Játékoskarakterek az NB I-ben és az NB II-ben adatelemzői szemszögből

Egy korábbi cikkünkben Tokmac Nguen lehetséges utódját próbáltuk megtalálni. Több reakció, illetve válasz érkezett azzal kapcsolatban, hogy kizárólag adatokra támaszkodva nem lehet játékos-felderítést végezni, valamint a végső döntésben is kiemelt fontosságú, hogy az adott játékost mérkőzéseken is látni kell. A scout-tevékenység egy újabb állomását mutatjuk be most, amely az adatok és statisztikák segítségével használható és egyben gyakorlatiasabb kontextust teremthet. Ez egy nagyon fontos téma korunk labdarúgásában, hiszen ilyen modellekkel és gondolatkísérletekkel fejlődik a sportág szakmai gondolkodása a profizmus és az objektív gondolkodás irányába.

(X) Regisztrálj a Büntetőn keresztül az Unibetre, és befizetési bónuszod mellé 10 ezer Ft ingyenes fogadást is kapsz ajándékba!


 

A leadben említett Tokmac-cikk elérhető idekattintva!


 

Mielőtt bármilyen scout-tevékenységről ejtenénk szót, tudatosítanunk kell, hogy milyen játékost keresünk. Ehhez elengedhetetlen, hogy a klub jól definiált játékosprofilokkal rendelkezzen, milyen karaktert és szerepkört preferál az adott poszton, ahová labdarúgót keres.

Célunk, hogy jól körülhatárolt játékosprofilokat alkossunk a rendelkezésre álló adatok felhasználásával, majd a megalkotott profilok segítségével beazonosítsuk az NB I-ben és az NB II-ben játszó játékosok egyéni karakterét. Jelen munkánk a labdás tevékenységekre fog fókuszálni, a későbbiekben, hasonló kutatómunkát követően egy védekezésre specializálódott profillistát is készíthetünk, amennyiben a megfelelő mennyiségű és mélységű adattal rendelkezünk.

A magyar első és második vonalat vizsgáltuk a modellel, ezzel szeretnénk az elkészült munkát megfoghatóvá tenni az olvasók számára, mivel maga a modell, illetve ez a részterülete a futballnak alapvetően száraz, emiatt szükség volt olyan élő és érthető példákra, amelyeket minden szurkoló könnyen átláthat.

 

***

A felhasznált mutatók

A folyamat első lépéseként meg kell határoznunk, hogy melyek azok a statisztikai mutatók, amelyek felhasználásával megfelelő módon tudjuk definiálni a játékoskaraktereket.

Itt fontos kihangsúlyozni, hogy – mint minden modell esetében – a felhasznált összetevők egyben a modell korlátait is jelentik, minden egyéb adat, amelyet beépítünk, a modell realizmusát növeli. Ugyanakkor azt is figyelembe kell venni, hogy nem mindegyik adat birtokol azonos fontosságot, egyszerűbben fogalmazva: minden adatnak más súlya van az összefüggések megértésekor.

Modellünk kialakításakor az alábbi statisztikai mutatókat használtuk fel:

  • lövések száma
  • xG
  • egy lövésre vetített xG
  • kulcspasszok
  • xA
  • helyzetkialakítás
  • beadások
  • sikeres beadások aránya (%)
  • sikeres cselezések/labdavezetések száma
  • sikeres cselezések/labdavezetések aránya (%)
  • átlagos passzok száma
  • hőtérkép
  • sikeres passzok aránya (%)

A felsorolt mutatókat csoportokba állítottuk, hogy a profilokat könnyebben tudjuk definiálni:

  • befejezés: lövések száma, xG, egy lövésre vetített xG
  • előkészítés: kulcspasszok, xA, helyzetkialakítás
  • cselezés/labdavezetés: a labdavezetések száma és sikeressége %-ban
  • részvétel: átlagos passzok száma
  • beadások: beadások száma és sikeressége %-ban
  • hőtérkép: a pályán átlagosan elfoglalt pozíció
  • labdabirtoklás: a sikeres passzok száma, illetve az összes passzhoz viszonyított aránya (%)

 

A játékosprofilok

Befejező csatár: magas pontszám a befejezés kategóriában, alacsony pontszám a részvétel és a labdabirtoklás kategóriában. Ők azok a játékosok, akik a csapaton belül a gólszerzéséért felelnek, szinte mindig a góllövőlisták elején találjuk őket. Más mutatók beintegrálásával, tovább lehet finomítani az eredményeken az adott játékosok karakterét illetően (fejjel szerzik a góljaikat, egy érintővel vagy inkább messzebbről stb).

Példák: Priskin Tamás (Győr), Hahn János (Paks), Bárány Donát (Debrecen)

 

Hibrid támadó: valamivel alacsonyabb értékek a befejezés kategóriában, azonban magasabb pontszám a cselezés és a beadások terén, illetve a részvétel kategóriában (ide tartozhatnak a tükörszélsők). Sok gólt szereznek és gólpasszokban is erősek, valamint a támadóharmadban van igazán jelentőségük, valamint sokkal többet vannak jelen a pálya szélső területein, mint a befejező csatárok.

Példák: Nagy Krisztián (Ajka), Tokmac Nguen (Ferencváros)

 

Irányító: a támadások nagy része rajtuk keresztül megy végbe, így magas részvétel-értékekkel rendelkeznek, valamint magas a pontszám az előkészítés kategóriájában is, ugyanakkor az átlagosnál több lövéssel próbálkoznak, ezért még viszonylag magas értéket érnek el a befejezésnél. A csapat legkreatívabb játékosai, rengeteg helyzetet alakítanak ki, játékolvasási képességük a legnagyobb erősségük.

Példák: Bódi Ádám (Debrecen), Bognár István (Paks)

 

Szélső támadó: vannak átfedések az irányító szerepkörrel, viszont már alacsonyabb pontszámmal rendelkeznek az előkészítés kategóriában, mivel a pályán már nem a tengelyhez közelebb helyezkednek, hanem inkább a széleken, ezt a hőtérkép segítségével tudjuk meghatározni. A beadások és a labdavezetések kategóriában magas pontszámot értek el. Őket nevezhetjük a „klasszikus szélsőknek”.

Példák: Pászka Loránd (Soroksár), Osváth Attila (Paks)

 

Mélységi irányító: a csapat játékában nagy szerepet kapnak, így magas értékkel állnak a részvétel kategóriában, illetve az előkészítésben is jó pontszámokat értek el. A labdabirtoklás kategóriában is átlagon felül teljesítettek. A hőtérkép segítségével egyértelműen megkülönböztethetőek az irányító profilú játékosoktól. Rizikósabb passzokkal próbálkoznak, amelyekkel az ellenfél védelmi vonalait próbálják áttörni, a védelem előtt játszanak a pálya centrumában, így a mérkőzés képére a legnagyobb hatással tudnak lenni.

Példák: Pátkai Máté (Vasas), Nikola Mitrovic (Újpest)

 

A biztosító középpályás: A hőtérkép alapján hasonló pozíciókat vesznek fel, mint a mélységi irányítók, azonban sokkal magasabb értéket  produkáltak a labdabirtoklás kategóriájában azonos részvétel mellett. Gyakorlatban ez azt jelenti, hogy míg a mélységi irányítók jelentős hatással vannak a csapat támadójátékára, addig a biztosító játékosok, inkább a labdabirtoklás stabilitásáért felelnek, így az előkészítésben már nem számottevő a jelenlétük.

Példák: Lucas (Kisvárda), Ihor Kharatin (Ferencváros)

 

A támogató középpályás: ez a szerepkör gyakorlatilag az irányító és a mélységi irányító között áll, nem emelkedik ki sem előkészítésben, sem a részvételben, azonban stabilan átlag feletti pontokkal rendelkezik. Azok a játékosok, akik nem a támadójáték kreatív részéért felelősek, hanem munkabírásukkal és labdabirtoklásban is agresszív karakterükkel gyakorolnak hatást.  

Példák: Lyes Houri (Fehérvár), Gazdag Dániel (Honvéd)

 

A beadások specialistája: a profil megnevezéséből már kiderülhet, milyen mutatók vannak hangsúlyban. A beadások és a labdavezetések kategóriában egyértelműen elöl végeztek, átlagos részvétel mellett. Itt, nem meglepő módon a támadóbb felfogású szélsővédőkre illik a karakter, akik fel-fel érnek a támadásokkal és szélről beadott labdáikkal keresik a befejezésért felelős csapattársakat.

Példák: Lovrencsics Gergő (Ferencváros), Bolla Bendegúz (Fehérvár)

 

A támogató szélső: a beadások specialistájának már egy komplexebb képviselője, részvétel kategóriában is jó pontszámokat értek el, valamint a beadásokban valamivel alacsonyabb értékeket.

Példák: Ferenczi János (Debrecen), Silye Erik (Vasas), Marcel Heister (Ferencváros)

 

Az irányító védő: magas pontszám a részvétel és a labdabirtoklás kategóriában, átlagosnál valamivel magasabb érték a labdavezetések kategóriában. A hőtérkép segítségével egyértelműen megkülönböztethetőek a mélységi irányítóktól. Korunk labdarúgásának egyik legegyértelműbb terméke ez a karakter. Ezek a játékosok magabiztosak labdabirtoklásban és védelmi vonalakat áttörő passzaikkal nagyon veszélyes fegyverré válhat a játékuk.

Példák: Miha Blazic (Ferencváros), Stopira (Fehérvár)

 

A klasszikus védő: az irányító védőhöz képest magasabb érték a labdabirtoklás kategóriában, mivel sokkal több oldal és visszapassz jellemzi a játékukat. A részvétel kategóriában nem emelkednek ki, mivel társaik sem keresik őket olyan gyakran a passzaikkal, mint irányító profilú védőtársukat. A hőtérkép itt is segítségünkre lehet.

Példák: Lasha Dvali (Ferencváros), Valencsik Dávid (Soroksár)

 

A modell gyakorlati alkalmazása

Miután minden játékost be tudtunk kategorizálni a magyar első és másodosztályból, következő lépésként megvizsgálhatjuk, hogy egy adott csapat milyen karakter-szerkezettel rendelkezik, illetve a pályára lépő játékosok hozzáadott értéke milyen mértékű és fajtájú. Ehhez a két bajnokság listavezetőinek csapatait vizsgáltuk meg egy-egy közelmúltban lejátszott meccsen. Miután meghatároztuk az adott csapatok karakter-szerkezetét, sokkal átláthatóbbá válnak a csapaton belüli együttműködések és hatási mechanizmusok. A sport komplexitásából fakadóan szükség van ilyen értelmező modellekre a fejlődés érdekében, valamint a szurkolók, olvasók és futballszeretők is profitálhatnak belőle, hiszen egy újabb nézőpont lesz a segítségükre a mérkőzések megtekintésekor.

 

Ferencváros

A Ferencváros együttese kimagaslik a magyar mezőnyből, ezért is volt kissé nehezebb definiálni a játékosok egyéni karakterét, hiszen egy ennyire domináns csapat mutatói nem mindig működnek jól bizonyos modellekben, mivel a csapat játékereje torzíthatja az eredményeket más vizsgált játékosok esetében is. Láthatjuk, hogy a csapat szerkezete kiegyensúlyozott, egy profil sincs túlsúlyban, de a kellő változatosság is jelen van, amellyel a támadójáték kiszámíthatatlansága biztosítva van.


 

Debreceni VSC

Az NB II-t vezető hajdúsági klub azért is volt érdekes alany modellünk tesztelésekor, mert gyakran használják a 3-5-2-es játékrendszert, illetve végignézve a szezon mérkőzéseit, sok szerkezetváltást láthattunk, valamint a csapat összetétele is gyakran változott. A felsorolt körülmények miatt viszonylag nagy hibaszázalékkal dolgozott a modell, azonban mint kiindulópontot, mindenképp érdemes megemlíteni. A háromvédős rendszer sajátosságai miatt Pávkovics és Kinyik mutatói messze a legmagasabbak voltak a másodosztályban a védők között, ezt a jövőben érdemes figyelembe venni a modell fejlesztésekor.


 

A modell hátrányai

Mint korábban már említettük, a modell egyik legnagyobb hátránya, hogy nem veszi figyelembe a védekező statisztikákat, ha az adott játékosokról ezeket az információkat is be tudjuk építeni a modellbe, a végeredmény egy sokkal komplexebb képet adhat a csapatokról.

A másik szembetűnő probléma, hogy a profilok még így sem elég körülhatároltak, hiszen nem tudtuk meg, hogy a befejező csatárok milyen típusú gólokat szereznek (fejesek, kontratámadásból stb.). Ebben az esetben is több és konkrétabb adatra lenne szükség, ahhoz hogy jobban definiálni tudjuk a játékosok egyéni karakterét.

Természetesen egy játékos stílusa nagyban függ csapata játékától is, így ezt sem szabad figyelmen kívül hagyni. Még gyakorlatiasabb kontextust tudnánk adni, ha a csapatok stílusáról is rendelkeznénk adatokkal, amelyeket megfelelően súlyozva beépíthetnénk a modellbe.

Azonban a hátrányok, valamint a korlátok ellenére is kijelenthetjük, hogy a modell jól használható egy részletes scout-folyamat során, ha a klub már definiálta azokat a játékos karaktereket, amelyekre szüksége van. Illetve egy másik nagy előnye az ilyen modellekkel való munkának, hogy leszűkíti a hibás igazoláspolitikai döntéseket is.  A modell jó támogató eszköze lehet a szakemberek munkájának, mivel energia és idő hiányában nem lennének képesek végignézni a megfigyelt játékosok minden mérkőzését.

 

Konklúzió

A modell, amelyet létrehoztunk, képes a rendelkezésre álló adatokból kontextust teremteni, így a scout-folyamat során sokkal konkrétabb és körülhatároltabb képet kaphatunk mind a csapat saját játékosairól, mind azokról a játékosokról, akiket a klub megfigyel.

Mindenképp érdemes még több és pontosabb adatot beépíteni a modellbe, hogy tovább pontosítsuk a játékosprofilokat.

 


Források:

https://www.forbes.com/sites/jamesnalton/2020/02/19/soccer-analytics-smarter-scouting-and-more-accessible-data/?sh=3ad7ac241557

https://ieeexplore.ieee.org/document/8588745

https://statsbomb.com/2020/08/data-scouting-young-creative-passers/

https://statsbomb.com/2019/03/the-football-stats-war-may-not-be-over-but-one-side-is-winning/

https://www.americansocceranalysis.com/home/2020/9/16/davies-determining-added-value-of-individual-effectiveness-including-style

https://www.americansocceranalysis.com/home/2020/8/3/defining-roles-how-every-player-contributes-to-goals


A borítókép forrása: NSO

0 0 vote
Article Rating

Írj hozzászólást

0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x