Évaluation du leadership de tâche à partir des perceptions et comparaison avec le réseau de passes en basketball
Résumé
Les équipes sportives peuvent être analysées à travers l’approche des systèmes complexes et dynamiques, où les interactions entre les joueurs influencent l’organisation collective. Dans ce cadre, le leadership au sein des équipes peut émerger sous différentes formes : leadership de tâche, leadership motivationnel, leadership social et leadership externe (Fransen et al., 2014). Ces relations de leadership constituent une forme d’interaction entre les joueurs, et leur modélisation par une approche en réseau permet d’analyser leur structure (Fransen et al., 2015). Dans cette étude, nous examinons en particulier le leadership de tâche. Le leader de tâche, responsable sur le terrain, aide l’équipe à se concentrer sur ses objectifs et joue un rôle central dans l’organisation et la coordination des actions collectives. Il est généralement évalué à partir des perceptions des coéquipiers, qui identifient quels joueurs influencent l’organisation et la stratégie de jeu (Fransen et al., 2014, 2015; Loughead et al., 2016). Toutefois, il reste à déterminer si ces perceptions correspondent effectivement aux interactions observables sur le terrain. Pour cela, nous proposons une analyse croisée entre les réseaux de perceptions et les réseaux de passes. En mobilisant l’approche des SNA, cette étude vise à évaluer si les joueurs identifiés comme leaders de tâche sont également des acteurs centraux dans la circulation du ballon. Cette approche examine les relations sociales à travers une application de la théorie des graphes, où les noeuds représentent les individus et les liens leurs relations (Wasserman & Faust, 1994). Les réseaux de leadership, construits à partir des perceptions des joueurs, sont comparés aux réseaux de passes, construits à partir des données comportementales. La question de recherche posée est la suivante : le joueur identifié comme principal leader de tâche au sein de l’équipe est-il également celui qui réalise le plus de passes et/ou occupe-t-il une position particulière dans les transmissions du ballon ? Sept centres de formation de niveau national et pro (Elite, B) ont participé à cette recherche. Les perceptions du leadership de tâche ont été recueillies via une échelle de Likert (attribution d’une note de 0 à 4). Parallèlement, toutes les passes ont été codées à partir des vidéos. Des graphes dirigés et pondérés ont été créés pour chaque équipe à la fois pour le leadership de tâche et pour les passes. Une mesure de centralité a été calculée ; l’indegree (nombre de fois qu’un joueur est identifié comme leader / reçoit une passe). Les scores ont été standardisés (z-score) pour permettre la comparaison. Des corrélations de Spearman ont été calculées, complétées par une analyse QAP (Quadratic Assignement Procedure) pour tenir compte de la dépendance structurelle des matrices relationnelle. Les premiers résultats de l’étude révèlent une divergence entre les deux types de réseaux. Les joueurs perçus comme leaders de tâche ne sont pas nécessairement ceux qui occupent une position centrale dans la circulation du ballon, et inversement. Cette absence de concordance suggère que les perceptions du leadership ne se fondent pas uniquement sur des critères comportementaux objectifs. À terme, des analyses approfondies sur l’ensemble des réseaux permettront de vérifier s’il existe une corrélation entre les réseaux de perceptions et de passes. Enfin, cette étude ouvre des perspectives méthodologiques intéressantes. La modélisation des passes n’est qu’une entrée parmi d’autres pour analyser les interactions. Elle pourra être enrichie par des données de proximité spatiale (e.g., système LPS), l’analyse des déplacements ou l’étude des communications verbales des joueurs sur le terrain. Références : Fransen, K., Van Puyenbroeck, S., Loughead, T. M., Vanbeselaere, N., De Cuyper, B., Vande Broek, G., & Boen, F. (2015). Who takes the lead? Social network analysis as a pioneering tool to investigate shared leadership within sports teams. Social Networks, 43, 28‑38. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2015.04.003 Fransen, K., Vanbeselaere, N., De Cuyper, B., Vande Broek, G., & Boen, F. (2014). The myth of the team captain as principal leader : Extending the athlete leadership classification within sport teams. Journal of Sports Sciences, 32(14), 1389‑1397. https://doi.org/10.1080/02640414.2014.891291 Loughead, T. M., Fransen, K., Van Puyenbroeck, S., Hoffmann, M. D., De Cuyper, B., Vanbeselaere, N., & Boen, F. (2016). An examination of the relationship between athlete leadership and cohesion using social network analysis. Journal of Sports Sciences, 34(21), 2063‑2073. https://doi.org/10.1080/02640414.2016.1150601 Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social Network Analysis : Methods and Applications. Cambridge University Press.
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