Un nuevo análisis del baloncesto femenino de élite revela automáticamente las posibilidades de un equipo de anotar alto o bajo, aunque la trayectoria de la pelota parezca la misma, en una investigación desarrollada por científicos de datos de QUT.

Un nuevo análisis del baloncesto femenino de élite revela automáticamente las posibilidades de un equipo de anotar alto o bajo, aunque la trayectoria de la pelota parezca la misma, en una investigación desarrollada por científicos de datos de QUT.

El estudio publicado recientemente en Mas unoutilizó datos existentes de 72 partidos internacionales de baloncesto femenino, desde el Campeonato Mundial FIBA ​​2014 hasta los Juegos Olímpicos de Río 2016.

Los resultados brindan información que ayuda a los entrenadores a examinar las jugadas efectivas o problemáticas de los equipos mediante la clasificación de la dinámica del movimiento del balón, el seguimiento de si un equipo ha marcado y la correlación de estilos de juego con puntajes de goles.

Si bien los datos sobre las características espaciales, como el rebote, la velocidad, el tiempo de posesión, los puntos anotados y las historias pasadas del equipo de baloncesto, son abundantes, la investigación que intenta agrupar los tipos de juegos en función del movimiento de la pelota es limitada.

Esta nueva investigación, que aplica el concepto de «distorsión dinámica del tiempo», fue dirigida por la distinguida profesora Kerrie Mengersen y el Dr. Paul Wu del Centro QUT para la ciencia de datos, el Dr. Wade Hobbs del Instituto Australiano del Deporte y la Universidad de Sydney y el estudiante de QUT Alan Ju.

dr. Wu dijo que el estudio fue motivado por preguntas sobre la imprevisibilidad del juego y si eso conduce a mejores resultados de puntuación.

Dijo que al basarse en estos datos y tener en cuenta la trayectoria de la pelota, los investigadores podrían estudiar cómo surgieron los patrones en función de los datos.

«En el baloncesto, si ejecutamos un juego de pick and roll idéntico que corre a la misma velocidad, pero la segunda vez, el segundo juego comienza un segundo más tarde, para una computadora parece un juego completamente diferente, pero para un humano ve la misma jugada”, dijo.

“La deformación dinámica del tiempo proporciona una forma de mapear automáticamente una trayectoria a otra para obtener una mejor estimación de cuán similares son.

«Esta es una forma de organizar muchas, muchas horas de secuencias de video para ayudar a los entrenadores y atletas a identificar las fortalezas y debilidades clave para su revisión y resaltar cualquier cosa que no sea obvia, p. B. cuando un equipo prefiere un lado de la cancha”.

Como era de esperar, los datos también encontraron que los quiebres rápidos y el mayor recorrido de la pelota, particularmente los cambios en la dirección del recorrido de la pelota, contribuyeron a mayores tasas de aciertos.

El proyecto le dio a Alan Yu, estudiante de ciencia de datos de QUT, la oportunidad de participar durante un «año sabático».

«Encontré la experiencia desafiante pero también gratificante, especialmente en el desarrollo de visualizaciones fáciles de entender que cuentan la historia a las personas interesadas en el baloncesto o la ciencia de datos», dijo.

«Como no tenía mucho conocimiento previo de baloncesto, encontré los resultados intrigantes y sorprendentes.

“A menudo escuchas a los entrenadores y expertos analizando los partidos y las diferentes tácticas y preferencias de los equipos, pero esto da un toque cuantitativo para comprender mejor el deporte desde un punto de vista sistemático.

«Fue sorprendente ver que jugadas similares tienen resultados muy diferentes cuando son ejecutadas por diferentes equipos a diferentes velocidades».

El profesor Mengersen dijo que la investigación es un excelente ejemplo de lo que se logra a través de asociaciones entre investigadores y profesionales de la industria.

«Los nuevos métodos se desarrollaron para responder a una pregunta práctica importante, y los nuevos conocimientos fluyen directamente para mejorar la industria del deporte», dijo.

“Esta investigación bidireccional beneficia a todos e impacta tanto en el deporte como en los nuevos conocimientos”.

Un nuevo análisis del baloncesto femenino de élite revela automáticamente las posibilidades de un equipo de anotar alto o bajo, aunque la trayectoria de la pelota parezca la misma, en una investigación desarrollada por científicos de datos de QUT.

El estudio publicado recientemente en Mas unoutilizó datos existentes de 72 partidos internacionales de baloncesto femenino, desde el Campeonato Mundial FIBA ​​2014 hasta los Juegos Olímpicos de Río 2016.

Los resultados brindan información que ayuda a los entrenadores a examinar las jugadas efectivas o problemáticas de los equipos mediante la clasificación de la dinámica del movimiento del balón, el seguimiento de si un equipo ha marcado y la correlación de estilos de juego con puntajes de goles.

Si bien los datos sobre las características espaciales, como el rebote, la velocidad, el tiempo de posesión, los puntos anotados y las historias pasadas del equipo de baloncesto, son abundantes, la investigación que intenta agrupar los tipos de juegos en función del movimiento de la pelota es limitada.

Esta nueva investigación, que aplica el concepto de «distorsión dinámica del tiempo», fue dirigida por la distinguida profesora Kerrie Mengersen y el Dr. Paul Wu del Centro QUT para la ciencia de datos, el Dr. Wade Hobbs del Instituto Australiano del Deporte y la Universidad de Sydney y el estudiante de QUT Alan Ju.

dr. Wu dijo que el estudio fue motivado por preguntas sobre la imprevisibilidad del juego y si eso conduce a mejores resultados de puntuación.

Dijo que al basarse en estos datos y tener en cuenta la trayectoria de la pelota, los investigadores podrían estudiar cómo surgieron los patrones en función de los datos.

«En el baloncesto, si ejecutamos un juego de pick and roll idéntico que corre a la misma velocidad, pero la segunda vez, el segundo juego comienza un segundo más tarde, para una computadora parece un juego completamente diferente, pero para un humano ve la misma jugada”, dijo.

“La deformación dinámica del tiempo proporciona una forma de mapear automáticamente una trayectoria a otra para obtener una mejor estimación de cuán similares son.

«Esta es una forma de organizar muchas, muchas horas de secuencias de video para ayudar a los entrenadores y atletas a identificar las fortalezas y debilidades clave para su revisión y resaltar cualquier cosa que no sea obvia, p. B. cuando un equipo prefiere un lado de la cancha”.

Como era de esperar, los datos también encontraron que los quiebres rápidos y el mayor recorrido de la pelota, particularmente los cambios en la dirección del recorrido de la pelota, contribuyeron a mayores tasas de aciertos.

El proyecto le dio a Alan Yu, estudiante de ciencia de datos de QUT, la oportunidad de participar durante un «año sabático».

«Encontré la experiencia desafiante pero también gratificante, especialmente en el desarrollo de visualizaciones fáciles de entender que cuentan la historia a las personas interesadas en el baloncesto o la ciencia de datos», dijo.

«Como no tenía mucho conocimiento previo de baloncesto, encontré los resultados intrigantes y sorprendentes.

“A menudo escuchas a los entrenadores y expertos analizando los partidos y las diferentes tácticas y preferencias de los equipos, pero esto da un toque cuantitativo para comprender mejor el deporte desde un punto de vista sistemático.

«Fue sorprendente ver que jugadas similares tienen resultados muy diferentes cuando son ejecutadas por diferentes equipos a diferentes velocidades».

El profesor Mengersen dijo que la investigación es un excelente ejemplo de lo que se logra a través de asociaciones entre investigadores y profesionales de la industria.

«Los nuevos métodos se desarrollaron para responder a una pregunta práctica importante, y los nuevos conocimientos fluyen directamente para mejorar la industria del deporte», dijo.

“Esta investigación bidireccional beneficia a todos e impacta tanto en el deporte como en los nuevos conocimientos”.


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