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domingo 03 de julio de 2022, 09:00h

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LaLiga ha aprovechado la jornada “Mediacoach: la solución de analítica avanzada de LaLiga”, organizada de la mano de Sport Data Campus, para anunciar los avances que hizo durante la última temporada frente a profesionales de este sector. Este año, LaLiga se ha renovado con el objetivo de lograr una transformación visionaria de la industria del fútbol con el desarrollo de una analítica avanzada aplicada al fútbol.

Es importante destacar que en esta temporada, el proyecto ha ido más allá de las métricas usuales, desarrollando hasta 24 nuevas métricas avanzadas relativas a rendimiento físico, porteros, transiciones, pases, posicionamiento, presión, conducciones o posesión. Esto ha sido posible gracias a la alianza con Microsoft, que ha puesto al servicio de Beyond Stats la potencia tecnológica de machine learning e inteligencia artificial de Microsoft Azure.

En este aspecto, las métricas se han puesto al alcance de cuerpos técnicos de los clubes a través de Mediacoach, y también de los aficionados, un acercamiento que este año se ha potenciado a través de la integración de analítica avanzada a las retransmisiones televisivas gracias a la métrica Probabilidad de Gol y al nuevo portal web creado a raíz del proyecto, que proporciona a los aficionados análisis nuevos en cada jornada de LaLiga Santander.

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“La potencia en ciencia de datos de LaLiga junto a LaLiga Tech está liderando el uso de la analítica avanzada en el deporte de manera global”

Por su parte, Ricardo Resta, director del área de Mediacoach de LaLiga ha explicado que “la potencia en ciencia de datos de LaLiga junto a LaLiga Tech está liderando el uso de la analítica avanzada en el deporte de manera global. Mediacoach es una plataforma de análisis del juego en continua evolución desde hace una década, que se caracteriza por la adaptabilidad y la potencia de procesamiento de datos. En el área hemos generado más de 112.000 informes con casi 8 millones de páginas de información y 1.000 millones de métricas esta temporada, que se centran en tres momentos clave: prepartido, para diseñar el plan de partido y preparar el trabajo de la semana; en tiempo real, como ayuda en la toma de decisiones durante el partido y permite incluso programar alertas customizadas sobre parámetros que más interesen; y postpartido, que pone el foco en lo que ha sucedido y permite el análisis de áreas de mejora. Este volumen de datos ahorra miles de horas de trabajo a los cuerpos técnicos, que antes tenían que revisar clips de vídeo de forma manual. Esta temporada hemos contado con 717 usuarios en los clubes, desde preparadores físicos hasta secretaría técnica y, por supuesto, entrenadores”.

Nuevas métricas esta temporada

Paralelamente, los científicos de datos de LaLiga Tech resaltaron durante la jornada la importancia de la fase de transformación de los datos brutos desestructurados para su transformación en estadísticas avanzadas que puedan ser útiles para los cuerpos técnicos y proporcionen un valor extra para los aficionados. A raíz de esto, muchas competiciones fuera de España se han interesado por adquirir Mediacoach, que se ha comenzado a comercializar en todo el mundo a través de LaLiga Tech.

En cuanto a los datos brutos recogidos por Mediacoach, en este caos, son de alta calidad. Los datos de eventing como, registro objetivo de acciones técnico-tácticas más relevantes como remates, centros al área, sustituciones o faltas, fueras de juego, se juntan con los datos de precisión recogidos por las 19 cámaras perimetrales fijas que hay instaladas en cada estadio de LaLiga. 16 cámaras de tracking óptico y 3 tácticas siguen a jugadores, árbitros y balón en el campo, registrando la posición de cada uno 25 veces por segundo, para generar más de 3.500.000 de datos por partido, y permiten registrar métricas relacionadas con velocidades o distancias recorridas.

Finalmente, gracias a estos datos de tracking, el equipo de LaLiga ha conseguido mejorar las métricas de eventing con algoritmos con nuevos cualificadores que detectan situaciones mucho más concretas de partido, codificadas y paquetizadas en una librería de forma que los datos de eventing se filtran a través del nuevo modelo frame a frame y generan estadísticas avanzadas.

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