본 연구의 목적은 사회연결망 분석을 축구경기에 적용하여 가장 영향력 있는 선수를 파악하는데 목적이 있다. 연구대상은 2014 브라질월드컵에 참가한 독일 축구 국가대표팀과 대한민국 축구 국가대표팀이며, FIFA에서 제공한 선수별 패스 데이터를 수집하고 Ucinet 6 프로그램을 사용하여 사회연결망분석과 패스 성공률을 분석하였다. 연구결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 패스를 많이 주고받은 선수는 패스 연결 네트워크에서 연결 중심성이 높았고, 선수들과의 근접 중심성도 높게 나왔다. 둘째, 독일은 LAHM과 KROOS가 주요 선수로 나타났으며, 대한민국은 KI.S.Y 선수가 주요 선수로 나타났다. 셋째, 근접 중심성과 패스 성공률의 정량적 지표는 독일이 대한민국에 비하여 높은 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 사회연결망 분석을 축구경기에 적용하여 가장 영향력 있는 선수를 파악하는데 목적이 있다. 연구대상은 2014 브라질월드컵에 참가한 독일 축구 국가대표팀과 대한민국 축구 국가대표팀이며, FIFA에서 제공한 선수별 패스 데이터를 수집하고 Ucinet 6 프로그램을 사용하여 사회연결망분석과 패스 성공률을 분석하였다. 연구결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 패스를 많이 주고받은 선수는 패스 연결 네트워크에서 연결 중심성이 높았고, 선수들과의 근접 중심성도 높게 나왔다. 둘째, 독일은 LAHM과 KROOS가 주요 선수로 나타났으며, 대한민국은 KI.S.Y 선수가 주요 선수로 나타났다. 셋째, 근접 중심성과 패스 성공률의 정량적 지표는 독일이 대한민국에 비하여 높은 것으로 나타났다.
The purpose of this study was to identify the most influential soccer players by appling social network analysis. The subjects were the German national soccer team and the Korean national soccer team participated in the 2016 Brazil World Cup. The pass collected data provided by FIFA were analyzed by...
The purpose of this study was to identify the most influential soccer players by appling social network analysis. The subjects were the German national soccer team and the Korean national soccer team participated in the 2016 Brazil World Cup. The pass collected data provided by FIFA were analyzed by social network analysis using the Ucinet6 program and pass success rate. The results are as follows. First, the soccer player with a lot of passes had a high connection centrality in pass-through networks and high proximity. Second, the German national soccer team has appeared key players as Phillip Lahm and Kroos player, and a key player of the Korean national soccer team was Ki,S.Y. Third, the German national soccer team's quantitative indicator value of proximity center and pass success rate appeared higher than the Korean national soccer team's.
The purpose of this study was to identify the most influential soccer players by appling social network analysis. The subjects were the German national soccer team and the Korean national soccer team participated in the 2016 Brazil World Cup. The pass collected data provided by FIFA were analyzed by social network analysis using the Ucinet6 program and pass success rate. The results are as follows. First, the soccer player with a lot of passes had a high connection centrality in pass-through networks and high proximity. Second, the German national soccer team has appeared key players as Phillip Lahm and Kroos player, and a key player of the Korean national soccer team was Ki,S.Y. Third, the German national soccer team's quantitative indicator value of proximity center and pass success rate appeared higher than the Korean national soccer team's.
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문제 정의
중심성은 사회연결망 안에서 영향력이라는 개념과 직결되어 사용되는 지표로써 중심성이 높을수록 연결망 안에서의 영향력과 그 성과가 높다는 것을 의미한다[18]. 따라서 본 연구에서는 축구 경기 연결망 안에서의 영향력이 큰 선수를 발굴하고 그 정량적인 데이터를 기반으로 위상을 확인할 수 있다. 중심성 분석에서의 중요 지표로서 연결 중심성과 사이 중심이 주로 사용한다.
제안 방법
따라서 본 연구는 사회연결망 이론을 활용하여 2014년 브라질 월드컵 우승국인 독일과 대한민국 축구 국가대표팀의 패스에 대한 구조적 네트워크 분석을 바탕으로 경기력을 비교하였으며, 각 선수의 정략적 지표인 패스성공률을 바탕으로 전략적 경기분석을 실시하였다.
이 연구의 대상은 2014년 브라질월드컵에서 우승한 독일 축구 국가대표팀과 조별 예선에서 탈락한 대한민국축구 국가대표팀이며, FIFA 공식 홈페이지에서 조별예선 각 3경기의 데이터를 기반으로 사회연결망 분석을 실시하였다. 본 연구는 사회연결망 분석을 위하여 FIFA의 데이터를 Excel(Microsoft, USA)을 활용하여 수집 및 정리하여, UCINET 6(Analytic Technologies, USA) 프로그램을 활용하여 중심성을 분석하고, 이를 데이터를 기반으로 Netdraw를 활용한 네트워크 시각화 하였다.
본 연구는 사회연결망 분석을 활용하여 2014년 브라질월드컵 대회에서 독일대표팀의 예선 3경기와 우리나라 예선 3경기에 대하여 중심성 및 패스성공률 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 경기 상황의 연결망 안에서의 영향력이 큰 선수들과 상호관계성에 대한 영향이 큰 선수들을 찾을 수 있었으며, 출전한 선수들의 연결망 안에서의 정량적인 가치를 구체화하고 시각화하여 확인할 수 있었다.
마지막으로 본 연구의 제한점은 다음과 같다. 사회연결망 이론을 통한 축구 경기 분석을 실시한 것으로 선수들 간의 패스연결성에 초점을 두어 경기분석을 실시하였다. 하지만 보다 많은 선수들의 정량적 요소들(득점, 볼 점유율, 어시스트)와 같은 요소들을 반영하지 못한 한계가 존재한다.
대상 데이터
이 연구의 대상은 2014년 브라질월드컵에서 우승한 독일 축구 국가대표팀과 조별 예선에서 탈락한 대한민국축구 국가대표팀이며, FIFA 공식 홈페이지에서 조별예선 각 3경기의 데이터를 기반으로 사회연결망 분석을 실시하였다. 본 연구는 사회연결망 분석을 위하여 FIFA의 데이터를 Excel(Microsoft, USA)을 활용하여 수집 및 정리하여, UCINET 6(Analytic Technologies, USA) 프로그램을 활용하여 중심성을 분석하고, 이를 데이터를 기반으로 Netdraw를 활용한 네트워크 시각화 하였다.
성능/효과
1,2]와 같다. 그 결과 독일 국가대표팀과 대한민국 국가대표팀의 패스연결망 구조를 비교해보면 패스빈도(독일 1772개, 대한민국 1143개)에서는 독일이 많았으며, 연결중심성에서 비교에서는 평균적으로 독일이 110.75로 대한민국(67.24)에 비하여 높은 것으로 나타났다. 이는 패스 빈도와 패스 연결망 안에서의 핵심 선수들에 대한 영향력을 나타내는 것으로 독일이 선수들 간의 높은 유기적인 패스 연결성과 높은 상호작용을 한 것으로 볼 수 있다.
넷째, 마지막으로 경기요인의 정량적 요인인 패스성공률에서도 독일의 평균패스성공률은 80%의 높은 성공률을 나타낸 반면, 대한민국의 경우 평균 70%의 성공률도 경기에 대한 집중도 및 운영이 부족한 것으로 볼 수 있다.
독일과 대한민국의 조별 리그에 대한 패스성공률은[Table 3]과 같으며, 그 결과 평균 패스성공률은 독일이 81.3%이며, 대한민국이 71.8%로 독일의 개별 선수들에 대한 패스성공률이 10%정도 높은 것으로 나타났다. 그중 패스연결망에서의 핵심 선수들 중 가장 높은 패스성공률을 나타낸 선수는 독일의 17번, 16번 순으로 나타났으며, 대한민국에서는 5번, 20번 선수 순으로 나타났다.
이는 패스 빈도와 패스 연결망 안에서의 핵심 선수들에 대한 영향력을 나타내는 것으로 독일이 선수들 간의 높은 유기적인 패스 연결성과 높은 상호작용을 한 것으로 볼 수 있다. 독일의 선수 18번, 16번, 78번 선수의 연결중심성의 내향중심성과 외향중심성이 모두 높은 것으로 독일 선수들의 패스 연결망 안에 중심이 되는 선수들이며, 그 중 18번 선수는 가장 독일에 핵심이 되는 선수로서 내향중심과 외향중심이 가장 높게 나타났다. 대한민국 선수 중에는 16번, 5번, 20번 선수 순으로 연결 중심성이 높은 것으로 나타났지만 상대적으로 독일 선수들에 비하여 낮은 수치에 머물렀다.
둘째, 사이중심성은 독일 월드컵 대표팀의 16번 MF LAHM, 19번 FW GOETZE, 21번 DF MUSTAFI의 순으로 높게 나타났으며, 대한민국 월드컵 대표팀의 경우 12번 DF LEE.Y , 5번 DF KIM.Y.G, 3번 DF YUN.
그중 패스연결망에서의 핵심 선수들 중 가장 높은 패스성공률을 나타낸 선수는 독일의 17번, 16번 순으로 나타났으며, 대한민국에서는 5번, 20번 선수 순으로 나타났다. 또한 각 국가별 패스성공률은 2차전에서 가장 낮은 수치였지만 전반적으로 1차전에서 3차전으로 갈수록 독일의 패스성공률은 대한민국에 비하여 높게 나타났다.
본 연구는 사회연결망 분석을 활용하여 2014년 브라질월드컵 대회에서 독일대표팀의 예선 3경기와 우리나라 예선 3경기에 대하여 중심성 및 패스성공률 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 경기 상황의 연결망 안에서의 영향력이 큰 선수들과 상호관계성에 대한 영향이 큰 선수들을 찾을 수 있었으며, 출전한 선수들의 연결망 안에서의 정량적인 가치를 구체화하고 시각화하여 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구의 결론은 다음과 같다.
셋째, 근접중심성은 각국의 선수들 별로 비슷한 것으로 나타났으며, 독일이 평균 12,28, 대한민국이 13.84로나타나, 선수들 간의 패스연결망이 독일이 촘촘한 것으로 짧은 패스 플레이의 점유율이 높은 경기를 운영한 것이라 볼 수 있겠다. 반면 대한민국의 경우 선수들 간의 거리와 운동장의 위치선전에 있어 독일보다 긴 패스를 많이 한 것으로 그만큼의 강한 패스를 해야 하며, 길고 강한 패스에서의 볼트레핑 시간이 길어지고, 볼 컨트롤이 길어져 좋은 경기 운영에도 많은 제약을 받게 된다.
첫째, 독일 월드컵 대표팀의 16번 MF LAHM, 17번 DF MERTESACKER, 18번 MF KROOS가 연결중심성이 가장 높은 것으로 독일의 경기운영에 있어 가장 중추적인 역할을 한 선수인 것으로 나타났으며, 대한민국 월드컵 대표팀의 경우 18번 MF KI.S.Y, 5번 DF KIM.
후속연구
결론적으로 독일 대표팀은 각 포지션의 선수들이 짧은 패스연결망 안에서 각자의 역할을 잘 수행하였으며, 대한민국 대표팀의 경우 수비수 선수들을 중심으로 수비적이고 긴 패스연결망을 운영하여 높은 점유율과 높은 패스성공률의 효율적인 경기 운영을 하지 못한 것으로 사료된다.
하지만 보다 많은 선수들의 정량적 요소들(득점, 볼 점유율, 어시스트)와 같은 요소들을 반영하지 못한 한계가 존재한다. 이러한 각 선수들의 역량을 반영하여 사회연결망 분석을 실사한다면 보다 객관적인 연구가 가능할 것으로 사료된다.
이를 통해 독일과 대한민국의 주요선수 파악 및 경기분석을 실시하였으며, 사회연결망을 이용한 패스패턴의 경기분석을 바탕으로 다양한 구기 종목의 전술 분석에 활용이 가능하며, 향후 팀의 경기 전략 수립에 있어 기초자료로 활용이 가능하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
사회연결망 이론에서 중심성이란 무엇인가?
개체들 간의 상호관련성을 파악하기 위하여 사회연결망분석은 여러 분야에서 활용되고 있으며, 사회연결망 이론의 상호관련성에 대한 중요한 척도로 중심성(Centrality)을 많이 활용한다. 여기서의 중심성이란 네트워크처럼 연결된 구조적 위치에서 개체들이 연결 관계가 무엇을 의미하고, 상호간에 어떠한 역할을 하는 가 파악하는 것으로 연결망의 중심지점에 위치할수록 다른 개체들과의 많은 교류를 하며 다양한 상호작용을 한다고 볼 수 있다[19]. 중심성은 권력과 영향력이라는 개념과 연결되어 사회연결망 분석을 할 때 사용되는 지표 중 하나이며, 특정 노드가 전체 네트워크에서 얼마나 중심에 위치하였는지 파악 할 수 있다.
사회연결망 분석의 목적은 무엇인가?
따라서 사회의 복잡한 관계 속에서 개인의 특정한 위치를 확인하며, 각 개채들(사람, 회사, 기관 등)의 상호작용을 통해 얻어지는 각종의 데이터를 기반으로 객체 간의 관계를 규명하기 위한 사회연결망 분석을 활용한 연구들은 다방면으로 이루어지고 있다. 현재 사회연결망 분석의 활용은 경제, 인문, 사회, 공학, 웹 사이언스를 비롯한 연구가 진행되고 있으며, 그 적용 가능 분야의 확장으로 스포츠영역에서도 많이 활용되고 있다.
현대사회에서 상호 간의 사회적 연결망을 중요시 하는 이유는 무엇인가?
현대 사회는 국가 기관을 비롯한 기업은 물론 모든 사회의 구성체 사이의 원활한 업무 진행과 효율의 극대화를 위한 조직 체계의 유기적관계가 중요시 되고 있다. 이러한 조직의 내부의 구성원들은 상호 간의 밀접하고 긴밀한 관계를 형성하기 위하여 구성원들은 상호 간의 사회적 연결망을 형성하게 되며[1], 이러한 사회 연결망을 통해서 사회구조의 효과를 설명하고 분석하는데 활용되고 있다[2].
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