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Uma nova análise do basquete feminino de elite aponta automaticamente as chances de um time fazer jogadas de pontuação alta ou baixa, apesar da trajetória da bola parecer a mesma, em pesquisa desenvolvida por cientistas de dados da QUT.
O estudo, publicado recentemente na PLOS Umusou dados existentes de 72 jogos internacionais de basquete feminino, desde o Campeonato Mundial da Fiba de 2014 até as Olimpíadas do Rio de 2016.
Os resultados fornecem informações para ajudar os treinadores a examinar as jogadas eficazes ou problemáticas das equipes, classificando e rastreando a dinâmica dos movimentos da bola para saber se uma equipe marcou e relacionando os tipos de jogo aos resultados da pontuação.
Embora os dados sobre características espaciais, como o quique de uma bola de basquete, sua velocidade, tempo de posse, pontos marcados e histórico de times anteriores já sejam amplos, a pesquisa que tenta agrupar os tipos de jogo usando o movimento da bola é limitada.
Esta nova pesquisa, aplicando o conceito de ‘distorção dinâmica do tempo’, foi liderada pelo ilustre professor Kerrie Mengersen e pelo Dr. Paul Wu, do Centro de Ciência de Dados do QUT, pelo Dr. Yu.
Wu disse que o estudo foi motivado por questões sobre a imprevisibilidade das jogadas e se isso leva a melhores resultados de pontuação.
Ele disse que, com base nesses dados e incorporando a trajetória da bola, os pesquisadores poderiam investigar como os padrões surgiram com base nos dados.
“Se executarmos uma jogada de pick-and-roll idêntica no basquete, executando com a mesma velocidade, mas iniciando a segunda jogada um segundo depois da segunda vez, isso parecerá uma jogada completamente diferente para um computador, mas um humano vê o mesmo jogar”, disse.
“O Dynamic Time Warping fornece uma maneira de mapear uma trajetória para outra para obter uma melhor avaliação de quão semelhantes elas são automaticamente.
“Esta é uma maneira de organizar muitas, muitas horas de filmagem para ajudar treinadores e atletas a identificar pontos fortes e fracos para revisão e destacar algo não óbvio, como se um time favorece um lado da quadra.”
Os dados também não surpreenderam que quebras rápidas e maior movimento da bola, especialmente mudanças na direção do movimento da bola contribuíram para taxas de pontuação mais altas.
O projeto abriu uma oportunidade para o estudante de ciência de dados da QUT, Alan Yu, participar durante um “semestre de férias”.
“Achei a experiência desafiadora, mas recompensadora, especialmente ao desenvolver visualizações fáceis de entender que contam a história para pessoas interessadas em basquete ou ciência de dados”, disse ele.
“Sem muito conhecimento prévio sobre basquete, achei os resultados fascinantes e surpreendentes.
“Muitas vezes você vai ouvir treinadores e especialistas analisando as jogadas e as diferentes táticas e preferências que as equipes podem ter, mas isso dá um toque quantitativo para entender melhor o esporte de um ponto de vista sistemático.
“Foi surpreendente ver jogadas semelhantes terem resultados muito diferentes quando executadas por equipes diferentes em velocidades diferentes.”
O professor Mengersen disse que a pesquisa é um exemplo excelente do que é alcançado por meio de parcerias entre pesquisadores e profissionais da indústria.
“Os novos métodos foram desenvolvidos para abordar uma questão prática importante, e as novas percepções alimentam diretamente o aprimoramento da indústria esportiva”, disse ela.
“Essa pesquisa bidirecional beneficia a todos e tem impacto tanto no esporte quanto em novos conhecimentos.”
Uma nova análise do basquete feminino de elite aponta automaticamente as chances de um time fazer jogadas de pontuação alta ou baixa, apesar da trajetória da bola parecer a mesma, em pesquisa desenvolvida por cientistas de dados da QUT.
O estudo, publicado recentemente na PLOS Umusou dados existentes de 72 jogos internacionais de basquete feminino, desde o Campeonato Mundial da Fiba de 2014 até as Olimpíadas do Rio de 2016.
Os resultados fornecem informações para ajudar os treinadores a examinar as jogadas eficazes ou problemáticas das equipes, classificando e rastreando a dinâmica dos movimentos da bola para saber se uma equipe marcou e relacionando os tipos de jogo aos resultados da pontuação.
Embora os dados sobre características espaciais, como o quique de uma bola de basquete, sua velocidade, tempo de posse, pontos marcados e histórico de times anteriores já sejam amplos, a pesquisa que tenta agrupar os tipos de jogo usando o movimento da bola é limitada.
Esta nova pesquisa, aplicando o conceito de ‘distorção dinâmica do tempo’, foi liderada pelo ilustre professor Kerrie Mengersen e pelo Dr. Paul Wu, do Centro de Ciência de Dados do QUT, pelo Dr. Yu.
Wu disse que o estudo foi motivado por questões sobre a imprevisibilidade das jogadas e se isso leva a melhores resultados de pontuação.
Ele disse que, com base nesses dados e incorporando a trajetória da bola, os pesquisadores poderiam investigar como os padrões surgiram com base nos dados.
“Se executarmos uma jogada de pick-and-roll idêntica no basquete, executando com a mesma velocidade, mas iniciando a segunda jogada um segundo depois da segunda vez, isso parecerá uma jogada completamente diferente para um computador, mas um humano vê o mesmo jogar”, disse.
“O Dynamic Time Warping fornece uma maneira de mapear uma trajetória para outra para obter uma melhor avaliação de quão semelhantes elas são automaticamente.
“Esta é uma maneira de organizar muitas, muitas horas de filmagem para ajudar treinadores e atletas a identificar pontos fortes e fracos para revisão e destacar algo não óbvio, como se um time favorece um lado da quadra.”
Os dados também não surpreenderam que quebras rápidas e maior movimento da bola, especialmente mudanças na direção do movimento da bola contribuíram para taxas de pontuação mais altas.
O projeto abriu uma oportunidade para o estudante de ciência de dados da QUT, Alan Yu, participar durante um “semestre de férias”.
“Achei a experiência desafiadora, mas recompensadora, especialmente ao desenvolver visualizações fáceis de entender que contam a história para pessoas interessadas em basquete ou ciência de dados”, disse ele.
“Sem muito conhecimento prévio sobre basquete, achei os resultados fascinantes e surpreendentes.
“Muitas vezes você vai ouvir treinadores e especialistas analisando as jogadas e as diferentes táticas e preferências que as equipes podem ter, mas isso dá um toque quantitativo para entender melhor o esporte de um ponto de vista sistemático.
“Foi surpreendente ver jogadas semelhantes terem resultados muito diferentes quando executadas por equipes diferentes em velocidades diferentes.”
O professor Mengersen disse que a pesquisa é um exemplo excelente do que é alcançado por meio de parcerias entre pesquisadores e profissionais da indústria.
“Os novos métodos foram desenvolvidos para abordar uma questão prática importante, e as novas percepções alimentam diretamente o aprimoramento da indústria esportiva”, disse ela.
“Essa pesquisa bidirecional beneficia a todos e tem impacto tanto no esporte quanto em novos conhecimentos.”
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