Actividad Colaborativa - M7
Métricas Avanzadas de Pase en el Fútbol
Nacho González
Abril'21
ngcomas@gmail.com
ngcomas
Índice
0102 03 04
Introducción: Eventing + TrackingPosible evolución de las métricas de Pase Métrica: Pase según PRESIÓN Otras métricas de Pase
- Pase que supera líneas adversarias- Pase que aprovecha espacios
05
Conclusiones
Introducción
En este documento pretendo mostrar ideas sobre nuevas métricas relacionadas con el Pase que se podrían incorporar al análisis de un encuentro, gracias a la combinación de los datos de tracking con los de eventing. Los dos grandes grupos de datos que actualmente se manejan en un encuentro de fútbol son el Eventing y el Tracking. La gran mayoría de los clubs profesionales de fútbol trabajan desde hace años con ambos en su día a día. Los datos de Eventing y Tracking han experimentado una gran evolución en los últimos años, pero de momento no se han llegado a fusionar de manera sistemática, por lo que se trabaja de forma separada con cada grupo de datos. Mi visión es que en pocos años se hará efectiva la integración de datos de Eventing + Tracking en un mismo entorno. Esto permitirá dar un salto de nivel en muchos aspectos del análisis del juego, entre ellos el estudio de los Pases realizados en un encuentro.
Introducción
Eventing Data con ProVision (StatsPerform)
01
Tracking Data con Mediacoach
Posible evolución de las métricas de Pase
Actualidad: Eventing y Tracking por separado
Eventing
Tracking
PUNTOS FUERTES
PUNTOS FUERTES
Posibilidad de analizar/filtrar Pases según diferentes criterios:
- Según si el balón llega o no a un compañero: Pase bueno/malo
- Según la longitud: Pase corto/medio/largo, etc
- Según la dirección: Pase hacia adelante/atrás/etc
- Si continúa con un tiro: Pase clave, Asistencia
- etc
Posibilidad de conocer la posición en el campo de todos los jugadores en todo momento, lo cual nos da información sobre:
- Velocidad de cada jugador
- Distancias entre jugadores
- Aceleraciones
- etc
Posible evolución de las métricas de Pase
PUNTOS DÉBILES
PUNTOS DÉBILES
No hay información sobre los eventos de juego. No sabemos si un jugador ha realizado un sprint para presionar, para desmarcarse, para recibir un Pase, etc
Falta información sobre la posición en el campo de los compañeros y rivales
Futuro: integración Eventing + Tracking
Conocemos los detalles del Pase + la posición de los jugadores en el campo y cómo se muevenObtenemos información enriquecida que nos permite conocer más detalles sobre el Pase
02
Ejemplos de NUEVAS MÉTRICAS de PASE:
Pase que SUPERA LÍNEAS adversarias
Pase según PRESIÓN
Pase que APROVECHA ESPACIO
Métrica: Pase según PRESIÓN
Esta métrica nos permitiría clasificar los pases en función de la presión que ejercen los jugadores rivales sobre el poseedor del balón en el momento en que éste realiza un pase.Para la clasificación, necesitaríamos definir un criterio sobre aspectos como:
- Distancia de los rivales al poseedor del balón. Habría que determinar en qué rangos se considera que un contrario está lo suficientemente cerca o lejos sobre el poseedor del balón. Ej: <1m, 1-2m, >2m
- Movimiento de los rivales respecto al poseedor del balón: es posible que estén acompañando la acción, que hagan una presión activa acercándose a él o incluso que se estén alejando de él por situaciones del juego.
Pases según PRESIÓN
Posibles EJEMPLOS
A continuación se muestran 3 ejemplos de situaciones que podrían clasificarse de manera diferente, según los criterios mencionados.
Pase bajo presión BAJA
Pase bajo presión MEDIA
Pase bajo presión ALTA
Click para ver
Click para ver
Click para ver
03
Otras métricas de Pase
Pase que SUPERA LÍNEAS adversarias
Pase que APROVECHA ESPACIOS
Consistiría en un pase hacia una zona del campo sin ocupación, a la cual llega un compañero. También en este caso habría que definir qué consideramos por zona poco ocupada (número de jugadores, área libre, etc) En este tipo de pase también es interesante medir la velocidad del receptor (saber si es constante, si realiza un sprint para llegar al balón o si frena su carrera porque el pase ha sido demasiado corto, por ejemplo).
Aunque nos vienen ejemplos muy claros a la mente, esta clasificación de pase también tiene un componente subjetivo importante. El proveedor de datos o el analista debería definir claramente en qué situaciones se considera que un pase supera líneas adversarias. En cualquier caso, la combinación de tracking + eventing nos permitiría encontrar este tipo de pases tan valiosos para el análisis del juego.
Otras métricas de Pase
Posible EJEMPLO
Posible EJEMPLO
Click para ver
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04
Conclusiones
- La integración entre los datos de Eventing y de Tracking en el Fútbol nos permitirá dar un salto de nivel en el análisis del juego, generándose multitud de métricas nuevas que nos acercarán más al contexto real. - Las métricas incluidas en este documento son propuestas de métricas avanzadas de Pase, contando con la información integrada de Eventing + Tracking. Las considero métricas avanzadas ya que combinarían métricas simples de Eventing (Pase) y de Tracking (Distancias entre jugadores, velocidades, direcciones de desplazamiento). - En el caso del Pase, esta integración nos ayudará a mejorar y afinar su clasificación. Esto nos permitirá definir con más precisión qué Pases consideramos muy buenos, buenos, regulares o malos (o en el grado que queramos), no solamente en función de si el balón llega al compañero o no, sino teniendo en cuenta otros aspectos como por ejemplo las distancias entre jugadores y la ocupación de los espacios. - En cada una de las métricas propuestas será imprescindible definir claramente los criterios y parámetros que nos clasifiquen el Pase en cada contexto.
Conclusiones
05
Métricas Avanzadas de Pase en el Fútbol
ngcomas
Created on April 15, 2021
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Actividad Colaborativa - M7
Métricas Avanzadas de Pase en el Fútbol
Nacho González
Abril'21
ngcomas@gmail.com
ngcomas
Índice
0102 03 04
Introducción: Eventing + TrackingPosible evolución de las métricas de Pase Métrica: Pase según PRESIÓN Otras métricas de Pase
- Pase que supera líneas adversarias- Pase que aprovecha espacios
05
Conclusiones
Introducción
En este documento pretendo mostrar ideas sobre nuevas métricas relacionadas con el Pase que se podrían incorporar al análisis de un encuentro, gracias a la combinación de los datos de tracking con los de eventing. Los dos grandes grupos de datos que actualmente se manejan en un encuentro de fútbol son el Eventing y el Tracking. La gran mayoría de los clubs profesionales de fútbol trabajan desde hace años con ambos en su día a día. Los datos de Eventing y Tracking han experimentado una gran evolución en los últimos años, pero de momento no se han llegado a fusionar de manera sistemática, por lo que se trabaja de forma separada con cada grupo de datos. Mi visión es que en pocos años se hará efectiva la integración de datos de Eventing + Tracking en un mismo entorno. Esto permitirá dar un salto de nivel en muchos aspectos del análisis del juego, entre ellos el estudio de los Pases realizados en un encuentro.
Introducción
Eventing Data con ProVision (StatsPerform)
01
Tracking Data con Mediacoach
Posible evolución de las métricas de Pase
Actualidad: Eventing y Tracking por separado
Eventing
Tracking
PUNTOS FUERTES
PUNTOS FUERTES
Posibilidad de analizar/filtrar Pases según diferentes criterios:
Posibilidad de conocer la posición en el campo de todos los jugadores en todo momento, lo cual nos da información sobre:
Posible evolución de las métricas de Pase
PUNTOS DÉBILES
PUNTOS DÉBILES
No hay información sobre los eventos de juego. No sabemos si un jugador ha realizado un sprint para presionar, para desmarcarse, para recibir un Pase, etc
Falta información sobre la posición en el campo de los compañeros y rivales
Futuro: integración Eventing + Tracking
Conocemos los detalles del Pase + la posición de los jugadores en el campo y cómo se muevenObtenemos información enriquecida que nos permite conocer más detalles sobre el Pase
02
Ejemplos de NUEVAS MÉTRICAS de PASE:
Pase que SUPERA LÍNEAS adversarias
Pase según PRESIÓN
Pase que APROVECHA ESPACIO
Métrica: Pase según PRESIÓN
Esta métrica nos permitiría clasificar los pases en función de la presión que ejercen los jugadores rivales sobre el poseedor del balón en el momento en que éste realiza un pase.Para la clasificación, necesitaríamos definir un criterio sobre aspectos como:
Pases según PRESIÓN
Posibles EJEMPLOS
A continuación se muestran 3 ejemplos de situaciones que podrían clasificarse de manera diferente, según los criterios mencionados.
Pase bajo presión BAJA
Pase bajo presión MEDIA
Pase bajo presión ALTA
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03
Otras métricas de Pase
Pase que SUPERA LÍNEAS adversarias
Pase que APROVECHA ESPACIOS
Consistiría en un pase hacia una zona del campo sin ocupación, a la cual llega un compañero. También en este caso habría que definir qué consideramos por zona poco ocupada (número de jugadores, área libre, etc) En este tipo de pase también es interesante medir la velocidad del receptor (saber si es constante, si realiza un sprint para llegar al balón o si frena su carrera porque el pase ha sido demasiado corto, por ejemplo).
Aunque nos vienen ejemplos muy claros a la mente, esta clasificación de pase también tiene un componente subjetivo importante. El proveedor de datos o el analista debería definir claramente en qué situaciones se considera que un pase supera líneas adversarias. En cualquier caso, la combinación de tracking + eventing nos permitiría encontrar este tipo de pases tan valiosos para el análisis del juego.
Otras métricas de Pase
Posible EJEMPLO
Posible EJEMPLO
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04
Conclusiones
- La integración entre los datos de Eventing y de Tracking en el Fútbol nos permitirá dar un salto de nivel en el análisis del juego, generándose multitud de métricas nuevas que nos acercarán más al contexto real. - Las métricas incluidas en este documento son propuestas de métricas avanzadas de Pase, contando con la información integrada de Eventing + Tracking. Las considero métricas avanzadas ya que combinarían métricas simples de Eventing (Pase) y de Tracking (Distancias entre jugadores, velocidades, direcciones de desplazamiento). - En el caso del Pase, esta integración nos ayudará a mejorar y afinar su clasificación. Esto nos permitirá definir con más precisión qué Pases consideramos muy buenos, buenos, regulares o malos (o en el grado que queramos), no solamente en función de si el balón llega al compañero o no, sino teniendo en cuenta otros aspectos como por ejemplo las distancias entre jugadores y la ocupación de los espacios. - En cada una de las métricas propuestas será imprescindible definir claramente los criterios y parámetros que nos clasifiquen el Pase en cada contexto.
Conclusiones
05