2022卡塔尔世界杯完美落幕，阿根廷队与法国队上演了⼀场精彩绝伦的⽐赛，最终阿根廷捧起了⼤⼒神杯。祝贺他们！在当代⾜球中，数据分析师的⻆⾊已变得越来越重要。你是否好奇如何量化分析⼀场⾜球赛，并从中得出对球队有益的洞⻅？我们整理了近3年来使⽤复杂⽹络分析⾜球⽐赛的⼀系列研究。站在复杂系统视⻆上，让我们重新认识⾜球这项集体运动的魅⼒。
如何判断⼀只球队是否掌握传控精髓？
球赛中最常听到的数字就是控球率，⼤多数情况下控球多的被认为是强队，所谓控球，就是⾜球在同⼀队的队友之间传递，由此便产⽣了传球⽹络。⻄班⽛⾜球⼀向的特⾊是传控为先，⽽2019年9⽉Scientific Reports上发表的⼀篇论⽂，通过分析10-11赛季⻄甲巴萨队的⽐赛记录，佐证了上述观点。
该研究对巴萨10-11赛季⽐赛的传球⽹络进⾏了可视化：代表球员的点越⼤，参与传球次数越多；连边越粗，说明两⼈间传球配合越密切。
⽤数学模型重现传球过程的动⼒学。⾜球⽐赛中抢断和传球经常出现，⽽且⼤多数控球只涉及两到三名球员的局部配合。为了研究传球过程的动⼒学特征，研究者基于17-18赛季欧洲五⼤联赛的⽐赛记录，建⽴了⼀个数学模型。在这个模型中，两名进攻球⻔的球员来回传球，⽽⼀名防守球员试图抢断。该模型产⽣的控球期间的统计数据的分布，如周期⻓度、传球距离和传球次数等，与实际数据集中的分布⾮常相似。
从传球⽹络判断球队风格。对于资深球迷，会说某只球队有独特的打法，和历史上的某某球队类似。通过对传球⽹络分析，研究者发明了⼀种量化指标，不⽌可以评价球队在特定时间段是否有统⼀的打法，在主场和客场⽐赛时球⻛是否有差异，还可以判断两只球队对阵时，谁的打法占据了上⻛。
盯⼈动态，识别偷懒的防守球员。随着⾼清摄影及3D位置捕捉数据的出现，对⾜球数据的分析，可以更细的精度展开。基于职业⾜球⽐赛中每个球员的身体动作数据，研究者不仅可以关注⾜球传接过程，还能够关注防守⽅对⽆球队员的防守动作。
更多研究与总结。近年来关于⾜球和复杂科学的研究，还有以下两篇，感兴趣的读者可以找来细看。⼀是基于线性互动，对⾜球运动员的运动时空轨迹动⼒学进⾏建模，以分析⾜球⽐赛中的竞争与合作的复杂性。第⼆个研究是通过对⼀个世纪的⾜球⽐赛记录进⾏分析，从复杂⽹络的⻆度研究⾜球社会的宏观演化。