El trabajo de Hoang Le, Peter Carr, Yisong Yue y Patrick Lucey de 2017 titulado "Data-Driven Ghosting Using Deep Imitation Learning" utilizó el seguimiento de jugadores y balones para analizar la toma de decisiones de los jugadores, concretamente en situaciones defensivas.
Nuestro trabajo mostró un método automático de "ghosting basado en datos" que utiliza metodologías avanzadas de aprendizaje automático denominadas "aprendizaje profundo por imitación", aplicadas a los datos de seguimiento de una temporada de una liga profesional reciente de fútbol. Nuestro método de ghosting, que evita sustanciales anotaciones humanas manuales, da como resultado un sistema basado en datos que nos permitió responder a la pregunta "¿cómo debería haber jugado este jugador o equipo en una determinada situación de juego en comparación con la media de la liga?".
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