Краткая версия: Расширенная баскетбольная статистика – это модели реальности. Понимая технологию отслеживания игроков и метрик, таких как Gravity, игроки и тренеры могут лучше интерпретировать игровую производительность.
Главные выводы
- Gravity отслеживает защитное давление с мячом и без мяча, используя AWS AI и Machine Learning.
- Оптическая система отслеживания НБА отслеживает 29 точек на теле каждого игрока, 60 раз в секунду.
- CourtOptix измеряет расширенные метрики, такие как Expected Shot Value, двойные опеки и точность передач.
- Расширенные метрики — это модели реальности, и их не следует использовать для определения ценности игрока в отрыве от контекста.
Эволюция баскетбольных данных и API
Формат API Sportradar для конкретных лиг предоставляет поминутную статистику, результаты и общую статистику практически в реальном времени. Эта система разработана для обеспечения всестороннего освещения игровых событий по мере их возникновения. Однако API Sportradar являются B2B-сервисом и не предназначены для прямого вызова из клиентских приложений. Такая архитектура гарантирует, что большой объем поминутных данных, результатов и статистики, поступающих практически в реальном времени, обрабатывается через каналы B2B, а не напрямую через клиентские приложения конечных пользователей. Это различие имеет решающее значение для понимания того, как профессиональные спортивные данные распространяются и интегрируются в технологическую среду баскетбола. Начать работу
Помимо традиционного освещения игры по ходу матча и базовой статистики протокола, официальная статистика отслеживания НБА включает такие категории, как проходы (Drives), передачи (Passing), касания (Touches), подборы (Rebounding), а также скорость и дистанция (Speed and Distance). Эти официальные категории отслеживания предоставляют более глубокий уровень информации, чем стандартные протоколы. Разделяя действия на площадке на проходы, передачи, касания, подборы, а также скорость и дистанцию, система отслеживания позволяет аналитикам, тренерам и игрокам рассматривать конкретные аспекты физической производительности и движения мяча. Эти категории представляют собой переход от простой записи событий к детальному отслеживанию движения игроков и их взаимодействия на площадке. Быстрые ссылки | Статистика | NBA.com | NBA.com
Технологии отслеживания игроков
Система оптического отслеживания НБА использует 3D-детектирование позы для отслеживания 29 точек на теле каждого игрока 60 раз в секунду. Эта передовая технология отслеживания фиксирует высокодетализированные пространственные данные и данные о движении во время игр. Отслеживая 29 точек на теле каждого игрока со скоростью 60 раз в секунду, система 3D-детектирования позы может записывать точные физические движения и позы. Это высокочастотное оптическое отслеживание предоставляет необработанные пространственные данные, необходимые для анализа скорости, расстояния и позиционирования игрока с исключительной точностью, формируя основу для современных передовых баскетбольных метрик. Введение в Gravity | NBA.com
Согласно NBAstuffer, NBA CourtOptix работает на базе Microsoft Azure, используя ИИ и машинное обучение для анализа событий. Эта платформа обрабатывает огромные объемы данных отслеживания, генерируемых во время игры, чтобы предоставить более глубокие аналитические данные. Используя облачную инфраструктуру Microsoft Azure наряду с моделями искусственного интеллекта и машинного обучения, CourtOptix может отслеживать и анализировать любое событие, происходящее на баскетбольной площадке. Эта интеграция ИИ и машинного обучения позволяет системе преобразовывать необработанные данные оптического отслеживания в структурированные аналитические данные о поведении игроков, позиционировании и результатах событий. Объяснение NBA CourtOptix | NBAstuffer
Разъяснение метрики гравитации
Gravity — это метрика, которая отслеживает, какое оборонительное давление оказывает атакующий игрок как с мячом, так и без него. Эта метрика помогает количественно оценить влияние игроков без мяча и с мячом. Согласно NBA.com, статистика Gravity работает на базе AWS AI и машинного обучения, которые анализируют позиционирование игроков и реакции защиты. Используя AWS AI и машинное обучение, система может обрабатывать сложные пространственные отношения на площадке, чтобы измерить, какое оборонительное давление оказывает атакующий игрок, независимо от того, владеет ли он мячом или движется без него.
Gravity измеряет, насколько игрок отвлекает защитников от их обычных заданий по сравнению с тем, что предсказывает расположение игроков на площадке. Эта метрика позволяет количественно оценить внимание защиты, которое привлекает игрок. Сравнивая фактическое позиционирование защиты с предсказанным расположением игроков на площадке, Gravity оценивает, насколько атакующая угроза нарушает запланированное позиционирование защиты. Если игрок отвлекает защитников от их обычных заданий больше, чем предсказывает стандартная модель расположения игроков на площадке, эта метрика фиксирует эту конкретную корректировку защиты, показывая пространственное влияние игрока на площадке.
Система расчета и оценки гравитации
Модель Gravity сравнивает ожидаемый показатель оборонительного давления с фактическим показателем оборонительного давления. Ожидаемый показатель оборонительного давления представляет собой оборонительное давление, которое игрок получил бы в среднем, исходя из местоположения мяча и его позиции на площадке. Затем модель сравнивает это ожидаемое значение с фактическим показателем оборонительного давления, то есть давлением, которое игрок фактически оказывает во время игры. Анализируя разницу между ожидаемым давлением и фактически оказанным давлением, модель количественно определяет, сколько дополнительного внимания защиты привлекает игрок.
Показатель Gravity выражается в нормализованном значении по шкале от -100 до 100, где 0 отражает средний показатель по лиге. Эта нормализованная шкала позволяет легко сравнивать разных игроков и команды. Показатель 0 означает, что игрок привлекает ровно среднее количество оборонительного давления, предсказанное моделью. Показатели выше 0 указывают на выше среднего оборонительное давление, в то время как показатели ниже 0 указывают на ниже среднего давление. Эта стандартизированная шкала от -100 до 100 обеспечивает четкую основу для оценки пространственного воздействия игрока кадр за кадром во время игры.
Интерпретация высоких показателей гравитации
Показатель Gravity без мяча выше 80 указывает на то, что защита очень активно реагирует на игрока до того, как он получит мяч. Этот высокий показатель демонстрирует, что игрок привлекает значительное внимание защиты даже без владения баскетбольным мячом. Когда у игрока показатель Gravity без мяча выше 80, это означает, что защита очень сосредоточена на его движениях и позиционировании, активно реагируя, чтобы не дать ему открыться. Этот уровень Gravity без мяча указывает на то, что само присутствие игрока на площадке изменяет оборонительное построение до того, как будет сделана какая-либо передача.
Показатель Gravity выше 90 указывает на то, что игрок «прогибает» площадку и привлекает к себе чрезвычайное внимание защиты. Этот элитный показатель отражает высочайший уровень оборонительного фокуса, который может вызвать атакующий игрок. Когда показатель игрока поднимается выше 90, он оказывает такое сильное давление на защиту, что активно «прогибает» площадку, вынуждая оборону задействовать несколько ресурсов или вносить кардинальные коррективы. Этот показатель выделяет игроков, которые требуют постоянной, интенсивной оборонительной опеки и ни при каких обстоятельствах не могут быть оставлены без присмотра.
Продвинутые пространственные метрики в CourtOptix
Expected Shot Value рассчитывает ожидаемую ценность броска игрока при любой потенциальной попытке броска по сравнению со средним показателем по лиге в тех же обстоятельствах. Эта метрика учитывает оборонительное давление, близость защитников и местоположение попытки броска. Анализируя эти пространственные факторы, Expected Shot Value определяет, каким будет средний результат броска в этих конкретных условиях. Это позволяет аналитикам сравнивать фактическую эффективность бросков игрока с ожидаемым базовым уровнем, оценивая выбор броска и способность к его реализации в контексте.
CourtOptix отслеживает двойные опеки, количественно определяя, сколько раз и как долго игроки подвергаются двойной опеке, а также результаты этих владений. Это отслеживание выходит за рамки простого наблюдения, измеряя точную продолжительность и частоту двойных опек. Оно также записывает, что происходит во время этих владений, например, передает ли игрок, находящийся под двойной опекой, мяч, ведет ли его или бросает, и приводит ли владение к забитому мячу, потере или промаху. Эти данные дают полную картину того, как игроки справляются с оборонительным давлением.
CourtOptix измеряет показатели передач, выходящие за рамки простых сумм, включая тип передачи, расстояние, траекторию и точность. Это подробное измерение выходит за рамки подсчета количества передач или результативных передач, которые накапливает игрок. Отслеживая конкретный тип передачи, такой как outlet pass, pass ahead, ball reversal или draw-and-kick, наряду с расстоянием, траекторией и точностью каждой передачи, CourtOptix предоставляет всесторонний обзор способности игрока к передачам и принятия решений на площадке.
Что это значит для игроков и тренеров
Хотя профессиональные B2B API и системы отслеживания не предназначены для прямого использования клиентскими приложениями, игроки и тренеры все же могут извлечь выгоду из передовых технологий. Level Up — это мобильное приложение-тренер по баскетболу с ИИ, которое предоставляет видеоотзывы, специфичные для баскетбола. Level Up не утверждает, что одна камера или одна метрика охватывают каждую часть баскетбольной производительности, подчеркивая, что метрики отслеживания должны использоваться в качестве инструментов наряду с традиционным тренерским подходом. Понимание этих передовых метрик помогает игрокам и тренерам более эффективно интерпретировать игровую производительность и пространственную динамику.
