Kvantifiering av individuella prestationer i lagaktivitet är avgörande för lagval i internationella sporter. Vi undersöker tillämpningen av Social Network Analysis (SNA) för att betygsätta individer i en gruppaktivitet. Vi väljer spelet Cricket som ett exempel. Antalet körs som görs av fladdermöss och wickets tas av bowlare fungerar som ett naturligt sätt att kvantifiera prestanda en cricketer. Traditionellt är fladdermöss och bowlare betygsatta på sitt slag respektive bowling genomsnitt. Men i ett spel som cricket är det alltid viktigt hur man gör poäng körningar eller tar en wicket. Scoring går mot en stark bowling line-up eller leverera en lysande prestanda mot ett team med stark batting line-up förtjänar mer beröm. En spelares genomsnitt kan inte fånga denna aspekt av spelet. I detta dokument presenterar vi en förfinad metod för att kvantifiera "kvalitet" av körningar som görs av en fladdermöss eller wickets tagna av en bowlare. Vi använder verktyg av Social Network Analysis (SNA) för att bedöma en cricketer prestanda. Vi genererar riktat och viktat nätverk av fladdermöss-bowlers med hjälp av spelar-vs-player information tillgänglig för Test cricket och ODI cricket. Dessutom genererar vi nätverk av fladdermöss och bowlare baserat på avskedande rekord av fladdermöss i historien om cricket -Test (1877) och ODI (1971. Våra resultat visar att SNA tillvägagångssätt kan ge en förfinad betyg av fladdermöss och bowlare i historien om cricket. Vår strategi skulle kunna tillämpas i inhemska cricket att bedöma en spelares prestation som i sin tur bana väg för en balanserad lagval för internationella matcher.
Tillämpningen av det sociala nätverket analys (SNA) kvantifierar kvaliteten på spelaren-motus-spelare poäng REF.
Quantifying individual performance in Cricket $-$ A network analysis of Batsmen and Bowlers
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Physics and Society', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics']}