Соккер: Искусство Предупреждения Атак

от

Автор: Денис Аветисян

Новая система оценки оборонительных действий в футболе использует возможности графовых нейронных сетей для более точного определения вклада каждого игрока в предотвращение голов.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

В статье представлена система DEFCON, использующая графовые нейронные сети для комплексной оценки оборонительных действий и определения ценности предотвращенных атак.

Оценка эффективности оборонительных действий в футболе традиционно фокусируется на явных перехватах и отборах, упуская из виду предотвращение опасных моментов до их возникновения. В работе «Better Prevent than Tackle: Valuing Defense in Soccer Based on Graph Neural Networks» представлена новая методика оценки, использующая графовые нейронные сети для количественной оценки вклада каждого игрока в оборонительные действия. Предложенный фреймворк DEFCON определяет вероятность успеха и ожидаемую ценность каждой атакующей возможности, а также ответственность каждого защитника за ее нейтрализацию, что позволяет более точно оценить реальное влияние игроков обороны. Сможет ли подобный подход изменить критерии оценки и трансферной политики футбольных клубов, уделяя больше внимания превентивной, а не реактивной защите?

За пределами Атаки: Пропущенное Звено в Футбольной Аналитике

Современные футбольные метрики, такие как Expected Threat (xT), в основном сосредоточены на оценке атакующих действий, зачастую упуская из виду критически важный вклад оборонительных игроков. Это приводит к неполной картине игры, поскольку предотвращение опасных ситуаций и нейтрализация атак противника оказывают существенное влияние на исход матча. Хотя xT эффективно измеряет потенциальную угрозу, создаваемую атакующими действиями, она не учитывает, насколько успешно оборона предотвращает реализацию этой угрозы. Например, перехват паса, отбор мяча или своевременный подкат, предотвратившие опасную атаку, остаются незамеченными в рамках существующих систем оценки, что искажает реальную ценность оборонительных игроков и их влияния на результат игры. Таким образом, для всестороннего анализа футбольного матча необходима разработка метрик, учитывающих и оборонительные действия, чтобы получить более точное и объективное представление о вкладе каждого игрока в командный успех.

Существующие метрики в футбольной аналитике, такие как Expected Threat (xT), в значительной степени ориентированы на оценку атакующих действий, однако зачастую не способны адекватно отразить итоговый результат матча. Исследования показывают, что исключительно атакующие показатели не всегда коррелируют с победой или поражением, что указывает на упущенный вклад оборонительных действий. Неспособность учесть влияние эффективной защиты приводит к неполной картине игры и искажает реальную ценность игроков, специализирующихся на оборонительных функциях. В связи с этим, для всестороннего анализа футбольных матчей и более точной оценки вклада каждого игрока, необходима разработка комплексной системы оценки оборонительных действий, дополняющей существующие метрики и позволяющая учитывать все аспекты игры.

Оценка оборонительной ценности футболиста представляет собой сложную задачу, обусловленную многогранностью защитных действий и трудностями в распределении заслуг. В отличие от атакующих действий, которые часто приводят к конкретным результатам, таким как голы или удары, оборонительные действия часто проявляются в предотвращении опасности, что затрудняет их количественную оценку. Например, перехват мяча, вытеснение нападающего из опасной зоны или даже правильно выбранная позиция — все эти действия важны, но их влияние на исход матча не всегда очевидно и сложно измерить. Более того, заслуга в успешной оборонительной операции часто распределяется между несколькими игроками, что усложняет задачу определения вклада каждого из них. Разработка надёжной системы, учитывающей все нюансы оборонительной игры и позволяющей справедливо оценить вклад каждого игрока, является ключевым шагом к более полному пониманию динамики футбольного матча и повышению эффективности анализа игры.

Понимание динамики футбольного матча требует не только анализа атакующих действий, но и всесторонней оценки вклада защитников. Разработка надёжной системы оценки оборонительных способностей является ключевой задачей для современных футбольных аналитиков. Ограниченность существующих метрик, сосредоточенных преимущественно на атаке, не позволяет в полной мере отразить сложность игры и точно предсказывать её исход. Эффективная рамка должна учитывать широкий спектр защитных действий — от перехватов и отборов до успешных подкатов и позиционирования — и учитывать контекст этих действий, например, расстояние до ворот и угроза, которую они предотвратили. Только комплексный подход, учитывающий как атакующие, так и оборонительные аспекты, позволит получить полное представление об игре и оценить истинную ценность каждого игрока.

DEFCON: Система Оценки Оборонительного Вклада

Система DEFCON использует графовые нейронные сети внимания (Graph Attention Networks, GAT) для моделирования взаимодействия игроков и оценки вероятности успешных действий. В основе лежит представление игроков и их взаимодействий в виде графа, где узлы — игроки, а ребра — взаимодействия между ними. Механизм внимания позволяет GAT динамически определять значимость различных взаимодействий при оценке вероятности успешного действия атакующего. Особое внимание уделяется учету влияния защитников: модель анализирует, как присутствие и действия защитников изменяют вероятность успеха атакующего, что позволяет более точно оценить вклад каждого игрока в предотвращение или осуществление действия. Веса внимания присваиваются каждому взаимодействию на основе обучаемых параметров, что позволяет модели адаптироваться к различным игровым ситуациям и стратегиям.

Ключевым элементом системы DEFCON является вычисление “Ответственности Защитника” (Defender Responsibility), представляющей собой количественную оценку степени, в которой действия защитника предотвратили совершение действия атакующего. Эта метрика рассчитывается на основе анализа графа взаимодействий между игроками и вероятности успешного действия атакующего до и после вмешательства защитника. Высокое значение ответственности указывает на значительное влияние защитника на нейтрализацию угрозы, в то время как низкое значение свидетельствует о незначительном вкладе в предотвращение действия. Расчет учитывает пространственные характеристики взаимодействия и временной фактор, позволяя точно определить, насколько эффективно защитник помешал атаке.

В основе системы оценки в DEFCON лежит использование величины Ожидаемой Ценности Владения (Expected Possession Value — EPV) для количественной оценки важности предотвращенных действий. EPV представляет собой статистическую оценку вероятности успешного владения мячом после конкретного момента игры и учитывает потенциальное влияние этого владения на итоговый результат. При расчете ответственности защитника, DEFCON использует EPV предотвращенного действия, чтобы обеспечить пропорциональное распределение заслуг. Таким образом, перехват или выбивание мяча в ситуации, когда EPV для атакующей команды была высокой, получит более высокую оценку, чем аналогичное действие в ситуации с низкой EPV. Это позволяет более точно определить вклад каждого защитника в предотвращение угрозы и более справедливо распределить «кредит» за успешную оборонительную игру.

В рамках DEFCON, парный анализ позволяет детально оценить вклад каждого защитника и атакующего в конкретное действие. Этот анализ не ограничивается простым определением успешной или неудачной защиты, а учитывает индивидуальный вклад каждого игрока в создание или предотвращение события. Для каждого действия система оценивает влияние каждого защитника на действия атакующего, а также вклад атакующего в преодоление защиты. В результате, формируется количественная оценка, позволяющая определить, насколько конкретный защитник способствовал предотвращению успешного действия атакующего, и наоборот, как атакующий преодолел действия защиты. Данный подход обеспечивает более точное распределение заслуг и ответственности, чем традиционные методы оценки в командных видах спорта или стратегических играх.

Подтверждение Эффективности: DEFCON в Действии

Для обучения и валидации графовых нейронных сетей (GAT), являющихся основой системы DEFCON, использовался датасет матчей Эредивизи. Процесс валидации включал оценку производительности моделей на независимом наборе данных, что позволило убедиться в их устойчивости и обобщающей способности. Применялись стандартные метрики оценки качества машинного обучения, такие как точность, полнота и F1-мера, для количественной оценки эффективности GAT в идентификации и оценке оборонительных действий игроков. Использование датасета Эредивизи позволило обеспечить репрезентативность и надежность результатов, учитывая специфику и уровень конкуренции данной лиги.

Анализ корреляции показал, что метрики, разработанные в рамках DEFCON для оценки оборонительных действий, демонстрируют слабую связь с общепринятыми показателями атакующей эффективности, такими как xT, VAEP и GIM. Это указывает на то, что DEFCON способен выявлять и оценивать аспекты оборонительной игры, которые не отражаются в стандартных метриках, оценивающих атакующие действия, и, следовательно, предоставляет уникальную информацию о вкладе игроков в оборону.

Визуализации, такие как тепловые карты (heatmaps) и интерактивные временные шкалы, предоставляют возможность детального анализа вклада игроков в оборонительные действия в ключевые моменты матча. Тепловые карты отображают концентрацию оборонительных действий на поле, позволяя идентифицировать зоны повышенной активности и потенциальные уязвимости. Интерактивные временные шкалы, в свою очередь, позволяют проследить последовательность оборонительных действий во времени, связав их с конкретными событиями матча и оценить эффективность отдельных игроков или командных взаимодействий. Такой подход обеспечивает более глубокое понимание оборонительной стратегии и выявляет факторы, влияющие на предотвращение опасных атак.

Анализ данных показал высокую корреляцию (0.754) между штрафами за допущение опасных атак и рыночной стоимостью игроков. Этот показатель превосходит корреляцию, достигнутую с использованием традиционных метрик оборонительных действий, таких как перехваты и отборы. Данный факт указывает на способность DEFCON выявлять значимый вклад игроков в оборонительные действия, который ранее не учитывался в стандартных оценках, и, как следствие, более точно отражать их реальную ценность на трансферном рынке.

Влияние на Оценку Игроков и Инновации в Тактике

Анализ, основанный на метриках DEFCON, предоставляет более полное представление о ценности футболиста, потенциально оказывая влияние на оценки трансферной стоимости. Исследование выявило значимую корреляцию — 0.563 — между чистым оборонительным кредитом игрока и его рыночной стоимостью, особенно заметную у центральных защитников. Это указывает на то, что традиционные показатели, ориентированные исключительно на атакующие действия, могут недооценивать реальный вклад обороняющихся игроков в общий успех команды. Подобный подход позволяет более точно оценить истинную стоимость футболиста, учитывая его оборонительные навыки и влияние на предотвращение голов, что может привести к более обоснованным решениям при формировании состава и трансферной политике клуба.

Система DEFCON предоставляет возможность выявлять ценность защитников, вклад которых традиционно недооценивается при оценке игроков. Анализ данных показывает, что DEFCON позволяет более точно оценивать эффективность игроков оборонительного плана, выходя за рамки стандартных показателей, таких как количество отборов или перехватов. Это открывает новые перспективы для скаутских служб и отделов по подбору игроков, позволяя им находить перспективных защитников, чьи сильные стороны могут быть незаметны при использовании общепринятых метрик. В результате, клубы могут приобретать игроков, которые существенно улучшат оборонительную игру команды, даже если их рыночная стоимость изначально кажется невысокой, что приводит к более эффективному использованию трансферного бюджета и усилению конкурентоспособности.

Система DEFCON предоставляет тренерам беспрецедентный уровень детализации в оценке эффективности оборонительных действий игроков, позволяя им существенно корректировать тактические схемы и оптимизировать расстановку защитных формаций. Анализ, выходящий за рамки стандартных показателей, таких как перехваты и отборы, позволяет выявить скрытые достоинства и недостатки в работе обороны, что, в свою очередь, дает возможность более точно определить роли игроков и их взаимодействие на поле. Вместо слепого следования общепринятым тактикам, тренеры получают возможность формировать индивидуальные стратегии, основанные на объективной оценке сильных и слабых сторон конкретной команды и ее соперников. Это открывает новые возможности для адаптации к меняющимся игровым условиям и максимизации оборонительного потенциала команды, что в конечном итоге способствует повышению эффективности и результативности игры.

Дальнейшие исследования направлены на расширение области применения метрик DEFCON, охватывая другие футбольные лиги мира. Планируется не только адаптация модели к различным стилям игры и уровням соревнований, но и разработка инструментов для анализа матчей в режиме реального времени. Это позволит тренерам и аналитикам получать мгновенную оценку действий игроков прямо во время игры, а также прогнозировать развитие событий на поле. Кроме того, ведется работа над созданием прогностических моделей, способных оценивать потенциальную стоимость игроков и предсказывать их будущую эффективность, основываясь на данных, полученных с помощью DEFCON. Такой подход откроет новые возможности для клубов в сфере скаутинга, трансферной политики и разработки тактических стратегий.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует попытку взглянуть на футбол под новым углом — не просто как на последовательность атак и голов, а как на сложную систему предотвращённых возможностей. Авторы предлагают систему оценки, учитывающую не только успешные оборонительные действия, но и прерванные атаки, что является смелым шагом в области футбольной аналитики. Это напоминает слова Тима Бернерса-Ли: “Веб должен быть всеобщим, он должен быть доступен всем, и он должен быть бесплатным”. Аналогично, оценка в футболе должна быть всесторонней, учитывать все факторы, влияющие на исход игры, и быть доступной для понимания всем заинтересованным сторонам. Применение графовых нейронных сетей позволяет выйти за рамки традиционных метрик и оценить вклад каждого игрока в предотвращение опасных ситуаций, что, безусловно, является прогрессивным подходом к анализу игры.

Что дальше?

Представленная работа, несомненно, открывает новые пути оценки оборонительных действий в футболе. Однако, следует признать, что сама концепция «предотвращенной атаки» требует дальнейшего, более строгого определения. Иначе, рискуем получить ситуацию, где ценность игрока определяется не реальным вкладом в оборону, а лишь субъективной оценкой потенциальной угрозы, которую он «нейтрализовал». Это напоминает попытку измерить энергию нераспространенного фотона — элегантно, но несколько бессмысленно.

Очевидным направлением для развития является интеграция модели DEFCON с данными, выходящими за рамки действий с мячом. Учет позиционирования игроков без мяча, невербальных сигналов, и даже психологического состояния оппонентов — вот где кроется истинная глубина оборонительной стратегии. Разумеется, это потребует разработки новых методов сбора и обработки данных, но разве настоящий исследователь не стремится к невозможным задачам?

В конечном счете, ценность подобных моделей заключается не в создании «идеального» рейтинга игроков, а в углублении понимания самой игры. Если DEFCON сможет спровоцировать дискуссию о том, что действительно значит «защищать» в футболе, то работа не будет напрасной. Потому что правила созданы для того, чтобы их пересматривать, а истинное знание — это умение видеть систему изнутри.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10355.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-14 14:41