Las nuevas métricas que Bundesliga ofrece a los aficionados, medios y entrenadores a partir de las soluciones que entrega Amazon Web Services demuestra que todavía hay mucho camino por recorrer para darle un sentido valioso a los fanáticos cuando se habla de analytics en el fútbol. Innovadora y audaz, Bundesliga lleva casi dos años de entrega constante de datos en pantalla para que los seguidores del juego comprendan más y mejor todo lo que sucede en el campo.

¿Están todos los fanáticos listos para incorporar este tipo de información a su experiencia de ver el juego? Más aún, ¿lo están los relatores y comentaristas al momento de ver estas herramientas como un complemento de su percepción y no como una amenaza? No existen respuestas totales a estas preguntas, pero si la certeza de que solamente sabremos el valor de estas propuesta durante la normalización de su uso. Para descartar siempre hay tiempo.

Bundesliga y AWS ya tienen un historial colaborativo que ahora se refleja en la aparición de nuevas métricas que ya se incorporaron a las transmisiones de los partidos. Este es el detalle:

Jugador más Presionado. Todos hablan de la presión en el fútbol moderno y no tanto. Cuantificar con exactitud cuánto presiona un equipo o que nivel de presión recibe un jugador, es una tarea complicada que suele quedar reducida al nivel de percepción que tenga un observador del juego. Esta nueva estadística avanzada muestra la frecuencia con la que un jugador en posesión de la pelota experimenta una situación de presión significativa midiendo el número de jugadores contrarios implicados, su distancia a los otros, así como la dirección del movimiento de cada uno. Esta estadística avanzada también comparará el número de situaciones de presión a las que se enfrenta un jugador mientras está en posesión de la pelota con el número medio de situaciones de presión a las que se enfrentan sus compañeros de equipo, ayudando a determinar qué jugadores están bajo más presión.

Zonas de Ataque. Este nuevo dato del partido divide el último tercio del campo en cuatro zonas de ataque de igual tamaño . Cada vez que el equipo atacante entra en una de estas zonas, ya sea regateando o con un pase, el algoritmo de posesión de la pelota cuenta un ataque y lo muestra en el gráfico. El objetivo de esta estadística avanzada es mostrar a los aficionados por dónde ataca su equipo favorito y qué lado del campo parecen ver con más posibilidades de marcar.

Posiciones Promedio. Esta nueva estadística ayuda a identificar las estrategias de los equipos mostrando cómo cambian las posiciones promedio de los jugadores sobre el terreno de juego durante cualquier intervalo de tiempo deseado en el partido. Se basa en Match Facts (datos del partido ya existentes), posiciones promedio (disponibles desde la temporada 2019-2020), al ofrecer la flexibilidad de analizar cualquier parte del juego, en lugar de solo en el descanso o el final del partido. Los medios de comunicación asociados y los comentaristas pueden ahora elegir qué intervalos de tiempo analizar y luego comparar esas secciones del partido, lo que facilita la identificación de tendencias tácticas, como por ejemplo si un equipo reacciona visiblemente o comienza un período de mayor presión después de un evento significativo como un gol, una tarjeta roja o una modificación.

El procesamiento de datos que ofrece AWS es lo que permite ofrecer cada vez más soluciones y análisis segmentados del juego con la incorporación de nuevas métricas. Se trata en definitiva de sacarle el jugo cada vez más a la nube de datos que se capturan durante el juego. Es un verdadero trabajo de analytics y big data: análisis inteligentes de datos que ya están y que ofrecen explicaciones simples sobre los fenómenos del juego.

La métrica de moda en el fútbol conocida como “Goles Esperados” (xG) evalúa en tiempo real la probabilidad de que un jugador marque un gol mientras realiza un tiro. Los cálculos se realizan a través de AWS que analiza 40,000 tiros históricos a puerta en la Bundesliga, y explica el grado de dificultad de un tiro basado en la distancia al arco, el ángulo hacia la portería, la velocidad del jugador, el número de defensores en la línea de tiro y la posición del arquero. Esta métrica es similar a la tasa de probabilidad de captura que AWS ha popularizado en las transmisiones de la NFL. Ya volveremos sobre NFL.

Andreas Heyden, CEO de la división digital y de innovación de la Bundesliga con el foco puesto en la primera y segunda división del fútbol alemán, comentó en una entrevista con Sporttechie en 2019 cual es el amplio sentido que Bundesliga le da a su alianza con AWS. “Amazon Web Services es el proveedor oficial de Bundesliga. Eso significa que nos brinda toda su oferta de soluciones de almacenamiento y procesamiento de datos en la nube. Ahora, llevado eso a un nivel superior, ¿cómo podemos crear ideas, cómo podemos contar historias con tecnología que tal vez no se hubieran podido contar sin tecnología? ¿Cómo podemos personalizar el contenido para que el usuario cree una experiencia más atractiva? Tenemos contenido de datos y video y contenido de texto de más de 50 años: 130 mil horas en nuestros archivos de video de más de 10 mil juegos. Tomando este rico inventario para nuevas ideas y creando nuevas historias, aquí es donde AWS nos está ayudando”, dijo Heyden hace ya dos años.

El acuerdo entre las dos organizaciones impacta en métricas sobre el análisis del juego y en cómo usar los datos para la experiencia de ver a la Bundesliga. En resumidas cuentas, dos caminos que parecen paralelos pero se cruzan en el fanático que ocupa el centro de la escena. El antecedente que vio Bundesliga para utilizar la capacidad operativa de AWS se encuentra en la NFL, una competición que tenía un problema específico y de grandes dimensiones: el alto índice de lesiones graves de sus jugadores.

NFL se unió con Amazon en 2019 para, a través de sus plataformas de datos y análisis, estudiar lesiones y generar medidas que mejoren la seguridad de los jugadores de fútbol americano. La liga trabaja con la nube de AWS (Amazon Web Services) para impulsar sus operaciones de Next Gen Stats desde 2017. Los servicios de inteligencia artificial y machine learning de AWS se aplican a la base de datos de lesiones de la NFL, que acumula información sobre 42.000 lesiones y 8.000 jugadores en los últimos 10 años.

Los servicios de inteligencia artificial y machine learning de AWS se aplican la base de datos de lesiones de la NFL, que acumula información sobre 42.000 lesiones y 8.000 jugadores en los últimos 10 años.

Ese año, la NFL también introdujo un programa piloto en el cual determinados equipos usan protectores bucales equipados con sensores para estudiar las conmociones cerebrales. La liga había estado buscando un proveedor de inteligencia artificial para estudiar su recopilación de datos sobre lesiones, y AWS ahora asumirá ese papel. “Esta asociación representa una oportunidad para que la NFL y AWS desarrollen nuevos enfoques y herramientas avanzadas para prevenir lesiones, tanto dentro como posiblemente más allá del fútbol americano”, dijo Andy Jassy, ​​CEO de AWS, en aquel momento cuando se anunció el trabajo colaborativo.

Como parte de la nueva asociación, AWS y la NFL colaborarán para desarrollar “Digital Athlete”, un modelo de software simulado por computadora de un jugador de la NFL que ejecutará escenarios infinitos dentro de un entorno de juego de la NFL para evaluar el riesgo de lesiones. La plataforma se basará en datos de videos históricos y actuales de juegos de la NFL y analizará la posición del jugador, el tipo de juego, la elección del equipo, la superficie de juego, los factores ambientales, así como la información agregada y anónima de lesiones del jugador.

Las plataformas AWS utilizadas por la NFL incluyen Amazon SageMaker, Amazon SageMaker Ground Truth y Amazon Rekognition (un software para reconocimiento facial). La NFL y AWS ponen énfasis en encontrar información y técnicas para protegerse contra las conmociones cerebrales y las lesiones de las extremidades inferiores.

Las audiencias precisan tiempo para incorporar novedades. Tal vez no todas las ligas estén maduras para recibir esta información y quizás algunas no las incluyan dentro de su paleta de sabores a la hora de ver fútbol. Pero quienes precisaban comprobaciones sobre qué se puede hacer con los datos para analizar el juego y qué utilidad tienen, acá fueron más de 8.200 caracteres de un texto y sus imágenes para dar muestras: el asunto funciona.