基于数据的英格兰英超联赛中中锋球员的表现指数

《Scientific Reports》：A data-driven performance index for center forwards in the English Premier League

　　

摘要

尽管职业足球领域中性能数据的可用性日益增加，但现有的球员评分系统缺乏对球员位置的针对性，也无法全面反映中锋这一位置的多维需求。本研究基于体育分析中的综合指数和正则化回归方法，开发了一种专门针对英格兰足球超级联赛（EPL）中锋球员的“足球表现指数”（Soccer Performance Index，简称SPI），涵盖了2021至2024赛季的数据。研究分析了194名球员在各个赛季的表现数据，使用了109项Wyscout性能指标作为预测因子。通过Lasso回归和Ridge回归方法构建了三个版本的SPI模型：一个基于市场价值，一个基于InStat指数，还有一个结合了两者的混合模型。其中，混合模型将市场价值的权重设为70%，InStat指数的权重设为30%，其解释能力最强（R2 = 0.676，RMSE = 0.669），能够解释约68%的球员估值差异——这一结果与行为和表现建模的复杂性相符。每90分钟创造的进球数（xG）、射门次数以及关键传球次数被证明是最具预测力的指标。研究方法上存在一些局限性：例如设置了最低参赛场次阈值（≥20场比赛），这可能导致生存偏差；将球员的赛季表现视为独立数据单元，忽略了重复测量数据之间的关联性；并且仅依赖内部验证来评估模型的有效性。SPI通过整合财务指标和场上表现指标，展示了其在实际应用中的价值，为人才识别和招聘工作提供了结构化的框架。