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Come vengono utilizzati i dati nel calcio

È difficile immaginare che ai giorni nostri il calcio sia ancora nei secoli bui in termini di capacità di utilizzare i dati per aiutare il gioco e, a sua volta, aiutare lo sport. Ma non è così. Mentre molti team esteri utilizzano i dati nel mondo del calcio, pochi in Italia sanno a cosa servono realmente i dati nel gioco. Con i rapidi progressi della tecnologia, i dati stanno diventando uno strumento essenziale per gli sviluppatori di metodi di coaching e per gli appassionati di questo sport.


I dati nel mondo del calcio

I dati vengono utilizzati in vari modi nel calcio, sia per dare maggiori opportunità a un giocatore o per ottenere un vantaggio rispetto alla concorrenza. I dati sono uno degli aspetti più importanti del calcio e vengono utilizzati per aiutare le squadre. In questo post del blog noi di Soccerment, vi spiegheremo gli utilizzi dei dati nel calcio e come anche voi potete iniziare ad approcciarvi a questo mondo.


Come vengono utilizzati i dati nel calcio
Come vengono utilizzati i dati nel calcio

Il calcio è uno degli sport più popolari al mondo. Questo sport molto divertente ha un ruolo molto significativo nella società. - curiosità

Il mondo del calcio è in continua evoluzione. Nel corso degli anni, club, giocatori e manager hanno utilizzato i dati a proprio vantaggio, per aiutare nel processo decisionale, nello scouting, nella tattica e nella selezione dei giocatori. Man mano che il gioco si evolve, aumenta anche il ruolo dei dati nel calcio.


Adesso entriamo nelle specifico e vediamo punto punto come relamente come vengono utilizzati i dati nel calcio


Come vengono utilizzati i dati nel calcio ?

Le applicazioni dei dati nel mondo del calcio sono molteplici ed in particolare sono suddivisibili in tre macro aree:

  1. Scouting: utilizzo di dataset permette di visionare i calciatori in modo più efficiente rispetto ai metodi tradizionali. I dati sono usati come collo largo di un processo di selezione a “imbuto” che verranno filtrati secondo gli obiettivi dello scout, fino alla creazione di una shortlist. Questi calciatori verranno poi osservati tramite una fase di scouting più tradizionale.

  2. Team/opposition analysis: analisi tecnico-tattica delle prestazioni della propria squadra per individuare punti di forza e punti di debolezza e per valutare in modo più oggettivo trend recenti. Il medesimo approccio si può applicare all’avversario in preparazione della partita.

  3. Valutazione di performance atletica e tecnica in allenamento: l’utilizzo dei dati atletici in allenamento ha un raggio di applicazione più esteso, grazie alle pettorine GPS. Anche questo campo presenta innovazioni, come ad esempio l’innovativo Smart Wearables come XSEED di Soccerment, che permette la raccolta di dati sia atletici che tecnici, garantendo un'analisi ancora più profonda delle performance del calciatore.


Chi si occupa di analizzare i dati nel calcio ?

Il Football Data Analyst

I data analyst sono figure professionali sempre più ricercate all’interno delle squadre di calcio. Inserito in un team specializzato questa figura avrà l’obiettivo di focalizzarsi sulla parte di data science sfruttando le proprie conoscenze di Machine Learning e di Data Visualization. A livello pratico un Football Data Analyst dovrà essere in grado di tradurre domande e problemi calcistici in data problems, valutarne la fattibilità e comunicarne i risultati, questo ri-traducendoli dal linguaggio macchina al linguaggio calcistico.


L’analista deve quindi avere anche una buona conoscenza dello sport di riferimento, infatti la domain knowledge è fondamentale in ogni processo di Machine Learning o Data Science.





Sfruttare i dati nel calcio usando il Machine Learning

Dopo aver visto, come i dati possono cambiare il mondo del calcio, tramite il loro utilizzo e grazie alle nuove figure professionali, noi di Soccerment vogliamo spiegarvi di più.


Ad oggi, nel mondo del calcio, ci sono 3 principali metodologie per sviluppare un Machine Learning efficiente:

  1. Modelli di regressione logistica (supervised learning): le metriche avanzate più note, come ad esempio gli xG, sono basati su modelli di regressione logistica binaria, dove le variabili predittive sono principalmente date dalla posizione del tiro, da informazioni contestuali come la situazione di gioco e dal tipo di assist se presente. Nella pratica questi modelli vengono implementati con diversi strumenti a seconda del contesto, dalla regressione logistica classica a strumenti come alberi decisionali, metodi di ensemble (random forest, gradient boosting), fino alle reti neurali.

  2. Modelli di clustering per classificazione (unsupervised learning): il clustering è una tecnica utilizzata principalmente per classificare giocatori e squadra in base allo stile di gioco. Tipicamente questo processo consiste in questi passaggi:

    1. Creazione di un dataset con un certo numero di statistiche

    2. Preprocessing, ossia standardizzazione o normalizzazione seguita da riduzione di dimensionalità tramite metodi come PCA, UMAP o altri

    3. Creazione di un modello di clustering con vari possibili scelte di algoritmo, dal semplice KMeans a modelli più complessi come Gaussian Mixture (usato da Soccerment) .

  3. Data Visualization: una componente fondamentale della football analytics è la fase di comunicazione dei risultati, e quindi traduzione dell’analisi, e del suo esito, dai termini matematici, statistici e informatici a quelli calcistici. È sempre consigliabile utilizzare la forma grafica per rendere fin da subito i risultati intuitivi e fruibili. Proprio per questo le capacità di data visualization sono assolutamente necessarie, nonostante siano tra le meno tecniche presenti nel machine learning.


Nel libro The Clustering Project pubblicato da Soccerment troviamo un interessante esempio di utilizzo di questo algoritmo per classificare i giocatori in base alla loro funzione in campo, discostandosi definitivamente da concetti obsoleti basati unicamente sulla loro posizione sul terreno di gioco (terzino, punta, etc.).

Esempi di utilizzo dei dati nel calcio

Ecco qualche esempio di lavori prodotti dai Football Data Analyst di Soccerment:




Esempio dinamico prodotto dai Football Data Analyst di Soccerment:



Vuoi imparare a usare i dati nel calcio ?

Le singole conoscenze tecniche di statistica, di matematica e di programmazione sono solo una parte degli strumenti must-have affinchè un Football Data Analyst possa applicare questi metodi con profitto all’interno di una squadra di calcio.Proprio per questo


Soccerment ha lanciato, in collaborazione con SICS, un corso di “Football Data Intelligence dedicato alla formazione e certificazione del Data Analyst, con al suo interno docenti di spicco come Antonio Gagliardi (ex Head of Match Analysis Nazionale Italiana, FIGC, Assistant Coach), Francesco Bordin (Match Analyst e coach UEFA A) e Roberto Angioni (Head of Data Science di Soccerment). Il corso avrà come finale un esame attraverso il quale verranno individuati i migliori tre talenti che avranno la possibilità di svolgere uno stage in una Squadra di serie A, presso SICS e presso Soccerment.


Chi è soccerment ?

Soccerment è un'azienda Italiana specializzata in Football Data Intelligence. Attraverso lo sviluppo di strumenti per raccogliere e analizzare le prestazioni calcistiche, ha l’obiettivo di accelerare l’adozione dei dati nel calcio, con la convinzione che un approccio data-driven possa rivoluzionare lo sport più amato del mondo, rendendolo più meritocratico ed inclusivo per i giovani talenti e più efficiente ed economicamente sostenibile per club e talent scout.

Grazie alla piattaforma di Football analytics, lo sviluppo di metriche avanzate proprietarie, una data visualization immediata ed accessibile e le innumerevoli pubblicazioni e ricerche, Soccerment sta diventando un punto di riferimento internazionale per club, scout, media e per la crescente community di Football Data Analytics.


Grazie per aver letto l'articolo, a presto.

Come vengono utilizzati i dati nel calcio








1 comentario

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Invitado
09 sept 2022

wow è interessante sapere che gli altri team europei già hanno squadre e team di analisti. Spero in altre pubblicazioni perché su internet non si trova nulla su questo argomento. Come posso ricevere aggiornamenti ?

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