Также не стоит забывать о том, что футбол — это командная игра. Поэтому в ней очень важны социальные навыки и умение работать в команде. Как хорошо играть в футбол, если не взаимодействовать с другими игроками на поле — любой тренер скажет, что это невозможно.
Экипировка для игры в футбол
Для начала занятий стоит приобрести специальные спортивные аксессуары, которые помогут заниматься комфортно и безопасно:
Приобрести соответствующие аксессуары, кроме формы с эмблемой клуба, можно в спортивном магазине. При выборе обратить внимание на то, чтобы защита плотно охватывала конечности, не мешала движению, не спадала при резких движениях.
Упражнения для развития навыков игры в футбол
Перед тем как начать профессиональные тренировки, можно овладеть базовыми навыками. С ними будет гораздо легче и проще начать обучение. Главное, подойти к процессу ответственно, изучив правильность выполнения упражнений, чтобы потом не пришлось переучиваться. В Америке для обучения в специализированных школах принимают только молодых людей с базовыми навыками, в других же странах с этим проще — достаточно иметь желание и представление об игре.
Поднятие мяча от стены
Самое важное на начальных этапах тренировок — научиться контролировать мяч. Он должен лететь точно туда, куда необходимо игроку. Поэтому начинающим футболистам подойдет упражнение со стеной, которое можно делать даже детям.
Чтобы выполнить это упражнение, нужно встать напротив стены. Внутренней частью стопы ударить по мячу так, чтобы он ударился о стену. После того, как мяч отлетит от стены, его нужно поймать в руки. Сложность состоит в том, чтобы не тянуться за мячом, когда он отлетает, а сделать передачу так, чтобы мяч после удара летел прямо в руки. Для первых тренировок можно сделать отметку на стене, куда должен прилететь мяч. Когда упражнение будет даваться легко, практически не глядя, можно экспериментировать с расстоянием до стены.
Ведение мяча и смена траектории
Вести мяч по прямой линии дети и взрослые учатся достаточно быстро. Однако сложность возникает, когда есть необходимость сменить траекторию: развернуться на месте, повернуть в сторону, отклониться по дуге или под углом относительно ровного движения. Особенно сложно новичкам это делать на скорости. А ведь ведение мяча — это одна из главных составляющих футбола.
Для тренировки нужна площадка с уже нанесенными линиями или бетонная, где можно нанести линии краской или мелом. Задача начинающего футболиста двигаться с максимальной скоростью. Меняя траекторию по линиям. сначала можно тренировать просто повороты, двигаясь по периметру площадки, затем более сложные фигуры.
Тренировка ног
В спортивном мире есть поговорка о том, что ноги — это хлеб футболиста. Это верно, поэтому начинающему спортсмену особенно важно уделять внимание тренировке этой части тела. Среди упражнений, которые помогут в этом:
Не стоит забывать о разминке, она всегда должна предшествовать любому комплексу упражнений. Также для развития мышц ног нужные силовые тренировки на тренажерах.
Обход препятствий
Элементы дриблинга — важная часть футбола. Исход большинства футбольных матчей зависит от умения футболистов маневрировать с мячом, делать обводки, финты и другие элементы. Для тренировки нужны будут пластиковые бутылки с водой или любые другие объекты, которые могут символизировать препятствие. Задача игрока, попеременным ведением двумя ногами, научиться обходить их. Делать это сначала можно медленно, но в идеале — на максимальной скорости.
Пасы – дальние и ближние
Точно отдавать передачи тоже очень важно. Поэтому наработка техники передач — неотъемлемая часть тренировки как начинающих, так и профессиональных спортсменов. Новичкам можно тренироваться в паре или делать следующие варианты упражнений от стены:
Для тренировки дальнего паса могут использоваться бутылки с водой или другие предметы. Они расставляются на достаточном удалении от футболиста. Его задача если не сбить, то попасть по ним максимально точно. Также можно использовать стену с определенными точками, предварительно отмеченными на ней. В спортивных школах для этого есть специальные стены, на которых нанесены квадраты, куда должен целиться спортсмен.
Другие упражнения
Среди других упражнений, которые смогут помочь начинающему футболисту:
Добавление этих упражнений в комплексные тренировки поможет быстрее научиться играть в футбол, владеть мячом, чувствовать свое тело и контролировать его в игре.
С какого возраста лучше начинать тренировки
Тренеры сходятся во мнении, что начинать заниматься в секциях детям лучше с 6-7 летнего возраста. При хороших физических данных и заметной перспективе у ребенка есть все шансы покорить спортивный пьедестал. Есть спортивные школы, которые принимают на обучение детей с 4-5 летнего возраста. Но первый год-два малыши проводят щадящие общеукрепляющие и общеразвивающие упражнения, без особых нагрузок.
Если у родителей есть мечта вырастить из ребенка чемпиона, то тренеры советуют начинать с 2-3 лет играть с ребенком в мяч. Учить его давать пас, попадать в предположительные ворота, ловить мяч. Обязательно просматривать совместно с ребенком матчи, ходить на стадион, чтобы привить тягу к футболу и желание играть не на уровне двора, а грезить настоящим футбольным полем УЕФА. В таком случае у малыша намного больше шансов отдаваться на все 100% тренировкам и стать настоящим чемпионом.
Противопоказания к занятиям футболом
Футбол относится к спортивным играм, связанным с тяжелыми физическими нагрузками. Поэтому для него достаточно много противопоказаний. Самые основные — это врожденные патологии и нарушения в работе опорно-двигательного аппарата. Среди других, которые могут стать недопуском к тренировкам:
Также не рекомендуется заниматься футболом людям с прогрессирующими офтальмологическими заболеваниями.
Последствия профессионального футбола для здоровья
Спорт — основа здоровья, не является истиной для профессионального футбола. Можно сказать, что эти понятия совершенно несовместимы. Отдавая ребенка в секцию, если принято решение профессионально заниматься спортом, нужно быть готовым к:
Пересчитать количество вывихов и переломов у профессиональных спортсменов очень сложно. Сюда же следует отнести серьезные физические и эмоциональные нагрузки, которые не являются полезными в детском возрасте, а поражения на турнирах, к которым ребенок будет готовиться с большим рвением — могут стать причиной длительных депрессий и эмоционального упадка. Поэтому спорт любой ценой — это мужество и отвага, прежде всего родителей, которые отдают своего ребенка в профессиональный спорт.
Обычные же тренировки в школьных секциях с умеренными нагрузками — это действительно польза для организма, повышение иммунитета, улучшение общего физического развития. Игра в футбол для начинающих во дворе у дома будет полезным развлечением как для детей, так и для взрослых, с пользой для здоровья.
Теперь вы знаете, как научиться футболу, с какого возраста лучше приобщать ребенка к спорту, а также небольшой комплекс упражнений, который поможет начинающим стать хорошим спортсменом, если не на профессиональном, то на любительском уровне точно.
Пространственные метрики в футболе, теория зон, модель автономного игрока и симуляция игровых моментов
В основе данной статьи лежит работа под названием “ Взгляд в будущее: использование моделей автономных частиц для помощи игрокам в принятии решений на футбольном поле ”, представленная впервые на международной конференции по спортивной аналитике (MIT Sloan Sports Analytics Conference) в марте 2020. Среди авторов работы фигурируют такие люди как Хавьер Эрнандес (глава департамента спортивной аналитики Барселоны) и Дэвид Самптер (профессор математики университета Uppsala, более известен как автор книги Soccermatics). Оба автора принимают активное участие в развитие и популяризации математических методов и моделей, применяемых в футбольной аналитике. На youtube канале Friends of tracking можно найти много интересного и качественного контента от вышеупомянутых специалистов (правда только на английском языке).
Первоочередная цель данной статьи – предложить читателю адаптированный и несколько переработанный перевод оригинальной работы с дополнением некоторых деталей из других работ по данной тематике и выделением ключевых моментов и выводов, полученных авторами, основываясь на которых можно обозначить намечающиеся тренды в мире футбольной аналитики.
Среди всех командных видов спорта футбол занимает 1ое место по сложности паттернов движения игроков
Основная задача футбольной аналитики – это понимание коллективного перемещения футболистов и мяча. С одной стороны, футбол является более “текучим” (плавно меняющимся) видом спорта, в сравнении с американским футболом и бейсболом или крикетом, которые являются более “дискретными” играми. (т. е. прерывистыми, разбитыми на множество отдельных эпизодов). С другой стороны, по количеству игроков на поле, вовлеченных в коллективное движение, футбол значительно превосходит хоккей и баскетбол. С точки зрения математического моделирования это означает, что футбол имеет больше степеней свободы, чем другие виды спорта, делая довольно сложным возможность оценивания игровой ситуации используя одну или небольшое число метрик. До недавнего времени указанная особенность усложнялась еще и отсутствие внутриигровых (in-game) данных.
Здесь стоит отметить, что всю информацию, собираемую во время футбольных матчей, можно разделить на три типа данных.
Типы данных футбольных матчей
Перечисленные типы данных отличаются своей детализацией и степенью доступности. В то время как общая статистика матча, являющаяся представлением основных игровых эпизодов на футбольном поле, доступна почти для всех профессиональных и полупрофессиональных матчей по всему миру, трекинговые данные, предоставляющие самый высокий уровень детализации, сегодня доступны только для ограниченного числа команд, в основном из топ европейских дивизионов.
На сегодняшний день данные о событиях стали наиболее распространенным источником информации для разработки аналитических моделей по нескольким причинам.
Данные о событиях и соответствующие метрики
Данные о событиях, основанные на координатах игроков с мячом и их действиях, доступны уже почти десятилетие благодаря таким компаниям Opta. Анализ данных о событиях дал нам одну из самых популярных метрик на сегодняшний день – xG ( ожидаемые голы), которая позволяет измерять качество моментов, создаваемых игроками, и оценивает непосредственно вероятность гола после каждого удара в диапазоне от 0 до 1. В качестве других, более продвинутых метрик, основанных на все тех же данных о событиях, можно выделить xA ( ожидаемые ассисты/голевые), которая оценивает вероятность того, что игрок, которому был отдан пас, забьет гол (вероятность также оценивается от 0 до 1 и далее суммируется по всем ассистам за весь матч), более сложные метрики, определяющие ценность каждой передачи в некоторой последовательности пасов с точки зрения того, насколько сильно каждый пасс увеличивает или уменьшает вероятность забить гол в конце соответствующие последовательности, такие как xT ( ожидаемая угроза) или VAEP (Valuing Actions by Estimating Probabilities), которая оценивает значимость действий каждого игрока, находящегося с мячом, в процессе владения).
Однако, из-за ограничений, обусловленных природой данных о событиях, эти метрики по факту измеряют только небольшую часть игрового процесса и не позволяют проводить полноценный анализ. Для наглядного примера можно привести тот факт, что для типового матча общее время владения мячом для Луиса Суареса составляло менее 90 секунд из 90+ игровых минут (когда он выступал за Барселону). Для того чтобы оценить вклад Суареса или любого другого игра в конечный результат, зачастую недостаточно только базовых метрик, т. к. они не отражают качество прессинга, открываний, тактического расположения по ходу матча и ряд других полезных действий на футбольном поле.
Трекинговых данные и соответствующие метрики
Последние научные работы в области футбольной аналитики сосредоточены на отслеживании пространственно-временных данных, представленных в виде координат всех игроков на поле и мяча. Более продвинутые подходы пытаются учесть в своих моделях в том числе пространственное положение тела на основе анализа видеозаписей. Как было отмечено выше, трекниговые данные позволяют учитывать значительно больше информации, чем данные о событиях. (Возможность перехвата всех потенциальных пасов, расположение игроков относительно оборонительной линии соперника, степень контроля пространства в каждой конкретной позиции, скорость игроков)
Одним из подходов к использованию трекинговых данных является расширение существующих метрик для оценки значимости пасов, основанных на данных о событиях. Например, Вильям Спирмен (ведущий data scientist в Ливерпуле) разработал модель, предлагающую довольно комплексное представление различных состояний футбольного матча используя трекинговые данные. Его модель сочетает вероятность гола из конкретной точки поля, вероятность команды контролировать данную точку и вероятность того, что мяч может быть доставлен в эту точку, предоставляя на выходе объективный способ оценки ожидаемой долгосрочной значимости от владения мячом. В оригинале, предложенная им метрика называется OBSO (off-ball scoring opportunities – возможность голов из владения) и предлагается для использования в качестве одного из основных аналитических инструментов для прогнозирования голов, определения наиболее уязвимых зон в обороне и определения талантливых игроков, обладающих пространственным футбольным интеллектом (способность читать игру).
Другой подход заключатся в создании самостоятельных моделей на основе сырых, необработанные трекинговые данных, применяя нейронных сети и другие алгоритмы машинного обучения для вычленения тех или иных закономерностей. Такие подходы сегодня называются data-driven, т. е. данные подходы позволяют строить модели, которые опирается исключительно на имеющиеся данные, без использования априорных знаний о процесс, имеющегося опыта (экспертизы) и интуиции.
Для того чтобы понять, что такое data-driven подход, и чем он отличается от альтернативных, стоит добавить пару пояснений.
Data-driven подход уже был успешно адаптирован для таких видов спорта как баскетбол и футбол. Данные модели могут выдавать реалистичные траектории движения игроков и использоваться для автоматической идентификации наиболее оптимальных игровых схем. (номинальная расстановка, расстановка при атаке, обороне, прессинге и т д).
Модель движения рыб, как основа для описания движения футболистов
Несмотря на то, что data-driven подход, в котором используется машинное обучение, имеет свои преимущества, в парадигме Physics-based подхода существуют классы моделей, которые хорошо подходят для моделирования сложного коллективного движения и могут оказаться более подходящими для футбола.
При изучении коллективного движения в группах животных одним из самых успешных подходов моделирования считается – моделирование автономных (самодвижущихся) частиц (self-propelled particles). Под автономными частицами подразумеваются индивидуальные объекты (рыбы, птицы или животные), взаимодействие которых со своими соседями может быть описано небольшим числом принципов.
Самые ранние модели из данной области описывали рыб, как объекты, которые взаимодействуют со своими соседями в трех зонах:
Симуляции этих физических принципов продемонстрировала как набор простых правил взаимодействия внутри группы может описывать достаточно сложные паттерны движения. В биологии данная модель оказались довольно состоятельной и обеспечила фундамент для объединения моделирования и экспериментов, чтобы раскрыть правила взаимодействия индивидуальных объектов более детально. При подобном подходе к изучению поведения сложных систем изначальная (наивная) модель в последствии может быть заменена на более реалистичную, охватывающую другие более сложные правила взаимодействий, в том числе с применением методов машинного обучения. Именно такой подход в моделировании движения футболистов на поле на основе трекинговых данных был предложен авторами.
Есть весомые причины, по которым процесс моделирования, основанный на зонном взаимодействии автономных объектов, может быть довольно успешным в футболе. Многие тренеры часто делят футбольное поле на три зоны относительно позиции мяча. Франциско Сейруло из департамента методологии Барселоны выделяет следующие три зоны:
Ключевым игроком в данном эпизоде, действия которого далее будут сравниваться с оптимальным прогнозом модели автономного игрока, является Пако Алькасер, который делает ложное открывание в сторону штрафной, освобождая за своей спиной пространство, в которое открывается Жорди Альба.
Модель автономного игрока (МАИ) и пространственные метрики
Большая часть мастерства футбольного тренера связана с инструктированием игроков относительно того, как они должны взаимодействовать в этих трех зонах. Цель, которую ставили перед собой авторы работы, – найти отправную точку для реализации МАИ, в основе которой будет лежать модель трех зон. Базовое предположение разрабатываемой модели заключается в следующем – когда команда владеет мячом и находится в фазе атаки, то игроки пытаются найти оптимальный баланс между тремя следующими критериями (метриками):
В исходной позиции, до рывка Пако, зона, выделенная голубым овалом, имеет преимущественно желтый окрас (вероятность того, что пас пройдет в эту зону – средняя). Во время рывка Пако, данная область начинает окрашиваться в зеленый цвет, что свидетельствует о том, что модель оценивает вероятность успешность паса в данную зону как довольно высокую. Динамику изменения вероятности паса для данного эпизода можно наблюдать на видео ниже (19:49).
Данная метрика была предложена Хавьером Эрнандесом и Люком Борном (вице-президент департамента стратегии и аналитики баскетбольного клуба Сакраменто Кингз). Они предложили подход, называемый “ область влияния игроков”, в то время как существует альтернативный подход к моделированию владения, предложенный все тем же Спирменом (не будет рассмотрен в данной статье). Область влияния игрока в каждой конкретной точке поля, в каждый момент времени определяется его текущей позицией (расстояние до мяча) и скоростью движения.
Если принимающий игрок находится далеко от игрока с мячом, то его область влияния на поле (область контроля) рассматривается как более широкая, основываясь на предположение, что если мяч будет отправлен в его сторону, то он будет иметь больше времени чем другие игроки, чтобы завладеть мячом внутри широкой области пространства (высокая вероятность, что он завладеет мячом, т.к. он находится далеко от игрового эпизода в более разряженном пространстве), и наоборот, чем ближе к игроку с мячом находится игрок без мяча, тем меньше вероятность завладеть им, в случае паса от игрока с мячом (чем ближе к мячу, тем более высокая плотность игроков, тем уже потенциальная область контроля у игрока без мяча).
В результате владение в каждой точке поля в каждый в каждый момент времени рассчитывается с учетом области влияния каждого игрока каждой из команд, путем вычитания суммарного влияния одной команды из суммарного влияния другой команды, и применения логистической функции, чтобы полученную разность перевести в диапазон от 0 до 1 и оперировать ей.
Владение (в точке x, в момент времени t) – это вероятность того, что мячом завладеет одна из команд, если мяч будет направлен в соответствующую точку x из текущей точки нахождения в момент времени t.
Основные гипотезы о поведении игроков и допущение МАИ
Как было указано ранее, модель МАИ была построена на основе концепции трех зон. Далее авторы проводят проверку гипотезы о том, что
Данные гипотезы будут проверяться на основе сравнений реальных положений игроков на футбольном поле и оптимальных с точки зрения МАИ. Безусловно, первоочередная задача – понять, насколько точно можно моделировать движения игроков на основе зонного подхода с использованием трех пространственных метрик, но также довольно важно, чтобы предлагаемая модель была полезна в контексте тренерской деятельности, помогая тренерскому штабу принимать более эффективные решения. Для этого необходимо, чтобы результаты работы модели по оценке значимости тех или иных действий на поле были легко интерпретируемы и удобны для представления на после матчевом анализе. Таким образом, вторая цель – взглянуть на инсайты, полученные из модели и обсудить их с игроками при поддержке тренерского состава.
Работа МАИ заключается в следующем – на основе исходных позиций игроков, их скоростей и положения мяча модель проводит симуляцию развития атаки и определяет оптимальные положения атакующей группы игроков на основе взвешенной комбинации трех пространственных критериев (вероятность паса, влияние паса и владение)
То есть, для каждого игрока как бы задается вопрос – получив понимание относительно расположения его партнеров в будущем, где будет его оптимальная позиция, чтобы взвешенная комбинация PP, PI, PC была максимальной.
Демонстрация работы МАИ / Симуляция игровых эпизодов
На 1ой схеме (приведенной выше) – фактическое расположение игроков Барселоны на поле, после открывания Пако Алькасера, которое освободило зону для Жорди Альбы.
На 2ой схеме – оптимальное положение игроков Барселоны, которое было предложено моделью МАИ с точки зрения общего взвешенного произведения всех трех пространственных критериев (PP * PI * PC), т. е. положение, которое учитывает все приведенные критерии. Ниже представлен сравнительный анализ фактических и оптимальных позиций.
Количественная оценка симуляции игровых эпизодов
Изначальная гипотеза была в том, что движение игроков, находящихся на различных расстояниях от мяча (в различных зонах), будет предсказываться на основе различных оптимизационных критериев. Также ожидалось, что игроки в разных игровых амплуа (атакующие игроки, вингеры, центральные полузащитники и т д) имеют различные преобладающие критерии.
Для того чтобы количественно оценить результаты работы модели, были рассмотрены все пасы в финальной трети поля в течение двух домашних матчей Хаммарбю (против Мальме и Гетеборга) сезона 2019 высшей шведской футбольной лиги (Аллсвенскан). Для каждого игрока в момент каждого сделанного паса рассчитывались предсказания семи метрик:
Отметим, т. к. базовые критерии – это вероятности, то производные критерии – тоже вероятности. Для примера PP * PI – это вероятность того, что пас будет получен и результатом этого паса будет гол.
Ось x – порядковый номер игрока относительно расстояния до игрока, принимающего мяч. Т. е. 1ый игрок – принимающий пас, 2ой игрок – ближайший к принимающему пас, 10 игрок – дальше всего от принимающего пасс. (т. к. рассматриваются передачи в последней трети поля относительно атакующие команды, то вероятнее всего – это всегда вратарь). Игрок, который отдает пас исключается из рассмотрения – имеем 10 отсчетов.
Ось y – дистанция в метрах между реальной позицией игрока после завершения паса и наиболее оптимальной с точки зрения МАИ до того, как пас был отдан. Т. е. по сути – то, насколько наша модель ошибается.
Красная линия отражает насколько оптимальная позиция по метрике PP * PI отличается от реальной позиции, в которой находился игрок после паса. (для 1ого игрока – примерно 3 метра)
Синяя линия – насколько оптимальная позиция с точки зрения владения PC отличается от реальной, в которой находится игрок после паса. (для 1ого игрока – чуть более 8 метров)
Черная линия показывает, насколько отличается реальная позиция после паса от реальной позиции до паса, т. е. если бы модель предлагала оставаться в исходной позиции – как наиболее оптимальной для развития атаки. (для 1ого игрока – чуть более 6 метров, т. е. 1ый игрок за время паса переместился на 6 метров.
Другие метрики (не показанные на рисунке) дают более худшие предсказания чем PP * PI в большинстве случаев. По результатам работы можно считать метрику PP * PI – как наилучшую модель для зоны взаимопомощи.
Оптимальные пространственные метрики относительно игрового амплуа
На графике ниже приведен анализ наиболее оптимальных метрик относительно игровой позиции игрока в матчах Хаммарбю, рассмотренных ранее.
Несмотря на то, что на графиках есть позиции, по которым нельзя сделать однозначных выводов, данный подход демонстрирует некоторые важные закономерности.
Общие выводы после количественной оценки
Качественная оценка симуляции игровых эпизодов и консультационные мероприятия
Представленная в данной работе модель МАИ использовалась для анализа матчей Хаммарбю чемпионата Швеции в течение сезона 2019. Авторы работы строили симуляции игровых ситуаций и обсуждали получаемые результаты с первой командой и тренерским составом. В основном разбирались действия футболистов при атакующих фазах игры. В первую очередь авторы хотели получить “реальную” обратную связь от профессиональных игроков и тренеров, относительно корректности выдаваемых прогнозов разработанной модели и понять, рассматривают ли футболисты предлагаемые варианты действий на поле – как допустимые с профессиональной точки зрения. Данная процедура является необходимой, чтобы продемонстрировать полезность данного инструмента и заработать кредит доверия у игроков и тренерского штаба относительно качества выдаваемой информации разработанного аналитического инструмента. Также авторы хотели получить понимание того, может ли данный инструмент быть интегрирован в процедуру послематчевого анализа.
1. Оценка метрики вероятность паса PP и влияние паса PI в игровом эпизоде
В работе демонстрируется ряд примеров, на которых сравнивались фактические зоны, в которые футболисты сделали передачу и зоны, которые были оптимальными с точки зрения метрики – вероятность паса и влияние паса (PP * PI). Я приведу только один пример для демонстрации ситуации, когда игрок выбрал не оптимальное решение с точки зрения модели, что при дальнейшем анализе было подтверждено тренерским штабом и самим игроком.
Так как профессиональный футболист в момент передачи оценивает как возможность того, что пас пройдет, так и то, что позиция, в которой принимающий игрок получит мяч будет оптимальной с точки зрения угрозы воротам, то из этого следует, что не всегда более низкая вероятность паса является определяющим фактором. Игрок, отдающий передачу, может взять на себя риск того, что передача может не пройти, но в успешном исходе – его партнер может получить мяч в точке, вероятность гола в которой очень высока. Поэтому, для более полной картины на правой схеме приводится визуализация произведения двух метрик (PP * PI) для того же эпизода, чтобы учесть влияние паса.
2. Оценка метрики владение
В соответствии с зональной моделью, предложенной в начале статьи, в зоне взаимодействий находятся все игроки, которые не могут мгновенно получать мяч из текущей игровой ситуации. Правильность позиционирования в этой зоне определяется тренерами путем выбора той или иной тактической установки. Авторы данной работы в процессе тестирования модели совместно с тренерским штабом Хаммарбю разработали методику для определения тактической схемы в защите для различных игровых ситуаций используя комбинацию метрик – влияние (PI) и контроль (PC). Подробные детали относительно разработанного подхода авторы раскрыть не могут, но предлагают несколько примеров, на которых можно показать отдельное использование метрики PC для демонстрации неправильного расположения игроков на поле в соответствующих игровых моментах (в статье данные примеры опускаются).
3. Оценка симуляции будущих позиции
Несмотря на то, что роли игроков определялись для каждого конкретного эпизода вручную, авторам удалось выделить некоторые общие правила, по которым они принимали решения, какие метрики должны оптимизироваться в той или иной ситуации.
Эффект от аналитических консультаций
До недавного времени в футболе не было примеров, чтобы в тренировочном процессе использовались модели, симулирующие будущие действия игроков на поле. Поэтому, по ходу консультационной работы с игроками и тренерским штабом было важно оценить степень готовности игроков воспринимать анализ игровых эпизодов с точки зрения предложенных метрик, доступность их визуализации для понимания и готовность игроков и тренерского штаба к совместной дискуссии относительно результатов работы модели МАИ.
Совместно с анализом симуляций прошедших матчей аналитические сессии, проводимые авторами работы с первой командой Хаммарбю, были дополнены разборами атакующих действий футболистов Барселоны, изучением особенностей комбинационной игры Манчестер сити во время продолжительных атак и анализом карты ударов, на основе которой строится метрика xG и оценивается вероятность забить гол с различных позиций вокруг штрафной площади.
Однако, полученные результаты указывают на то, что имеется взаимосвязь между открытостью тренерского штаба к оценке решений, принимаемых игроками на футбольном поле, с помощью анализа данных, готовностью игроков к обсуждению и анализу своей собственной эффективности на поле с использованием описанной методики и успехами команды в атакующей игре. В конце сезона руководство клуба предложило одному из автором данной работы постоянный контракт в клубе, посчитав, что игроки и тренерский состав могут получит пользу от использования описанных инструментов анализа на постоянной основе.
В дальнейшем состоятельность модели, предложенной в данной работе, должна быть проверена на большом объеме данных.
Предложенный в данной работе подход является первым шагом на пути к построению комплексной модели, которая сможет точно определять оптимальные решения игроков на футбольном поле в любом игровом эпизоде. Модель МАИ и используемые в ней пространственные метрик, должны рассматриваться как инструмент, помогающий понять и оценить действия игроков на поле и предлагающий альтернативные варианты. Предложенная модель должна итеративно улучшаться и дополняться на основе анализа своей состоятельности на новых данных. Данный процесс будет идти более эффективно, как в рассмотренном случае, если будет проходить на базе профессиональных футбольных клубов.
Со своей стороны хочу выделить ключевые моменты еще раз: