全面的比赛计划与战术安排被认为是决定足球比赛结果的重要因素，但球队在球场上推进与分配进攻的“不可预测性”是否同样关键？一项发表于《PLOS One》的研究对此进行了量化评估。

研究由国际团队开展，分析了顶级协会足球比赛的事件数据，旨在为比赛分析、球员战术与比赛策略提供参考。弗林德斯大学应用数学与数据科学副教授Sergiy Shelyag表示，足球比赛进球数相对较少，少数关键回合可能左右胜负，因此控球率、射门次数等常见统计指标并不总能准确反映球队表现；该研究方法尝试衡量球队在整场比赛中移动球的不可预测性与覆盖范围。

研究人员使用StatsBomb开放数据集，并引入信息论指标“空间事件分布随机性”（Spatial Event Distribution Randomness，EDRan），用于测量球队在球场上推进球的广泛性与不可预测性。研究结果显示，在男子比赛数据集中，较高的EDRan与获胜呈正相关，但这种关联在比赛后期有所减弱；研究将其解释为领先或获胜球队在比赛后段可能变得更可预测。

在指标拆分比较中，研究发现“所有区域均计”的版本——即对球场每个区域赋予同等权重，包括较少使用的区域——与获胜的关联度最高。研究指出，相比仅在少数热点区域体现不可预测性，那些能够在全场范围内以更分散、不可预测方式组织进攻的球队更可能取得成功。

基于球队之间EDRan差异，研究团队进一步构建了比赛胜者预测模型。在男子比赛中，采用“全场等权”EDRan的模型表现优于基于常用香农熵形式的模型；其中表现最佳的模型在预测比赛胜者时准确率为80.61%。

该研究团队由迪肯大学信息技术学院与体育研究中心，以及英国考文垂大学、阿斯顿大学和伯明翰大学的专家牵头开展。