岳宗勝，朱 葉

大數據和9 網段54 區(qū)結合的構想及在競技排球中的運用

岳宗勝，朱 葉

采用文獻資料法、理論分析法和邏輯推理法對排球運動進行研究。旨在以“大數據和9網段54區(qū)”為理論根基找出一套適用于我國排球技戰(zhàn)術打法的軟件，并將其運用于我國排球運動實踐中，指導實踐并在實踐中逐漸改善，以便更好的推動我國排球運動向著全、高、快、變的方向發(fā)展演變。

大數據統(tǒng)計；9網段54區(qū)；排球；關聯(lián)性

在1989年第3次全國體育科學技術工作大會上，我國就制定出了“科技興體”的正確方向；1992年第4次全國體育科學技術大會上再次制定出了“把發(fā)展體育科學技術擺在體育發(fā)展道路的第一位置上”。伴隨體育向著復雜化、現(xiàn)代化、國際化、科學化、社會化的方向前進，比賽競爭越來越激烈，科技在體育中的作用也越來越大，高科技成果漸漸被應用于現(xiàn)代競技體育運動中，對現(xiàn)代體育產生極大的推動作用，如今體育已經駛入科技體育的新航道?！敖鹋茢盗康纳砗笫歉鲊萍嫉妮^量”已成為體育界的共識，這就要求我們借助于如今的科學技術，對排球比賽的規(guī)律進行探究，使排球運動成為科學運動、智慧運動。競賽所得的數據是科學有效的訓練與比賽最好的信息來源，排球競賽數據統(tǒng)計的結果對教練員、運動員以及其他工作人員的作用都非常重要。為了準確而有效的分析相關信息和數據、充分利用計算機進行數據分析和預測，從而提高運動隊的比賽成績，把大數據和9網段54區(qū)進行結合實屬必要。

1 大數據和9網段54區(qū)的概念及作用

1.1 大數據的概念及作用

1.1.1 大數據的概念 目前大數據還沒有一個公認的概念。不同的概念全是從大數據的特點進行描述，通過對這些特點的說明和總結嘗試給出大數據的概念。在很多概念中較有代表性、權威性的是3V概念，認為大數據需要涵蓋3個特點：高速性（Velocity）、多樣性（Variety）和規(guī)模性（Volume）[1]。此外也有人認為大數據需要滿足4V概念的，即在3V概念的基礎上再加入一個新的特點—真實性（Veracity）。維基百科對大數據概念的解釋是：大數據是指利用常用軟件工具處理、管理和捕獲數據所耗時間超過可容忍時間的數據集。

1.1.2 大數據的作用 大數據的重要作用就是總結規(guī)律預測某件事發(fā)生的概率，把數學計算運用在大數據上，從而預測事件發(fā)生的概率。“預測”被認為是大數據功能的核心作用已經被事實佐證。微軟公司的布拉德·史密斯說，微軟公司制造的一款數據軟件，經過追蹤記錄手機、空調、電視及電腦等電器獲得的海量數據信息，從而可得知如何才能節(jié)省電能，可讓全世界節(jié)省41%的電能。谷歌經過對查找關鍵詞進行研究，比國家檢測機構提前14天預知到禽流感疫情并提供預警。

1.2 9網段54區(qū)的概念及作用[2]

1.2.1 9網段54區(qū)的概念 把球網分成9段，每段長1m 。把排球場地平均分成54份，每份長3m寬1m。從左到右：前1至前9稱為前區(qū)（3m線至中線）、中1至中9稱為中區(qū)（3m線至3m線與端線的中間平行線）、后1至9（3m線與端線的中間平行線至端線）稱為后區(qū)，加起來共54個區(qū)。如圖1所示。

圖1 9網段54區(qū)的區(qū)域劃分及編碼

1.2.2 9網段54區(qū)的作用 全場“54區(qū)”的每個地方用數字進行定位，使場上站位進一步具體明確，使排球的技戰(zhàn)術統(tǒng)計更加便利。區(qū)域范圍相對縮小與位置的具體讓防守范圍相對變小，更為關鍵的是將數字帶入到排球技戰(zhàn)術中，實現(xiàn)了排球運動的數字化，隊員和隊員之間、教練員和隊員之間能運用數字進行技戰(zhàn)術溝通，進而使排球運動信息傳遞實現(xiàn)數字化，最后使排球運動實現(xiàn)科學化。

2 大數據和9網段54區(qū)結合的可行性分析

2.1 大數據和9網段54區(qū)的結合

數據挖掘：從隨機的、大量的、不完全的、模糊的數據中，提取隱藏在其中的、人們事先不知道、但是又含有潛在的有用信息和知識的過程[3]。數據挖掘技術是在長時間對數據庫進行研究的成果，把數據庫技術帶到了更深層的階段，它能找到數據間的隱形關聯(lián)，進而得出有用的信息。通過分析大量世界頂級排球運動比賽技戰(zhàn)術數據，再運用關聯(lián)數據挖掘法，根據排球競賽技戰(zhàn)術數據的規(guī)律，以發(fā)球路線（發(fā)球的起點、過網點和落點，3點一線）、發(fā)什么樣的球、得失分比率、反擊戰(zhàn)術和比賽成績等之間的關系為研究對象，按接發(fā)球輪和發(fā)球輪進行挖掘。主要獲得某個比賽技術序列和得失分間存在的聯(lián)系以及預測對方的行為意圖。進行數據統(tǒng)計，同時也可以了解自己的優(yōu)勢和不足，以便在賽后加強訓練；其次可以預測對方的常用技戰(zhàn)術等。世界復雜網絡權威專家巴拉巴西認為，人們95%的行為是可以預測的。運用圖2進行數據統(tǒng)計。

圖2 數據統(tǒng)計表

號碼用于統(tǒng)計運動員。對方陣容配備：以接發(fā)球為例，A隊發(fā)球直接得分時，B隊的接發(fā)球陣容；A隊發(fā)球破攻時，B隊的接發(fā)球陣容配備；A隊發(fā)一般球時，B隊的陣容配備等；以發(fā)球為例，發(fā)球直接得分占發(fā)球總個數的比例等；何種球指發(fā)什么球，是飄球、跳飄球、弧旋球、大力球等；起點即在端線的什么地方發(fā)的球；過網點即在網的哪一段過的網；落點即球落在半場的哪個區(qū)（中3、中5或后3等）或對方接球的位置。

2.2 關聯(lián)規(guī)則挖掘技術[4]

通過統(tǒng)計，我們可以得到大量的數據，然后運用關聯(lián)挖掘技術挖掘各數據間的關系。關聯(lián)規(guī)則的含義：x和y是項集，對于項集k，x∈k，y∈k，x∩y=r。一般用2個參數描述關聯(lián)規(guī)則的規(guī)律。

支持度（Support），支持度（x、y）=包含x和y的元組數/元組總數。支持度是指x和y這2個項集在K中一起出現(xiàn)的概率。如一傳到位后進行梯式進攻占總進攻次數的百分比?？尚哦龋–onfidence），值得信任的程度，x和y的可信度概念是：可信度（x、y）=包含x和y的元組數/包含x的元組數，可信度描述的是項集x出現(xiàn)的項集k中，項集y也出現(xiàn)的概率。如一傳到位后進行梯式進攻占一傳到位次數的90%，可信度則為90%。關聯(lián)規(guī)則的挖掘是在海量數據庫中找到具有指定的最小支持度minsup和最小可信度minconf的關聯(lián)規(guī)則。關聯(lián)規(guī)則挖掘算法分兩步：（1）找出Support（x）≥最小支持度minsup，則稱x為頻繁項集；（2）利用頻繁項集產生關聯(lián)規(guī)則。對每個頻繁項x，若y∈x，y≠r，可信度（Confidence）{y→（x-y）}≥最小可信度（minconf），即形成關聯(lián)規(guī)則y→（x-y）。排球競賽技戰(zhàn)術關聯(lián)特征分析方法，依據排球比賽特點和技戰(zhàn)術分析的需要，數據挖掘主要獲得以下技戰(zhàn)術關聯(lián)關系：

（1）發(fā)球輪：發(fā)何種球※對方一傳質量和得、失分的聯(lián)系;

（2）發(fā)球輪：發(fā)何種球※對方還擊戰(zhàn)術和得、失分的聯(lián)系;

（3）發(fā)球輪：對方一傳質量※對方還擊戰(zhàn)術和得、失分的聯(lián)系;

（4）發(fā)球輪：對方一傳質量※本方防反戰(zhàn)術和得、失分的聯(lián)系;

（5）發(fā)球輪：對方還擊戰(zhàn)術※本方防反戰(zhàn)術和得、失分的聯(lián)系;

（6）發(fā)球輪：對方4號位強攻※本方攔網人數和得、失分的聯(lián)系;

（7）發(fā)球輪：對方4號位強攻※本方防守戰(zhàn)術和過網點的聯(lián)系;

（8）發(fā)球輪：發(fā)何種球※對方一傳質量和對方反擊戰(zhàn)術的聯(lián)系；

（9）發(fā)球輪：對方站位※對方一傳質量與對方反擊戰(zhàn)術的聯(lián)系；

（10）發(fā)球輪：對方站位※對方一傳質量與對方4號位強攻落點的聯(lián)系；

（11）接發(fā)球輪：一傳質量※進攻戰(zhàn)術和得、失分的聯(lián)系；

（12）接發(fā)球輪：一傳質量※本方站位和得、分的聯(lián)系；

（13）接發(fā)球輪：一傳質量※陣容配備和得、失分的聯(lián)系。

（14）比分多少※陣容配備和得、失分的聯(lián)系。

排球運動是集體智慧與科學的運動項目，教練是否握有有效和可信任的有關對手和本隊的信息，是否依據擁有的信息來設計有針對性和高效的訓練計劃和比賽計劃，都會對能否擁有賽場上的主動權與獲取比賽的最后勝利起著決定性的作用。

例如：通過統(tǒng)計A隊一傳質量及進攻戰(zhàn)術與得失分的關系得到表1。

通過分析可知：A隊在一傳到位的情況下，以短平快為主，其次是4號位強攻，且兩者的成功率較大。根據這一特點B隊可以在A隊一傳到位的情況下，在準備姿勢上、心理上、站位上隨時準備A隊打短平快；在對待A隊4號強攻上加強攔網，可采取2到3人攔網。同時也可以統(tǒng)計A隊的4號位強攻及落點與得失分的關系，以便在指定位置預先站位加強防守。還可以了解到B隊在A隊打短平快時防守比較弱，B隊應加強對短平快的防守。

表1 A隊一傳質量及進攻戰(zhàn)術與得失分的關系

2.3 排球比賽技戰(zhàn)術序列模式挖掘方法

排球比賽技戰(zhàn)術序列模式提取的思路是，將排球技戰(zhàn)術數據庫轉變成以擊球序列為記錄的數據庫，再采取大項集查找算法算出各個大項集，作為一串大序列，然后再依次查找所有串的大序列，最后再從大序列之間除去所有子序列，獲得序列模式。排球比賽的規(guī)則規(guī)定，第一由發(fā)球方合法發(fā)球，再由接發(fā)球方合法還擊，然后雙方輪換合法還擊。依據排球比賽規(guī)則，可自動得到一組按時間順序排列的排球技戰(zhàn)術序列。例如：發(fā)球方A隊發(fā)球至B隊、B隊接球、B隊傳球、B隊超手扣球至A隊、A隊接球失誤，則可以得到以下一條技戰(zhàn)術序列：A隊發(fā)球→B隊接球→B隊傳球→B隊超手扣球→A隊接球失誤。按照上述規(guī)則采集該運動隊B在比賽中所有的獲勝技戰(zhàn)術序列，然后通過數據挖掘算法找出序列模式。例如“A隊發(fā)球→B隊接球→B隊傳球→B隊超手扣球→A隊接球失誤”，其信任度為5.93%;其次為“A隊發(fā)球→B隊接球→B隊傳球→B隊后排進攻→A隊接球失誤”，其信任度為39.95%，說明B隊接球后后排進攻是比賽中重要的得分手段。

3 在排球訓練及比賽中的應用

3.1 在訓練中的應用

根據統(tǒng)計結果分析整個隊伍在比賽中的優(yōu)勢和弱勢，保持優(yōu)勢的同時在訓練中加強對弱勢的訓練。如表2所示。

表2 比利時女排在2014年世界女排大獎賽總決賽中接跳飄球及一傳情況與得失分的關系

由表2可知比利時隊一傳的到位率比較低，失誤率比較高。因此比利時隊在訓練時應加強接跳飄球的訓練。

3.2 在比賽中的應用

3.2.1 比賽前期 通過序列模式挖掘方法或關聯(lián)特征分析方法，可迅速得出對手整個隊伍的主要進攻戰(zhàn)術或每一個隊員的常用發(fā)球技術及路線（起點、過網點、落點）以及對手的優(yōu)劣勢。通過對這些數據的采集和分析，教練可以方便地了解對手整個隊伍和對方每個球員的特長及缺陷。這些數據會告訴教練員，怎樣的陣容配備是最優(yōu)的，甚至是每個球員可以在場上待多少時間最適合、什么時候需要換人最合適等。

例如采用序列模式挖掘方法得出對手的一組按時間順序排列的技戰(zhàn)術序列。接球→傳球→梯式進攻→扣球→得分，其可信度為45.95%，說明對手的主要得分手段是梯式進攻。如此在比賽前期我們每個隊員都對對手了如指掌，有了這些具體的資料我們的準備就會非常精細，則可能達到知己知彼，百戰(zhàn)不殆。

3.2.2 比賽期 通過序列模式挖掘方法或關聯(lián)特征分析方法，可得出對方站位及技戰(zhàn)術與得分的關系，還可以得出對方二傳隊員球分配的情況。如表3所示。

表3 2014年世界女排大獎賽總決賽中，俄羅斯女排在一傳到位的情況下二傳隊員球的分配情況

由表3可得，2014年世界女排大獎賽總決賽中，俄羅斯女排在一傳到位的情況下，二傳隊員主要把球傳給扣球高度達到3.15m的主攻手科舍列娃。因此在2014年世界女排大獎賽總決賽中俄對戰(zhàn)中，我國女排應在俄羅斯女排一傳到位的情況下，提前在攔網上重點攔防科舍列娃，在防守戰(zhàn)術運用上也應該重點針對科舍列娃的扣球。因此我們可以調整本隊的陣容配備與防守反擊戰(zhàn)術。

序列模式挖掘方法或關聯(lián)特征分析方法對于整個球隊來說，高度專業(yè)化的進行數據統(tǒng)計分析，能讓教練員和隊員更加了解對手，也能夠使教練和隊員更加了解本球隊的長處與短板，進而可以避短揚長，去戰(zhàn)勝對手。

3.2.3 比賽結束后期 比賽之后進行總結是每場競賽一定要做的工作，經過總結能更好的找出比賽中需要解決的問題，從而制定出更好的對策，為以后的比賽取勝作足準備。賽后利用序列模式挖掘方法或關聯(lián)特征分析方法，對整個隊伍的優(yōu)缺點及每個隊員的表現(xiàn)和技戰(zhàn)術進行統(tǒng)計分析，為運動員和教練提供可靠的數據分析數值，為更好的進行賽后總結提供可靠的依據，使教練員全面了解隊伍及隊員全面了解自己提供重要參考，找出隊伍存在的短板，從而為更好地提高運動員的排球競技能力和水平服務。

4 結論和建議

4.1 結 論

（1）排球是技能主導類隔網對抗型項目，技戰(zhàn)術是比賽取勝的核心要素[5]。伴隨計算機科學技術的進步，很多新方法、新理論逐漸引進到排球比賽技戰(zhàn)術分析領域。

（2）運用計算機對排球技戰(zhàn)術進行統(tǒng)計，是排球技戰(zhàn)術統(tǒng)計方式科學化、快速化、現(xiàn)代化的重要標志。

（3）“大數據和9網段54區(qū)的結合”為全方位科學化總結每位運動員、運動隊的技術水平，提供了各類量化指標，對于提高排球運動技術水平具有極大的意義。

（4）數據采集的科學性、準確性并保證技術動作錄入速度同比賽節(jié)奏同步，以及快速、省工、省時、準確、全面的優(yōu)點定會得到人們的喜愛。

4.2 建 議

以“大數據和9網段54區(qū)”為理論根基制定出一套適用于我國排球技戰(zhàn)術打法的軟件，將此軟件運用到排球運動實踐中，指導排球實踐并從實踐中逐漸改善，以便更好的推動我國排球運動朝著技術全面、突出特點、準確熟練、快速善變、發(fā)展高速、不斷創(chuàng)新、加強體能的方向發(fā)展。

[1] 孟小峰，慈 祥.大數據管理：概念、技術與挑戰(zhàn)[J].計算機研究與發(fā)展，2013：146～169.

[2] 陳 珂，倪 偉，徐光榮.“9網段54區(qū)”構想及數字信息在排球訓練和比賽中的應用[J].首都體育學院學報，2008：104～106.

[3] 趙養(yǎng)清，虞麗娟，張 輝.序列模式挖掘在乒乓球比賽技戰(zhàn)術分析中的應用[J].上海體育學院學報，2008：83～85.

[4] 畢建欣,張岐山.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法綜述[J].中國工程科學,2005：88～94.

[5] 田麥久.運動訓練學[M].北京：北京高等教育出版社,2006：456～458.

On the Idea of “Big Data and Nine Net-segments and Fifty-four Districts”Combined and the Application in Competitive Volleyball

YUE Zongsheng, ZHU Ye

Using literature method, theoretical analysis and logical reasoning method study volleyball. The purpose of “big data and 9 segment 54 area” as the theoretical basis for a set of suitable for our country volleyball technology and tactics approaches of software, and applied it in volleyball practice in our country, to guide practice and improvement in practice, the better to promote our country volleyball movement in the direction of the comprehensive, high, fast, metabolic.

Big data statistical; 9 segment 54 area; Volleyball; Relevance

G842

A

1007―6891（2015）04―0075―04

2015-03-24

陜西師范大學體育學院，陜西 西安，710119。P.E., of Shaanxi Normal University, Shaanxi Xian, 710119, China.