Interações de estilo de jogo e otimização das relações entre os jogadores

Tom Brown compartilha uma versão escrita de sua apresentação de pôster, que foi exibida no OptaPro Analytics Forum de 2019.

Sua análise foi amplamente influenciada pelo trabalho de Mark Carey e Mladen Sormaz, que foi apresentado no Forum do ano passado. O trabalho de Mark e Mladen está resumido aqui em um blog anterior.

Clique aqui para ver o pôster do Tom.

Introdução

Este estudo tem como objetivo classificar os estilos de execução em cada posição e, em seguida, examinar as relações entre os estilos de execução, explorando o desempenho de um estilo em conjunto com outro.

A classificação dos estilos de jogo permitiria comparações mais precisas entre os jogadores. Por exemplo, seria injusto comparar um jogador como Giroud com todos os outros atacantes, pois seu estilo de jogo e a função que ele desempenha na equipe são muito diferentes dos de alguém como Aguero. Portanto, comparar Giroud somente com outros jogadores com o mesmo estilo de jogo permitiria obter percepções significativas sobre seu desempenho. Isso também proporcionaria uma compreensão de quais habilidades e estatísticas contribuem para um estilo de jogo.

Consequentemente, se um técnico quiser que um jogador desempenhe uma determinada função, seu desempenho poderá ser avaliado em relação a esses fatores contribuintes para garantir que ele esteja jogando da maneira necessária.

A identificação de como as funções dos jogadores interagem entre si permitiria que os técnicos compreendessem se a combinação de estilos de jogo em sua equipe aumenta ou prejudica o desempenho. Se um jogador tiver um desempenho abaixo do esperado, isso pode ser resultado de jogar ao lado de colegas de equipe com estilos de jogo incompatíveis e, portanto, ações podem ser tomadas para corrigir isso.

Com essa análise, o técnico poderá avaliar suas opções e escolher as melhores combinações de jogadores para otimizar o desempenho.

Agrupamento de estilos de jogo

Os dados Opta foram extraídos da temporada 2017-2018 nas "5 principais" ligas e agregados para cada jogador, depois ajustados por posse de bola por 90 minutos.

Um desafio inicial foi definir as posições dos jogadores, devido à variedade de como os clubes registram uma posição e também porque os jogadores atuam em várias posições durante a temporada. Para reduzir a complexidade, os jogadores foram classificados em uma das oito posições: goleiro, zagueiro central, lateral, meio-campista defensivo, meio-campista central, meio-campista ofensivo, ponta e atacante.

Considerando cada posição separadamente, os eventos dos jogadores foram colocados em uma análise de componentes principais (PCA) para reduzir a dimensionalidade e identificar agrupamentos de eventos correlacionados.

Por exemplo, na Figura 1, o mapa de calor da PCA para os meio-campistas atacantes identificou que os jogadores que fazem mais desarmes também fazem mais interceptações e desarmes e têm menos probabilidade de chutar a gol ou tocar na área adversária. Os componentes principais gerados me permitiram definir os estilos de jogo do meio-campista ofensivo como "Criação de ataque amplo", "Criação de ataque incisivo", "Defesa proativa" e "Apoio ao ataque". Os resultados do PCA para todas as posições podem ser encontrados aqui.

Figura 1. Mapa de calor PCA dos meio-campistas de ataque

O PCA também fornece uma ponderação de quanto um jogador se encaixa em cada estilo. Por exemplo, na Figura 2, podemos ver que o PCA identificou que Mkhitaryan se enquadra em grande parte no estilo "Criação de ataque incisivo", enquanto Candreva é ponderado em relação à "Criação de ataque amplo".

Figura 2. Ponderação do estilo de jogo de Candreva vs. Mkhitaryan

Interações de estilo de jogo

Depois que os estilos de jogo foram identificados para cada posição, a próxima etapa foi explorar como eles interagem entre si. Peguei os eventos que contribuíam para cada estilo e realizei uma análise de regressão para examinar como eles mudavam com base no estilo dos colegas de equipe com quem estavam jogando.

Com base no exemplo da Figura 3, podemos dizer que, em média, um meio-campista ofensivo com "Criação de Ataque Amplo" produz 15% mais chances a partir de posições amplas quando joga com um zagueiro central com estilo de "Defensor de Pé Dianteiro".

As alterações em eventos individuais foram então ponderadas com base em sua importância no componente principal e somadas para fornecer o efeito geral de um estilo de jogo sobre outro.

Figura 3 Meio-campista de ataque. Resultados da regressão da criação do ataque amplo

Depois que isso foi calculado para cada posição, o efeito que os dois estilos de jogo tiveram um sobre o outro foi agregado para identificar as combinações benéficas e prejudiciais. Na Figura 4, podemos ver que um meio-campista ofensivo com um estilo de jogo de "Criação de ataque incisivo" cria uma relação benéfica com atacantes do estilo "Retenção" ou "Atacante completo", mas cria uma relação negativa com um "Homem-alvo". Detalhes completos e resultados das interações de estilo de jogo podem ser encontrados aqui.

Figura 4. Mapa de calor da combinação de desempenho por estilo de jogo

Aplicativos e extensões

A esperança é que esse tipo de análise ofereça aos técnicos uma maneira de entender se a combinação de estilos de jogo em sua equipe aumenta ou prejudica o desempenho, permitindo que eles avaliem suas opções e escolham as melhores combinações de jogadores para otimizar o desempenho. A Figura 5 mostra como isso poderia funcionar na prática.