MODEL ANALISIS SPATIAL TINDAKAN DEFENSIF

Kompleksitas analisis spasial menyoroti bahwa ada lebih dari sekedar pers dengan tekanan tinggi, bunker, dan lain-lain. Ada asimetri, bermain dengan kekuatan pemain terbaik dan improvisasi tindakan Anda di tengah area yang tidak terlalu dijaga.

Analisis semacam ini sangat menyenangkan untuk dilihat, tapi bisa juga digunakan dengan segudang cara. Sebagai contoh, kita bisa membandingkan tim tahun ini dengan tahun lalu untuk melihat bagaimana taktik dan personil berubah.

Anda dapat melihat bahwa Dampak Montreal 2016 menciptakan lebih banyak kekacauan di depan kotak daripada Dampak 2017. Entah mereka sudah menjadi lebih klinis, atau kurang gawang-berbahaya. Mungkin analisis yang serupa tentang umpan dan tembakan akan menjelaskan pertanyaan itu. New England tahun lalu juga menggunakan garis konfrontasi yang lebih tinggi daripada tahun ini. Jika seseorang hanya melihat permainan tanpa melihat data, perbedaan jenis ini mungkin benar-benar tidak diketahui.

Ada aplikasi potensial lainnya untuk jenis hasil ini juga. Ada banyak detail dalam heatmaps ini, yang mungkin Anda bayangkan menganalisis bagaimana tim tertentu tampil melawan tipe tim dengan gaya yang sangat berbeda. Mungkin ada pola dalam pertandingan yang sepertinya tidak dapat diprediksi menang dan kalah saat mereka melangkah keluar dalam kehidupan nyata, tapi pasti bisa diprediksi jika pelatih (atau taruhan!) Telah memperhatikan sejarah satu gaya dengan gaya lain.

Tentu saja ada keterbatasan untuk ini. Untuk satu, dibutuhkan sejumlah besar data untuk bisa mengambil sinyal yang andal. Mencoba untuk memperkirakan pemanasan ini dari satu pertandingan ke pertandingan berikutnya, yang berguna seperti itu, adalah jenis yang tidak mungkin dilakukan. Peta ini juga tidak mengatakan apapun tentang ketidakpastian. Bagi beberapa tim, peta panas yang diprediksi mungkin merupakan representasi gaya mereka yang sangat akurat, namun bagi yang lain, itu mungkin saja merupakan titik tengah pola yang sangat kabur. Dalam hal ini, mereka memberi pembaca rasa kepastian yang salah tentang gaya tim. Ada juga banyak kelemahan statistik (atau setidaknya kelemahan) pada model yang telah saya pilih. Konsekuensi yang paling penting yang saya perhatikan adalah bahwa model ini cenderung membesar-besarkan bila ada “pulau-pulau” tindakan (seperti pulau Jozy Altidore / Sebastian Giovinco untuk Toronto, atau sejumlah tim dengan hot spot di sekitar bendera sudut). Tim-tim tersebut benar-benar memiliki kecenderungan untuk bertahan di area tersebut, namun pemanasan masih terlalu gelap sehingga realistis. Model yang lebih baik, seperti pendekatan Laplace terpadu dan nested, mungkin akan menghindari pembesar-pembesar itu, tapi agak berlebihan untuk analisis pertama jenis ini. Akhirnya, ada masalah apakah tindakan defensif itu benar-benar berhasil. Peta di atas hanya menunjukkan di mana usaha dilakukan, tapi saya bisa membuat peta yang benar-benar terpisah (dan sebenarnya saya sudah) tentang kemungkinan usaha menuju perputaran. Peta tersebut menceritakan sisi berbeda dari cerita yang bisa saya simpan untuk artikel lain.

Entah itu digunakan untuk memprediksi hasil game masa depan, menganalisis dampak perubahan besar, atau hanya merangkum gaya tim sekilas, analisis spasial seperti ini sangat sesuai untuk permainan taktis yang cair. Sungguh, saya pikir potensi penggunaan analisis untuk analisis semacam ini sangat besar. Mereka juga hanya memukau.

 

NYCFC, TUJUAN YANG DIHARAPKAN, DAN OLAHRAGA YANG MENAKJUBKAN

Tidak mengherankan bahwa tujuan yang diharapkan akhirnya dibicarakan di dunia olahraga. Ini sangat bagus dan sangat menghibur bagi saya karena, seperti dugaan Anda, di situlah kita paling banyak menggunakan ASA. Ini adalah alat yang sangat berguna yang dapat menyediakan beberapa alat cepat untuk menilai pemain saat dibutuhkan.

Sekarang, mari kita bicara tentang bagaimana kita menggunakannya.

Tujuan yang diharapkan adalah, seperti yang telah kami dokumentasikan dengan baik selama bertahun-tahun, ukuran peluang dan peluang yang diciptakan oleh pemain dan tim mereka. Porting itu ke dunia sepak bola fantasi ada syarat dan ketentuan dalam hal ini yang perlu kita pertimbangkan.

Target yang diharapkan bukan merupakan satu stat untuk semua metrik. Melainkan jumlah banyak bagian. Melihat-lihat NYCFC dan fakta bahwa mereka mengalahkannya dengan selisih gol yang diharapkan tertinggi sangat hebat! Tapi menyadari apa yang mereka lakukan bahkan lebih penting lagi karena hal itu berbicara tentang keberlanjutan kesuksesan mereka.

Tujuan yang diharapkan memiliki sifat korelatif yang tinggi dengan keberhasilan prediktif namun ada beberapa perangkap yang menyertainya. Mengenali perangkap tersebut dan mengambil langkah selanjutnya adalah di mana Anda dapat berhasil mengidentifikasi keberlanjutan dalam kualitas peluang tersebut.

Contoh bagus dari hal ini adalah mengapa NYCFC memiliki perbedaan tujuan yang diharapkan yang mereka miliki, apakah itu bagus atau tidak. Teman saya, Rob Lowe, terus berbicara sedikit tentang topik ini minggu lalu dan ini adalah contoh bagus dari proses berpikir ini.

New York City berada di urutan kelima secara keseluruhan dalam tembakan yang diambil di dalam kotak 18 sebuah permainan. NAMUN … mereka memompa bola ke dalam kotak melalui umpan silang dan berada di urutan kedelapan dengan melewati kunci total dengan umpan silang dan yang kedua dengan umpan silang selesai per permainan!

NYC memiliki serangan yang, meski dipimpin oleh David Villa, sebagian besar telah melakukan serangan itu TANPA dia untuk tempo dengan persentaseĀ  66% dari total xGF mereka yang berasal dari pemain lain. Secara historis hanya beberapa tim yang telah menunjukkan kesuksesan musim penuh seperti itu (contoh utamanya adalah earthquake SJ 2012 dan Kru Columbus 2015 meskipun ada beberapa pasangan lainnya).

Ini bukan untuk mengatakan bahwa NYC buruk dalam menyerang. Ini hanyalah sebuah tanda tanya yang sah mengenai apakah serangan itu dapat terus mempertahankan sasaran penilaian dengan menggunakan pendekatan langsung ini. Selain itu, pertahanan mereka selama dua tahun terakhir telah sangat mencurigakan namun musim ini xGA menempatkan mereka di MLS pertama kali. Mengapa, dan apa yang mereka lakukan berbeda?

Pertama, tembakan mereka untuk menyerang diturunkan (11 per game melawan 13 pada 2016 dan 15 pertandingan di musim perdananya). Mengurangi volume adalah langkah besar untuk menjadi tim defensif yang lebih baik tapi bukan itu saja. Mereka hanya mengizinkan enam persen tembakan total dari dalam kotak enam yard, bagus untuk keenam di MLS, dan mereka keenam dalam memaksa tembakan dari lokasi luar (38%) daripada lurus ke bawah lapangan.