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BUNDESLIGA E AMAZON ALL’AVANGUARDIA DELLA MATCH ANALYSIS CON IL MODELLO xGOALS

(di Marco Casalone) – Nello scorso mese di gennaio la Deutsche Fußball Liga (DFL, l’ente responsabile dell’organizzazione e della commercializzazione dei campionati di calcio professionistici tedeschi Bundesliga e Bundesliga 2) e Amazon Web Services (AWS, azienda di proprietà del gruppo Amazon che fornisce servizi di cloud computing su un’omonima piattaforma on demand) hanno avviato una collaborazione con l’obiettivo di rendere disponibili analisi dei match sempre più innovative ed accurate agli oltre 500 milioni di appassionati e 70 media partner globali del torneo.

Da questa partnership è nato “Bundesliga Match Facts powered by AWS“, un insieme di statistiche che permettono agli spettatori di comprendere in tempo reale, grazie ad una tecnologia di apprendimento automatico (nota anche con l’acronimo “ML”, ossia machine learning), cosa sta accadendo sul campo di gioco e per quali motivi.

I “Match Facts” sono il risultato di un processo complesso e che coinvolge diversi soggetti, impegnati nell’acquisizione e nell’elaborazione dei dati, nella grafica e nella creazione di contenuti; ogni stadio della Bundesliga è infatti dotato di circa 20 telecamere per il rilevamento ottico automatico delle posizioni del giocatore e del pallone: in questo modo, quasi tutte le azioni delle partite vengono documentate ed inviate ai sistemi della DFL per la verifica da remoto effettuata dagli esperti della lega che categorizzano ed integrano gli eventi con ulteriori informazioni specifiche (ad esempio, il nome dell’autore di un gol) prima di rilasciarli in tutto il mondo nel giro di pochi secondi attraverso l’app ed il sito web ufficiale della Lega tedesca.

Il 26 maggio 2020 in occasione del match tra Borussia Dortmund e Bayern Monaco, terminata con la vittoria dei bavaresi per 1-0 e trasmessa in oltre 200 paesi in tutto il mondo, ha fatto il suo debutto il “Match Facts xGoals” (abbreviazione di “Expected Goals“) che, attraverso il servizio Amazon SageMaker (una piattaforma che consente agli sviluppatori di creare, formare e distribuire vari modelli di machine learning), può valutare quante possibilità abbia di trasformarsi in gol qualsiasi tiro verso la porta effettuato in campo e se un determinato passaggio possa essere considerato una buona scelta o se al contrario sarebbero stati più pericolosi per gli avversari un tiro in porta o un assist ad un compagno diverso.

Il modello “xGoals ML” produce un valore di probabilità compreso tra 0 e 1, successivamente tale indice viene tramutato in una percentuale: ad esempio, ogni calcio di rigore che viene tirato in Bundesliga ha un valore di xGoals (o “xG“) di 0,77, il che significa che la probabilità di segnare un penalty nel campionato tedesco è pari al 77%.

Alla fine di ogni partita viene mostrata agli spettatori la somma dei valori xGoals di entrambe le squadre: il già citato incontro tra Borussia Dortmund e Bayern Monaco, ad esempio, presentava un’altissima probabilità di concludersi in pareggio e l’unico gol dell’incontro (firmato dal centrocampista bavarese Joshua Kimmich) considerata la distanza dalla porta, l’angolazione ed il numero di giocatori nelle vicinanze aveva soltanto il 6% di possibilità di essere segnato.

Infine, sempre secondo il modello xGoals, è molto raro che in un’azione si possa raggiungere un valore xG superiore al 70% anche se si sviluppa in prossimità della porta avversaria: questo accade perché sul terreno di gioco le posizioni dei calciatori cambiano costantemente ed il giocatore in possesso del pallone è costretto a prendere decisioni in pochissimi secondi (a volte basandosi soltanto sul suo intuito), facendo così variare in modo significativo la percentuale di difficoltà.

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