继上个月宣布的 首批入选2023年Opta论坛的项目, 另外四项建议, 来自研究竞赛的Opta Vision赛道, 被选为本月晚些时候在伦敦向一群受邀的行业从业者演讲的嘉宾.
入围的参与者有机会询问365英国上市官网-权威体育用品认证-apple app store排行榜-365英国上市官网有限公司最复杂的性能指标, 其中包含基于玩家追踪数据的独特参数, 这些数据来自2021-22赛季的100场比赛. 一个完整的Opta Vision指标列表可以 在这里找到.
除了Opta Vision指标, 候选人还可以访问数据集中相同比赛的官方跟踪数据.
每位候选人都提交了一本笔记本, 展示他们的分析和方法, 并附上一段简短的视频和幻灯片, 哪些是由Opta论坛评委评估的.
入选2023 Opta论坛Opta Vision专题的项目, 排名不分先后, 是:
阶段报告
雨果Rios-Neto – 无球空间占位的特征
Hugo的项目建议创建一个新的算法, “SoccerRep”, 它是在Opta Vision数据上训练来学习复杂的, 低维表示, 从多层细粒度的足球时空数据.
足球代表可以在任何球场表面进行训练, 它的选择取决于分析的目的是什么. 对于这个项目, 他对SoccerRep进行了个人球场控制表面的训练，以便对不同球员的无球踢球风格进行表征. 在匹配分析上下文中使用时, 它可以帮助分析人员更好地理解本队和对手的空间行为. 在侦察, 这使得球队能够根据他们在进攻和防守中占据空间的方式来搜索相似的球员.
Hugo目前正在巴西米纳斯吉拉斯州联邦大学攻读计算机科学硕士学位, 同时也在足球领域工作，在意甲球队米内罗竞技担任数据科学家. 他的研究得到了杰西·戴维斯教授和Maaike Van Roy教授的支持, 都在鲁汶大学, 以及他在UFMG的主管, 小瓦格纳·梅拉.
杰克Pamukci – 解决马尔蒂尼主义:量化防守定位
杰克的演讲旨在提出一种方法来衡量一支无控球的球队如何在组建阶段和反击阶段限制对手的进步, 通过评估球员在场上的位置.
他的方法结合了Opta Vision的数据点, 音调控制, 和预测模型创建了两个新指标:广义防御存在(GDP)和危险恢复价值(DRV). 这两个指标的应用将使教练和招聘人员更客观地了解每个球员如何为球队防守, 以及量化球员在阻止对手进攻发展方面的主动性.
杰克在北卡罗来纳大学夏洛特分校学习计算机科学, 他还在北卡罗来纳大学计算机与信息学院担任了六个月的本科助教. 他还拥有作为丰田赛车开发的全栈开发人员的经验, 作为与大学的另一项合作的一部分.
海报参展商
Daryl刀 – 利用数据评估信道攻击与防御效率
现代进攻阵地战通常包括5条垂直的球路:左路, 离开半空格, 中心, 右半空间和右翼. 在球场上进攻所有五条车道的目的是伸展, 希望能打开空间, 之间的捍卫者. 而中部地区通常在防守上更加拥挤, 边后卫(或边后卫)通常可以被拉到侧翼, 可能在他们和最近的中卫之间打开一个大通道.
Daryl的海报旨在利用Opta Vision的数据来量化和评估信道攻击, 从进攻和防守的角度来看, 目的是更好地理解团队如何提高效率. 在攻击, 他将研究航道攻击是如何产生的，以及它们能造成多大的危险, 在辩护方面, 如何形成, 结构和非防御支持可以防御这些攻击.
原产于越南, 达里尔现在住在昆士兰, 澳大利亚, 他在州立科技大学学习计算机和数据科学. 在学习的同时，他还在昆士兰国家物理实验室的奥林匹克足球俱乐部担任数据分析师.
塞维里亚诺·希门尼斯，威尔·班茨和帕特里克·巴德斯利 -对未来的威胁:了解预期威胁的重要性
Severiano, Will和Patrick将展示一张海报，展示一个评估Opta Vision指标之间关系的项目的主要发现, 重点是预期威胁, 参数对游戏最终结果的预测价值，以及玩家对游戏产生重大影响的可能性, 基于他们在这些指标中的赛季表现.
研究项目是受教练自身经历的影响如何进行的, 为他们的大学团队工作, 是否能够成功地在他们的教练课程中实施可调整的kpi并影响现场表现.
Severiano, 威尔和帕特里克都是夏洛特49人队的分析团队成员吗, 北卡大学夏洛特分校男子足球队, 谁参加了美国大学生体育协会一级联赛. 塞维里亚诺正在攻读金融和商业分析学士学位, 威尔正在攻读金融学士学位, 帕特里克将在5月份完成计算机科学学位(BS).
就像比赛中一号跑道的参赛者一样, 365英国上市官网-权威体育用品认证-apple app store排行榜-365英国上市官网有限公司感谢所有在Opta Vision领域提交提案的人，并祝贺将在2023年Opta论坛上展示或展出的四组团队.
除了专业研究专场的演讲, Opta论坛还将举办一系列小组讨论和嘉宾讲座，邀请业界知名人士参加, 在专业领域和媒体领域工作, 提供有关数据应用程序如何影响性能的见解, 决策和更广泛的粉丝参与.
