En el fútbol, la posesión del balón es un buen predictor del éxito del equipo. Es difícil controlar el juego sin tener el control del balón. En las últimas tres temporadas de la Bundesliga, así como en la temporada actual (al momento de escribir este artículo), el Bayern de Múnich ocupa el primer lugar en la tabla y en el porcentaje de posesión del balón, seguido por el Dortmund en segundo lugar en ambos casos. Las tácticas activas y los estilos de juego que facilitan altos valores de posesión a través de la retención del balón han sido ampliamente discutidos. Términos como tiki-taka se establecieron para describir un estilo de juego que se caracteriza por un juego preciso de pases cortos con posesión frecuente de balones largos por parte del equipo atacante. Sin embargo, para lograr altos índices de posesión, los equipos también deben adaptar su defensa para recuperar rápidamente un balón perdido de la oposición. Términos como alta presión, prensa mediaY prensa baja a menudo se usan para describir la cantidad de espacio que un equipo defensor le da a sus oponentes mientras conducen hacia su meta antes de aplicar presión sobre la pelota.
La historia reciente del club FC Köln de la Bundesliga enfatiza el efecto de los diferentes estilos de presión en el éxito de un equipo. Desde que Steffen Baumgart asumió como entrenador del FC Köln en 2021, el equipo ha logrado ascender desde abajo y establecer una posición estable en la mitad de la tabla. Al analizar las estadísticas del equipo tras el cambio de entrenador, hay un aspecto que nos es especialmente entrañable: con 54 situaciones de presión por partido, el equipo ocupó el primer puesto de la liga, pudiendo recuperar el balón en un tercio de estas situaciones. Esto ha demostrado ser particularmente efectivo cuando se ataca en la mitad de los oponentes. Con un mayor número de duelos por partido (+10% respecto a la temporada anterior), los Billy Goats lograron terminar la temporada pasada en un sólido séptimo lugar, asegurándose un lugar sorprendente en la UEFA Europa Conference League.
Nuestro anterior manejo de la presión de Bundesliga Match Fact (BMF) arroja luz sobre la capacidad de diferentes jugadores y equipos para resistir esta presión mientras retienen la posesión del balón. Para ayudar a entender qué tan activo y exitoso es un equipo defensor presionando, necesitamos entender cuánto tiempo les toma recuperar una pelota perdida. ¿Qué equipos de la Bundesliga son los más rápidos en recuperar objetos perdidos? ¿Cómo evoluciona la capacidad de un equipo para recuperar rápidamente la posesión del balón durante un partido? ¿Se reducen sus tiempos de recuperación cuando se enfrentan a equipos más fuertes? Y finalmente, ¿los tiempos de recuperación cortos son un ingrediente necesario para una fórmula ganadora?
Presentamos el nuevo dato del partido de la Bundesliga: tiempo de recuperación del balón.
Cómo funciona
Ball Recovery Time (BRT) calcula el tiempo que tarda un equipo en recuperar la posesión del balón. Indica qué tan hambriento está un equipo por recuperar el balón y se mide en el tiempo promedio de recuperación del balón en segundos.
A lo largo de un partido, las posiciones de los jugadores y la pelota son rastreadas por cámaras alrededor del campo y almacenadas como coordenadas en un flujo de datos de posición. Esto nos permite calcular qué jugador tiene la posesión del balón en un momento dado. No es de extrañar que la posesión del balón se alterne entre los dos equipos durante un partido. Sin embargo, menos obvios son los momentos en que se disputa la posesión del balón y no se puede atribuir directamente a un equipo en particular. El cronómetro de recuperación de balón empieza a contar desde que el equipo pierde la posesión hasta que la recupera. El momento en que la posesión del balón no está clara se incluye en el cronómetro, lo que lleva a los equipos a priorizar recuperaciones claras y rápidas.
El siguiente ejemplo muestra una secuencia de posesión alterna de la pelota entre el Equipo A y B. En algún momento, el Equipo A pierde la posesión de la pelota para el Equipo B, lo que activa el tiempo muerto para la recuperación de la pelota para el equipo A. El tiempo de recuperación de la pelota se calcula hasta que el equipo A recupera el balón. pelota.
Como ya se mencionó, el FC Colonia es el líder de la liga por el número de situaciones urgentes desde que Steffen Baumgart asumió el cargo. Este estilo de juego también es evidente cuando observas los tiempos de recuperación de balón durante las primeras 24 jornadas de la temporada 2022/23. Colonia logró un increíble tiempo de recuperación de balón de 13,4 segundos, que es el cuarto más rápido de la liga. De media, tardaron solo 1,4 segundos más en recuperar un balón suelto que el equipo más rápido de la liga, el Bayern de Múnich, que recuperó el balón de sus rivales tras una media de 12 segundos.
Veamos algunos partidos jugados por Colonia en la temporada 2022/23. La siguiente tabla muestra los tiempos de recuperación de balón de Colonia para diferentes juegos. Destacan al menos dos juegos en particular. En la primera jornada, se enfrentaron al FC Schalke, también conocido como Miners, y registraron un BRT excepcionalmente bajo de 8,3 segundos. Esto fue ayudado por una tarjeta roja para Schalke en la primera mitad cuando el juego todavía estaba empatado 0-0. La rápida posesión del balón por parte del Colonia los ayudó a ganar 3-1 contra los Mineros.
Destacar también el derbi de Colonia ante el Borussia Mönchengladbach en la novena jornada de partido. En este partido, el Colonia tardó 21,6 segundos en recuperar el balón, un 60 % más lento que el promedio de la temporada de 13,4 segundos. Una tarjeta amarilla-roja justo antes del medio tiempo ciertamente dificultó que los Billy Goats aceleraran la recuperación del balón de los rivales locales, el Borussia. Al mismo tiempo, Borussia logró ganar el balón de Colonia en promedio después de solo 13,7 segundos, lo que resultó en una victoria constante de 5:2 para Borussia sobre sus eternos rivales, Colonia.
como se implementa
Los datos de posición de un partido en curso, que se registran a una frecuencia de muestreo de 25 Hz, se utilizan para determinar el tiempo necesario para ganar el balón. Para garantizar actualizaciones en tiempo real de los tiempos de recuperación de balones, implementamos Amazon Managed Streaming para Apache Kafka (Amazon MSK) como una solución central para transmisión de datos y mensajería. Esto permite una comunicación fluida de los datos de posición y varias salidas de Bundesliga Match Facts entre contenedores en tiempo real.
El siguiente diagrama ilustra el flujo de trabajo de extremo a extremo para Ball Recovery Time.
Los datos relacionados con los partidos se recopilan e ingiere utilizando DataHub de DFL. Los metadatos de coincidencia se procesan en la función AWS Lambda MetaDataIngestionmientras que los datos de posición se ingieren utilizando el contenedor de AWS Fargate llamado MatchLink. La función Lambda y el contenedor Fargate publican los datos para su consumo posterior en los temas de MSK relevantes. El corazón de Ball Recovery Time BMF reside en un contenedor Fargate dedicado llamado BMF BallRecoveryTime. Este contenedor se ejecuta a lo largo de la coincidencia correspondiente y obtiene todos los datos necesarios continuamente a través de Amazon MSK. Su lógica responde instantáneamente a los cambios de posición y calcula continuamente los tiempos actuales de recuperación de la pelota.
Una vez que se han calculado los tiempos de recuperación de la pelota, se transmiten al DataHub para su distribución a otros consumidores de Bundesliga Match Facts. Además, los tiempos de recuperación de la pelota se envían a un tema específico en el grupo de MSK, donde pueden ser vistos por otros datos de partidos de la Bundesliga. Una función de Lambda recupera todos los tiempos de recuperación del tema de Kafka relevante y los almacena en una base de datos sin servidor de Amazon Aurora. Estos datos luego se utilizan para crear visualizaciones interactivas casi en tiempo real con Amazon QuickSight.
Resumen
En este artículo, demostramos cómo el nuevo tiempo de recuperación de balón de Bundesliga Match Fact cuantifica y compara objetivamente la velocidad de diferentes equipos de la Bundesliga para recuperar la posesión del balón perdido. Esto permite a los comentaristas y fanáticos comprender cómo los equipos tempranos y exitosos presionan a sus oponentes.
El nuevo Bundesliga Match Fact es el resultado de un análisis en profundidad realizado por un equipo de expertos en fútbol y científicos de datos de la Bundesliga y AWS. Los tiempos de recuperación de balón notables se muestran en el teletipo en vivo de los partidos respectivos en la aplicación y el sitio web oficiales de la Bundesliga. Durante los juegos en vivo, los tiempos de recuperación de la pelota también se comunican a los comentaristas a través del investigador de historia de datos y se muestra visualmente a los fanáticos en puntos clave de la transmisión.
Esperamos que disfrute de este nuevo Bundesliga Match Fact y que le brinde nuevos conocimientos sobre el juego. Para obtener más información sobre la asociación entre AWS y la Bundesliga, visite Bundesliga en AWS.
Estamos emocionados de saber qué modelos descubrirá. Comparte tus ideas con nosotros: @AWScloud en Twittercon el hashtag #BundesligaMatchFacts.
Sobre los autores
Javier Poveda Panter es científico de datos sénior para clientes deportivos de EMEA dentro del equipo de servicios profesionales de AWS. Permite a los clientes de deportes para espectadores innovar y capitalizar sus datos, brindando experiencias de alta calidad para usuarios y fanáticos a través del aprendizaje automático y la ciencia de datos. Sigue su pasión por una amplia gama de deportes, música e inteligencia artificial en su tiempo libre.
Tarek Haschemi es consultor en AWS Professional Services. Sus habilidades y áreas de especialización incluyen desarrollo de aplicaciones, ciencia de datos, aprendizaje automático y big data. Asiste a los clientes en el desarrollo de aplicaciones basadas en datos en la nube. Antes de unirse a AWS, también fue consultor en varias industrias, como la aviación y las telecomunicaciones. Le apasiona ayudar a los clientes en su viaje de datos/IA a la nube.
Jean-Michel Lourier es un científico de datos sénior dentro de los servicios profesionales de AWS. Lidera equipos que implementan aplicaciones basadas en datos junto con los clientes de AWS para generar valor comercial a partir de sus datos. Le apasiona sumergirse en la tecnología y aprender sobre IA, aprendizaje automático y sus aplicaciones comerciales. También es un ciclista entusiasta, que realiza largos viajes en bicicleta.
Fotinos Kyriakides es un ingeniero de ML con los servicios profesionales de AWS. Centra sus esfuerzos en las áreas de aprendizaje automático, MLOps y desarrollo de aplicaciones, ayudando a los clientes a desarrollar aplicaciones en la nube que aprovechan e innovan a partir de los conocimientos generados a partir de los datos. En su tiempo libre le gusta correr y explorar la naturaleza.
Luuk Figdor es asesor sénior de tecnología deportiva en el equipo de servicios profesionales de AWS. Trabaja con jugadores, clubes, ligas y empresas de medios como la Bundesliga y la Fórmula 1 para ayudarlos a contar historias con datos utilizando el aprendizaje automático. En su tiempo libre, disfruta aprendiendo todo sobre la mente y la intersección entre psicología, economía e IA.
