Different formations, different patterns: An integrated approach combining entropy, machine learning, and XAI to analyze passing networks in soccer
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Le résumé fourni par la source
This study examined the differences in passing network between two- and three-center-back (2-CB and 3-CB) formations and their predictive relevance for match outcomes using machine learning models. The dataset comprised 256 matches (7328 player observations) from FIFA Soccer World Cups from 2010–2022. A novel subgroup entropy metric was introduced to quantify the distribution of ball circulation within positional units (defenders, midfielders and forwards). Results showed that conventional network metrics failed to distinguish formation-specific features, whereas the subgroup entropy metric revealed significant differences: 2-CB formations exhibited higher forward- and defender-entropy but lower midfielder-entropy compared with 3-CB formations (p < 0.001). Among the tested models, XGBoost achieved the best performance (accuracy = 0.599 ± 0.040, F1 = 0.737 ± 0.033). SHAP-based explainability analysis indicated that the key network metrics associated with match success varied by formation: midfielder-entropy and forward-entropy were most influential in 2-CB formations, while average weighted degree, average path length, and Density dominated in 3-CB formations. These findings suggest that different formations shape distinctive patterns of passing flow and team coordination. The proposed subgroup entropy provides a novel framework for linking network structure, tactical organization, and match outcomes in football analytics.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Different formations, different patterns: An integrated approach combining entropy, machine learning, and XAI to analyze passing networks in soccer
- Date Crossref
- 07/07/2026
- Éditeur
- Informa UK Limited
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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German Sport University Cologne pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Universidade de Vigo pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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The Football Association pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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NFL Foundation pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Manchester City Football Club pays non établi dans la noticeInstitution
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Institut National du Sport pays non établi dans la noticeInstitution
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Beijing Normal University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Clairefontaine National Football Centre pays non établi dans la noticeInstitution
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French Institute of Sport (INSEP) pays non établi dans la noticeStructure de recherche
German Sport University Cologne, Universidade de Vigo et The Football Association, avec 6 autres affiliations.
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