사회네트워크분석은 개체들 간의 상호 정보 흐름인 사회적 구조에 대한 사회과학적 통계학적 분석이다. 본 연구에서는 한 축구경기에 대해서 사회네트워크분석을 이용하여 축구선수들 간의 패스 정보를 이용하여 (1) 어떤 선수가 팀에서 리더로서 얼마만큼 역할을 했으며, (2) 패스를 많이 해 준 선수 또는 패스를 많이 받은 선수들이 누구인지를 알아내어 경기에서 중요한 역할을 한 선수들을 탐지한다. 본 연구의 목적은 팀 내에서 각 선수들의 역할에 대한 수행 실태를 평가하고, 향후 경기에서 팀의 경기 전략을 수립하는데 기초자료로 활용하는데 있다. 본 연구에서는 먼저 포지션을 구분함이 없이 사회네트워크분석을 실시하였고, 각 포지션별 (수비수와 비 수비수)로 각각 사회네트워크분석을 수행하였다. 본 연구에 대한 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체데이터를 이용하였을 때, 리더의 역할을 수행한 선수들은 이청용, 김정우, 기성용 선수이고, 서브리더는 이정수 선수였음을 알 수 있었다. 그리고 포지션별로는 수비수의 경우 리더의 역할을 수행한 선수는 이정수 선수임을 알 수 있었다. 비 수비수 (미드필더와 공격수)의 경우에는 각 선수들이 부여된 포지션에서 최선을 다하였기 때문에 누구를 리더와 서브리더라고 할 것 없이 모두 훌륭한 경기를 소화하였다고 평가할 수 있다.
사회네트워크분석은 개체들 간의 상호 정보 흐름인 사회적 구조에 대한 사회과학적 통계학적 분석이다. 본 연구에서는 한 축구경기에 대해서 사회네트워크분석을 이용하여 축구선수들 간의 패스 정보를 이용하여 (1) 어떤 선수가 팀에서 리더로서 얼마만큼 역할을 했으며, (2) 패스를 많이 해 준 선수 또는 패스를 많이 받은 선수들이 누구인지를 알아내어 경기에서 중요한 역할을 한 선수들을 탐지한다. 본 연구의 목적은 팀 내에서 각 선수들의 역할에 대한 수행 실태를 평가하고, 향후 경기에서 팀의 경기 전략을 수립하는데 기초자료로 활용하는데 있다. 본 연구에서는 먼저 포지션을 구분함이 없이 사회네트워크분석을 실시하였고, 각 포지션별 (수비수와 비 수비수)로 각각 사회네트워크분석을 수행하였다. 본 연구에 대한 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체데이터를 이용하였을 때, 리더의 역할을 수행한 선수들은 이청용, 김정우, 기성용 선수이고, 서브리더는 이정수 선수였음을 알 수 있었다. 그리고 포지션별로는 수비수의 경우 리더의 역할을 수행한 선수는 이정수 선수임을 알 수 있었다. 비 수비수 (미드필더와 공격수)의 경우에는 각 선수들이 부여된 포지션에서 최선을 다하였기 때문에 누구를 리더와 서브리더라고 할 것 없이 모두 훌륭한 경기를 소화하였다고 평가할 수 있다.
Social network analysis is the social statistical analysis of any social structure involving a stream of mutual information between observations. In this study we used the results of passes between players in a soccer game. The analysis contents are as follows. (1) Players with important or leading ...
Social network analysis is the social statistical analysis of any social structure involving a stream of mutual information between observations. In this study we used the results of passes between players in a soccer game. The analysis contents are as follows. (1) Players with important or leading roles are identified. (2) Players are assessed by pass frequency and the success rate of passes. The purpose of this study is for use as basic data for future team strategy, and achieves this by evaluating the role of each individual player within a team. In this study, social network analysis without separating positions is conducted, and is also performed for defensive and attacking positions respectively. The results of this study are as follows: First, when complete team data were available, the players performing leadership roles were Jung-woo Kim, Sung-yeung Ki and Chung-young Lee, whereas Jeong-su Lee acted as a sub-leader. In case of data for defensive positions Jeong-su Lee was a leading player, and in terms of attacking positions, all of the players excelled in the game and could be evaluated as playing lead roles.
Social network analysis is the social statistical analysis of any social structure involving a stream of mutual information between observations. In this study we used the results of passes between players in a soccer game. The analysis contents are as follows. (1) Players with important or leading roles are identified. (2) Players are assessed by pass frequency and the success rate of passes. The purpose of this study is for use as basic data for future team strategy, and achieves this by evaluating the role of each individual player within a team. In this study, social network analysis without separating positions is conducted, and is also performed for defensive and attacking positions respectively. The results of this study are as follows: First, when complete team data were available, the players performing leadership roles were Jung-woo Kim, Sung-yeung Ki and Chung-young Lee, whereas Jeong-su Lee acted as a sub-leader. In case of data for defensive positions Jeong-su Lee was a leading player, and in terms of attacking positions, all of the players excelled in the game and could be evaluated as playing lead roles.
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문제 정의
그리고 우리나라의 선수들의 역할에 대해서 분석하는데 있어서 다른 팀이 영향을 미칠 수 있기 때문에 한 경기의 전체 선수들에 대한 분석과 상대팀의 선수들에 대한 분석을 수행하는 것도 의미가 있다. 그러나 본 연구의 목적이 우리나라의 선수들의 기량을 평가하여 향후 팀의 전략 및 전술을 세우기 위한 기초자료로 활용하는 것이기 때문에 우리나라 선수들만을 분석하였다. 다른 측면에서의 향후 연구과제로서 사회네트워크분석과 공간통계학적 분석을 결합한 분석을 통하여 보다 정밀한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 스페인과의 친선경기 데이터를 이용하여 우리나라 선수들의 경기력을 분석하기 위하여 사회네트워크분석을 수행하였다. 이를 위하여 전체데이터를 이용하여 분석하였고, 포지션 (수비수와 비 수비수)별로 구분하여 분석을 수행하였다.
본 연구의 2절에서 사회네트워크분석과 관련된 개념 및 사회네트워크분석을 위한 몇몇의 중심성 측도 (centrality measurement)들에 대해서 간단히 소개한다. 3절에서는 분석데이터인 축구 경기에 대해서 사회네트워크분석을 수행하고, 전체 선수들의 측면과 포지션별 측면에서 분석한 결과를 제시한다.
축구 경기에서 경기력을 평가하는 많은 요인이 있지만 패스 역시 경기력을 판단할 수 있는 중요한 요인이기 때문에 본 연구에서는 패스 요인이 경기력을 가장 잘 평가할 수 있다는 가정을 한다. 본 연구의 목적은 축구결과 데이터를 이용하여 팀 내에서 각 선수들의 역할에 대한 수행 실태를 평가하고, 향후 경기에서 팀의 경기 전략을 수립하는데 기초자료로 활용하는데 있다.
가설 설정
본 연구에서는 선수들의 경기력을 평가하는데 있어서 ‘패스’가 가장 중요하다는 가정 하에 ‘패스’ 변수 하나만을 사용하여 사회네트워크분석을 수행하였다.
일반적으로 비수비수가 수비수보다 경기의 활동력이 높을 것으로 판단되기 때문에 대립가설을 ‘비 수비수가 수비수보다 경기의 활동력이 높다’로 설정하여 가설을 검정하였다.
본 연구에서는 전체 데이터를 이용한 분석을 먼저 수행하고, 각 포지션별 (수비수와 비 수비수)로 분석을 수행한다. 축구 경기에서 경기력을 평가하는 많은 요인이 있지만 패스 역시 경기력을 판단할 수 있는 중요한 요인이기 때문에 본 연구에서는 패스 요인이 경기력을 가장 잘 평가할 수 있다는 가정을 한다. 본 연구의 목적은 축구결과 데이터를 이용하여 팀 내에서 각 선수들의 역할에 대한 수행 실태를 평가하고, 향후 경기에서 팀의 경기 전략을 수립하는데 기초자료로 활용하는데 있다.
제안 방법
그리고 교체 선수는 수비수에서 차두리와 오범석이 교체되었으며, 비 수비수에서는 염기훈과 안정환이 교체되었고, 김재성과 김남일이 각각 교체되었다. 따라서 본 연구에서는 교체된 선수들을 경우, 두 선수를 같은 선수로 인식하게끔 하여 분석을 수행하였다. 예를 들면, 교체된 염기훈과 안정환은 YKH AJH으로 표현하였다.
본 연구에서는 포지션을 나누는데 있어서 감독의 전략과 전술로 인하여 공격수가 전반에는 1명, 후반에는 2명으로 개체수가 너무 적기 때문에 공격수를 미드필더로 통합하였다. 따라서 본 절에서는 포지션을 (1) 수비수와 (2) 비 수비수 (공격수와 미드필더)로 나누어 사회네트워크분석을 수행한 결과를 제시한다.
05하에서 유의한 결과를 보여 비수비수가 수비수보다 경기의 활동력이 높음을 알 수 있다. 따라서 포지션별로 세부적인 분석이 필요하다고 판단되어 포지션별 사회네트워크분석을 수행한다.
본 연구에서는 한 축구경기에 대해서 사회네트워크분석을 이용하여 축구선수들 간의 패스 패턴을 통하여 해당 경기에서 (1) 어떤 선수가 팀에서 리더로서 얼마만큼 역할을 했으며, (2) 패스를 많이 해 준 선수 또는 패스를 많이 받은 선수들이 누구인지를 알아내어 경기에서 중요한 역할을 한 선수들을 탐지한다. 본 연구에서는 전체 데이터를 이용한 분석을 먼저 수행하고, 각 포지션별 (수비수와 비 수비수)로 분석을 수행한다. 축구 경기에서 경기력을 평가하는 많은 요인이 있지만 패스 역시 경기력을 판단할 수 있는 중요한 요인이기 때문에 본 연구에서는 패스 요인이 경기력을 가장 잘 평가할 수 있다는 가정을 한다.
사회네트워크분석을 수행하기 위해서는 중심성과 밀도 등 몇몇의 측도를 필요로 한다. 본 연구에서는 중심성 (centrality)을 가지고 주로 분석을 수행한다. 이러한 사회네트워크분석에 사용되는 측도에 대해서는 2.
본 절에서는 포지션별로 사회네트워크분석을 수행한다. 본 연구에서는 포지션을 나누는데 있어서 감독의 전략과 전술로 인하여 공격수가 전반에는 1명, 후반에는 2명으로 개체수가 너무 적기 때문에 공격수를 미드필더로 통합하였다. 따라서 본 절에서는 포지션을 (1) 수비수와 (2) 비 수비수 (공격수와 미드필더)로 나누어 사회네트워크분석을 수행한 결과를 제시한다.
본 연구에서는 한 축구경기에 대해서 사회네트워크분석을 이용하여 축구선수들 간의 패스 패턴을 통하여 해당 경기에서 (1) 어떤 선수가 팀에서 리더로서 얼마만큼 역할을 했으며, (2) 패스를 많이 해 준 선수 또는 패스를 많이 받은 선수들이 누구인지를 알아내어 경기에서 중요한 역할을 한 선수들을 탐지한다. 본 연구에서는 전체 데이터를 이용한 분석을 먼저 수행하고, 각 포지션별 (수비수와 비 수비수)로 분석을 수행한다.
본 절에서는 포지션별로 사회네트워크분석을 수행한다. 본 연구에서는 포지션을 나누는데 있어서 감독의 전략과 전술로 인하여 공격수가 전반에는 1명, 후반에는 2명으로 개체수가 너무 적기 때문에 공격수를 미드필더로 통합하였다.
사회네트워크에서의 측도는 여러 가지가 있지만 중심성 측도는 이해하기 쉽고 사회네트워크분석에서 자주 사용되기 때문에 본 연구에서도 중심성 측도를 이용하여 분석결과를 해석한다. 중심성은 사용되는 사회네트워크에서 어느 개체가 중심적인 위치에 있는 지에 대한 측도로서 다음의 표 2.
그리고 한국은 전반에 4-4-1-1 (수비-미드필드-공격형미드필드-공격수)의 전술을 쓰다가 후반에 안정환을 투입하여 4-4-2 (수비-미드필드-공격수)의 전술로 바꾸었다. 이러한 이유로 공격수 간의 패스는 거의 전무하기 때문에 분석의 의미가 없다고 판단하여 포지션별 사회네트워크분석을 수비수와 수비수가 아닌 두 집단에 대해서 분석하였다. 그리고 교체 선수는 수비수에서 차두리와 오범석이 교체되었으며, 비 수비수에서는 염기훈과 안정환이 교체되었고, 김재성과 김남일이 각각 교체되었다.
본 연구에서는 스페인과의 친선경기 데이터를 이용하여 우리나라 선수들의 경기력을 분석하기 위하여 사회네트워크분석을 수행하였다. 이를 위하여 전체데이터를 이용하여 분석하였고, 포지션 (수비수와 비 수비수)별로 구분하여 분석을 수행하였다.
또한 핸드폰과 통신 네트워크의 통합으로 스마트 폰이 등장함으로써 유비쿼터스 (ubiquitous) 시대에 접어들었다고 해도 과언이 아니다. 즉, 시간과 공간의 제약을 받지 않고 실시간으로 사용자들 간의 정보를 공유함으로써 일방적인 정보획득에서 양방향성 정보교류의 시대로 접어들었다.
대상 데이터
본 연구에서 사용된 분석데이터는 2010년 6월 4일 대한민국과 스페인과의 친선경기에 대한 축구 경기결과에서 우리나라 대표 팀에 대한 경기 내용이다. 분석데이터에서 분석에 적용될 선수들은 교체선수를 포함하여 모두 13명의 선수들이다.
본 연구에서 사용된 분석데이터는 2010년 6월 4일 대한민국과 스페인과의 친선경기에 대한 축구 경기결과에서 우리나라 대표 팀에 대한 경기 내용이다. 분석데이터에서 분석에 적용될 선수들은 교체선수를 포함하여 모두 13명의 선수들이다. 사회네트워크분석을 위한 원시데이터는 표 3.
데이터처리
여기서 중심성의 측도들을 검정변수로 하여 수비수 집단과 비수비수 집단의 정규성 검정 결과 정규성을 따르지 않고, 개체수도 적기 때문에 비모수검정법인 Mann-Whitney 방법을 사용하여 위의 가설을 검정하였다. 그 결과는 표 3.
이론/모형
본 연구에서 사용한 커뮤니티 탐색을 위한 알고리즘으로 커뮤니티 간보다 커뮤니티 내의 결속력이 높은 커뮤니티를 하나의 그룹노드로 형성하는 Louvain 방법을 사용하였다 (Blondel 등, 2008). Louvain 방법의 알고리즘은 다음의 두 단계에 걸쳐 수행된다.
사회네트워크분석을 위한 툴은 넷마이너 (netminer), 유시아이넷 (UCINET), 파이엑 (pajek), 크랙플롯 (Krackplot), R 등이 있다. 이러한 각 분석 툴들은 장단점이 있지만 본 연구에서는 통계학에서 많이 사용되고 있는 SAS의 모듈로서 사용자들이 접근하기가 용이한 Optgraph procedure for SNA를 사용하였다. 참고로 향후 분석결과에서 AJW는 안정환, KJW는 김정우, KNI는 김남일, CYH는 조용형, CDR은 차두리, OBS는 오범석, YKH는 염기훈, LCY는 이청용, KSY는 기성용, LJS는 이정수, KJS는 김재성, LYP는 이영표, PCY는 박주영 선수들을 의미한다.
성능/효과
이러한 이유로 공격수 간의 패스는 거의 전무하기 때문에 분석의 의미가 없다고 판단하여 포지션별 사회네트워크분석을 수비수와 수비수가 아닌 두 집단에 대해서 분석하였다. 그리고 교체 선수는 수비수에서 차두리와 오범석이 교체되었으며, 비 수비수에서는 염기훈과 안정환이 교체되었고, 김재성과 김남일이 각각 교체되었다. 따라서 본 연구에서는 교체된 선수들을 경우, 두 선수를 같은 선수로 인식하게끔 하여 분석을 수행하였다.
분석결과는 다음과 같다. 전체데이터를 이용하였을 때, 리더의 역할을 수행한 선수들은 김정우, 기성용, 이청용 선수이고, 리더의 성격을 띠고는 있지만 리더에 미치지 못한 서브리더는 이정수 선수였음을 알 수 있었다. 그리고 포지션별로는 수비수의 경우 리더의 역할을 수행한 선수는 이정수 선수였음을 알 수 있었다.
이러한 각 분석 툴들은 장단점이 있지만 본 연구에서는 통계학에서 많이 사용되고 있는 SAS의 모듈로서 사용자들이 접근하기가 용이한 Optgraph procedure for SNA를 사용하였다. 참고로 향후 분석결과에서 AJW는 안정환, KJW는 김정우, KNI는 김남일, CYH는 조용형, CDR은 차두리, OBS는 오범석, YKH는 염기훈, LCY는 이청용, KSY는 기성용, LJS는 이정수, KJS는 김재성, LYP는 이영표, PCY는 박주영 선수들을 의미한다. 그리고 한국은 전반에 4-4-1-1 (수비-미드필드-공격형미드필드-공격수)의 전술을 쓰다가 후반에 안정환을 투입하여 4-4-2 (수비-미드필드-공격수)의 전술로 바꾸었다.
표 3.5의 결과 모든 중심성 측도에서 유의수준 0.05하에서 유의한 결과를 보여 비수비수가 수비수보다 경기의 활동력이 높음을 알 수 있다. 따라서 포지션별로 세부적인 분석이 필요하다고 판단되어 포지션별 사회네트워크분석을 수행한다.
후속연구
그러나 본 연구의 목적이 우리나라의 선수들의 기량을 평가하여 향후 팀의 전략 및 전술을 세우기 위한 기초자료로 활용하는 것이기 때문에 우리나라 선수들만을 분석하였다. 다른 측면에서의 향후 연구과제로서 사회네트워크분석과 공간통계학적 분석을 결합한 분석을 통하여 보다 정밀한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
이러한 점에서 본 연구의 결과는 단점이 있으며, 향후 연구과제로서 상기의 다양한 변수들을 이용하여 선수들의 경기력을 평가해야 할 것으로 판단된다. 또한 한국의 축구 경기력 향상을 위하여 한 경기만을 이용하는 것보다 여러 경기를 이용하여 종합된 데이터를 이용하여 분석을 수행해 보는 것도 의미가 있을 것이라고 판단된다. 그리고 우리나라의 선수들의 역할에 대해서 분석하는데 있어서 다른 팀이 영향을 미칠 수 있기 때문에 한 경기의 전체 선수들에 대한 분석과 상대팀의 선수들에 대한 분석을 수행하는 것도 의미가 있다.
실제 축구 경기에서 경기력에 대한 평가를 하기 위해서는 ‘감독의 전략과 전술’, ‘선수들의 컨디션’, ‘운동장의 상황 (응원자들의 수 등)’, ‘날씨’ 등을 고려해서 종합적으로 판단해야 한다. 이러한 점에서 본 연구의 결과는 단점이 있으며, 향후 연구과제로서 상기의 다양한 변수들을 이용하여 선수들의 경기력을 평가해야 할 것으로 판단된다. 또한 한국의 축구 경기력 향상을 위하여 한 경기만을 이용하는 것보다 여러 경기를 이용하여 종합된 데이터를 이용하여 분석을 수행해 보는 것도 의미가 있을 것이라고 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
사회네트워크분석에서 개인 또는 기관 간의 연결여부는 무엇에 따라 정의될 수 있는가?
사회네트워크분석 (social network analysis)은 사회네트워크서비스를 통하여 연결된 또는 연결되지 않은 개인 (또는 기관)으로 구성된 사회적 구조 (점과 선으로 구성된 망)에 대한 사회과학적·통계학적 분석방법이다. 여기서 연결여부는 친구/친족 관계, 금융거래, 친근감, 성관계, 신뢰도 등 다양하게 정의된다 (‘social network’, Wikipedia, retrieved 2010/04/19). 즉, 사회네트워크분석은 사회네트워크에서 개체들 (사람, 회사, 기관, 홈페이지 등)의 상호작용을 통하여 얻어진 각 종 데이터에 대한 개체 간의 관계를 분석하는 방법이다.
인터넷의 발전은 무엇의 등장을 가져왔는가?
인터넷의 급속한 발전으로 정보를 얻기 위한 공간상에 제약은 없어졌으며, 사용자들은 사이버 공간상에서 서로간의 정보를 공유하고 있다. 인터넷의 발전은 사회미디어 (social media)의 등장을 가져왔으며, 이를 활용한 사회네트워크서비스 (social network service)가 활성화되고 있다. 이러한 환경들로 인하여 사회네트워크의 중요성과 활용성은 더욱 고조되고 있다.
사회네트워크분석은 무엇인가?
사회네트워크분석 (social network analysis)은 사회네트워크서비스를 통하여 연결된 또는 연결되지 않은 개인 (또는 기관)으로 구성된 사회적 구조 (점과 선으로 구성된 망)에 대한 사회과학적·통계학적 분석방법이다. 여기서 연결여부는 친구/친족 관계, 금융거래, 친근감, 성관계, 신뢰도 등 다양하게 정의된다 (‘social network’, Wikipedia, retrieved 2010/04/19).
참고문헌 (13)
김용학 (2007). , 박영사, 서울.
김혜진 (2007). 사회연결망(social network analysis: SNA를 이용한 스포츠 경기분석. , 9, 99-112.
Bae, J. D., Min, B. M. and Kim, J. S. (2009). Centrality analysis in students' friendship network and its strategic applications. Journal of the Korean Data Analysis Society, 11, 1467-1478.
Kang, B. S. (2010). Performance improvement methods for new customer recommendations using degree centrality of social network. Journal of the Korean Data Analysis Society, 12, 1511-1522.
Opsahl, T., Agneessens, F. and Skvoretz, J. (2010). Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths. Social Networks, 32, 245-251.
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