Desde sua introdução no ano passado, o modelo de valor de posse da Stat Perform tornou-se uma ferramenta essencial em nossos modelos inovadores de AI que alimentam nossa plataforma Edge Analysis.
Ao longo da temporada 2019/20, com a ajuda do feedback de clientes e usuários, desenvolvemos vários recursos na estrutura do modelo. A nova estrutura de Valor de Posse (PV) foi desenvolvida em resposta a preocupações relacionadas à agregação da versão existente no nível do jogo, em que os valores da equipe eram geralmente muito maiores do que os gols reais marcados. Em contraste com a estrutura original de valor de posse de bola, que media a probabilidade de uma equipe marcar um gol com a posse de bola, a nova estrutura de valor de posse de bola (PV) agora usa uma abordagem baseada no tempo, medindo a probabilidade de uma equipe com posse de bola marcar um gol nos próximos 10 segundos. Essa abordagem foi adotada devido ao desempenho superior do modelo em comparação com diferentes metodologias e variáveis-alvo alternativas, proporcionando resultados muito mais interpretáveis.
Outra alteração significativa na estrutura foi a remoção do valor negativo arbitrário dado aos jogadores quando eles perdiam a bola. Como veremos mais adiante, isso fez com que os jogadores ofensivos fossem menos punidos por perderem a bola e, combinado com a nova abordagem baseada no tempo, na verdade permite que os jogadores sejam recompensados por ações malsucedidas perdidas em áreas perigosas.
Para aqueles que não conhecem esse conceito, o Valor de posse de bola nos permite avaliar cada ação em campo e ver a eficiência dos jogadores para suas equipes. Por exemplo, imagine que Kevin De Bruyne tenha a bola perto da linha do meio de campo, onde o Valor de Posse é de 1% (PV inicial = 0,01). Se ele levar a bola até a linha de fundo e depois der um passe para Raheem Sterling na área, onde o valor da posse de bola agora é de 13% (PV final = 0,13), Kevin De Bruyne aumentou a probabilidade de sua equipe marcar um gol em 12%. Isso é o que chamamos de valor agregado de posse de bola (ou PV+) e recompensa Kevin De Bruyne por sua contribuição, independentemente do que Sterling decidir fazer com a bola em seguida. O Manchester City agora tem 12% a mais de probabilidade de marcar um gol nos próximos 10 segundos (PV+ = 0,12).
Dessa forma, ela nos permite dar crédito a jogadores que podem ter sido subvalorizados anteriormente por métricas mais tradicionais, como gols e assistências. Podemos analisar todas as contribuições de um jogador individual e avaliar se suas ações positivas superam suas ações negativas. Os elementos fundamentais para calcular a contribuição líquida de um jogador para sua equipe continuam os mesmos:
⇒ Ações progressivas (PV+ positivo).
⇒ Ações bem-sucedidas, porém regressivas (PV+ negativo).
⇒Perda de posse (o PV+ - geralmente negativo - recompensado por ações malsucedidas).
⇒ Perdade posse de bola que leva à ameaça direta do adversário (VP+ negativo em relação ao perigo da posse de bola do adversário).
Para ver como isso fica com a nova estrutura, vamos analisar a equipe do Liverpool que ganhou o título na última temporada:
Podemos ver aqui, sem surpresa, que os jogadores do Liverpool que são fundamentais para aumentar o potencial de gols da equipe vêm das áreas amplas. Embora os atacantes Mohamed Salah e Sadio Mané tenham a maior contribuição líquida para o Liverpool, seus laterais, Trent Alexander-Arnold e Andrew Robertson, não ficam muito atrás deles.
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Podemos ver como a nova estrutura difere do modelo original acima, principalmente no aumento significativo de Trent Alexander-Arnold nas classificações de contribuição líquida. Juntamente com a remoção da punição arbitrária de perda de posse de bola, outra implicação da nova abordagem baseada no tempo é que os jogadores agora podem receber uma recompensa positiva mesmo se perderem a posse de bola. Em geral, isso é raro, mas se um atacante ganhar uma cabeçada na área adversária, ainda poderá haver uma chance de marcar um gol nos próximos 10 segundos, independentemente de a bola ir para um companheiro de equipe ou não.
A estrutura antiga pode ter punido mais os laterais, como Alexander-Arnold, por perderem a posse de bola com seus passes mais arriscados, mas progressivos, mas essas ações ainda podem, de fato, aumentar a probabilidade de sua equipe marcar. Por exemplo, vejamos o cruzamento de Andrew Robertson contra o Arsenal abaixo:
Andrew Robertson cruza de uma posição profunda de pouco perigo (PV inicial = 0,003) e acerta a bola por pouco na cabeça de seu companheiro de equipe, Roberto Firmino. O cruzamento foi afastado por Kieran Tierney para uma área central onde o Liverpool tinha mais chances de marcar nos dez segundos seguintes (PV final = 0,013) e, por isso, Robertson agora é premiado positivamente pela nova estrutura de Valor de Posse (PV+ = 0,01). O cruzamento de Andrew Robertson aumentou em 1% a probabilidade de o Liverpool marcar nos próximos 10 segundos, apesar de não ter conseguido alcançar um companheiro de equipe.
Usando essa estrutura, também podemos dividir as contribuições dos jogadores por tipo de evento ou por jogo. Se analisarmos o desempenho dos jogadores do Liverpool contra o Arsenal em 28 de setembro, poderemos ver quem foram os principais jogadores em campo:
Dado o domínio do Liverpool, não é surpresa que quase todos os jogadores titulares do Liverpool tenham registrado impactos gerais positivos no jogo. Aqui, podemos ver que Virgil van Dijk teve o terceiro maior Valor de Posse líquido adicionado ao jogo (0,36 PV+), recompensando-o por suas bolas longas que evitam a pressão para Trent Alexander-Arnold e Mohammed Salah no lado direito. O valor dessas ações normalmente seria difícil de ser creditado usando outras métricas avançadas, mas agora podemos ver que a combinação das ações de van Dijk durante o jogo levou a um PV+ líquido de 0,36, indicando que se esperava que o Liverpool marcasse mais 0,36 gols no decorrer da partida (em comparação com o que aconteceria se ele não tivesse feito essas ações).
É importante observar aqui que aumentar a probabilidade de sua equipe marcar gols não é necessariamente a intenção de todos os jogadores e, portanto, uma classificação mais baixa na contribuição líquida pode não ser uma indicação direta da qualidade do desempenho de um jogador. A chave, como em qualquer métrica, é avaliar o resultado no contexto que você está tentando medir.
Observar as contribuições líquidas dos jogadores é apenas uma das muitas aplicações da estrutura do Valor de Posse. A estrutura é um insumo fundamental para muitos dos modelos que criamos na plataforma de Análise de Borda daStats Perform. Você pode ver um exemplo de sua aplicação abaixo em nossa análise de Cadeias de Movimento na Análise de Borda, o que nos permite avaliar o nível de perigo dos padrões de jogo de uma equipe:
Falaremos sobre esse conceito, juntamente com muitos outros, nos próximos artigos para demonstrar como a abordagem do Valor de Posse com base no tempo não é apenas uma excelente ferramenta isolada, mas é um recurso fundamental que alimenta vários de nossos novos modelos inovadores AI .
