ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ФУТБОЛА НА ПРИМЕРЕ УЧАСТИЯ СБОРНОЙ РОССИИ НА ЧМ 2018

PDF

DOI: https://doi.org/10.14529/hsm180112

Аннотация

Цель работы – показать информационную модель футбола, частью которого является рейтинг на практически значимой задаче успешного выступления сборной России на ЧМ 2018. Материал и методы исследования. Наблюдали видеозаписи игр Премьер-лиги РФ в 2016 и 2017 годах, фиксировали выигранные и проигранные единоборства в 50 компонентах игры. Результаты трансформировали в рейтинг игрока по компоненту игры. Наблюдали за скоростью их убывания в ходе игры. Данные по сборным и клубным командам получали с сайта www.myscore.ru и далее обрабатывали на сайте www.ra-first.com. Использовали созданное магистрами программное обеспечение. Результаты. При обычном для сборной РФ уровне эффективности управления с Rt = 2563 сборная РФ выигрывала у Египта (1:0), проигрывала Саудовской Аравии (1:2) и Уругваю (0:2). Однако возможен более благоприятный исход, при котором сборная России способна добраться до ? финала. Из числа < 100 игроков Премьер-лиги РФ, имеющих паспорт России, определили исходный состав команды, который в матчах с уже известными соперниками будет иметь наибольшее число выигранных единоборств. Далее определили оптимальное число единоборств в каждом компоненте игры. Подобрали наиболее проходные комбинации для выбранного состава в каждом из матчей сборной, построенных на единоборствах с наибольшим преимуществом наших игроков. Заключение. Проблема оценки уровня игрока, тактики игры осталась в футболе неизменной с 60-х годов и по-прежнему решается числом (%) ТТД, которое не коррелирует с результатом игры. Поэтому игрой руководят тренеры. Информационный массив под названием футбол слишком велик, чтобы им управлял один тренер. Предлагаемая информационная модель демонстрирует преимущество над тренерскими решениями и отражает тренд на внедрение ИТ-системы в процесс управления в спорте.

Литература

1. Буров, И.В. Инновационная система оценки степени полезности игрока в баскетболе / И.В. Буров, А.А. Полозов // В мире научных открытий. – № 9.1(21). – 2011. – С. 363.
2. Годик, М.А. Отбор юных футболистов на этапе начальной подготовки / М.А. Годик, А.Н. Чкуасели, А.А. Гукасян, Б.Ф. Бойченко // Футбол. – Ежегодник. – 1986. – № 3. – С. 36–40.
3. Михряков, С.В. Информационная модель футбола на примере участия сборной России на ЧМ-2018 / А.А. Полозов, С.В. Михряков // Теория и практика физ. культуры. – 2018. – № 1. – С. 75–77.
4. Полозов, А.А. Система рейтинга в игровых видах спорта и единоборствах: моногр. / А.А. Полозов. – Екатеринбург: Изд-во УГТУ-УПИ, 1995. – 110 с.
5. Полозов, А.А. Предстоящий матч. Компьютерная версия // Теория и практика физ. культуры. – 1997. – № 3. – С. 41–42.
6. Полозов, А.А. Тактический эффект / А.А. Полозов // Теория и практика физ. культуры. – 2002. – № 1. – С. 55.
7. Полозов, А.А. Энциклопедия рейтинга: экономика, спорт, общество / А.М. Карминский, А.А. Полозов. – М.: Экономика и жизнь. – 2011. – 455 с.
8. Полозов, А.А. Информационная модель футбола на примере участия сборной России на ЧМ-2018 / А.А. Полозов // Теория и практика физической культуры. – 2018. – № 1. – С. 75–77.
9. Шурманов, Е.Г. Оценка реализации голевых моментов в игровом виде спорта / Е.Г. Шурманов, А.А. Полозов, С.В. Михряков // Теория и практика физ. культуры. – 2018. – № 1. – С. 66–68.
10. Basket-stat http://aredi.agency/scouting/basket-stats-net.
11. InStat http://instatsport.com.
12. Iceberg http://www.iceberg.hockey/ru/.
13. Handbook of Ratings. Approaches to Ratings in the Economy, Sports, and Society / A. Karminsky, A. Polozov. – International Publishing house “Springer”, 2016. – 360 c.
14. SSC “First” http://ra-first.com.