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Categories: Thematic Research, eBook
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The Clustering Project

Un nuovo approccio allo scouting moderno

  • Scritto da Soccerment Research and Antonio Gagliardi (Assistant Coach & Head of Match Analysis per Nazionale Italiana FIGC).
  • Introduzione di Fabio Paratici (Managing Direct, Football - Tottenham Hotspurs)
  • 160 pagine

Abstract

Il calcio moderno è uno sport diverso da quello che era anche solo un decennio fa, con idee tattiche innovative che richiedono giocatori sempre più eclettici e tatticamente fluidi per eseguirle. I ruoli tradizionali a cui prestiamo automaticamente quando classifichiamo i giocatori (es. terzino, difensore centrale, esterno, ecc.) non sono quindi adatti a questo nuovo panorama, che sta spostando sempre più l'attenzione su ciò che un giocatore fa effettivamente sul passo piuttosto che la loro posizione all'interno della formazione di partenza. Questo lavoro è un esempio di come possiamo cambiare il modo in cui classifichiamo i giocatori, lasciando che le loro azioni in campo ci dicano qual è la loro effettiva funzione nel piano di gioco della squadra.

Utilizzando statistiche dettagliate dalla stagione 2017/18 alla 2020/21, abbiamo applicato un'analisi di clustering per classificare i giocatori in tredici gruppi, in base alla loro funzione in campo:

  • Ball stopper
  • Build-up initiator
  • First-line breaker
  • Wide controller
  • Wide creator
  • Ball stealer
  • Build-up director
  • Box-to-box raider
  • Chance creator
  • One-to-one explorer
  • Mobile finisher
  • All-round finisher
  • Target man

Le statistiche selezionate hanno lo scopo di recuperare una caratterizzazione stilistica, piuttosto che una classifica di potere. Il nostro set di dati include tutti i giocatori di movimento nei primi cinque campionati europei con un numero sufficiente di minuti giocati, mentre i portieri saranno trattati in uno studio separato, a causa della natura specifica del ruolo e della piccola dimensione del campione. Abbiamo strutturato la nostra analisi per ricostruire non solo un'etichetta di classe per ciascun giocatore, ma un profilo di ibridazione completo, con la probabilità di classificazione per tutti i tredici cluster, consentendoci di recuperare una caratterizzazione più unica (anche se non conclusiva).

Questi risultati trovano immediata applicazione nello scouting, fornendo un filtro di ricerca con una caratterizzazione data-driven, in contrapposizione a quella a priori data dai ruoli tradizionali. Inoltre, può aiutare a risolvere alcune incomprensioni tattiche relative al ruolo specifico di alcuni giocatori che potrebbero essere difficili da caratterizzare. Infine, osservando il profilo della rosa delle squadre attraverso la lente dei nostri cluster, possiamo indagare su come sono costruite le diverse squadre di massimo livello e recuperare alcuni suggerimenti su quale tipo di giocatori è necessario per ottenere i massimi risultati nel calcio moderno.

Questo lavoro non è esaustivo, ma fornisce un punto di ingresso in un nuovo modo di guardare alla categorizzazione dei giocatori, attraverso l'uso dei dati. In futuro, questa rappresentazione sarà sicuramente migliorata utilizzando un set di dati più ampio e includendo eventualmente informazioni contestuali aggiuntive come quella fornita dai dati di tracciamento completo della posizione.

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