No futebol de elite, o objetivo da defesa de um time é tornar previsível o jogo do adversário. Por exemplo, uma equipe de alta pressão pressionará o adversário com o objetivo de forçá-lo a entregar a bola em áreas específicas do campo, limitando o número de opções de passe disponíveis em áreas perigosas.
Portanto, se a arte da boa defesa é tornar a jogada previsível, isso deve ser mensurável.
No 2021 Pro Forum, Paul Power, Michael Stöckl e Thomas Seidl, da Stats Perform, fizeram uma apresentação sobre como tornar previsível o jogo ofensivo. A apresentação aplicou uma Graph Convolutional Neural Network (GNN) para demonstrar como, usando dados de rastreamento, é possível modelar com precisão o comportamento defensivo e medir seu efeito no comportamento de ataque de um oponente.
Assista à apresentação na íntegra abaixo.
Além da apresentação Forum , um artigo de pesquisa sobre o assunto, que foi selecionado como finalista na trilha de pesquisa da Conferência de Análise Esportiva do MIT Sloan de 2021, está disponível para download aqui.
