基于社会网络分析的CSL球队传球表现分析及对球队绩效的价值

余启超，陈 亮

（福建师范大学 体育科学学院运动与健康福建省高校重点实验室，福建 福州350108）

传球是足球进攻并取得射门机会的前提，传球数量与质量是对球队集体配合的客观反映，高水平球队在比赛中展现出高水平的传球质量［1］，进而对比赛的整体进程和结果产生直接影响［2］。文献检索发现，国内、外对于足球比赛传球的研究较为丰富，成果主要集中在足球比赛传球表现的矢量特征［3-5］、传球对足球比赛获胜作用［6-10］、不同比赛传球特征比较等方面［11-13］。然而，传统传球技术指标（如传球数、长传球数、传中数等）无法显现球员之间的内在复杂传球关系，不足以体现技战术风格及战术安排特征［14］。

Lusher等人认为［15］，足球比赛中的传球可以理解为一种出现在微观社会系统中的交互关系，它是个体与个体间产生联系的方式。如果将球员视为“网络节点”，那么传球互动可看成一种抽象的“社会网络”［16］。此后，国内、外利用社会网络分析方式考察足球比赛传球的研究大量涌现。综合来看，相关研究主要包括以下类型：第一，运用社会网络分析法研究足球传球表现的可行性及局限性［17-18］，第二，从球队传球战术打法角度对球队网络特征进行分析，识别和量化球队比赛模式，揭示球队基本传球规律［14，19-24］，第三，获胜球队与失利球队的传球网络指标对比［25］、传球网络特征与比赛制胜规律［26］、传球网络指标与比赛绩效的因果关系［27-28］，第四，运用社会网络分析法的中心性指标，确定比赛中领导者、核心球员和核心球员战术位置［29-32］，以及在不同比分状态下核心球员位置的变化［33］。然而，作者认为当前研究尚未提出传球网络中的核心指标，并且未能解决与传统指标和球队绩效之间的关系。国外某些研究也部分证实了上述不足的存在性，例如，虽然高水平、高密度的传球互动会提高团队绩效［34］，但进球似乎与网络总链接数和密度之间仅存在较小至中等的相关性［35］，甚至整体交互越少结果可能越好［36］。

中国足球超级联赛 （Chinese Football Association Super League，CSL）是国内最高水平的足球职业赛事，国内学者针对CSL的比赛表现研究主要从技战术、球员跑动表现、比赛情境方面展开，其原始数据资料大部分都来自于中国足协提供的比赛统计数据。自2012年起，中超公司通过数据服务商AMISCO公司发布了传球矩阵数据，该公司业务已覆盖全世界20多个国家，其中不乏世界顶级足球俱乐部，其提供的赛事数据信效度符合学术要求［37］。为此，本研究拟将CSL的传球网络指标和传统传球指标相结合，在对各支球队传球类型划分的基础上，讨论各类型球队的传球表现与球队绩效结果之间的关系，为球队传球风格的确立与改进提供理论参考。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

以2018赛季中国足球超级联赛16支球队共240场比赛的传球为研究对象，数据包括AMISCO公司技术报告中主、客队共480个传球矩阵，以及展现球队传球特征的传球数和向前传球数2项指标，数据来源于CSL官方数据服务商AMISCO公司。

1.2 研究方法

1.2.1 社会网络分析法

使用社会网络分析软件Ucinet6.4对16支球队每场比赛的传球网络指标值进行计算，以分析各球队的传球网络特征。其中，运用网络密度值（Network Density，ND）度量球队整体的传球特征，运用集聚系数（Clustering Coefficient，CC）、E-I指数值（External-Internal Index，E-I Index）度量球队局部传球特征，运用中介中心度中心势值（Betweenness Centralization，BC）度量球队核心球员数量的离散程度。各指标的具体含义及算法如下：

网络密度（ND）：网络中节点之间的互联性，即球员之间现有的传球联系与这种联系的可能连线数量之比［38］，用以反映球员间的传球关系疏密程度，密度值越高，表明球员间传球联系越紧密，反之则联系松散。

D=m/（n（n-1））

其中，m为网络图谱中球员实际传球连接数，n为节点数即球员数。

集聚系数（CC）：网络图中的点（球员）倾向于集聚在一起的程度。局部集聚系数Ci衡量的是一个节点与邻域节点间的互联程度，整体集聚系数是网络局部聚类系数的均值，用以度量整个网络的聚类水平［23］，数值越高表明球员间形成的局部三角传球配合的次数越多。

其中，ki代表i球员的传球次数，ajk代表i球员的领近球员j与球员k的传球次数。

E-I指数（E-I Index）：E-I指数用来分析整体网络中子群的凝聚程度或整体网络的多类别程度。E-I指数越高，表明部分球员间传球交互性越高，反之则表明传球交互性越低，各位置间的独立性越强［39］。

其中，EL表示球队中球员传球互动数量，IL表示球队内部关系数。

中介中心度中心势（BC）：网络中核心节点对非核心节点的控制能力，即网络围绕核心节点的聚集程度［40］，中介中心度中心势低表明球队传球呈去中心化特点。

其中，CRB是球员的相对中间中心度。

为实现可视化需要，将传球矩阵进行数据处理后导入可视化软件NetDraw，绘制出传球网络图谱。其中，每个节点代表球员，右上角数字为球员的球衣号码，最邻近的两个异色点中，红色代表比赛中途换下球员，绿色代表比赛中途换上的球员，节点越大表明传球次数越多，连线越粗表示球员间传球次数越多，左边的球队进攻方向为从左向右，右边的球队进攻方向为从右向左。

1.2.2 数理统计法

使用SPSS 24.0软件对各球队的传球技术指标、传球网络指标及绩效结果进行统计学处理，拟以240场比赛的传球数、向前传球数、网络密度、集聚系数、E-I指数、中介中心度中心势为变量，采用K-Means聚类分析进行球队传球类型划分。

1.2.3 偏最小二乘回归

运用偏最小二乘回归（PLS回归）确定传球指标对球队绩效的价值。模型指标中，R2X和R2Y表示模型可以解释的X变量和Y变量的占比，R2X（cum）和R2Y（cum）表示模型对自变量X和因变量Y的累计解释能力，Q2表示交叉验证可解释的变量占比，Q2（cum）表示预测模型的可靠程度。一般认为，R2X（cum），R2Y（cum）和Q2（cum）数值越靠近1，表明该模型可解释的变量和可靠程度越高，Q2（cum）＞0.5时预测能力较好。此外，采用变量投影重要性指标VIP值来度量自变量X对因变量Y的重要性，当VIP值大于1时表明X在解释Y时发挥重要作用。数据处理过程使用SIMCA-P+14.0软件。

2 研究结果

2.1 CSL球队传球表现的类型划分及特征

足球比赛的传球从外观表现为球员间的各方向、距离、弧度的传接配合，从内涵上显现出球队传球联系紧密、小团体聚集性局部配合、各战术位置球员交叉传跑及核心球员对比赛的控制程度，表现为球队战术策略的安排。本研究通过对球队传球数、向前传球数、网络密度、集聚系数、中介中心度中心势、E-I指数的计算，求得了2018赛季CSL16支球队的传球方向、传球整体密度、局部集聚程度、个体中心性指标，并以此为纳入变量。为统一变量间的量纲，本研究对各项传球指标数据进行标准化处理，标准化方式为变量值与其平均值之差除以该变量的标准差。在此基础上，使用K-Means聚类对CSL球队的传球特征进行类别划分，结果显示，经过10次迭代，16支球队被分为3个类别，除E-I指数外，其余传球指标在3类球队中均呈现显著性差异（p〈0.05）。

足球战术打法是指在比赛中为了战胜对手，根据主客观的实际所采用的个人和集体配合的手段的综合表现［41］。现代足球发展至今，历史文化传统、民族特性、地理位置等塑造了不同国家足球的风格［42］，各有其特点及适用性，在特定的竞争环境中将采取不同的战术方法。随着国际足球的交流频繁化，一些球队的战术风格开始趋于相似，更多地采取相对稳定和成熟的战术打法。

曹卫华等人［43］从对球权的控制、个人技术特点、战术风格的特征等的分类标准，将球队进攻打法分为直接型打法、控制型打法、攻击型打法、防守反击型打法、技术型打法和体能型打法6种类型。本研究采用这一分类标准，并依据聚类分析结果和各支球队传球指标的具体数值，认为2018赛季CSL球队的类型主要包括直接型打法、传控型打法、混合型打法3类。各支球队传球指标的赛季绩效（场均进球、赛季总进球、赛季积分）、传球表现、进攻战术类型如表2所示。

直接型打法球队包含北京人和队、河南建业队、贵州恒丰队3支球队，特点是在比赛中场均传球次数明显低于其他类型球队（传球次数约在270~300次之间），场均向前传球次数在110～117次之间，相对较少，3支球队传球网络密度均低0.3，集聚系数低于0.5，处于联赛最低水平，E-I指数相差较小，中介中心度中心势居于联赛最高值，因此将其归为直接型打法球队。

表1 2018赛季CSL球队传球表现指标K-Means聚类方差分析表

表2 2018赛季CSL各支球队的传球表现及成绩

传控型打法球队包含广州恒大队、北京国安队、河北华夏队、广州富力队4支球队，球队各项传球表现指标均明显优于其他队伍，特点是在比赛中对于球的控制能力较强，整体参与进攻特征明显，场均传球次数约在410～500次之间，场均向前传球次数在127～158次之间，传球网络密度均高于0.36，集聚系数均高于0.61，E-I指数相差较小，中介中心度中心势较低，各项指标在联赛中处于较高水平，因此将其归为传控型打法球队。

混合型打法球队包含上海上港队、江苏苏宁队、山东鲁能队、上海申花队、天津权健队、大连一方队、重庆斯威队、天津泰达队、长春亚泰队9支队伍，该类球队整体各项传球表现指标居于中等，部分球队少数传球表现优异，整体传球表现一般，如山东鲁能队的场均向前传球数达131次，中介中心度中心势为联赛最优水平，其他指标处于中间水平，因此其归为混合型打法球队。

2.2 CSL各类型球队传球表现对球队绩效的价值

2.2.1 各类型球队的整体性价值

足球比赛中传球对于比赛进程和结果具有重要作用，在足球比赛的制胜规律及影响因素中研究中，传球已成为不可或缺的一部分，分析传球的核心指标也越来越多样化，其中较为常见的指标为次数和成功率。如李国辉［44］、朱建明［45］认为进攻的组织手段是传球，传球体现着球队对于比赛节奏的控制能力以及战术安排的执行力，可以对球队整个赛季的表现起到至关重要的作用，其研究结果显示，传球的指标中传球成功率、传球次数与中超球队整个赛季的胜负及成绩排名呈高度正相关。为此，本研究以进球数、净胜球数、胜负积分为因变量，以传球数、向前传球数、传球网络密度、集聚系数、E-I指数、中介中心度中心势为自变量，采用PLS回归探寻CSL3种类型球队的传球表现对球队绩效的作用方式与效果。

本研究的PLS回归步骤：首先，对自变量进行主成分分析及对因变量进行典型相关分析，提取自变量和因变量的主成分，然后，利用SIMCA-P+14.0软件对提取的主成分进行自动拟合，建立PLS回归模型。不同类型球队传球表现的回归结果显示（表3），根据交叉有效性Q2值≥0.0975［46］，3类球队的传球表现PLS回归提取的主成分有效，直接型、传控型、混合型打法球队Q2（cum）值分别为0.659、0.918、0.614，表明该模型对球队传球表现的预测能力较好。

根据变量投影重要性指标VIP值来度量自变量X对因变量Y的重要性（表4），各类型球队VIP值大于1的指标、指标系数、回归系数的正负值之间均存在较大差别。其中，直接型打法球队的传球数、E-I指数、中介中心度中心势发挥正效应，集聚系数则发挥负效应，传控型打法球队的网络密度发挥正效应，中介中心度中心势则发挥负效应，混合型打法球队传球数、集聚系数发挥正效应，网络密度、中介中心度中心势则发挥负效应。总体而言，由于不同类型球队的战术策略以及队内球员个人能力存在差异，同样的传球表现指标所发挥的效应也不尽相同。例如对3种类型球队均起重要作用的中介中心度中心势，当直接型打法球队将更多的球队组织进攻权赋予少数球员时，取得更多进球，而对于传控型打法和混合型打法球队而言，球队在组织进攻对于少数球员依赖更强时，导致其他有能力的球员无法发挥更多传球作用，球队进球数量下降。

2.2.2 各类型球队对阵不同类型球队时的价值

1）直接型打法球队对阵不同类型球队

以传球数、向前传球数、传球网络密度、集聚系数、E-I指数、中介中心度中心势为自变量，进球数、净胜球数、胜负积分为因变量进行PLS回归，结果显示（表5），直接型打法球队在对阵直接型、传控型、混合型打法球队时，分别呈现出模型预测 能 力 较 强（Q2（cum）=0.883）、预 测 能 力 较 低（Q2（cum）=0.387）、主成分提取无效（Q2=-0.186）的结果。通过直接型打法球队对阵同类型球队的回归模型判断（表6），对球队绩效起到正效应的是集聚系数，而传球数和网络密度则发挥负效应。

表3 CSL球队传球表现PLS回归的交叉有效性与精度分析各值一览表

表4 CSL球队绩效结果影响因素的VIP得分及回归系数表

表5 直接型打法球队对阵不同类型球队传球表现PLS回归的交叉有效性与精度分析

表6 直接型打法球队对阵同类型球队绩效结果影响因素的VIP得分及回归系数

图1 直接打法球队对阵直接型打法球队传球网络图（贵州恒丰VS河南建业）

本研究选取典型比赛进行可视化分析，直接型打法球队对阵不同类型球队选取2018年7月28日贵州恒丰队主场对阵河南建业队的比赛。传球网络图（图1）显示，贵州恒丰队23号、17号球员的节点较大，说明这些球员在比赛中传球次数较多，作为传球核心球员具有较强的传球组织能力，中后场的球员连线较粗，表明他们之间的传球较为频繁，传球主要集中在中后场，与前场球员连接较少，单个球员与少数球员的传球联系密切，以致整体传球密度低。河南建业队的26、29、6号3个中场球员的节点较大，在比赛中具有较强的传球组织能力，中前场球员间连线较粗，说明中场向前场进攻传球频繁，场上连线粗细相较均匀，球队整体传球密度较高，网络核心边缘化程度较低。

2）传控型打法球队

以传球数、向前传球数、传球网络密度、集聚系数、E-I指数、中介中心度中心势为自变量，进球数、净胜球数、胜负积分为因变量进行PLS回归，结果显示（表7），传控型打法球队在对阵直接型、传控型、混合型打法球队时，分别呈现出模型预测能力较强（Q2（cum）=0.93）、预测能力较强（Q2（cum）=0.767）、预测能力较低（Q2（cum）=0.468）。通过传控型打法球队对阵不同类型球队的回归模型判断（表8），对阵直接型打法球队绩效时起到正效应的是网络密度、E-I指数，而中介中心度中心势则发挥负效应。对阵传控型打法球队绩效时起到正效应的是网络密度、集聚系数，而传球数、中介中心度中心势则发挥负效应。

表7 传控型打法球队对阵不同类型球队传球表现PLS回归的交叉有效性与精度分析各值一览表

表8 传控型打法球队对阵不同类型球队绩效结果影响因素的VIP得分及回归系数表

图2 传控型打法球队对阵直接型打法球队传球网络图（广州恒大VS北京人和）

传控型打法球队对阵直接型球队选取2018年5月20日广州恒大队与北京人和队的比赛。传球网络图（图2）显示，传控型打法的广州恒大队5号、23号、8号、16号球员节点圆圈较大，说明以上球员传球次数多、组织能力强，核心作用突出，连线较多、较细、错综复杂，显示出球队整体传球联系密切，全队成员整体参与传球组织进攻程度明显，网络核心边缘化结构较优。直接型打法的北京人和队17号球员节点极大，传球次数明显最多，在传球组织中核心作用最为突出，网络中少数球员间的连线较粗，说明球队少数球员间传球联系密切，整体联系松散，对于中场17号球员的依赖性较强。

图3 传控型打法球队对阵传控型打法球队传球网络图（广州恒大VS北京国安）

传控型打法球队对阵传控型球队选取2018年5月20日广州恒大队与北京人和队的比赛。传球网络图（图3）显示，传控型打法的广州恒大队5号、10号、9号、24号球员节点圆圈较大，说明以上球员传球组织作用突出，传球组织能力强的球员多。中场与前场球员连线较多，形成多个连线较粗的三角传球，局部配合较多。北京国安队10号球员节点极大，传球次数明显最多，在传球组织中核心作用最为突出，是连接后场、中场、前场的最主要球员。网络中多条较粗的连线都包含10号球员，说明球队多数球员与10号球员间传球联系密切，整体联系松散，对于中场10号球员的依赖性较强。

图4 传控型打法球队对阵混合型打法球队传球网络图（广州恒大VS上海上港）

混合型型打法球队选取2018年11月3日广州恒大队主场对阵上海上港队的比赛，两支球队排名位于联赛的前两名，比赛的胜负对于2018赛季CSL冠军的归属具有重要影响。传球网络图（图4）显示，上海上港队的6号、8号、25号、4号球员的圆圈大小较大，表明球员传球次数多，在比赛中发挥着重要的传球连接，球队整体圆圈相较均匀，对于少数球员依赖较弱，核心边缘化程度相对更低，大多数球员在传球组织进攻中发挥重要作用，8号球员在中前场的线条较粗，显示出对球的协调、调度作用，其中7号、8号、10球员间连线较粗，相互之间传接球频繁，“三角传球”小局部配合非常明显。广州恒大队的5号、35球员节点圆圈较大，后场球员传球次数多，而作为衔接后场、中场、前场三条线的中场球员的节点圆圈较小，35号与9号、35号与20号、5号与9号、5号与29号两两之间的连线较粗，显示出本场比赛在组织进攻中对于两名边后卫35号与5号这两名球员的高度依赖性。3）混合型打法球队

以传球数、向前传球数、传球网络密度、集聚系数、E-I指数、中介中心度中心势为自变量，进球数、净胜球数、胜负积分为因变量进行PLS回归，结果显示（表9），通过Q2值和Q2（cum）判断，混合型打法球队在对阵直接型、传控型、混合型打法球队时，呈现出模型主成分提取无效的结果。

3 讨论

3.1 直接型打法球队传球表现

球队进攻方式的单一性及传球网络结构的不合理性或许是造成直接型打法球队2018赛季均未能进入上游球队层次的重要原因［26，47］。3支球队赛季场均进球数位于联赛最低水平，最终成绩排名不尽如人意。2018赛季CSL直接型打法球队传球的整体性特征呈现出传球总次数及向前传球次数少，球队整体传球联系松散，小组局部配合成功次数少，不同战术位置的球员与邻近球员间的互联程度低，球队对于少数个人能力突出球员的依赖性强，传球进攻主要由少数球员中心化程度高的球员组织，导致球队传球网络核心边缘化程度分层明显，传球网络结构不合理等特点。

传球是足球比赛进攻并取得射门机会的主要手段，传球次数对于足球比赛成绩具有重要影响［48］。鉴于直接型打法球队传球较少且传球次数发挥正效应的现实，提升球队的整体控球能力，将有利于球队的赛季整体绩效表现。在面对不同实力的球队时，进攻组织会受到不同程度的阻力［49］，传球次数、向前传球数多未必能形成威胁性射门。当直接型打法球队在对阵同类型球队时，传球数对绩效结果反而起到负效应，其原因在于，适当减少传球数，削弱球队整体式传球进攻，可间接降低球队的传球失误，当对手擅长在较短时间内对球门区域造成威胁时，球队在防守不平衡时失去了控球权。例如，中卫向外侧移动和边后卫向更前的位置移动时，防守队员很容易受到直接和快速的反击。长时间的无效传球可能会使对方防守的组织性加强，此时减少球队全员参与进攻的传球，减少被对手快速反击次数，增强球队的局部进攻配合，对于比赛具有重要意义。

表9 混合型打法球队对阵不同类型球队传球表现PLS回归的交叉有效性与精度分析各值一览表

本方球队组织进攻的球员数量多、能力强时，球队的战术可变性增高，对手球队对于本方战术实施的可预测性降低［50］。而直接型打法球队在组织进攻时对于核心运动员依赖性强，3支球队的传球核心球员分别是朱宝杰、伊沃、范云龙，他们赛季的助攻数位列第62、30、9名，球队能力较强的传球组织球员少，主要依靠少数球员在进攻中发挥更大的作用，此方式可取得暂时性结果，但对于球队的长期发展不利，或许在某场比赛中偶有其他球员发挥进攻组织作用，球队的核心边缘化程度有所弱化，但相对整个赛季仍无法达到较为满意的成绩。

3.2 传控型打法球队传球表现

传球是比赛中运用最多，也是最重要的技战术手段［51］，对于比赛进程和结果具有重要作用［52］，实力越强的球队拥有更强的控制比赛主动性的控球能力［53］。2018赛季CSL积分榜结果显示，始终保持全队球员间密切传球联系的传控型打法球队除广州富力外，其余3支球队2018赛季最终排名均位居CSL的前列，而在场均进球数最高的3支球队中，有2支球队是传控型打法球队，可见突出团队传球配合的传控型打法在CSL赛场的相对适用性。传控型打法球队赛季传球的整体性特征呈现出传球次数、向前传球次数多，球队整体传球联系密切，全员参与进攻特征明显，小组局部配合成功次数多，不同战术位置的球员与邻近球员间的互联程度较高，球队整体对于少数球员依赖性弱，不同战术位置球员均能在进攻中发挥重要的传球组织作用等特点。

在足球比赛中，球队的高控球率会增加比赛胜利的可能性［54］。传控型打法球队传控球在CSL球队中水平相对较高，传球次数最多，通过积极的传控球制造更大的进攻空间，从而创造更多的进球机会。更多的向前传球，可对球队的进攻产生实质性贡献［44］，频繁的短传渗透被认为是获胜的手段之一［55］，传控型打法球队则是依靠其对球权的绝对控制来掌控比赛的进程、进攻的主动权，更多的在对方半场通过频繁、准确、复杂的传球［56］，进行阵地传球渗透，耐心地移动球来寻找防守弱点。

增强所有队员之间的传球联系可能会产生更优秀的整体团队绩效，在社会网络分析的相关文献中表明，当网络密度值高，团队成员之间有很强的相互作用时，可能会产生优秀的整体团队表现［57］。传控型打法球队整体传球联系紧密，大部分球员之间均有较多的传球互动，对于球队绩效具有正向相关。在对阵直接型打法球队时，双方对球的控制能力差距明显，传控型打法球队在占据控球优势时依旧采取整体进攻战术，增加全队成员间传球联系密度，控制比赛进攻的主动权，对于比赛进程影响重大。在对阵同类型的传控型打法球队时，球队的网络密度和队友间的传球联系可能相似，但在传球效率及局部小组进攻质量的差异或许是导致球队绩效结果不同的原因。

已有研究表明，更好绩效结果的球队与较低的集中度相关［32］，即较小地依赖球队中的少数特定球员，球队的整体中心性较低。传控型打法球队在对阵不同类型球队时，球队的核心组织球员不局限于具有较强传球能力的中前场球员，后卫球员仍能对球队进攻发挥重要作用，传球助攻能力强，如广州恒大队的张琳芃、广州富力队的唐淼、北京国安队的姜涛等，降低球队对中场球员组织进攻的依赖性，使更多球员进入前场参与球队整体进攻组织，如边后卫参与进攻的时间和向前移动的距离增多，在前场、中场、后场3个战术位置均有核心球员分布，通过短传配合能够为进攻组织3三条有条不紊的联系线路，使得球队核心边缘分布结构合理，发挥团队足球的优势对比赛胜利具有重要意义。

3.3 混合型打法球队传球表现

无论球队的比赛风格及自身实力如何，综合使用战术方法都能为球队带来更好的比赛表现，球队应该考虑对手的素质和其他比赛情境，为每一场比赛采取正确的战术方法［58］。混合型打法球队赛季各项传球指标值居中，面对不同对手时既能够使用传控球打法，也可以进行快速的防守反击，战术风格变化多样，进攻方式不拘于单调，各种打法能够混合使用。本研究显示，各球队对于比赛战术的识别选取及执行存在差距，由此导致混合型打法球队赛季成绩差距较大，例如，上海上港队、山东鲁能队、江苏苏宁队的赛季成绩明显优于重庆斯威队、天津泰达队、长春亚泰队，上海上港队场均进球数是重庆斯威队的2倍。

在正式比赛中，对手的防守策略往往是阻挡突出的、对比赛进程影响大的球员，以阻止一次成功的进攻，因此，球队中的核心球员往往会成为对手防守的重点对象，当球队的进攻组织任务集中在更少的球员身上时，则自然会降低进攻的成功率。中介中心度中心势变量对CSL三类球队的绩效结果均具有重要影响，赛季成绩较好的传控型和混合型打法球队，对少数球员的传球进攻组织依赖较低，可以优化球队绩效。需要注意的是，足球比赛的战术打法没有固化模式，比赛对手和比赛不平衡的状态等因素将决定战术安排的差异［59-60］，在球队整体水平相对较低的直接型打法球队中，大多数比赛中介中心度中心势很高，表明球队希望通过少数核心球员来带动整体进攻，在少数比赛中可达到既定的战术效果，但由于传球网络的核心边缘化结构不合理、进攻方式的单一性以及进攻长期处于被动状态，对于球队的长期发展是不利的。

4 结论

1）依据球队传球结构特征及传球数等指标将2018赛季CSL球队分为直接型打法、传控型打法、混合型打法3种类型球队。从对阵不论何种类型球队的绩效效果来看，向前传球数量均没有显著性影响，中介中心度中心势呈相反作用。此外，直接型打法球队少数球员在组织进攻中传球核心作用明显，而传控型打法、混合型打法球队在进攻中各球员传球贡献更加均衡化。

2）对直接型打法球队而言，球队对于核心球员的依赖性较高，球队传球网络核心边缘化结构不合理，进攻组织简单大多依靠大范围传球转移和快速防守反击为主。对传控型打法球队而言，球队整体传球分布均匀，球员场上战术位置流动变化，球队传球网络核心边缘化程度弱，各战术位置球员均具有较强的传球组织能力。对混合型打法球队而言，球队各项传球表现居中，中场球员仍是最重要的进攻组织者，在面对不同类型球队时，局部三角传球进攻配合特征明显。

3）不同类型球队各有其明显的传球特征，并与联赛成绩取得之间存在关联，其中，直接型打法球队集体与“球星”不能完美结合，对于核心球员的依赖性较高，暂时性效果并不利于球队长期发展，传球数对传控型打法球队绩效具有重要影响，球队控制能力强、进攻整体性突出、球员交叉跑位接应多、局部配合次数多，球队集体与“球星”结合相对完美，联赛成绩优异且具有普适性，混合型打法球队战术风格变化多样，球队集体与“球星”结合较好。