La importancia de las jugadas a balón parado en el fútbol (o fútbol en los EE. UU.) ha ido en aumento en los últimos años: ahora más de una cuarta parte de todos los goles se marcan a través de jugadas a balón parado. Los tiros libres y los córners generalmente crean las situaciones más prometedoras, y algunos equipos profesionales incluso han contratado entrenadores específicos para esas partes del juego.
En esta publicación, compartimos cómo la Bundesliga Match Fact Set Piece Threat ayuda a evaluar el rendimiento en jugadas a balón parado. A medida que los equipos buscan capitalizar cada vez más estas situaciones de pelota muerta, Set Piece Threat ayudará al espectador a comprender qué tan bien los equipos están aprovechando estas situaciones. Además, explicará al lector cómo se pueden utilizar los servicios de AWS para calcular estadísticas en tiempo real.
El Union Berlin de la Bundesliga es un gran ejemplo de la relevancia de las jugadas a balón parado. El equipo logró ascender de la Bundesliga 2 a la clasificación para una competición europea en tan solo 2 años. Terminaron terceros en la Bundesliga 2 durante la temporada 18/19, ganándose un puesto en los playoffs de descenso a la Bundesliga. En esa temporada, anotaron 28 goles en juego abierto, ocupando el noveno lugar en la liga. Sin embargo, ocupó el segundo lugar en goles marcados a balón parado (16 goles).
De manera reveladora, en el primer partido de playoffs de descenso contra el VfB Stuttgart, el Union aseguró un empate 2:2, anotando un cabezazo tras un córner. Y en el partido de vuelta, al Stuttgart se le anuló un gol de tiro libre debido a un fuera de juego pasivo, lo que permitió al Union ingresar a la Bundesliga con un empate 0:0.
La relevancia de las jugadas a balón parado para el éxito de Union no termina ahí. Union terminó sus dos primeras temporadas de la Bundesliga con un fuerte undécimo y séptimo, ocupando el tercer y primer lugar en número de goles a balón parado (anotando 15 goles a balón parado en ambas temporadas). A modo de comparación, el FC Bayern München, el campeón de la liga, solo logró marcar 10 goles a balón parado en ambas temporadas. El éxito que ha tenido el Union Berlin con sus jugadas a balón parado les permitió asegurar la séptima plaza en la temporada 20/21 de la Bundesliga, lo que supuso la clasificación para la UEFA Europa Conference League, pasando de la Bundesliga 2 a Europa tan solo 2 años después de haber conseguido el ascenso. Como era de esperar, en el partido decisivo, anotaron uno de sus dos goles tras un córner. En el momento de redactar este artículo, Union Berlin ocupa el cuarto puesto de la Bundesliga (jornada 20) y primero en rendimiento en los córners, estadística que explicamos más adelante.
El camino de Union Berlin hacia Europa demuestra claramente el papel influyente del desempeño ofensivo y defensivo durante las jugadas a balón parado. Sin embargo, hasta ahora, era difícil para los fanáticos y las emisoras cuantificar correctamente este rendimiento, a menos que quisieran diseccionar tablas masivas en sitios web de análisis. Bundesliga y AWS han trabajado juntos para ilustrar la amenaza que produce un equipo y la amenaza que producen las jugadas a balón parado contra el equipo, y crearon el nuevo Bundesliga Match Fact: Set Piece Threat.
¿Cómo funciona Set Piece Threat?
Para determinar la amenaza que representa un equipo con sus jugadas a balón parado, tenemos en cuenta diferentes facetas de su desempeño a balón parado. Es importante tener en cuenta que solo consideramos los córners y los tiros libres como jugadas a balón parado, y calculamos la amenaza para cada categoría de forma independiente.
Faceta 1: Resultado de una jugada a balón parado: Goles, tiros o nada
Primero, consideramos la resultado de una pieza fija. Es decir, observamos si resulta en gol. Sin embargo, el resultado generalmente está influenciado por márgenes finos, como una gran parada del portero o si un tiro roza el poste en lugar de entrar, por lo que también categorizamos la calidad de un tiro que resulta de una jugada a balón parado. Los disparos se clasifican en varias categorías.
Categoría | Explicación |
Objetivo | Un tiro acertado que condujo a un gol. |
Excepcional | Tiros que casi conducen a un gol, como un tiro al poste |
Decente | Otras escenas de goles destacables |
Normal | El resto de ocasiones que estarían incluidas en un ratio de ocasiones con amenaza de gol relevante |
Ninguna | Sin amenaza de gol real, no debe considerarse una oportunidad real, como un cabezazo que apenas toca el balón o un tiro bloqueado |
Sin tiro | No se tomaron fotos en absoluto |
El video anterior muestra ejemplos de categorías de resultados de disparos en el siguiente orden: sobresaliente, decente, promedio, ninguno.
Faceta 2: Potencial de un tiro
En segundo lugar, nuestro algoritmo considera el potencial de un disparo. Esto incorpora la probabilidad de que debería haber resultado en un gol, eliminando el desempeño real del lanzador de la ecuación. Es decir, cuantificamos el potencial de gol de la situación en la que se realiza el tiro. Esto es captado por el gol esperado (xGoals) valor del tiro. Eliminamos no solo la ocurrencia de suerte o falta de ella, sino también la calidad del golpe o cabezazo.
Faceta 3: Cantidad de jugadas a balón parado
A continuación, consideramos el aspecto de pura la cantidad de jugadas a balón parado que recibe un equipo. Nuestra definición de Amenaza de piezas a balón parado mide la amenaza por pieza a balón parado. En lugar de resumir todos los resultados y los valores de xGoal de un equipo en el transcurso de una temporada, los valores se agregan de modo que representen la amenaza promedio por jugada a balón parado. De esa forma, la amenaza de esquina, por ejemplo, representa el peligro del equipo para cada esquina y no considera a un equipo más peligroso simplemente porque tiene más esquinas que otros equipos (y por lo tanto potencialmente más tiros o goles).
Faceta 4: Desarrollo a lo largo del tiempo
El último aspecto a considerar es el desarrollo de la amenaza de un equipo. con el tiempo. Considere, por ejemplo, un equipo que anotó tres goles de esquina en las primeras tres jornadas, pero que no presenta una amenaza considerable en las próximas 15 jornadas. No se debe considerar que este equipo represente una amenaza significativa desde los córners en la jornada 19, a pesar de que ya ha marcado tres veces, lo que aún puede ser una buena devolución. Tomamos en cuenta este desarrollo (positivo o negativo) de la calidad de las jugadas a balón parado de un equipo asignando un descuento a cada jugada a balón parado, dependiendo de cuánto tiempo hace que ocurrió. En otras palabras, un tiro libre ejecutado hace 10 días tiene menos influencia en la amenaza calculada que uno ejecutado durante el último partido o incluso el actual.
Puntuación: por conjunto de piezas
Las cuatro facetas que hemos descrito se agregan en dos valores para cada equipo, uno para los córners y otro para los tiros libres, que describen el peligro que representaría actualmente una jugada a balón parado correspondiente de ese equipo. El valor se define como la media ponderada de las puntuaciones de cada balón parado, donde la puntuación de un balón parado se define como (0.7 * shot-outcome + 0.3 * xG-value)
si la jugada a balón parado resultó en tiro y 0 en caso contrario. los shot-outcome
es 1 si el equipo anotó y menor para otros resultados, como un tiro que se fue desviado, dependiendo de su calidad. El peso de cada pieza fija está determinado por cuánto tiempo hace que se tomó, como se describió anteriormente. En general, los valores se definen entre 0 y 1, donde 1 es la puntuación perfecta.
Amenaza a balón parado
A continuación, los valores de cada equipo se comparan con el promedio de la liga. La fórmula exacta es score(team)/avg_score(league) - 1
. Este valor es lo que llamamos el valor Set Piece Threat. Un equipo tiene un valor de amenaza de 0 si es exactamente tan bueno como el promedio de la liga. Un valor de -1 (o -100 %) describe un equipo que no representa ninguna amenaza y un valor de +1 (+100 %) describe un equipo que es dos veces más peligroso que el promedio de la liga. Con esos valores, calculamos una clasificación que ordena a los equipos del 1 al 18 según su amenaza ofensiva de córners y tiros libres, respectivamente.
Usamos los mismos datos y cálculos similares para calcular también una amenaza defensiva que mide el rendimiento defensivo de un equipo con respecto a cómo defiende las jugadas a balón parado. Ahora, en lugar de calcular una puntuación por jugada a balón parado propia, el algoritmo calcula una puntuación por jugada a balón parado del oponente. Al igual que para la amenaza ofensiva, el puntaje se compara con el promedio de la liga, pero el valor se invierte: -score(team)/avg_score(league) + 1
. De esta forma, se logra una amenaza de +1 (+100%) si el equipo no permite ningún tiro a los oponentes, mientras que un equipo con una amenaza defensiva de -1 (-100%) es dos veces más susceptible a las jugadas a balón parado de los oponentes que la liga. promedio. Nuevamente, un equipo con una amenaza de 0 es tan bueno como el promedio de la liga.
Hallazgos de amenazas de piezas fijas
Un aspecto importante de la amenaza a balón parado es que nos centramos en una estimación de la amenaza en lugar de los goles marcados y concedidos a balón parado. Si tomamos como ejemplo al SC Freiburg y al Union Berlin en la jornada 21, a lo largo de esta temporada el Freiburg ha marcado siete goles vía saques de esquina frente a los cuatro del Union Berlin. Nuestra clasificación de amenazas todavía clasifica a ambos equipos bastante iguales. De hecho, predecimos que un córner de Freiburg (puesto 3) será incluso un 7 % menos amenazante que un córner de Union Berlin (puesto 1). La razón principal de esto es que Union Berlin creó una cantidad similar de grandes oportunidades de sus esquinas, pero no logró convertir estas oportunidades en goles. Freiburg, por otro lado, fue mucho más eficiente con sus posibilidades. Tal discrepancia entre la calidad del azar y los goles reales puede ocurrir en un deporte de alta variación como el fútbol.
El siguiente gráfico muestra la clasificación (azul) y la puntuación (roja) de los córners ofensivos de Union Berlin de las jornadas 6 a 21. En la jornada 12, Union anotó un gol de esquina y, además, tuvo una gran oportunidad de un segundo córner que no resultó en gol pero que nuestro algoritmo percibió como una gran amenaza. Además, Union disparó a puerta en cinco de siete tiros de esquina en la jornada 12. Union saltó inmediatamente en la clasificación del duodécimo al quinto lugar como resultado de esto, y el valor de puntuación de Union aumentó, así como el promedio de la liga. A medida que Union vio más y más oportunidades de amenaza alta en las últimas jornadas desde las esquinas, paso a paso obtuvo el primer lugar en el ranking de amenaza de esquina. El puntaje siempre es relativo al promedio actual de la liga, lo que significa que la amenaza de Union en la jornada 21 es un 50% más alta desde las esquinas que la amenaza promedio proveniente de todos los equipos de la liga.
Implementación y arquitectura
Bundesliga Match Facts se ejecuta de forma independiente AWS Fargate contenedores dentro Servicio de contenedor elástico de Amazon (Amazon ECS). Los datos de partidos anteriores de la Bundesliga consumen datos de posición y eventos sin procesar para calcular estadísticas avanzadas. Esto cambia con el lanzamiento de Set Piece Threat, que analiza los datos producidos por un hecho de partido de la Bundesliga existente (xObjetivos) para calcular su clasificación. Por lo tanto, creamos una arquitectura para intercambiar mensajes entre diferentes Bundesliga Match Facts durante partidos en vivo en tiempo real.
Para garantizar que los datos más recientes se reflejen en los cálculos de amenaza de balón parado, utilizamos Streaming administrado por Amazon para Apache Kafka (Amazon MSK). Este servicio de intermediario de mensajes permite que diferentes Bundesliga Match Facts envíen y reciban los eventos y actualizaciones más recientes en tiempo real. Al consumir un tema específico de partidos y hechos de partidos de la Bundesliga de Kafka, podemos recibir los datos más actualizados de todos los sistemas involucrados al mismo tiempo que mantenemos la capacidad de reproducir y reprocesar los mensajes enviados anteriormente.
El siguiente diagrama ilustra la arquitectura de la solución:
Introdujimos Amazon MSK en este proyecto para reemplazar, en general, todo el paso de mensajes internos para la plataforma Bundesliga Match Facts. Maneja la inyección de datos posicionales y de eventos, que pueden sumar más de 3.6 millones de puntos de datos por partido. Con Amazon MSK, podemos usar el almacenamiento persistente subyacente de mensajes, lo que nos permite reproducir juegos desde cualquier momento. Sin embargo, para Set Piece Threat, la atención se centra en el caso de uso específico de pasar eventos producidos por Bundesliga Match Facts a otros Bundesliga Match Facts que se ejecutan en paralelo.
Para facilitar esto, distinguimos entre dos tipos de temas de Kafka: globales y específicos de partidos. Primero, cada Bundesliga Match Fact tiene un tema global específico propio, que maneja todos los mensajes creados por Bundesliga Match Fact. Además, hay un tema adicional específico del partido para cada hecho de partido de la Bundesliga para cada partido que maneja todos los mensajes creados por un hecho de partido de la Bundesliga para un partido específico. Cuando se ejecutan varios partidos en vivo en paralelo, cada mensaje se produce primero y se envía a este tema global específico de Bundesliga Match Fact.
un despachador AWS Lambda La función está suscrita a todos los temas globales específicos de Bundesliga Match Fact y tiene dos tareas:
- Escribir los datos entrantes en una base de datos aprovisionada a través de Servicio de base de datos relacional de Amazon (Amazon RDS).
- Redistribuya los mensajes que pueden ser consumidos por otros Bundesliga Match Facts a un tema específico de Bundesliga Match Fact.
El lado izquierdo del diagrama de la arquitectura muestra los diferentes datos de los partidos de la Bundesliga que se ejecutan de forma independiente para cada partido y generan mensajes para el tema global. El nuevo hecho de partido de la Bundesliga Threat Piece Set ahora puede consumir los valores xGoal más recientes para cada tiro para un partido específico (lado derecho del diagrama) para calcular inmediatamente la amenaza producida por la jugada que resultó en uno o más tiros.
Resumen
Estamos entusiasmados con el lanzamiento de Set Piece Threat y los patrones que los comentaristas y fanáticos descubrirán con esta nueva perspectiva. A medida que los equipos buscan capitalizar cada vez más estas situaciones de balón muerto, Set Piece Threat ayudará al espectador a comprender qué equipo está haciendo esto con éxito y qué equipo aún tiene algo de terreno por recorrer, lo que agrega suspenso adicional antes de cada una de estas situaciones de balón parado. El nuevo Bundesliga Match Fact está disponible para las emisoras de la Bundesliga para descubrir nuevas perspectivas e historias de un partido, y las clasificaciones de los equipos se pueden ver en cualquier momento en la aplicación de la Bundesliga.
Estamos emocionados de saber qué patrones descubrirás. Comparta sus ideas con nosotros: @AWScloud en Twitter, con el hashtag #BundesligaMatchFacts.
Acerca de los autores
Simón Rolfes Jugó 288 partidos de la Bundesliga como mediocampista central, marcó 41 goles y ganó 26 partidos con Alemania. Actualmente, Rolfes se desempeña como director deportivo en Bayer 04 Leverkusen, donde supervisa y desarrolla la lista de jugadores profesionales, el departamento de exploración y el desarrollo juvenil del club. Simon también escribe columnas semanales en Bundesliga.com sobre los últimos datos de los partidos de la Bundesliga impulsados por AWS
Luuk Figdor es especialista sénior en tecnología deportiva en el equipo de servicios profesionales de AWS. Trabaja con jugadores, clubes, ligas y empresas de medios como la Bundesliga y la Fórmula 1 para ayudarlos a contar historias con datos mediante el aprendizaje automático. En su tiempo libre, le gusta aprender todo sobre la mente y la intersección entre psicología, economía e IA.
Juan Bauer es un arquitecto de aplicaciones en la nube en AWS Professional Services. Sus intereses son la computación sin servidor, el aprendizaje automático y todo lo relacionado con la computación en la nube. Trabaja con clientes de todas las industrias para ayudarlos a tener éxito en su viaje a la nube.
pascal kühner es un desarrollador de aplicaciones en la nube en el equipo de servicios profesionales de AWS. Trabaja con clientes de todas las industrias para ayudarlos a lograr sus resultados comerciales a través del desarrollo de aplicaciones, DevOps e infraestructura. Le encantan los deportes de pelota y en su tiempo libre le gusta jugar baloncesto y fútbol.
uwe dick es científico de datos en Sportec Solutions AG. Trabaja para permitir que los clubes y los medios de la Bundesliga optimicen su rendimiento utilizando estadísticas y datos avanzados, antes, después y durante los partidos. En su tiempo libre, se conforma con menos y solo trata de durar los 90 minutos completos para su equipo de fútbol recreativo.
Javier Poveda Panter es científico de datos para clientes deportivos de EMEA dentro del equipo de servicios profesionales de AWS. Permite a los clientes en el área de los deportes para espectadores innovar y capitalizar sus datos, brindando experiencias de alta calidad para usuarios y fanáticos a través del aprendizaje automático y la ciencia de datos. Sigue su pasión por una amplia gama de deportes, música e inteligencia artificial en su tiempo libre.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bundesliga-match-fact-set-piece-threat-evaluating-team-performance-in-set-pieces-on-aws/
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