Carnegie Mellon revoluciona el análisis deportivo:información pionera basada en datos para una ventaja competitiva

Andrés Corselli

(Imagen:StockSnap vía Pixabay)

Los analistas deportivos de hoy tienen acceso a más (y mejores) datos que nunca. Los expertos de la Universidad Carnegie Mellon están convirtiendo esos datos en conocimiento, utilizando estadísticas y ciencia de datos para ayudar a los equipos profesionales a obtener una ventaja competitiva.

"Cada décima de segundo, los chips de datos de próxima generación de la NFL proporcionan información sobre la posición de cada jugador en el campo:la dirección en la que se mueven, la velocidad a la que se mueven", dijo Ron Yurko, profesor asistente en el Departamento de Estadística y Ciencia de Datos de CMU y director del Centro de Análisis Deportivo Carnegie Mellon.

El seguimiento de los jugadores en el campo se extiende más allá de la NFL.

Ron Yurko (Imagen:CMU)

"La MLB tiene información sobre cada swing en las Grandes Ligas de Béisbol", dijo Yurko, quien también es socio académico de la NFL. "En el béisbol y el baloncesto, tienen lo que se llama 'datos de pose esquelética', donde sabemos en cada fracción de segundo dónde está el codo, el hombro, la rótula y en un espacio tridimensional".

Por supuesto, la pregunta que todo el mundo quiere responder (desde los propietarios de equipos, directivos y entrenadores hasta analistas, apostadores y aficionados) es qué hacer con todos esos datos. Continúe leyendo para conocer resúmenes técnicos exclusivos. entrevista, editada para mayor extensión y claridad, con Yurko, quien sabe exactamente qué hacer con los datos.

Resúmenes técnicos :¿Qué tipo de tecnología utiliza para recopilar estos datos? ¿Y podrías explicarnos en términos sencillos cómo funciona todo?

Yurko :No recopilamos personalmente los datos en Carnegie Mellon; esos datos provienen de la NFL.

La NFL tiene chips en las hombreras de cada jugador en el campo. Estos retoman su posición en el campo cada décima de segundo; qué tan rápido se mueven; la dirección en la que se mueven y cambian; cómo se están acelerando a lo largo de la obra. Luego, como investigadores, tendremos acceso a esos datos, ya sea a través de colaboraciones con la NFL o la publicación de los datos que ellos proporcionan, y trabajaremos en ello. ¿Qué nuevas ideas podemos extraer de esto? Y nuestros estudiantes trabajarán en estos proyectos, participarán en la competencia anual Big Data Bowl de la NFL y luego esto generará oportunidades laborales.

Y a nivel universitario, lo que sucede es que no tienen las hombreras de los jugadores de fútbol americano universitario, pero tienes una cantidad asombrosa de videos. Y utilizando la tecnología de inteligencia artificial de visión por computadora, podemos convertir ese video en un tipo de datos muy similar al que proviene de los chips de la NFL. Con lo que los equipos de la NFL están trabajando ahora es con el mismo tipo de datos de seguimiento enriquecidos en todo el fútbol universitario; Están usando eso para determinar quiénes son los jugadores que deben seleccionar.

Resúmenes técnicos :¿Puedes hablar sobre algunos de los chips que están usando?

Yurko :En la NFL, estos son chips RFID:señales infrarrojas que se captan dentro de los estadios de la NFL. Son los sistemas de posicionamiento local los que realmente brindan datos extremadamente ricos que tiene la NFL. Más allá de eso, ahora la NFL se ha unido a empresas como la Major League Baseball y la NBA, donde tienen sistemas de cámaras completos alrededor del estadio. Y el año pasado, la NFL utilizó este sistema de cámara, creo que es Hawkeye, para recoger el lugar donde está la pelota y marcar el primer intento (¿la pelota cruza la línea del primer intento) en lugar de lidiar con las cadenas antiguas? Ahora eso se puede automatizar debido a la forma en que pueden recoger el balón.

A partir de esa misma tecnología, la NFL ahora tiene acceso a donde están literalmente las manos, los codos y las rodillas de los atletas:una representación esquelética completa de los jugadores de fútbol en el campo en fracciones de segundo. Esa tecnología ahora existe y se utiliza en la NFL. Ha sido utilizado por los equipos de la Major League Baseball y de la NBA durante varios años, pero ahora estamos viendo que se aplica a otros deportes.

Resúmenes técnicos :¿Qué liga dirías que tiene la tecnología más avanzada?

Yurko :Yo diría, en este punto, la Liga Mayor de Béisbol. Probablemente haya sido el más avanzado en el uso de tecnología y estadísticas:“Moneyball” es la famosa historia de principios de la década de 2000 sobre el uso de datos por parte de los Atléticos de Oakland.

Entonces, los equipos de las Grandes Ligas de Béisbol fueron definitivamente los primeros en adoptar ideas sobre cómo integramos la tecnología y utilizamos modelos estadísticos, aprendizaje automático, para comprender cómo evaluar a los jugadores. Lo ves no sólo por los equipos sino también por los propios jugadores.

Los jugadores irán a estos laboratorios de lanzamiento:usarán cámaras de alta velocidad para comprender qué sucede cuando modifican el agarre de la pelota; cómo eso cambia las fuerzas, la trayectoria de vuelo y el movimiento; diseñar nuevos campos. Y ellos mismos, literalmente, están utilizando toda esta tecnología y datos para convertirse en mejores jugadores. Por lo tanto, el béisbol está por delante en relación con otros deportes.

En la NFL, cuando este seguimiento de datos de los chips comenzó en 2017, eso llevó a una pequeña carrera armamentista, donde ahora los equipos de la NFL estaban comenzando a contratar científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, para descubrir realmente cómo se trabaja con toda esa información.

Resúmenes técnicos :En ese artículo que leí se le cita diciendo:"Literalmente cada décima de segundo, los chips de datos de próxima generación de la NFL brindan información sobre la posición, velocidad y dirección de cada jugador. La pregunta ahora es qué hacer con todos esos datos". Bueno, mi pregunta es:¿Cuál es la respuesta? ¿Qué haces con todos esos datos? ¿Cuáles son tus próximos pasos? ¿Adónde vas desde aquí?

Yurko :Esa es una buena pregunta. En lo que hemos estado trabajando como investigadores, y lo que sabemos que los equipos de la NFL están utilizando, es cómo caracterizamos el movimiento que estamos observando y entendemos cuál es el tipo de movimiento de alto valor, el posicionamiento de alto valor; por ejemplo, qué defensores están realizando la mejor cobertura contra los receptores mientras corren rutas. Se trataba de un tipo de estadísticas a las que no teníamos acceso antes en las puntuaciones de caja tradicionales. Si tuvieras un defensor cubriendo a un receptor, y si fuera un defensor increíble que un mariscal de campo nunca intentó lanzar en su dirección, nunca recibiría una intercepción, nunca recibiría una entrada, nunca tendría estadísticas de conteo.

Transcripción

00:00:02 Si consideras que el fútbol es como una cena, una exploración, un entrenamiento, ese es el filete. Para mí, el análisis deportivo es el puré de patatas. Es la salsa. Es algo que puede convertir una buena comida en una excelente comida. Han estado explorando el combinado durante los últimos 40 años. ¿Qué tan lejos puedes saltar? ¿Qué altura tienes? ¿Qué es lo nuevo que podemos descubrir? ¿Cuándo esperamos que esta persona sea reclutada? Los análisis están detrás de prácticamente todos los aspectos del juego. CMSAC es el Centro de Análisis Deportivo CarnegieMellon,

00:00:28 que es nuestro centro de investigación y educación y diferentes eventos que tenemos en la Universidad Carnegie Mellon. Nuestros estudiantes se han convertido realmente en el estándar del tipo de personas que buscan los equipos y ligas deportivas profesionales. Ahora tenemos acceso a las fracciones de segundo en las que se encuentra cada jugador en el campo de fútbol gracias a los chips que se encuentran en sus hombreras. Entonces, literalmente sabemos cada décima de segundo qué tan rápido se están moviendo, en qué dirección se están moviendo, cuál es la orientación de sus hombros. Entonces, como grupo nos hemos centrado en desarrollar una metodología estadística.

00:01:02 métodos de aprendizaje automático, herramientas de inteligencia artificial que pueden generar conocimientos prácticos. Dado este conjunto de datos, ¿podemos ser lo suficientemente creativos con nuestro análisis para poder identificar ideas útiles para crear ventajas competitivas para un equipo? Dentro de una jugada, podemos literalmente predecir dónde terminarán en el campo, cuántas yardas ganarán. ¿Cuál es la probabilidad de que consigan un touchdown? Bien. Todo eso requiere una metodología bastante sofisticada. Los deportes significan mucho para tanta gente. Los datos ofrecen otra forma de conectarse con el deporte.

00:01:35 Ser capaz de tomar datos no estructurados, sumergirse en ellos y contar una historia es muy gratificante. Es increíble ver a los estudiantes de CMU convertir sus pasiones en carreras que, ya sabes, ayudan a dar forma al futuro del fútbol profesional. Si consideras que el fútbol es como una cena, una exploración, un entrenamiento, ese es el filete. Para mí, el análisis deportivo es el puré de patatas. Es la salsa. Es algo que puede convertir una buena comida en una excelente comida. Han estado explorando el combinado durante los últimos 40 años. ¿Qué tan lejos puedes saltar?

01:00:19 ¿Qué altura tienes? ¿Qué es lo nuevo que podemos descubrir? ¿Cuándo esperamos que esta persona sea reclutada? Los análisis están detrás de prácticamente todos los aspectos del juego. CMSAC es el Centro de análisis deportivo Carnegie Mellon, que es nuestro centro de investigación y educación y los diferentes eventos que tenemos en la Universidad Carnegie Mellon. Nuestros estudiantes se han convertido realmente en el estándar del tipo de personas que buscan los equipos y ligas deportivas profesionales. Ahora tenemos acceso a fracciones de segundo donde está cada jugador

01:00:51 en el campo de fútbol debido a las astillas que tienen en las hombreras. Entonces, literalmente sabemos cada décima de segundo qué tan rápido se están moviendo, en qué dirección se están moviendo, cuál es la orientación de sus hombros. Entonces, en lo que nos hemos centrado como grupo es en desarrollar metodología estadística, métodos de aprendizaje automático y herramientas de inteligencia artificial que puedan conducir a conocimientos prácticos. Dado este conjunto de datos, ¿podemos ser lo suficientemente creativos con nuestro análisis para poder identificar ideas útiles para crear ventajas competitivas para un equipo? Dentro de una jugada, podemos predecir literalmente dónde terminarán en el campo, cuántas yardas y qué ganarán.

01:01:25 ¿Cuál es la probabilidad de que consigan un touchdown? Bien. Todo eso requiere una metodología bastante sofisticada. Los deportes significan mucho para tanta gente. Los datos ofrecen otra forma de conectarse con el deporte. Ser capaz de tomar datos no estructurados, sumergirse en ellos y contar una historia es muy gratificante. Es increíble ver a los estudiantes de CMU convertir sus pasiones en carreras que, ya sabes, ayudan a dar forma al futuro del fútbol profesional.