2018～2019 年羽毛球女单选手陈雨菲与戴资颖比赛质量的纵向评估

2020-08-20黄绮雯

湖北体育科技 2020年7期

姚慧，黄绮雯，周威

（华南师范大学体育科学学院，广东广州 510006）

羽毛球和乒乓球皆属于技能主导类中的隔网对抗性项群，技、战术对于该项群比赛制胜起着决定性作用［1］。 1989 年，赵喜迎［2］在吴焕群［3］等提出 “三段指标评估法” 的基础上引入TOPSIS 模型对比赛质量进行纵向评估，解决了乒乓球技战术比较分析中各场比赛的技战术数据仅作为孤立的个体，缺乏纵贯性分析的缺点。 2015 年，陈简妮［4］借鉴乒乓球的 “三项指标评估法”，构建了优秀女子羽毛球运动员单打比赛的 “三段评估法”，并迅速在羽毛球的技战术分析中得到了应用［5-8］。通过研究发现，其在实际运用过程中，各场比赛间缺少纵贯性分析的缺点依旧存在。因此，本文借鉴乒乓球的比赛质量评估模型，结合羽毛球比赛的特点，在 “三段评估法” 的基础上构建一个适用于羽毛球比赛质量评估的TOPSIS 模型。

东京奥运会将至，自2016 年李雪芮伤别里约后，国羽女单处于新老交替的时期，足有两年多没有在高级别赛事中夺冠。陈雨菲是中国女单新生代的领军人物，她在2018～2019 年间的表现可谓夺人眼球。在2018 年中国福州公开赛，她击败日本名将奥原希望夺冠，打破了国羽长达两年多的高级别赛事冠军荒。此后更是越战越勇，2019 年，她先后夺得了7 站比赛的冠军，并在最后一站的世界羽联总决赛击败戴资颖，登顶年终世界第一的宝座，结束了国羽女单对世界第一排名56 个月的等待。中国台北的戴资颖，被誉为 “天才少女”。她在2016～2019 年累积球后周数达到146 周，超越中国名将李雪芮，成为世界羽坛在位最久的球后。可以说，戴资颖即是东京奥运会夺冠的热门选手，也是国羽女单的头号竞争对手。鉴于此，本文运用TOPSIS 模型对陈雨菲和戴资颖在2018～2019 年间所有比赛的质量进行纵向比较分析，探讨她们在不同阶段的竞技状态变化和趋势，为其日后训练及参赛提供科学的依据，以更好地备战东京奥运会。

1 羽毛球比赛质量评估模型

1.1 羽毛球比赛质量评估指标体系

根据本研究的需要，查阅相关文献资料［4，9］，在羽毛球 “三段评估法” 的基础上，结合国家体育总局运动技战术研究中心的 “羽毛球技战术分析系统” 对比赛拍数的划分要求，把每场比赛的拍数统计划分为4 个阶段，建立羽毛球技战术效果分析的指标体系（见表1）。

1.2 指标概念界定

发接发战术指在第1～2 拍的每回合开始阶段，本方为获取最早时机的比赛主动态势，控制一分回合周期的主动权而采取的战术手段。

限制阶段战术指在3～8 拍的限制阶段中，本方为争取主动和得分，在技战术中对对手进行线路、落点等限制而采取的战术手段。

相持阶段战术指在9～16 拍的相持阶段中，本方由于在限制阶段没有与对手分出胜负，而进入与对手拉锯多拍阶段而采取的战术手段。

多拍回合阶段战术指在≥17 拍的多拍回合阶段，本方根据双方以无氧代谢供能逐渐过渡到有氧代谢供能，体能与注意力大量损耗的状况而采取的战术手段。

2 研究对象与方法

2.1 研究对象

本研究以2018～2019 年羽毛球女单选手陈雨菲与戴资颖在世界羽毛球重要赛事交手的10 场比赛为研究对象，按时间先后排序，如表2 所示。

2.2 研究方法

2.2.1 文献资料法

通过中国知网查阅相关文献资料，了解羽毛球比赛技战术的研究现状、学习运用三段评估法和TOPSIS 法进行评价研究的原理和方法，为本研究问题的提出、技战术指标的确定和方法的应用提供理论依据和参考。

2.2.2 录像观察法

通过观看2018～2019 年陈雨菲与戴资颖比赛的10 场录像，统计发接发、限制阶段、相持阶段、多拍回合阶段战术指标的得分与失分，并计算得分率，建立矩阵。然后，根据TOPSIS模型的方法步骤对比赛质量进行计算和评估。采集到各指标的得分率数据形成 “比赛战术运用效果表”（见表3 和表4）。

2.2.3 数理统计法

运用EXCEL2016 统计软件，对从录像中收集的相关数据进行初步分析，计算陈雨菲、戴资颖每场比赛的得、失分以及得分率指标，并对各项指标进行统计和综合分析。

2.2.4 TOPSIS 法

TOPSIP 法，即 “优劣解距离法”，是根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，其基本思想是：基于归一化后的原始数据矩阵，找出有限方案中的最优方案和最劣方案，再分别计算诸评价对象与最优方案和最劣方案间的距离、各评价对象与最优方案的相对接近程度（Ci），Ci值越大表示越接近最优方案，以此作为评价优劣的依据［10－11］。该方法的步骤如下：

表1 羽毛球比赛质量技战术评估指标体系

表2 羽毛球比赛录像资料

表3 陈雨菲比赛战术运用效果

表4 戴资颖比赛战术运用效果

1）指标同趋势化。 TOPSIS 法进行评价时，要求所有指标变化方向一致，将高优指标转化为低优指标，或将低优指标转化为高优指标，通常采用后一种方式［12］。转化方法常采用倒数法，即令原始数据中的低优指标 Xij（i=1，2…，n；j=1,2…，m），通过x'ij=1/Xij变换而转化成高优指标。

2）指标归一化。为了消除各指标之间不同计量单位的影响，需要对指标实测值进行归一化处理，即无量纲化［13］。设（Xij）n×m 为同趋势化后的指标矩阵，（Zij）n×m 为归一化后的数据矩阵，则:

3）根据归一化后的数据矩阵确定有限方案中的最优值Z+和最劣值Z-，即理想解与负理想解。

5）计算各评价对象与最优值的接近程度Ci。

Ci在 0 与 1 之间取值，Ci愈接近 1，表示该评价对象越接近最优水平；反之，Ci愈接近0，表示该评价对象越接近最劣水平。即 Ci值越大，评价结果越优［14-15］。

3 结果与分析

对羽毛球运动员单一技战术指标的分析，只能反映比赛中球员的一些局部问题。为了反映比赛的整体质量，有必要对所有的战术指标进行综合评价。本研究采用TOPSIS 法对陈雨菲、戴资颖的技战术指标进行综合评估分析。

3.1 陈、戴比赛质量各指标的同趋势化与归一化

TOPSIS 法中的评价指标一般有两种，分别为高优指标与低优指标。高优指标为指标数值越高越好，低优指标则反之。由于本文所选取的指标皆为高优指标，因此无需对指标进行同趋势化转换。另外，由于战术指标的量纲不同，容易对比赛质量造成不同的影响，因此，为了消除原始指标不同量纲的影响，使指标标准化和规范化，应对战术指标进行归一化处理。根据TOPSIS 法步骤2 的公式（1），分别得出陈雨菲、戴资颖比赛战术指标的归一化结果（见表5 和表6）。

3.2 计算陈、戴比赛质量各指标与理想解的相对接近程度

根据TOPSIS 法的计算步骤，若想对比赛质量各指标与理想解的相对接近程度进行计算，首先要确定比赛质量各指标的 “理想解” 和 “负理想解”。运用 TOPSIS 法步骤 3 中的公式（2）求出表5 和表6 中比赛质量各项指标的最大值和最小值，即 “理想解” 和 “负理想解”。公式中的 Z+和 Z-分别代表比赛质量在第j 个指标上的最大值和最小值。据此，可得出陈雨菲、戴资颖比赛的各项战术指标的正理想解与负理想解。

陈雨菲比赛的各项战术指标的正理想解与负理想解分别为：

Z+=（0.389，0.380，0.402，0.434），

Z-=（0.208，0.245，0.213，0.186）。

戴资颖比赛的各项战术指标的正理想解与负理想解分别为：

Z+=（0.428，0.368，0.406，0.405），

Z-=（0.222，0.260，0.225，0.189）。

接着，运用公式（3）依次计算出陈雨菲、戴资颖比赛质量各指标与 “理想解” 和 “负理想解” 的距离，分别用 D+和 D-表示。最后，运用公式（4）相继得出2 名运动员比赛质量各项指标与理想解的相对接近程度，Ci并对Ci值进行排序（见表7 和表 8）。

3.3 陈雨菲对阵戴资颖比赛质量的综合评估

对陈雨菲和戴资颖之间交手的10 场比赛的质量进行综合评估，结果（见表7）。陈雨菲2019 年中国公开赛比赛质量最高，接下来的比赛质量排名由高到低依次为2019 年全英公开赛、2018 年印尼公开赛、2019 年世界羽联总决赛、2019 年马来西亚公开赛、2018 年法国公开赛、2018 年亚洲锦标赛、2018 年丹麦公开赛、2018 年全英公开赛、2018 年马来西亚大师赛。

以比赛场次为X 轴，Ci值，即比赛质量系数为Y 轴得到比赛质量评估走势图，见图1。从2018 年到2019 年共10 场比赛中，陈雨菲的比赛质量系数共出现3 个峰值，第一个峰值出现在 2018 年印尼公开赛，此时 Ci=0.564；第二个峰值，Ci=0.584 出现于2019 年全英公开赛，随着技战术逐步完善和对阵戴资颖比赛经验的丰富，此次比赛陈雨菲以2:0 的绝对优势首次战胜戴资颖，获得首个全英公开赛的冠军，这也是其职业生涯中的最好成绩；第三个峰值，Ci=0.758，在2019 年中国公开赛出现，这场比赛陈雨菲与戴资颖经过三局激烈的角逐，虽然在决胜局以20:22 的比分惜败，但也展示了其极佳的竞技状态。在随后的2019 年世界羽联总决赛，陈雨菲再次战胜戴资颖，经此一战，其世界排名升至第一名，成功跻身世界球后的宝座。

表5 陈雨菲VS 戴资颖比赛战术指标归一化情况

表6 戴资颖VS 陈雨菲比赛战术指标归一化情况

表7 陈雨菲VS 戴资颖比赛质量评估

图1 陈雨菲VS 戴资颖比赛质量评估走势

为了分析陈雨菲比赛质量的整体走势，对X 和Y 进行相关和回归分析，结果显示Y 与X 具有线性关系（r=0.798）。他们之间的线性回归方程为Y=0.033 7X+0.323，方差分析结果显示：F=14.05（p<0.05），说明所求线性回归方程具有统计学意义，由趋势线可知陈雨菲对阵戴资颖的比赛质量整体是呈上升趋势的。从2018 年马来西亚大师赛到2018 年法国公开赛这6 场比赛是一个技战术水平和比赛经验的量的积累阶段，处于竞技状态的提高阶段。直到2019 年全英公开赛首次战胜戴资颖，使其竞技能力得到质的突破，过渡到最佳竞技状态阶段，并于2019 年世界羽联总决赛再次取胜后成为女单的新科球后。这充分地说明了陈雨菲在准备与戴资颖的比赛时取得了良好的效果，也反映了这一阶段的训练是较为合理的。

3.4 戴资颖对阵陈雨菲比赛质量的综合评估

对戴资颖和陈雨菲之间交手的10 场比赛的质量进行评估，见表8。可知2018 年马来西亚大师赛戴资颖比赛质量最高，接下来的排名由高到低依次为2018 年全英公开赛、2018年丹麦公开赛、2018 年法国公开赛、2019 年马来西亚公开赛、2018 年亚洲锦标赛、2018 年印尼公开赛、2019 年世界羽联总决赛、2019 年全英公开赛、2019 年中国公开赛。

以比赛场次为X 轴，Ci值，即比赛质量系数为Y 轴得到比赛质量评估走势图，见图2。从2018 年马来西亚大师赛到2018 年印尼公开赛，戴资颖与陈雨菲的比赛质量呈现连续下降的趋势；从2018 年丹麦公开赛至2019 年马来西亚公开赛，戴资颖的比赛质量不太稳定，整体呈波动下降趋势，并在2019年的全英公开赛上首次败给陈雨菲。直至戴资颖参加2019 年中国公开赛时，她的世界排名已经由第一降至第四，这是她2016 年12 月以来的最差排名，与此同时，这场比赛的质量系数下降至最低值，Ci=0.244，尽管在之后2019 年世界羽联总决赛时比赛质量有所回升，但依旧以1:2 的战绩不敌陈雨菲。

图2 戴资颖VS 陈雨菲比赛质量评估走势

为了分析戴资颖比赛质量的整体走势，对X 和Y 进行相关和回归分析，结果显示Y 与X 具有线性关系（r=0.746）。他们之间的线性回归方程为Y=-0.031 4X+0.658，方差分析结果显示：F=10.02（p<0.05），说明所求线性回归方程具有统计学意义。尽管戴资颖在与陈雨菲交手的10 场比赛中8 胜2 负，胜率高达80%，但由趋势线可知戴资颖对阵陈雨菲的比赛质量整体是呈下降趋势的，这反映了戴资颖在准备与陈雨菲的比赛时不够充分。根据运动训练学中系统训练的相关理论［16］可知，运动员是不可能始终处于最佳竞技状态的，在机体高度的紧张动员之后，必然要进入一个调整期。据此可知，戴资颖在2018 年马来西亚大师赛中处于最佳竞技状态，Ci=0.740，在接下来的比赛中波动下降，并在2019 年中国公开赛降至最低，Ci=0.244，反映了她的竞技状态逐渐过渡到调整期，应及时对其训练负荷和参赛次数进行相应的调整。