1 问题
- 为球员之间的传球建⽴⼀个⽹络，每个球员都是⼀个节点，每个传球都是球员之间的⼀个链接。使⽤您的传递⽹络来识别⽹络模式，如⼆元和三元结构和团队队形。还要考虑游戏中的其他结构指标和⽹络属性。您应该探索多个尺度，如微观（成对的）到宏观（所有球员）的互动，以及时间，如短(分钟到分钟)到⻓(整场⽐赛或整个赛季)。
- 确定反映团队合作成功（除了分数或胜利）的绩效指标，如⽐赛类型的多样性、球员之间的协调或贡献的分配。您还可以考虑团队过程的其他⽔平，例如适应性、灵活性、节奏或流畅性。弄清楚战略是普遍有效的还是取决于对⼿的反战略⾮常重要。使⽤您已经确定的绩效指标和团队过程的⽔平来创建⼀个模型，来捕获团队⼯作的结构、配置和动⼒等⽅⾯。
- 利⽤从您从团队合作模式中获得的⻅解来告诉教练，什么样的结构策略对哈⼠奇是有效的。根据⽹络分析，教练应该在下个赛季做出哪些改变来提⾼球队的成功。
- 您对哈⼠奇的分析使您能够在⼀个可控的团队运动环境中考虑群体动⼒学。理解哪些复杂因素使某些群体⽐其他群体表现更好，这对社会如何发展和创新⾄关重要。随着我们的社会越来越多地解决与团队有关的问题，您能概括⼀下您的发现，谈谈如何设计更有效的团队吗?为了开发团队绩效的通⽤模型，还需要捕捉团队合作的哪些其他⽅⾯呢？
这些问题我自己来看的话还是觉得比较抽象的，先看看其他人的论文是怎么写的吧。
2 2003723
2.1 摘要
摘要第一段写的很精彩，进一步具体化了问题，本文的工作以往“对运动员个人的分析”，而是转向了“对团队合作的分析”。
Objective analysis of the football team’s performance is the main way to set training targets, and improve the team’s level.
- 客观分析足球队的表现是制定训练目标，提高球队水平的主要途径。
Existing analysis of team performance is mostly based on the traditional technical statistics of individual athletes, but seldom discusses the important roles of the interrelationships and synergies between athletes.
- 先有分析大多基于“单个运动员的传统技术统计”，很少讨论“运动员之间的相互合作”。
In view of this, this paper adopts the perspective of players’ cooperation network, constructs the analysis framework of “identifying cooperation network–expanding cooperation model-exploring influence effect–putting forward suggestions”, quantitatively analyzes the cooperation relationship of Huskies football team and its influence law on competition performance.
- “识别合作网络——拓展合作模型——探索影响效应——提出建议”
问题一：
:::info
首先，为了识别合作网络，本文基于传球的特点和数据，构建了一个基于方向加权图的复杂网络模型。本文从多个尺度构建了合作网络指标和其他结构指标。我们参考基因编码类型来区分二元和三元结构，使用比赛场模拟图来挖掘团队形成规则，并采用异质性分析来探索个体球员与团队之间的关系，以及不同网络指标随时间的变化规律。
:::
基因编码、二元和三元结构、异质性分析是什么东西？
还有随时间的变化，有点小离谱，完全不懂。
问题二：
:::info
其次，为了更全面地衡量团队合作绩效，本文通过整合个人对团队的贡献、团队结构、战略布局、环境变量和13个子指标，构建了一个综合评价指标体系。其中，为了明确个人对球队的贡献，本文结合主观和客观权重，利用AHP和熵权构建了球员得分的子模型。
:::
这个还有点能让人看懂的意思。
建立了一个评价模型，并且给其中的每个人都建了一个子模型，具体怎么建立的，下面再看看。
问题三：
:::info
第三，我们研究了团队策略和其他因素影响胜利的机制。对于异质性分析，我们从输赢情况和得分结果两个层面构建了多分类无向逻辑回归模型，以区分团队组成。
我们还处理多重共线性和其他问题。结果表明，哈士奇适合采用攻防平衡的阵型和右翼进攻风格，根据对手的情况适当采取反击策略更为有效。
:::
有点糊涂啊，什么叫做多分类“无向”逻辑回归模型啊？
多重共线性倒是可以理解。这是怎么搞出来的我测。
问题四：
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第四，根据哈士奇的网络结构和相关研究结论，认为要组建一支优秀的足球队，应考虑整体框架和应急机制、个人和集体因素、主观和客观因素、长期和短期情况。对于其他类型的团队，还应考虑领导力、性别构成和团队文化等其他因素。
:::
嘻嘻，看不懂。
总结：
:::info
综上所述，本文的优势在于：（1）相关性：选择能够更好地反映足球比赛和球员网络特征的统计指标和模型；（2） 层次分明：从进攻风格、队形、样本范围等角度进行不同的分析和比较，并考虑比赛结果；（3） 可靠性：采用稳健分析方法和多次测试；（4） 可扩展性：向足球队甚至更广泛的比赛团队提出切实可行的建议
:::
这摘要写的真好，我测。
2.2 引言
这问题背景写的更好，线引出足球，然后处处扣题，写足球中的合作，然后在引申出网络科学，紧扣主题。
作为三大热门球类运动之一，足球的魅力不仅在于它的娱乐性和体育性，还体现了团队合作和集体智慧。足球是一项团队运动，运动员之间有着复杂的互动（Duch等人，2010年）[1]。在团队合作的过程中，团队成员的表现和合作非常重要。由于团队成员的互动和合作，团队中存在着相对复杂的关系，可以视为一个复杂的网络。网络科学是研究复杂网络关系的一个领域，它在群体体育中的应用越来越广泛和深入。FanBu等人构建了篮球传球网络，并提出了一个评估模型来描述每个球员在团体传球网络中的角色[2]。J、 M.BuldúJ.先生。显示了许多足球比赛网络的不同级别的指标和维度[3]。Victor Martins Maimone不仅将复杂网络分析应用于比赛，还将其应用于结果预测[4]。复杂网络分析指标和维度的完善为我们的研究提供了许多参考。根据复杂网络建设的诸多指标，它将为我们进一步分析团队合作的结构、配置和动态提供重要依据。
问题重述：
没看出什么东西。
工作概括：
糊里糊涂看不明白。
2.3 假设
⚫ 同一位置的差异原则：每个球员都有自己的主要职责。即使处于不同位置的球员做出相同的行为，行为的重要性也会不同。
⚫ 当相同位置的球员被替换时，球队的战术风格不会改变。当不同位置的球员被替换时，战术风格可能会改变
⚫ 球场上的行为可以分为四种类型：进攻、防守、传球和失误。其中，有效的进攻、防守和传球受到积极影响，而失误则对整体表现产生负面影响。
⚫ 球队队形主要分为进攻、防守和球场平衡。前锋越多，进攻性越强，后卫越多，防守性越强。
⚫ 同一支球队在比赛中的战术风格保持稳定，并取决于比赛中持续时间最长的阵型
2.4 复杂网络模型
正式看论文啦。
在本章中，创建了一个有向加权传球网络。每个传球是节点之间的弧线。
使用该传球网络，识别常见的传球模式，找出经典的足球评价指标和属性指标，直观的呈现这些结果。
2.4.1 一场比赛的网络
以一场比赛为例，创建邻接矩阵和有向加权传球网络。
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这里解释了几个专有名词：
double pass：二过一，在图中的表现为i to j， j to others。
single pass：I to j， j to I
将统计球队在比赛中最高频率的二进配置模式，并分析他们的传球特点。
在第一场比赛中，哈士奇队打出了46次“双传”和280次“单传”。
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复杂网络通常具有基序，也可以称为子图。
最常见的模式在此文献中有出现：
Network Motifs in Football.pdf
这篇论文调查了三节点和四节点的传递主题。
3节点、4节点、5节点的无向图和有向图数量，无向图数量就是基序。
在这片论文中我并没有发现说的16中模式，看到了13中模式。
这个图的背景图倒是不难，贴上就行，这个网络图的画法需要注意，在这里我尝试用Gephi进行复现。
遇到第一个大难题，这个狗屎数据让人头疼。先搞数据吧那就：
（1）mathes.csv
数据说明：
MatchID：赛季中每场比赛的统一标识符，并反映比赛在赛季中的顺序。
OpponentID：比赛中的对方球队的统一标识符。 请注意，哈士奇队在赛季中与每支对手球队比赛两次。
Outcome：比赛的结果，如 “胜”、"负 "或 “平”。
OwnScore：哈士奇队的进球数。
OpponentScore：对方球队的进球数。
Side：哈士奇队是 "主队 "还是 “客队”。
CoachID：本场比赛哈士奇队教练的统一标识符。
（2）passingevents.csv
MatchID：赛季中每场比赛的统一标识符（见 matches.csv）。
TeamID：参与传球的球队的唯一标识符（"Huskies "或来自 matches.csv 的 OpponentID）。
OriginPlayerID：传球源头球员的统一标识符。 球员ID的形式为 “TeamID_Player Position##”，其中 “TeamID “表示球员所在的球队，PlayerPosition反映球员的位置。 可能的位置是。F”：前锋，“D”：防守，“M”：中场，或 “G”：门将。
DestinationPlayerID：传球目的地的球员的统一标识符。(见OriginPlayerID)
MatchPeriod：事件发生在哪个半场。 ‘1H’：上半场，‘2H’：下半场
EventTime：事件发生在MatchPeriod（上半场或下半场）期间的时间，单位为秒。
EventSubType：传球的类型。可以是其中之一。头部传球”、“简单传球”、“启动”、“高位传球”、“手部传球”、“智能传球”、“交叉”。
EventOrigin_x：传球开始时在球场上的X坐标。X坐标的范围是[0, 100]，从进攻方的角度来看，0表示该队的球门，100表示对方的球门。
EventOrigin_y：传球开始时在球场上的Y坐标。y坐标的范围是[0, 100]，从进攻方的角度看，0表示该队的左手边，100表示该队的右手边。
EventDestination_x：传球目的地在球场上的X坐标。 (见EventOrigin_x)
EventDestination_y：传球目的地在球场上的Y坐标。 (见EventOrigin_y)
（3）fullevents.csv
MatchID：赛季中每场比赛的统一标识符（见 matches.csv）。
TeamID：参与传球的球队的唯一标识符（"Huskies "或来自 matches.csv 的 OpponentID）。
OriginPlayerID：发起该事件的球员的唯一标识符。 球员ID的形式为 “TeamID_PlayerPosition##”，其中 “TeamID “表示球员所在的球队，PlayerPosition反映了球员的位置。 可能的位置是。F”：前锋，“D”：防守，“M”：中场，或 “G”：门将。
DestinationPlayerID：
事件目的地的球员的统一标识符。(见OriginPlayerID)
注意：只对’传球’或’分球’事件类型有效，否则为NaN。
MatchPeriod：事件发生在哪个半场。 ‘1H’：上半场，‘2H’：下半场
EventTime：事件发生在MatchPeriod（上半场或下半场）期间的时间，单位为秒。
EventType：事件的类型。可以是其中之一。任意球”, “决斗”, “传球”, “他人持球”, “犯规”, “门将出线”, “越位”, “试图拯救”, “射门”, “替补”, "中断
EventSubType：该事件的子类型。可以是其中之一。‘门球’, ‘空中决斗’, ‘投球’, ‘头球’, ‘地面散球决斗’, ‘简单传球’, ‘发射’, ‘高传’, ‘触球’, ‘地面防守决斗’, ‘手传’, ‘地面进攻决斗’, ‘犯规’, ‘任意球交叉’, ‘门将离线’, ‘’, ‘任意球’, ‘智能传球’, ‘横传’, ‘扑救尝试’, ‘角球’, ‘解围’, ‘射门’, ‘加速’, ‘反射’, ‘替补’, ‘迟到的犯规’, ‘模拟’, ‘任意球射门’, ‘抗议’, ‘手犯规’, ‘罚球’, ‘暴力犯规’, ‘哨子’, ‘场外犯规’, ‘球出场’, '失时犯规
EventOrigin_x：事件发生在球场上的X坐标。X坐标的范围是[0, 100]，从进攻方的角度来看，0表示球队自己的球门，100表示对方球队的球门。
EventOrigin_y：事件起源于球场上的Y坐标。y坐标的范围是[0, 100]，从进攻方的角度来看，0表示该队的左手边，100表示该队的右手边。
EventDestination_x：事件目的地在球场上的X坐标。 (见EventOrigin_x)
EventDestination_y：事件终点处场地上的Y坐标。 (见EventOrigin_y)
注意：对于 "替换 "事件，出场球员是OriginPlayerID，而进场球员是DestinationPlayerID。
首先，筛选出哈士奇队第一场球赛的所有数据，在passingevents.csv中。
将队员名字进行对应：
示范一下如何求平均点，首先，筛选射出为D1的数据，射出点求平均，得到a；筛选出射入为D1的数据，求到达点平均，得到b；将a和b相加除以2，就是D1的平均点。
将所有某人射向某人的数据全部拿出来。
有一些自己射向自己的，用python处理一下。
手动删吧，挺少的。
费了半天劲，就弄成这个样子。
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经典足球指标
可以从 fullevents.csv 数据集中，统计出来。
首先是聚类系数的概念，这个东西我暂时没搞懂是用来干什么的。可以参考下面的几篇文章进行参考。
看一下文中写的：
第三个公式可能有点错误，具体可以参考上面给出的参考文章。
接近中心性：
文中使用了接近中心性的标准差来作为一个判断标准。
这个说的是分散指数，使用球员位置与球队网络中心之间的平均距离来衡量这一指标。
下面这三张图上文中三个概念的量化分析，
2.4.2 对每一场游戏进行相同的处理分析
2.4.3 时间维度分析
对于这张图，右边的话是上文中提到过的接近中心性的标准差，左边的话，一张图是比率，反应队伍的风格。
2.5 团队合作模式
传球网络表现中体现的团队合作将影响比赛结果，从而影响团队表现。
逻辑回归自变量：
2.5.1 个人贡献指标
在团队中，每个成员对团队做出了多少贡献以及个人贡献的分布是衡量团队绩效的有效指标之一。
在一支球队中，不同位置的球员有不同的责任和分工。因此，用统一的标准来评估每个球员的贡献是不合逻辑的。在本节中，我们认为，不同位置的球员如果以相同的性质行事，将产生不同的效果，并通过主观和客观方法相结合形成新的评分标准。
我们将层次分析法和熵权法相结合，以获得不同位置和动作类型对结果的不同权重，形成得分规则，评估每个球员的贡献，然后我们可以分析每个球队球员在每场比赛中的贡献分布。(如果用到这种评价的话，也可以使用熵权法和CRITIC赋权法)
事件分类
使用AHP来形成一套评分规则
层次结构模型的构建
中间这四个分别是前锋，中卫，防守，守门员。
每个下面的四个小指标和前面所说的有差距，比如前面的错误使用的是“Error”，这里用的是“Fault”
victorious outcome：胜利结果
接下来构建，判断矩阵、进行一致性检验。
进行熵权法：
每个球员的动作对结果的影响在很大程度上取决于同一位置的球员执行的同一类型动作的差异。
这一点是他进行确定权重的原理。
熵权法和层次分析法确定的权重进行平均：
这配色和上面一样的。
计算每个位置选手的得分
这个Ni是什么东西，我暂且的理解是这个是数量？每种行为的数量？
我们将球员得分的平均值和标准差纳入回归模型的变量中。球员的平均得分代表团队成员的整体贡献水平，球员得分的标准差代表团队成员贡献水平的分布。这两个指标解释了团队中个人表现的总体水平和差异，并反映了团队成员的影响。
2.5.2 团队网络结构与战略布局指标的构建
网络结构
- 我们选择了更常用的“经典足球指标”，包括打球率、传球完成率和进球尝试率。
- 经过分析，我们选择了聚类系数、最短路径长度、玩家分散度、玩家中心度标准。
- 聚类系数衡量网络的流量。最短的路径长度反映了团队的灵活性。球员的分散度描述了球员的平均位置和球队重心之间的平均距离。std(closeness)反映了团队的适应性。
团队战略布局指标
- 球队队形
我们将阵型分为三种：进攻型、防守型和球场平衡型。
根据这三种类型的地层，构建分类变量，并将其纳入回归模型的自变量中。
- 进攻风格
不同的球队有不同的进攻风格，甚至同一支球队也会在不同的比赛中尝试不同的进攻方式。有时球队从左侧、右侧和其他侧翼进攻，这有利于进攻速度的发展。有时球队会选择中路进攻，这种战术便于直接射门，但射门很难。我们将进攻方式分为三种：左进攻、右进攻和中进攻。根据整场比赛中使用最多的进攻风格，将进攻风格作为球队的评价标准，并纳入回归模型的自变量。
2.5.3 回归模型
我们使用比赛结果作为因变量和上述个人对团队的贡献、团队结构和战略布局变量，以及环境变量作为支持变量作为自变量，以建立逻辑回归模型。环境变量包括教练、对手以及主客场比赛。这些变量是已知的，反映了竞争的最基本情况。该逻辑回归模型的结构如下。
2.5.4 多重共线性
从表中可以看出，该模型具有严重的多重共线性。因此，我们使用VIF检验和逐步回归来建立逻辑回归模型。
2.5.5 结果和检验
异质性分析
异质性分析的介绍：
对于这种分析，我觉得有必要学一下meta分析，下面是我随便找的学习视频。
本文中的异质性分析，可以理解为分组回归。
结果的解释
- 得分的标准差对比赛结果有积极影响。得分是指根据上述构建的得分子模型对球队中的球员进行评分的标准差，这反映了球队中球员的贡献分布。换言之，团队成员的贡献分布越分散，团队在相同其他条件下的表现越好。
- 传球成功率对比赛结果有积极影响。
- 控球率对比赛结果有负面影响。在正常情况下，控球率代表着一支球队的主动性，这支球队往往以其高控球率而自豪。然而，分析结果表明，高控球率可能反映出节奏缓慢等原因，这不利于比赛结果。
- 中心附近的标准差对比赛结果有负面影响。因此，我们可以看到，团队合作的成功往往与团队成员之间的沟通时间差异较小相结合
- 主客场比赛对比赛结果有重大影响。主场优势将对比赛产生积极影响
- 进攻风格对比赛结果有重要影响。
- 阵型受对手对比赛结果的策略影响。此外，我们使用该模型预测比赛结果。在76个数据中，只有3个预测错误，准确率为96.1%，这也证明了模型的有效性。
2.6 敏感性分析和建议
为了判断每个指标和网络属性对比赛结果的影响，我们将上述指标作为自变量，将比赛结果作为因变量，并根据不同的阵型和进攻风格进行两次逻辑回归分析。
建议：
基于结构策略
基于网络：
2.7 模型的扩展
7.1梳理现有结论
在足球比赛的可控环境下，我们建立了一个具有很强针对性的模型。根据模型中考虑的指标，我们将其扩展到共同的团队合作。我们结论的扩展如下。
7.1.1个人对团队的贡献
⚫ 不同位置的球员有不同的评分系统，这可以扩展到不同的绩效考核处理。采用不同的标准来判断团队中分工不同的人，有助于组建更有效的团队。
⚫ 等级的标准差可扩展到个人供款的差异。团队中每个人的贡献往往是异质的，这有利于形成一个更有效的团队
7.1.2团队结构
⚫ 亲密度的标准偏差可以扩展到团队中的沟通范围。团队不应该有许多关键人物来转移网络中心。尽可能地，信息的传递可以均匀地覆盖每一个成员，这有利于形成一个更有效的团队。
⚫ 聚类系数可以扩展到团队成员之间的交流频率。团队成员不应尽可能频繁地交流。他们应该注意沟通的效率。
⚫ 最短路径可以扩展到分层模式。团队组织的层级结构越复杂，添加的最短路径就越多，而扁平化模式的最短距离就越小。最短路径的大小对团队绩效没有显著影响，因此，对于分层模型，适当的路径是最好的。
⚫ 通行证的完成可以扩展到沟通的有效性。有效的沟通有助于组建更有效的团队。
7.1.3战略布局
⚫ 阵型可以扩展到团队战略。这支球队的组成与其对手密切相关。因此，当团队确定自己的战略时，通过仔细分析环境、趋势和其他人的战略，有助于形成一个更有效的团队。
⚫ 进攻风格可以扩展到团队工作风格。团队风格非常重要，但很难说哪种风格是好是坏。选择正确的风格有助于组建更有效的团队。
7.1.4环境变量
在影响团队绩效的过程中，会遇到许多客观因素，如不可预测的竞争对手、无法控制的突发事件以及宏观背景的影响。由于客观因素的数量难以在不可控的环境中可靠地测量，这里不再赘述。
7.1.5概述
可控系统模型对更广泛的群体也具有适当的指导意义，具体操作需要根据其实际情况量化指标，以便更有效地解决问题。
7.2维度扩展
团队通常比足球队复杂得多。在我们为球队建立的合作模式中，我们只考虑了球员的位置和行动、球员之间的互动以及部队的安排，但缺乏领导力和团队文化的维度。
球员也有性别、性格、稳定性等因素没有被考虑。
7.2.1领导力的维度
Lena Zander和Christina L.Butler关注领导力模式和多文化团队组成，并认为领导力模式应该是明智的战略选择[9]。因此，在开发通用模型时，非常有必要获得SNA（社会网络分析）中领导者的内部中心地位以及与下属进行信息交流的频率。前者可以通过网络的性质获得，后者可以通过联系人的数量获得。
7.2.2性别的维度
越来越多的研究表明，女性的领导能力或在董事会中的作用并不比男性差。根据Brian M.Doornenbal，Liselore A.Havermans的研究。（2015），当促进性别多样性时，它可以对团队绩效产生积极影响[10]。在制定共同模型时，我们可以考虑性别比例。
7.2.3团队文化的维度
团队文化不仅可以提高团队凝聚力，还可以通过缓解成员压力来提高团队效率和团队绩效。Samia Jamshed和Nauman Majeed发现，团队文化可以通过知识共享和团队情商的视角显着提高团队绩效[11]。同时，在开发通用模型时，还可以包括企业徽标、口号等的存在。
2.8 优点和缺点
8.1优势
⚫ 基于足球比赛的可控环境，我们为所有可测量数据建立了尽可能全面的维度，并构建了职业变量，如控球率，这提高了数据的信息纯度。值得一提的是，我们构建的四个维度与当前学者的研究一致。
⚫ 模型结果是准确的。首先，在评估个人行为的得分时，我们采用主观和客观的方法。此外，我们进行了多重共线性和鲁棒性处理，比赛结果的预测精度超过95%。
⚫ 采用网络分析方法。在过去的研究中，很少考虑传球和球员位置等信息，然而我们构建并分析了我们之间的传递网络，将网络的特征指标纳入模型的考虑范围，具有推广意义。
8.2缺点
⚫ 样本量很小。根据模型的使用条件，数据量优选大于构造指数的10倍。然而，由于本文中可用的数据有限，结果可能不稳定，这需要在收集更可靠的数据后进一步考虑。
⚫ 两个参与者之间的交易分析相对简单。在网络建设等方面的分析中，由于难以量化双方的瞬时位置，而且我们没有考虑对手的障碍，因此我们将在获得更准确的GPS数据后进行分析。
2.9 总结
结论团队合作是理解足球比赛复杂性的重要因素。随着大数据时代的到来，海量比赛数据的获取为团队关系和战术策略的定量分析提供了必要的数据基础。这项研究基于哈士奇团队比赛的微观数据，并从网络科学的角度表明，建立有效的团队模型是提高团队绩效的有效途径，从而为团队领导者提供可量化的评估工具。
本文运用社会网络分析方法研究足球比赛的传球特征。首先，通过构建有向加权图网络模型来识别网络类型和特征。在此基础上，结合个人对团队的贡献、团队结构、战略布局和环境变量，构建并评估了全面衡量合作绩效的综合指标体系。基于该指标体系，本文研究了合作绩效等因素对团队胜利的影响机制。最后，根据哈士奇的网络结构和相关研究结论，提出了一些建议，以帮助足球队和其他球队提高团队绩效。
本研究的优势在于从一个新的角度选择模型和指标，并结合足球队团队合作的特点。分析层次清晰，结果稳定，结论和建议实用。同时，本文还存在一些尚未解决的问题，如选择指标过程中的局限性、难以量化队友的瞬时位置以及无法获得对手的阻碍程度等。所有这些都需要在扩大指标数量和样本量的基础上进行深入研究。
Team cooperation is an important factor in understanding the complexity of football matches. With the arrival of the big data era, the acquisition of massive competition data provides the necessary data basis for quantitative analysis of team relationships and tactical strategies. This study is based on the microscopic data of husky team matches, and from the perspective of network science, it shows that establishing an effective team model is an effective way to improve team performance, thus providing quantifiable evaluation tools for team leaders.
This paper uses social network analysis to study the passing characteristics of football matches. Firstly, the network types and characteristics are identified by constructing a directed weighted graph network model. On this basis, combined with individual contributions to the team, Team structure, Strategic layout, and Environment variables, a comprehensive index system to comprehensively measure cooperation performance is constructed and evaluated. Based on this index system, this paper studies the effect mechanism of cooperation performance and other factors on team victory. Finally, according to Husky’s network structure and relevant research conclusions, some suggestions are put forward to help football teams and other teams improve team performance.
The advantages of this study lie in choosing models and indicators from a new perspective and in combination with the characteristics of team cooperation of football teams. The analysis level is clear, the results are stable, and the conclusions and suggestions are practical. At the same time, there are still some unsolved problems in this paper, such as limitations in the process of selecting indicators, difficulty in quantifying the instantaneous positions of teammates and inability to obtain the obstruction degree of opponents, etc. All of these require in-depth research on the basis of expanding the number of indicators and sample size.
2.10 目录
