ความสัมพันธ์ระหว่างค่าเอนโทรปีการกระจายบอลกับโอกาสในการเข้าทำประตูในพื้นที่สุดท้าย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างความไม่แน่นอนในการกระจายบอลด้วยการวัดค่าแชนนอนเอนโทรปีกับประสิทธิภาพในการสร้างโอกาสทำประตูในพื้นที่สุดท้าย โดยใช้ข้อมูลเหตุการณ์จากการแข่งขันฟุตบอลโลก 2018 จำนวน 15 แมตช์ ผ่านกระบวนการวิเคราะห์พิกัดภูมิศาสตร์ในสนามและคำนวณค่าสถิติตามทฤษฎีสารสนเทศ โดยแบ่งพื้นที่เกมรุกออกเป็น 9 โซนย่อย ผลการวิจัยพบว่าค่าแชนนอนเอนโทรปีมีความสัมพันธ์เชิงบวกในระดับสูงมากกับจำนวนโอกาสในการทำประตู โดยมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (r) เท่ากับ 0.98 และค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ (R2) เท่ากับ 0.97 ซึ่งบ่งชี้ว่าความหลากหลายในการส่งบอลที่คาดเดาได้ยากสามารถอธิบายความผันแปรของโอกาสการทำประตูได้ถึงร้อยละ 97 สมการถดถอยเชิงเส้นระบุว่าเมื่อค่าเอนโทรปีเพิ่มขึ้น 1 บิต มีความสัมพันธ์กับโอกาสทำประตูที่เพิ่มขึ้นเฉลี่ย 6.68 ครั้ง ผลลัพธ์นี้ยืนยันว่าความไม่แน่นอนของการกระจายบอลที่สำเร็จเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างพื้นที่ว่างและทำลายเกมรับที่มีความรัดกุมสูงในฟุตบอลระดับโลก
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร มรภ.กพ. วิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ และเทคโนโลยี
ข้อคิดเห็นใดๆ ที่ปรากฎในวารสารเป็นวรรณกรรมของผู้เขียนโดยเฉพาะ ซึ่งมหาวิทยาลัยราชภัฏกำแพงเพชรและบรรณาธิการไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย
เอกสารอ้างอิง
Sumpter, D. (2016). Soccermatics: Mathematical Adventures in the Beautiful Game. Bloomsbury Publishing.
Collet, C. (2013). The possession game? A comparative analysis of ball retention and team success in European and international football, 2007–2010. Journal of Sports Sciences. 31(2), 1-14. https://doi.org/10.1080/02640414.2012.727455
Farias, V.M., Fernandes, W.B., Bergmann, G.G., & Pinheiro, E. (2021). Relationship between ball possession and match outcome in UEFA Champions League. Motricidade, 16, 1-7. https://doi.org/10.6063/motricidade.18382
Duch, J., Waitzman, J. S., & Amaral, L. A. N. (2010). Quantifying the performance of individual players in a team activity. PLoS ONE, 5(6), 1-7. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0010937
Passos, P., Davids, K., Araújo, D., Paz, N., Minguéns, J., & Mendes, J. (2011). Networks as a novel tool for studying team ball sports as complex social systems. Journal of Science and Medicine in Sport. V14(2), 170-176. https://doi.org/10.1016/j.jsams.2010.10.459
Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. The Bell System Technical Journal. 27, 379-423. https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338
Cintia, P., Rinzivillo, S., & Pappalardo, L. (2015). A network-based approach to evaluate the performance of football teams. 2015 IEEE International Conference on Data Mining Workshop (ICDMW).
Gudmundsson, J., & Wolle, T. (2014). Football analysis using spatio-temporal data. Computers, Environment and Urban Systems. 47, 16-27. https://doi.org/10.1145/2424321.242441
Clemente, F. M., Couceiro, M. S., Martins, F. M., & Mendes, R. S. (2016). The usefulness of small-sided games on soccer training. Journal of Physical Education and Sport. 12(1), 93-102.
Pantian, S., Yamsuk, Y. (2025). Modeling Tactical Free Energy and Shot Decision-Making in Professional Football Using Spatiotemporal Event Data. Journal of KPRU Science Mathematics and Technology. 4(2), 103-111.
