Social network analysis for a soccer game

사회네트워크분석을 통한 축구경기 분석

  • Choi, Seung-Bae (Department of Data Information Science, Dongeui University) ;
  • Kang, Chang-Wan (Department of Data Information Science, Dongeui University) ;
  • Choi, Hyong-Jun (Invasion Game Analysis Team, Myongji University) ;
  • Kang, Byung-Yuk (Department of Data Information Science, Dongeui University)
  • 최승배 (동의대학교 데이터정보학과) ;
  • 강창완 (동의대학교 데이터정보학과) ;
  • 최형준 (명지대학교 스포츠기록분석연구센터) ;
  • 강병욱 (동의대학교 데이터정보학과)
  • Received : 2011.09.25
  • Accepted : 2011.10.25
  • Published : 2011.12.01

Abstract

Social network analysis is the social statistical analysis of any social structure involving a stream of mutual information between observations. In this study we used the results of passes between players in a soccer game. The analysis contents are as follows. (1) Players with important or leading roles are identified. (2) Players are assessed by pass frequency and the success rate of passes. The purpose of this study is for use as basic data for future team strategy, and achieves this by evaluating the role of each individual player within a team. In this study, social network analysis without separating positions is conducted, and is also performed for defensive and attacking positions respectively. The results of this study are as follows: First, when complete team data were available, the players performing leadership roles were Jung-woo Kim, Sung-yeung Ki and Chung-young Lee, whereas Jeong-su Lee acted as a sub-leader. In case of data for defensive positions Jeong-su Lee was a leading player, and in terms of attacking positions, all of the players excelled in the game and could be evaluated as playing lead roles.

사회네트워크분석은 개체들 간의 상호 정보 흐름인 사회적 구조에 대한 사회과학적 통계학적 분석이다. 본 연구에서는 한 축구경기에 대해서 사회네트워크분석을 이용하여 축구선수들 간의 패스 정보를 이용하여 (1) 어떤 선수가 팀에서 리더로서 얼마만큼 역할을 했으며, (2) 패스를 많이 해 준 선수 또는 패스를 많이 받은 선수들이 누구인지를 알아내어 경기에서 중요한 역할을 한 선수들을 탐지한다. 본 연구의 목적은 팀 내에서 각 선수들의 역할에 대한 수행 실태를 평가하고, 향후 경기에서 팀의 경기 전략을 수립하는데 기초자료로 활용하는데 있다. 본 연구에서는 먼저 포지션을 구분함이 없이 사회네트워크분석을 실시하였고, 각 포지션별 (수비수와 비 수비수)로 각각 사회네트워크분석을 수행하였다. 본 연구에 대한 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체데이터를 이용하였을 때, 리더의 역할을 수행한 선수들은 이청용, 김정우, 기성용 선수이고, 서브리더는 이정수 선수였음을 알 수 있었다. 그리고 포지션별로는 수비수의 경우 리더의 역할을 수행한 선수는 이정수 선수임을 알 수 있었다. 비 수비수 (미드필더와 공격수)의 경우에는 각 선수들이 부여된 포지션에서 최선을 다하였기 때문에 누구를 리더와 서브리더라고 할 것 없이 모두 훌륭한 경기를 소화하였다고 평가할 수 있다.

Keywords

References

  1. 김용학 (2007). <사회 연결망 분석>, 박영사, 서울.
  2. 김혜진 (2007). 사회연결망(social network analysis: SNA를 이용한 스포츠 경기분석. <한국체육측정평가학회지>, 9, 99-112.
  3. 박철용, 이미숙 (2011). 스포츠영재성 검사 항목과 코스타스 점수간의 연관성 분석. <한국데이터정보과학회지>, 22, 57-64.
  4. 손동원 (2010). <사회 네트워크 분석>, 경문사, 서울.
  5. 신상근, 조용주, 조영석 (2009). 유럽 리그에서 득점과 실점을 이용한 승점 추정에 관한 연구. <한국데이터정보과학회지>, 20, 837-844.
  6. 이장택 (2010). 엘리트 10종경기 선수들의 경기력 패턴에 관한 연구. <한국데이터정보과학회지>, 21, 1071-1079.
  7. 전희준, 안철경 (2010). 사회네트워크서비스(Social Network Service)의 확산과 보험회사의 활용 가능성. <손해보험협회>, 504, 18-31.
  8. 허명회 (2010). , 자유아카데미, 서울.
  9. 홍종성, 정민섭, 이재형 (2010). 2010 남아공 월드컵 축구 예측모형 분석. <한국데이터정보과학회지>, 21, 1137-1146.
  10. Bae, J. D., Min, B. M. and Kim, J. S. (2009). Centrality analysis in students' friendship network and its strategic applications. Journal of the Korean Data Analysis Society, 11, 1467-1478.
  11. Howard, L. N. II (1993). Social network analysis of sport: Emphasizing social structure in sport sociology. Sociology of Sport Journal, 10, 315-321. https://doi.org/10.1123/ssj.10.3.315
  12. Kang, B. S. (2010). Performance improvement methods for new customer recommendations using degree centrality of social network. Journal of the Korean Data Analysis Society, 12, 1511-1522.
  13. Opsahl, T., Agneessens, F. and Skvoretz, J. (2010). Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths. Social Networks, 32, 245-251. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2010.03.006