티키타카 축구의 쇠퇴? 데이터 과학자의 분석

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티키타카 축구의 쇠퇴? 데이터 과학자의 분석

티키타카 축구의 쇠퇴?

아름다운 게임 뒤의 숫자들

사람보다 파이썬과 더 많은 시간을 보내는 저는(아내는 제 노트북이 더 많은 애정을 받는다고 말하죠) 축구 분석에서 흥미로운 추세를 발견했습니다. 과르디올라의 바르셀로나에서 완성된 매혹적인 패스 플레이인 티키타카 스타일이 통계적 장벽에 부딪히고 있습니다.

로우 블록의 딜레마

맨체스터 시티의 최근 챔피언스 리그 탈락은 익숙한 이야기를 보여줍니다. 상대팀은 11명 모두 깊게 수비하는 ‘더블 데커 버스’ 전술을 사용합니다. 제 모델은 이러한 상황에서:

  • 패스 정확도 12% 하락
  • 슛 성공률 리그 평균 이하
  • 역습 취약성 18% 증가 와 같은 결과를 보여줍니다.

과르디올라 같은 천재 감독도 이 방정식을 풀기 위해 고군분투합니다. 제 알고리즘이 계속 상기시키듯: 수비 라인의 깊이가 90°에 가까워질수록 기대 득점(xG)은 0에 가까워집니다.

효율 vs 미학: 새로운 축구 계산법

숫자는 잔인한 진실을 말해줍니다. 빠른 전환이 퀄리티 찬스를 더 많이 만들어내는데 왜 75%의 점유율을 유지해야 할까요? 아틀레티코 마드리드 같은 현대 팀들은 이 불균형을 무기로 토너먼트에서 성공을 거두었습니다.

아마도 축구는 기대 득점(xG)이 패스 성공률보다 중요한 머니볼 단계로 진화하고 있을 것입니다. 프리미어 리그 클럽들을 위한 예측 모델을 만든 저로서는, 베팅 알고리즘들이 점유율보다 효율적인 역습을 점점 더 선호하는 것을 보고 있습니다.

아름다운 축구는 어디로 갈까요? 여러분의 생각을 댓글로 공유해주세요. 제 랜덤 포레스트 분류기가 여러분의 의견을 처리할 준비가 되어 있습니다!

QuantumJump_FC

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인기 댓글 (1)

DatenFussball
DatenFussballDatenFussball
1개월 전

Tiki-Taka oder Tiki-Tot?

Als Datenfreak (mein Laptop ist mein bester Freund) kann ich bestätigen: Tiki-Taka hat ein Problem. Wenn der Gegner wie Münchener U-Bahnfahrer in der Rushhour steht, bringt auch die schönste Passkombination nichts.

Statistik sagt: Bus parken funktioniert! Meine Algorithmen weinen bei Defensiv-Effizienz von 0,92. Selbst Guardiola kann keine Tore coden, wenn θ gegen 90° geht. Aber hey - wenigstens haben wir schöne Passquoten!

Was denkt ihr? Ist Tiki-Taka wirklich tot oder nur im Winterschlaf? Mein Random-Forest-Modell wartet auf eure Meinungen!

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