npsm 새물리 New Physics : Sae Mulli

pISSN 0374-4914 eISSN 2289-0041


Research Paper

New Phys.: Sae Mulli 2018; 68: 642-646

Published online June 29, 2018

Copyright © New Physics: Sae Mulli.

Korean Football Stylometry by Using the Football Events Networks

축구 경기 이벤트 단위 네트워크를 이용한 대한민국 축구 양식 측정

Young-Jai PARK*, Dong Woo KIM, Seon Ho NAM, Young Jin KIM, Seung-Woo SON†

Department of Applied Physics, Hanyang University, Ansan 15588, Korea

Correspondence to:*, †

Received: February 20, 2018; Revised: April 3, 2018; Accepted: May 8, 2018

This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License ( which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.


Web-casting text is a text broadcast service for sports games. Just by using the web-casting text, most of the content of the game is delivered. In this study, we make a word network by using 389,139 football game events from 344 matches of Korean national team and analyze the network through the stylometry. We cluster the events according to the location of their occurrence, and confirm that the frequency distribution of the events follows power law. We utilize the Word2Vec, a machine learning method for converting words to vectors, to measure the cosine similarity between the events and to understand the relation between the football game events. We construct two networks, one is a transition network that uses the event sequence and the other is a Word2Vec network that learns the data by using Word2Vec. We compare the results to show the significance of the Korean football style revealed in each of the networks.

Keywords: Football game events, Stylometry, Network

스포츠의 중계는 영상뿐만 아니라 문자로도 이루어진다. 문자 중계의 내용만으로도 축구 경기 대부분의 내용이 전달된다. 본 연구는 대한민국 국가대표 A매치 344경기에서 나타난 389,139개의 축구 경기 이벤트를 이용하여, 네트워크를 만들고 양식측정학(stylometry)으로 비교해본다. 다양한 이벤트 내용을 발생 위치에 따라 군집화하고, 이벤트의 빈도 분포에서 보이는 멱함수 법칙(power law)이 성립하는 것을 확인한다. 단어를 벡터로 변환하는 기계학습 방법인 Word2Vec으로 축구 경기 이벤트를 학습하여 이벤트 사이의 코사인 유사도를 측정하고, 축구 경기 이벤트의 관계를 파악한다. 이벤트의 발생 순서를 이용한 전이 네트워크와 Word2Vec으로 학습한 네트워크를 서로 비교하고, 각 네트워크에서 드러난 대한민국 축구 양식을 살펴본다. 

Keywords: 축구 경기 이벤트, 양식측정법, 네트워크

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