符号分析在欧洲国家球类项目技战术分析中的应用

柳瑞芝，王 艳（上海体育学院 中国乒乓球学院，上海 200438）

符号分析在欧洲国家球类项目技战术分析中的应用

柳瑞芝，王 艳
（上海体育学院 中国乒乓球学院，上海 200438）

介绍欧洲知名度较高、沿用较为广泛的球类项目技战术分析方法——符号分析系统，阐释符号分析模型的构建及其在实践中的运用，为此类软件在我国的应用及发展提供参考。

符号分析；欧洲国家；球类项目；技战术分析

近年来，我国用于体育科研方面的软件开发越来越多，几乎覆盖了各大体育项目，如球类项目的各种技战术分析软件、田径项目的动作对比分析软件、跆拳道和散打等项目的运动录像分析软件，以及适用于各种项目的定位感知系统等。这类软件的开发及应用，不仅大大提高了运动队的科学化训练水平，还直接推动了我国体育科研的发展进程。虽然这类软件形态各异，功能、作用也各不相同，但其后台的设计原理却大同小异。尤其是信息采集系统，通过采集界面录入的信息几乎都是用符号代替具体内容存储进数据库中的，即本文中所提到的符号分析。符号分析起源于欧洲，起源较早，记载较多。本文通过查阅大量文献资料，简单介绍几种欧洲知名度较高、沿用较为广泛的球类项目技战术分析的符号分析方法，为此类软件在我国的后续发展提供参考。

1 符号分析系统的早期发展情况

运用计算机符号分析系统对球类项目进行分析源于欧洲。壁球和足球是最早用计算机符号系统进行技术分析的体育运动项目，尤其是壁球，是所有体育项目参与电脑化符号分析发展的先驱。这是因为许多分析软件的第一程序员认为壁球是一项较为简单且容易被录入的运动。它不仅是在室内固定区域进行，并且有充足的照明。

在欧洲地区，第一个手动符号输入分析系统是由Downey 于1973年在英国公开发表的，但由于过于复杂，这个系统实际上并未采集过数据。1976年，Reilly和Thomas对Downey记录运动员动作的概念非常感兴趣，于是他们记录和分析了足球比赛的强度和离散程度。1977年，Sanderson和Way开始为壁球设计分析系统，并由Sanderson于1983年进行了进一步的改革，他用数字符号在一个象征球场的图里表示不同的击球，对球场上的不同区域，使用纵向和横向求和获得结果。然而这个系统需要5～8 h才能学会如何使用，40～50 h才能分析一场比赛。

2 计算机技术推动符号分析系统的进一步发展

计算机技术的进一步发展，使用微型计算机在球场边记录数据也逐渐成为可能。但由于比赛的速度和存储能力，当时一次只能标记一名运动员的数据。

随着数字化触控板的诞生，数据录入的困难和系统学习时间大大减小。数字化触控板是一个可编程的、触控的小面板，在这个面板上，有一个代表比赛区域的图形，在这上面恰当地标记了运动员和他的行为（1944年）。与此同时，英国（Hughes and Feery，1986；Sharp，1986；Treadwell，1988）和哥伦比亚大学符号分析中心Vancouver （Franks et al.，1986）都分别使用了概念键盘和电源垫。1986年，Tillin通过使用概念键盘将一个不同寻常的电脑符号应用程序连接到一台IBM电脑上，将温布尔登网球比赛中女运动员的进攻作为指标，根据每次击球的节奏、落点和从哪里击球等给出一个分数。

1988年，Taylor和Hughes发明了语言互动系统，由于当时还没有图形软件包，所以，频率分布只能展示在一个用二维坐标显示的球场上，不容易理解。数据录入的又一大进步是在计算机VB程序语言出现并被广泛应用于编写创建用户图形界面之后。该界面可以使用户通过在屏幕上移动鼠标，点击相应的图标录入他们想要录入的内容。随后，对羽毛球的分析也慢慢进行。同样，在windows环境下使用最新的VB编程，穿插大量的图形软件包使其简单易懂。

Hughes在他与Robertson（1998）开发的手动符号分析系统上，开发了一个新的计算机分析系统，它可以被用户实时输入比赛信息，并能够立即生成3D直方图，在比赛期间为运动员提供比赛结果反馈。当某一特定运动员的比赛录入达一定数量后，这些数据可以收集到一起，通过观看一系列的图形展示，得出在哪里或者用哪一种方式击球，致使最终的胜利或者失败。这个简单的冠军误差分析技术就是欧洲体育科研人员们熟知的SWEAT分析系统（Murray et al.，2001）。这个赛后整场分析系统被广泛使用了很多年。自1995年以来，该系统的又一大发展是在2004年，Wells设计的分析系统可以容纳更大的场地和更多的球员，并分析了一场1998年的英联邦运动中的壁球双打比赛。

在当时，设计这些分析系统主要是为研究提供更多客观的定量数据分析。

3 分析模型的构建过程

2004年，Hughes在国际体育技术分析期刊上发表了“Performance analysis – a mathematical perspective”一文，详细介绍了在符号分析过程中，如何科学合理地确定可靠的指标、绩效指标和进行技术分析；并对在技术分析过程中经常用到的数理统计方法进行了讨论和评价。该方法在欧洲得到了很多体育科研人员的认可和推崇。

文中分段介绍了符号分析的大致情况，以及每个过程中教练员、运动员和科研人员的相互作用关系。并对以下分析过程进行了详细介绍：

建立实证模型；建立随即模型；建立动力系统；技术统计；人工智能分析；专家评价；神经网络分析。

最后，Hughes总结说，不论是作为一个专业分析人士或者是学术研究，符号分析过程必须包含以下过程：确立绩效指标；确定最重要的指标；进行信度数据收集；分析样本容量要足够大；比较数据集；得出结论。

4 数学建模的引入

1988年德国学者Lames提出了球类比赛计算机模拟诊断的基本思想，1991年，在其著作中提出偏转公式，这在球类技术分析上具有里程碑式的意义，并被广泛应用到网球、高尔夫等技术分析方面。

近年来，我国科研人员和教研人员日益重视在教研过程中通过运用建模来进行研究。同样，关于模型和数学建模的教学也更加普遍。当提到数学建模时，人们可能会认为应该具有很好的数学学习和运用能力，这其实是2个看似不同的主题，每一个都有与自己相关的一系列的研究问题和研究模式。因此，这些研究模式会引导出一些不同的教学方法意见和与教学目标相互调和的方法，使得数学建模在各研究领域都得到较为广泛的应用。

2010年，Mark Pfeiffer发表了“A Markov Chain Model of Elite Table Tennis Competition”一文，详细介绍了运用马尔可夫链相关知识建模分析乒乓球比赛。文中提到，技术性能诊断的结构评价是竞技体育诊断的重要功能之一。尤其在对抗性比赛中，由于是双方运动员或团队的一个互动过程，所以，获取比赛诊断信息是非常重要的。这种互动在训练或者测试中是不能模拟或复制的。关于乒乓球，技术性能诊断提供了许多不同的技术和方法来分析一场比赛。但主要问题在于这是一个完全模拟的行为，且该方法缺乏统一的性能评价标准。Mark Pfeiffer根据马尔可夫链的随机性能诊断概念，开发了4种不同状态转移模型，用来描述乒乓球比赛中的技术行为，即：比赛行为、击球位置、击球方向和击球技术。后来Mark利用有限的马尔可夫链（随机建模）知识，构建技术行为的相关性能仿真模拟，通过对152场国际排名前50 的男选手进行了分析。结果表明，在国际水平的乒乓球比赛中，从反手到反手（击球位置），反手底线长球（击球方向），尤其是横拍选手的弧圈球（击球技术），是比赛获胜的最重要的技战术策略。和传统的乒乓球分析方法相比，这个方法在定量分析和比较各种战术行为的相关性方面，有很大的价值。

2011年, 德国学者Lames又首次提出将股票市场广泛应用的二次移动平均法应用到乒乓球技战术分析中来。他主张将每一个得分（或失分）赋予一个代码1（0），即将整场比赛的得分和失分按照该代码进行换算，并将换算好的一组具有时序特征的序列值使用移动平均法进行平滑，其背后的想法是观测的时间都在附近，也可能是值接近。因此，对观察值附近的数值进行平均值计算，将会对观察值的发展趋势做出一个合理的评估。平均值消除了数据间的随机性，而产生了一个平滑的趋势部分。由此构成的二次移动平均线即可反映出该运动员在整场比赛的发挥水平。但移动平均值不能评估时间数列的结尾部分，当趋势评估用来预测或分析最新的数据时，这可能就会带来一些困难了。当移动平均的步长越大，趋势评估线就越平坦和光滑，可能越容易掩盖运动员的优势或劣势。

[1]Lames M., Leistungsdiagnostik durch computetersimulation [M]. Frankfurt/Main: Harri Daum, M. Deutsch,1991

[2]Hughes M., Notational analysis – a mathematical perspective [J].EIJPAS, International Journal of Performance Analysis Sport (Electronic),2004,4(2): 97-139

[3]Hughes M., Hughes, M., Behan, H., The Evolution of Computerised Notional Analysis Though the Example of Racket Sports [J].International Journal of Sport Science and Engineering, 2007(1):3-28

[4]Pfeiffer M., Hui Z., Hohmann A., A Markov Chain Model of Elite Table Tennis Competition [J].International Journal of Sports Science & Coaching 2010(2):205-222

[5]Halloun I. Schematic modelling for meaningful learning of physics. Journal of Research in Science Teaching, 1996, 33 (9):1019-1041