Fútbol 4.0: Amazon se une con Bundesliga para medir más datos en los partidos de la nueva temporada

Fútbol 4.0: Amazon se une con Bundesliga para medir más datos en los partidos de la nueva temporada
La Bundesliga utilizará el aprendizaje automático y el análisis de AWS para ofrecer a los hinchas una visión más profunda del juego del fútbol
Por iProUP
14.09.2021 13.45hs Economía Digital

Amazon Web Services, una compañía de Amazon.com Inc., y la Bundesliga alemana, la principal liga de fútbol nacional de Alemania, anunciaron dos nuevos Bundesliga Match Facts con tecnología de AWS que se estrenarán como gráficos durante las transmisiones y en la aplicación oficial de la Bundesliga durante la temporada 2021-22. 

La primera estadística avanzada, Shot Efficiency (eficacia de los tiros), compara el número real de goles que marcó un jugador o un equipo con el número de goles que el jugador o el equipo debería haber marcado en función de la calidad de las situaciones que experimentó. 

La segunda, Passing Profile (perfil de los pases), ofrece una visión más profunda de la calidad de los pases de un jugador o de todo un equipo.

Ambas estadísticas se estrenaron durante la cuarta jornada en la que se enfrentaron el campeón alemán FC Bayern München y el segundo clasificado de la temporada anterior, el RB Leipzig. 

 

Bundesliga Match Facts ayuda al público a entender mejor muchos aspectos matizados del fútbol, como la toma de decisiones sobre el terreno de juego o lo que conlleva el rendimiento excepcional de un jugador.

Bundesliga genera los Match Facts recopilando y analizando las transmisiones de los partidos en directo y en tiempo real mientras se transmiten a AWS.

En el backend, Bundesliga utiliza las capacidades de AWS en materia de análisis, aprendizaje automático, computación, almacenamiento, base de datos, serverless y servicios multimedia para procesar y almacenar la gran cantidad de datos que alimentan estas estadísticas, así como para entrenar, implementar y escalar los modelos de aprendizaje automático utilizados para generar predicciones. 

Los hinchas ven los datos en forma de gráficos durante las transmisiones, con detalles adicionales en la aplicación oficial de la Bundesliga.

Los dos nuevos Match Facts mostrarán mejor la acción en el campo y ofrecerán a los aficionados, entrenadores, jugadores y comentaristas una ayuda visual para analizar el rendimiento de los jugadores y los equipos.

Shot Efficiency - Eficiencia de los tiros

A los hinchas les encanta revisar y desglosar las oportunidades de gol para celebrar mejor o llorar los momentos clave del partido. Esta nueva estadística los ayuda a determinar qué jugadores o equipos aprovechan mejor sus oportunidades de gol.

Compara el número de goles que un jugador o equipo ha realmente anotado con el valor acumulado de Goles Esperados (xGoles) – que se trata de un dato de Bundesliga Match Facts existente-, que es el número de goles que el jugador o equipo debería haber marcado basándose en la calidad de sus intentos de disparo.

 

La diferencia entre estos dos valores es el número de Eficiencia de Disparo. Si el valor es negativo (mostrado en la TV por una flecha roja apuntando hacia abajo), el jugador o equipo marcó menos goles de los que se hubieran esperado. Si el valor es positivo (flecha verde hacia arriba), el jugador o equipo superó el valor esperado.

Por primera vez, la eficacia de cada jugador puede evaluarse objetivamente en función de la calidad total de los disparos y del número de goles marcados. Por ejemplo, esta estadística avanzada puede comparar a dos delanteros que marcaron el mismo número de goles después de 10 jornadas para determinar qué jugador está convirtiendo goles en situaciones difíciles frente a las fáciles. 

Los comentaristas también pueden utilizar la estadística, por ejemplo, para analizar si los jugadores tienen un alto número de goles porque están bien apoyados por sus compañeros o porque aprovechan los huecos en la defensa.

Passing profile - Perfil de pases

Los hinchas a menudo se ponen en la piel de un jugador y comparan las decisiones que podrían haber tomado en una situación determinada con lo que el jugador realmente hizo. Esta nueva estadística los ayuda a entender cómo piensan los jugadores y cómo deciden dónde pasar la pelota. 

También proporciona una visión más profunda de la calidad y la fuerza de los pases de los jugadores y los equipos, incluyendo qué decisiones de pase priorizan, entre un pase ofensivo, pasar el balón hacia atrás o abrir el juego con un balón largo.

Antes de Passing Profile, la eficacia de los pases de los jugadores se medía principalmente por el número de pases que llegaban con éxito al objetivo del jugador. Ahora, es posible evaluar también la calidad de los pases, teniendo en cuenta la dificultad de los mismos.

Por ejemplo, observando cuántos adversarios presionan al receptor y al jugador que realiza el pase, a qué altura está el balón en el aire y cuántos adversarios se situaron entre el receptor y el pasador.

 

La estadística calcula el índice de dificultad del pase. También ofrece más información sobre el comportamiento de los pases de un jugador o equipo al identificar el número de pases largos y cortos, la dirección de los pases y el tipo de pases que prefiere un jugador.

Para desarrollar estas estadísticas, los modelos de aprendizaje automático entrenados en Amazon SageMaker (el servicio de AWS que permite a los científicos de datos y a los desarrolladores crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático rápidamente) analizaron miles de horas de vídeo de temporadas anteriores de la Bundesliga. 

En el caso de Shot Efficiency, la Bundesliga entrenó sus modelos de aprendizaje automático en un conjunto de datos de más de 40.000 disparos históricos que terminaron en gol, que incluye características derivadas de los datos de posición de los jugadores, como la distancia al arco, el ángulo al arco, la velocidad de los jugadores, el número de defensores en la línea de tiro y la cobertura del arquero. 

En el caso del Passing Profile, la Bundesliga analizó el vídeo de casi 2 millones de pases y utilizó esos datos para construir un algoritmo que computa una puntuación de dificultad para cada pase en cualquier momento, evaluando características como la distancia al receptor, el número de jugadores defensores entre ellos y la presión sobre un jugador. Una vez calculada, la Bundesliga agrega las puntuaciones de dificultad de cada jugador y equipo para formar un perfil de pases.

Los dos nuevos Match Facts se unen a Speed Alert (Alerta de velocidad), Goal Probability (Probabilidad de gol), xGoles, Most Pressed Player (Jugador más presionado), Attacking Zone (Zonas de ataque) y Average Positions (Posiciones medias) para elevar a ocho el número total de datos disponibles para los aficionados a la Bundesliga.