A importância das bolas paradas no futebol (ou futebol nos EUA) tem aumentado nos últimos anos: agora mais de um quarto de todos os gols são marcados através de bolas paradas. As cobranças de falta e escanteios geralmente criam as situações mais promissoras, e algumas equipes profissionais até contrataram treinadores específicos para essas partes do jogo.
Neste post, compartilhamos como a Ameaça do Fato de Bola Parada da Bundesliga ajuda a avaliar o desempenho em bolas paradas. À medida que as equipes procuram capitalizar cada vez mais essas situações de bola parada, Ameaça de bola parada ajudará o espectador a entender como as equipes estão aproveitando essas situações. Além disso, explicará ao leitor como os serviços da AWS podem ser usados para calcular estatísticas em tempo real.
O Union Berlin da Bundesliga é um grande exemplo da relevância das bolas paradas. A equipe conseguiu subir da Bundesliga 2 para a qualificação para uma competição europeia em apenas 2 anos. Eles terminaram em terceiro na Bundesliga 2 durante a temporada 18/19, ganhando uma vaga nos playoffs de rebaixamento para a Bundesliga. Naquela temporada, eles marcaram 28 gols de jogo aberto, ocupando apenas o nono lugar no campeonato. No entanto, eles ficaram em segundo lugar em gols marcados em lances de bola parada (16 gols).
Surpreendentemente, na primeira partida do playoff de rebaixamento contra o VfB Stuttgart, o Union garantiu um empate de 2 a 2, marcando uma cabeçada após um escanteio. E na partida de volta, Stuttgart foi anulado com um gol de falta devido a um impedimento passivo, permitindo que o Union entrasse na Bundesliga com um empate de 0 a 0.
A relevância dos lances de bola parada para o sucesso do Union não termina aí. O Union terminou suas duas primeiras temporadas na Bundesliga com forte décimo primeiro e sétimo, ocupando o terceiro e primeiro lugar em número de gols de bola parada (marcando 15 gols de bola parada em ambas as temporadas). Para efeito de comparação, o FC Bayern München - o campeão da liga - só conseguiu marcar 10 gols de bola parada em ambas as temporadas. O sucesso que o Union Berlin teve nas suas bolas paradas permitiu-lhe garantir o sétimo lugar na temporada 20/21 da Bundesliga, o que significou a qualificação para a UEFA Europa Conference League, passando da Bundesliga 2 para a Europa apenas 2 anos depois de ter conquistado a promoção. Sem surpresa, na partida decisiva, eles marcaram um de seus dois gols após um escanteio. No momento da redação deste artigo, o Union Berlin ocupava o quarto lugar na Bundesliga (jogada 20) e o primeiro em desempenho de escanteio, uma estatística que explicaremos mais adiante.
O caminho do Union Berlin para a Europa demonstra claramente o papel influente do desempenho ofensivo e defensivo durante as bolas paradas. Até agora, no entanto, era difícil para os fãs e emissoras quantificarem adequadamente esse desempenho, a menos que quisessem dissecar tabelas enormes em sites de análise. A Bundesliga e a AWS trabalharam juntas para ilustrar a ameaça que uma equipe produz e a ameaça que é produzida por bolas paradas contra a equipe e criaram o novo Bundesliga Match Fact: Set Piece Threat.
Como funciona o Set Piece Threat?
Para determinar a ameaça que uma equipe representa com suas bolas paradas, levamos em consideração diferentes facetas do desempenho de suas bolas paradas. É importante observar que consideramos apenas escanteios e cobranças de falta como lances de bola parada e calculamos a ameaça para cada categoria de forma independente.
Faceta 1: Resultado de uma bola parada: Gols, chutes ou nada
Em primeiro lugar, consideramos o resultado de um conjunto. Ou seja, observamos se resulta em um gol. No entanto, o resultado geralmente é influenciado por margens finas, como uma grande defesa do goleiro ou se um chute roçar a trave em vez de entrar, por isso também categorizamos a qualidade de um chute que resulta da bola parada. Os tiros são categorizados em várias categorias.
Categoria | Explicação |
Objetivo | Um chute bem sucedido que levou a um gol |
em destaque | Chutes que quase levaram a um gol, como um chute na trave |
Decente | Outras cenas de gols dignas de nota |
Média | O restante das chances que seriam incluídas em uma proporção de chances com ameaça relevante de gol |
nenhum | Nenhuma ameaça real de gol, não deve ser considerada uma chance real, como um cabeceamento que mal tocou a bola ou um chute bloqueado |
Sem tiro | Nenhuma foto foi tirada |
O vídeo acima mostra exemplos de categorias de resultados de arremessos na seguinte ordem: excelente, decente, médio, nenhum.
Faceta 2: Potencial de um tiro
Em segundo lugar, nosso algoritmo considera o potencial de um tiro. Isso incorpora a probabilidade de ter resultado em um gol, tirando o desempenho real do arremessador da equação. Em outras palavras, quantificamos o potencial de gol da situação em que o chute foi realizado. Isso é captado pelo golo esperado (xGoals) valor do tiro. Removemos não apenas a ocorrência de sorte ou falta dela, mas também a qualidade do chute ou cabeceamento.
Faceta 3: Quantidade de peças paradas
Em seguida, consideramos o aspecto de puro quantidade de bolas paradas que uma equipe recebe. Nossa definição de Ameaça de lance de bola parada mede a ameaça por lance de bola parada. Em vez de somar todos os resultados e valores de xGoal de uma equipe ao longo de uma temporada, os valores são agregados de forma que representem a ameaça média por lance de bola parada. Dessa forma, a ameaça de escanteio, por exemplo, representa o perigo da equipe para cada escanteio e não considera uma equipe mais perigosa simplesmente por ter mais escanteios do que outras equipes (e, portanto, potencialmente mais chutes ou gols).
Faceta 4: Desenvolvimento ao longo do tempo
O último aspecto a considerar é o desenvolvimento da ameaça de uma equipe ao longo do tempo. Considere, por exemplo, uma equipe que marcou três gols de escanteio nas três primeiras rodadas, mas não conseguiu oferecer nenhuma ameaça considerável nas próximas 15 rodadas. Esta equipa não deve ser considerada uma ameaça significativa de cantos na 19ª jornada, apesar de já ter marcado três golos, o que pode ainda ser um bom regresso. Contabilizamos esse desenvolvimento (positivo ou negativo) da qualidade da bola parada de uma equipe atribuindo um desconto a cada jogada parada, dependendo de há quanto tempo ocorreu. Em outras palavras, um tiro livre que foi cobrado 10 dias atrás tem menos influência na ameaça computada do que um que foi cobrado durante o último jogo ou até mesmo o atual.
Pontuação: por agregação de lances de bola parada
Todas as quatro facetas que descrevemos são agregadas em dois valores para cada equipe, um para escanteios e outro para cobranças de falta, que descrevem o perigo que uma bola parada correspondente dessa equipe representaria atualmente. O valor é definido como a média ponderada das pontuações de cada lance de bola parada, onde a pontuação de um lance de bola parada é definida como (0.7 * shot-outcome + 0.3 * xG-value)
se a bola parada resultou em um tiro e 0 caso contrário. O shot-outcome
é 1 se a equipe marcou e menor para outros resultados, como um chute que saiu ao lado, dependendo de sua qualidade. O peso de cada peça de bola parada é determinado por há quanto tempo ela foi tirada, conforme descrito anteriormente. No geral, os valores são definidos entre 0–1, onde 1 é a pontuação perfeita.
Ameaça de bola parada
Em seguida, os valores de cada equipe são comparados com a média da liga. A fórmula exata é score(team)/avg_score(league) - 1
. Esse valor é o que chamamos de valor de Ameaça de Peça Definida. Um time tem um valor de ameaça de 0 se for exatamente tão bom quanto a média da liga. Um valor de -1 (ou -100%) descreve uma equipe que não representa nenhuma ameaça, e um valor de +1 (+100%) descreve uma equipe que é duas vezes mais perigosa que a média da liga. Com esses valores, calculamos um ranking que ordena as equipes de 1 a 18 de acordo com sua ameaça ofensiva de escanteios e cobranças de falta, respectivamente.
Usamos os mesmos dados e cálculos semelhantes para também calcular uma ameaça defensiva que mede o desempenho defensivo de uma equipe em relação à forma como defende as bolas paradas. Agora, em vez de calcular uma pontuação por lance de bola parada, o algoritmo calcula uma pontuação por lance de bola parada do oponente. Assim como para a ameaça ofensiva, o placar é comparado com a média da liga, mas o valor se inverte: -score(team)/avg_score(league) + 1
. Desta forma, uma ameaça de +1 (+100%) é alcançada se a equipe não permitir nenhum chute aos adversários, enquanto uma equipe com ameaça defensiva de -1 (-100%) é duas vezes mais suscetível a bolas paradas adversárias do que a liga média. Novamente, uma equipe com ameaça de 0 é tão boa quanto a média da liga.
Descobertas de Ameaça de Peça Fixa
Um aspecto importante da ameaça de bola parada é que nos concentramos em uma estimativa de ameaça em vez de gols marcados e sofridos por meio de bola parada. Se tomarmos como exemplo o SC Freiburg e o Union Berlin na 21ª rodada, ao longo desta temporada o Freiburg marcou sete gols por escanteio em comparação com quatro do Union Berlin. Nossa classificação de ameaças ainda classifica as duas equipes de maneira bastante igual. Na verdade, prevemos que um canto do Freiburg (3º lugar) seja 7% menos ameaçador do que um canto do Union Berlin (1º lugar). A principal razão para isso é que o Union Berlin criou um número semelhante de grandes chances de seus cantos, mas não conseguiu converter essas chances em gols. O Freiburg, por outro lado, foi muito mais eficiente com suas chances. Tal discrepância entre a qualidade das chances e os objetivos reais pode acontecer em um esporte de alta variação como o futebol.
O gráfico a seguir mostra a classificação do escanteio ofensivo de bola parada do Union Berlin (azul) e a pontuação (vermelho) das rodadas 6–21. Na 12ª rodada, o Union marcou um gol de escanteio e, além disso, teve uma grande chance de um segundo canto que não resultou em gol, mas foi percebido como uma grande ameaça pelo nosso algoritmo. Além disso, o Union teve um chute a gol em cinco das sete cobranças de escanteio na 12ª rodada. O Union saltou imediatamente no ranking do décimo segundo para o quinto lugar como resultado disso, e o valor da pontuação para o Union aumentou, assim como a média da liga. Como o Union viu cada vez mais chances de alta ameaça nas últimas rodadas de escanteios, eles conquistaram passo a passo o primeiro lugar do ranking de ameaças de canto. A pontuação é sempre relativa à média atual da liga, o que significa que a ameaça do Union na 21ª rodada é 50% maior nos cantos do que a ameaça média de todas as equipes da liga.
Implementação e arquitetura
Os fatos da partida da Bundesliga estão sendo executados de forma independente AWS Fargate recipientes dentro Serviço Amazon Elastic Container (Amazônia ECS). Os fatos de partidas anteriores da Bundesliga consomem dados brutos de eventos e posições para calcular estatísticas avançadas. Isso muda com o lançamento do Set Piece Threat, que analisa os dados produzidos por um Bundesliga Match Fact existente (x Gols) para calcular suas classificações. Por isso, criamos uma arquitetura para trocar mensagens entre diferentes Fatos de Partida da Bundesliga durante partidas ao vivo em tempo real.
Para garantir que os dados mais recentes sejam refletidos nos cálculos de ameaça de bola parada, usamos Amazon Managed Streaming para Apache Kafka (Amazônia MSK). Este serviço de corretor de mensagens permite que diferentes fatos da partida da Bundesliga enviem e recebam os eventos e atualizações mais recentes em tempo real. Ao consumir uma partida e um tópico específico do Fato da partida da Bundesliga do Kafka, podemos receber os dados mais atualizados de todos os sistemas envolvidos, mantendo a capacidade de reproduzir e reprocessar mensagens enviadas anteriormente.
O diagrama a seguir ilustra a arquitetura da solução:
Introduzimos o Amazon MSK neste projeto para substituir, em geral, todas as mensagens internas da plataforma Bundesliga Match Facts. Ele lida com a injeção de dados posicionais e de eventos, que podem agregar mais de 3.6 milhões de pontos de dados por partida. Com o Amazon MSK, podemos usar o armazenamento persistente de mensagens subjacente, o que nos permite reproduzir jogos a partir de qualquer momento. No entanto, para Ameaça de bola parada, o foco está no caso de uso específico de passar eventos produzidos por Fatos de partida da Bundesliga para outros Fatos de partida da Bundesliga que estão sendo executados em paralelo.
Para facilitar isso, distinguimos entre dois tipos de tópicos Kafka: globais e específicos da partida. Primeiro, cada Bundesliga Match Fact tem um tópico global específico, que lida com todas as mensagens criadas pelo Bundesliga Match Fact. Além disso, há um tópico específico da partida adicional para cada Fato da partida da Bundesliga para cada partida que lida com todas as mensagens criadas por um Fato da partida da Bundesliga para uma partida específica. Quando várias partidas ao vivo são executadas em paralelo, cada mensagem é produzida e enviada primeiro para este tópico global específico do Bundesliga Match Fact.
Um despachante AWS Lambda A função está inscrita em todos os tópicos globais específicos do Bundesliga Match Fact e tem duas tarefas:
- Grave os dados de entrada em um banco de dados provisionado por meio de Serviço de banco de dados relacional da Amazon (Amazônia RDS).
- Redistribua as mensagens que podem ser consumidas por outros fatos da partida da Bundesliga para um tópico específico do fato da partida da Bundesliga.
O lado esquerdo do diagrama de arquitetura mostra os diferentes fatos da partida da Bundesliga sendo executados independentemente uns dos outros para cada partida e produzindo mensagens para o tópico global. O novo Fato de Ameaça de Bola Parada da Bundesliga agora pode consumir os últimos valores de xGoal para cada arremesso de uma partida específica (lado direito do diagrama) para calcular imediatamente a ameaça produzida pelo lance de bola parada que resultou em um ou mais arremessos.
Resumo
Estamos empolgados com o lançamento de Set Piece Threat e os padrões que comentaristas e fãs descobrirão usando essa nova visão. À medida que as equipes procuram capitalizar cada vez mais essas situações de bola parada, Ameaça de bola parada ajudará o espectador a entender qual equipe está fazendo isso com sucesso e qual equipe ainda tem algum terreno a percorrer, o que adiciona suspense adicional antes de cada uma dessas situações de bola parada. O novo Bundesliga Match Fact está disponível para as emissoras da Bundesliga para descobrir novas perspectivas e histórias de uma partida, e as classificações das equipes podem ser visualizadas a qualquer momento no aplicativo da Bundesliga.
Estamos ansiosos para saber quais padrões você descobrirá. Compartilhe seus insights conosco: @AWScloud no Twitter, com a hashtag #BundesligaMatchFacts.
Sobre os autores
simon rofes jogou 288 jogos da Bundesliga como meio-campista central, marcou 41 gols e ganhou 26 partidas pela Alemanha. Atualmente, Rolfes atua como Diretor Esportivo do Bayer 04 Leverkusen, onde supervisiona e desenvolve a lista de jogadores profissionais, o departamento de olheiros e o desenvolvimento juvenil do clube. Simon também escreve colunas semanais no Bundesliga.com sobre as últimas informações sobre partidas da Bundesliga com tecnologia AWS
Luuk Figdor é especialista sênior em tecnologia esportiva na equipe de serviços profissionais da AWS. Ele trabalha com jogadores, clubes, ligas e empresas de mídia como Bundesliga e Fórmula 1 para ajudá-los a contar histórias com dados usando aprendizado de máquina. Em seu tempo livre, ele gosta de aprender tudo sobre a mente e a interseção entre psicologia, economia e IA.
Jan Bauer é arquiteto de aplicativos de nuvem na AWS Professional Services. Seus interesses são computação sem servidor, aprendizado de máquina e tudo que envolve computação em nuvem. Ele trabalha com clientes em todos os setores para ajudá-los a ter sucesso em sua jornada na nuvem.
Pascal Kuhner é desenvolvedor de aplicativos em nuvem na equipe de serviços profissionais da AWS. Ele trabalha com clientes em todos os setores para ajudá-los a alcançar seus resultados de negócios por meio do desenvolvimento de aplicativos, DevOps e infraestrutura. Ele adora esportes com bola e em seu tempo livre gosta de jogar basquete e futebol.
Uwe Dick é Cientista de Dados na Sportec Solutions AG. Ele trabalha para permitir que os clubes e a mídia da Bundesliga otimizem seu desempenho usando estatísticas e dados avançados - antes, depois e durante as partidas. Em seu tempo livre, ele se contenta com menos e apenas tenta durar os 90 minutos completos para seu time de futebol recreativo.
Javier Poveda-Panter é um cientista de dados para clientes de esportes da EMEA na equipe de serviços profissionais da AWS. Ele permite que os clientes na área de esportes de espectadores inovem e capitalizem seus dados, oferecendo experiências de alta qualidade para usuários e fãs por meio de aprendizado de máquina e ciência de dados. Ele segue sua paixão por uma ampla gama de esportes, música e IA em seu tempo livre.
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- Fonte: 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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