Using of Network Motifs on Basketball Tactical Analysis

In the specific case of team sports there are a particular interest to recognize the cooperation tendencies between team-members. There are several ways to extend the investigation of pass motifs to reveal finergrained details of teams and players. The aim of this study was to solve the game strategies of basketball teams by using network science through motifs. The study sample consists of 6 matches of Turkish National Basketball Team in the EuroBasket2015 tournament. 6 matches were analyzed with e-analysis basketball program, the pass actions obtained from the analysis were transferred into Excel files. The Excel pass files were processed with the open-source program Gephi to obtain the network of the matches and the measurements of networks’ motifs. And then using R and R package igraph 3-nodes and 4-nodes pass motifs were found. As a result, for 3-nodes Type 9 has been seen as mode 2 times. With the help of network science approach and by using motifs the most influential players can be found, the most compatible squad for future games can be selected and the opponent's key players can be analyzed. If coaches want to disrupt the opponent's game format, they must first be aware of the pass motifs that the team often uses. Determining how to break these motifs will make an important contribution to the success of a team

Análisis de las redes de distribución de balón en fútbol : pases de juego y pases de adaptación

Este artículo propone distinguir los pases de juego y los pases de adaptación al juego en las aplicaciones del análisis de redes sociales al estudio del fútbol. Las redes de pases de balón permiten describir y evaluar las configuraciones tácticas en el desarrollo de un partido (Bundio y Conde, 2007; Cotta, Mora, Merelo-Molina y Merelo, 2011). El equipo es analizado como una red en la que los jugadores son los nodos y los pases de juego son lazos dirigidos. Los patrones de interacción entre jugadores revelan procesos emergentes que trascienden las estadísticas individuales de corte tradicional. Pese a que las primeras aplicaciones utilizan la matriz bruta de pases de balón, la diferenciación de las relaciones entre jugadores en función del tipo de tarea desarrollada muestra con más claridad los elementos tácticos del juego (Maya Jariego y Bohórquez, 2011). Para ilustrarlo utilizamos datos del Real Betis Balompié en la final de Copa de S. M. El Rey de 2005 y del encuentro de la final de Copa de 2007. Tanto los indicadores de centralidad como las pruebas no paramétricas muestran una clara diferenciación entre la red de pases de juego y la red de pases de adaptación. Los resultados permiten interpretar el desarrollo táctico del partido, que comparamos con la descripción basada en estadísticas individuales de corte tradicional.The network of who passes the ball to whom describes the tactical configurations in the development of a soccer match (Bundio y Conde, 2007; Cotta, Mora, Merelo- Molina y Merelo, 2011). The team is analyzed as a network, with players as nodes and passes as directed edges. The patterns of interaction between players reveal emergent processes that transcend traditional individual statistics. Although the first applications of network analysis to soccer use the matrix of all the passes during the match, the differentiation of the relationships between players depending on the type of work carried out shows more clearly the tactical elements of the game (Maya Jariego y Bohórquez, 2011). To illustrate this we used data from Real Betis in the 2005 Copa del Rey final, as well as the match in the 2007 final. Both centrality measures and nonparametric tests showed a clear differentiation between the passing network and the adaptation network. The results allow interpreting the tactical development of the match. Finally we compare the network analysis of the match with a description based in individual players statistics

Successful team synergies : a social network analysis on high performing soccer teams in the UEFA Champions League

A interacção sinergética entre colegas de uma equipa de futebol tem propriedades susceptíveis de serem estudadas através da Social Network Analysis (SNA). A análise de redes formadas pelos passes de colegas de equipa tem demonstrado que o sucesso colectivo está correlacionado com alta densidade de rede e coeficientes de clustering, bem como com centralização de rede reduzida. Apesar disso é importante evitar uma simplificação excessiva no estudo deste fenómeno, nomeadamente a consideração por igual na obtenção das métricas de rede dos eventos que estão na origem quer da performance colectiva de sucesso quer de insucesso. No presente estudo, investigamos se a densidade, o coeficiente de clustering e a centralização das redes podem prever o sucesso ou o insucesso da performance de uma equipa no futebol. Analisámos 12 jogos do Grupo C da UEFA Champions League 2015/2016, utilizando registos públicos das transmissões de TV. Realizaram-se análises de notação para categorizar as sequências ofensivas como bem-sucedidas ou mal-sucedidas e para recolher os dados das redes de passe e subsequentes métricas. Utilizou-se um modelo de regressão logística hierárquica para prever o sucesso das sequências ofensivas a partir da densidade, do coeficiente de clustering e da centralização das redes, utilizando a variável total de passes como variável moderadora. Os resultados confirmaram o efeito independente das métricas de rede. A densidade, ao contrário do coeficiente de clustering e a centralização, foi um preditor significativo do sucesso das sequências ofensivas, tendo-se registado uma relação negativa entre densidade e sucesso de sequências ofensivas. Para além disso, densidades reduzidas foram associadas a um número superior de sequências ofensivas, embora maioritariamente mal-sucedidas. Por outro lado, altas densidades foram associadas a um número inferior de sequências ofensivas bem-sucedidas, mas também a um menor número total de sequências e de "perdas de posse de bola" sem que a equipa atacante tivesse conseguido entrar na zona de finalização. Uma análise individual por equipa indicou que a relação entre a performance da equipa e a densidade é dependente da equipa. A aplicação de SNA aos desempenhos de sucesso e insucesso, de forma independente, de uma equipa de futebol é importante para minimizar uma possível simplificação excessiva das sinergias efectivas de uma equipa.The synergistic interaction between teammates in soccer has properties that can be captured by Social Network Analysis (SNA). The analysis of networks formed by team players passing a ball in a match shows that team success is correlated with high network density and clustering coefficient, as well as with reduced network centralization. However, oversimplification needs to be avoided, as network metrics events associated with success should not be considered equally to those that are not. In the present study, we investigated whether network density, clustering coefficient and centralization can predict successful or unsuccessful team performance. We analyzed 12 games of the Group Stage of UEFA Champions League 2015/2016 Group C by using public records from TV broadcasts. Notational analyses were performed to categorize attacking sequences as successful or unsuccessful, and to collect data on the ball-passing networks. The network metrics were then computed. A hierarchical logistic-regression model was used to predict the successfulness of the offensive plays from network density, clustering coefficient and centralization, by using the number of total passes as a moderator variable. Results confirmed the independent effect of network metrics. Density, but not clustering coefficient or centralization, was a significant predictor of the successfulness of offensive plays. We found a negative relation between density and successfulness of offensive plays. However, reduced density was associated with a higher number of offensive plays, albeit mostly unsuccessful. Conversely, high density was associated with a lower number of successful offensive plays, but also with overall fewer offensive plays and “ball possession losses” before the attacking team entered the finishing zone. An individual team analysis indicated that a relationship between team performance and density is team dependent. Independent SNA of team performance is important to minimize the limitations of oversimplifying effective team synergies

A tática de uma equipa de futebol: modelação espacial para análise de redes

Durante uma partida de futebol são efetuados centenas de passes entre os jogadores que se encontram no terreno de jogo de forma a progredirem no terreno, tentado alcançar o objetivo de marcar golos para que a sua equipa seja a vencedora. Considerando cada equipa uma rede, onde cada jogador é um dos seus nós constituintes e assumindo que cada passe realizado é uma ligação estabelecida é possível considerar que estamos na presença de duas redes complexas. É partindo desta premissa que este trabalho pretende fazer um estudo com base nas ferramentas normalmente utilizadas nos mais diversos estudos de redes complexas geralmente aplicados ao território e aplicá-los ao que se passa durante o tempo regulamentar de jogo, dentro das quatro linhas, o que permitirá uma análise geográfica à partida de futebol. Foi escolhido um jogo em concreto, que opôs o Futebol Clube do Porto e o Bayern Munich, sendo então feita a recolha dos dados relativos ao número de passes realizados por cada jogador. Para a sua análise são propostos três conjuntos de métodos, sendo eles a análise estatística, a análise de redes e medidas de autocorrelação, sendo assim possível, através dos resultados obtidos, fazer uma análise profunda do jogo. Os resultados obtidos permitiram não só fazer uma leitura aprofundada das equipas no geral, mas de cada um dos seus elementos em particular. Tal permitiu a quantificação do contributo e do peso que cada jogador teve no fio de jogo da sua equipa, de acordo com os parâmetros utilizados. O objetivo do trabalho é que estes resultados possam vir a ser utilizados pelos treinadores de futebol como auxílio à tomada de decisões