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Type: TESE DIGITAL
Title: Complex network measurements in graph-based spatio-temporal soccer match analysis = Medidas de redes complexas na análise espaço-temporal baseada em grafos de jogos de futebol
Title Alternative: Medidas de redes complexas na análise espaço-temporal baseada em grafos de jogos de futebol
Author: Rodrigues, Daniele Cristina Uchôa Maia, 1979-
Advisor: Torres, Ricardo da Silva, 1977-
Abstract: Resumo: A análise de partidas de futebol é de suma importância na definição de programas de treinamento apropriados e estratégias de jogo. A crescente disponibilidade de dados relacionados ao esporte nos últimos anos, devido ao uso de sistemas de rastreamento modernos, permitiu avanços em análises esportivas, proporcionando aos treinadores informações valiosas para análise de times e partidas. A disponibilidade desses dados, por outro lado, desafia a Ciência a desenvolver ferramentas capazes de armazenar, visualizar e analisar esse grande volume de informações. Análises no futebol são geralmente realizadas usando estatísticas de partidas, eventos do jogo (por exemplo, passes e finalizações) e os dados de localização dos jogadores. Estudos relacionados têm representado os eventos dos jogos como um único grafo, em que os jogadores são vértices e as arestas são ações realizadas entre eles durante a partida. O grafo é então analisado sob a perspectiva de medidas de redes complexas. Embora as abordagens existentes ofereçam informações relevantes sobre as ações táticas ocorridas durante o jogo, revelando alguns padrões táticos, desconsideram os aspectos espaço-temporais inerentes ao esporte, como o posicionamento dos jogadores no campo e o momento no tempo que ações relevantes ocorrem. Esta tese trata destes problemas ao apresentar um framework de análise de jogos de futebol. Para tanto, propõe-se uma nova abordagem para a análise de partidas de futebol, baseada em grafos que considera as características espaço-temporais, intrínsecas a esse esporte dinâmico. As partidas de futebol foram representadas como grafos temporais, codificando a localização dos jogadores em grafos instantâneos. Nestes grafos, os vértices representam os jogadores em sua localização real e as arestas são definidas com base na distância entre eles no campo e na possibilidade de trocas de passes curtos. Demonstramos que essa representação, denominada Opponent-Aware graph, que leva em consideração a presença de adversários, e a medida de entropia de diversidade são ferramentas efetivas para determinar o papel dos jogadores atacantes em uma partida e a probabilidade de passes bem-sucedidos. Considerando diferentes medidas de redes complexas em grafos temporais, este estudo também investiga a viabilidade da utilização de medidas de redes complexas e algoritmos de aprendizado de máquina para caracterizar o papel dos jogadores em uma partida. Os resultados permitem caracterizar melhor o processo de tomada de decisão dos jogadores, fornecendo informações relevantes para treinadores e pesquisadores para, possivelmente, melhorar estratégias de treinamento. Este estudo também aborda o problema de visualização de grafos temporais, introduzindo o Ritmo Visual de Grafos (do inglês Graph Visual Rhythm), uma nova representação baseada em imagem para visualizar padrões de mudança tipicamente encontrados em grafos temporais. Esta representação é baseada no conceito de ritmos visuais, motivada pela sua capacidade de codificar uma grande quantidade de informações contextuais sobre a dinâmica de grafos de forma compacta. A utilização dos ritmos visuais de grafos foi realizada através da criação de uma ferramenta de análise visual para apoiar o processo de tomada de decisão com base em análises de partidas de futebol baseadas em redes complexas

Abstract: Soccer match analysis is of paramount importance in the definition of appropriate training programs and game strategies. The increasing availability of sport-related data in the recent years, due to the use of modern tracking systems, has allowed advances in sports analytics, providing coaches with valuable information for match and team analysis. The availability of these data, on the other hand, challenges science to develop tools capable of storing, visualizing, and analyzing this large volume of information. Soccer analyses are usually performed using matches' statistics, events (e.g., passes and shots on goal) and players location data. Related studies have been representing the matches' events as a single graph, where players are vertices and edges are actions performed among them during the match. The graph is then analyzed from a complex network measurement perspective. Although this approach provides interesting insights about the tactical actions occurred during the game, revealing some tactical patterns, it disregards the spatio-temporal aspects inherent to the sport, as the positioning of the players on the pitch, and the moment in time when relevant actions occur. This thesis addresses these shortcomings by presenting a soccer game analysis framework. We propose a new approach for soccer match analysis, based on graphs, that considers the spatio-temporal characteristics, intrinsic to the dynamic of soccer. We propose to represent the match as a temporal graph, by encoding players' location on the pitch into instant graphs. In these graphs, vertices represent players in their real location and edges are defined based on their distance in the field and the possibility of short pass exchanges. We demonstrate that this representation, named Opponent-Aware graph, which takes into account the presence of opponents, and the diversity entropy measurement are effective tools for determining the role of attacking players in a match and the probability of successful passes. By taking into account different measurements of complex networks in temporal graphs, this study also investigates the feasibility of using complex network measurements and machine learning algorithms to characterize the role of players in a match. The results allow to further characterize the decision-making process of players, providing interesting insights to coaches and researchers for possibly improving training strategies. This study also addresses the visualization of temporal graphs problem by introducing the Graph Visual Rhythm, a novel image-based representation to visualize changing patterns typically found in temporal graphs. This representation is based on the concept of visual rhythms, motivated by its capacity of providing a lot of contextual information about graph dynamics in a compact way. We validate the use of graph visual rhythms through the creation of a visual analytics tool to support the decision-making process based on complex-network-oriented soccer match analysis
Subject: Redes complexas
Redes temporais
Futebol
Language: Inglês
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2017
Appears in Collections:IC - Tese e Dissertação

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