2020年,德甲便與亞馬遜云服務(wù)(AWS)達成合作,通過“由AWS支持的德甲比賽數(shù)據(jù)”提供實時比賽分析。德甲首席執(zhí)行官克里斯蒂安·塞費爾特(ChristianSeifert)認為:“創(chuàng)新意味著挑戰(zhàn)現(xiàn)狀。作為世界上最具創(chuàng)新精神的科技公司之一,與AWS的密切合作大大加強了我們在過去20年中在創(chuàng)新方面的投資,所有這些都有助于我們?yōu)榍蛎蕴峁┦澜缂壍淖闱蝮w驗?!?/p>
雙方的合作并沒有止步于此,用技術(shù)的手段讓體育賽事變得更加“生動”且有“感染力”,給球迷帶來更好的觀賽體驗,成為了雙方共同的目標。
近日,德甲宣布推出三項由AWS技術(shù)支持的全新“德甲賽況”數(shù)據(jù)分析服務(wù):“進攻區(qū)域”、“最受壓制球員”、“平均站位變化趨勢”提升球迷觀賽體驗。
據(jù)了解,進攻區(qū)域是指在比賽過程中,向球迷展示他們支持的球隊在哪個區(qū)域發(fā)起進攻,以及最有可能從他們觀看的球場的那一側(cè)進球。如今,德甲將“進攻區(qū)域”可視化設(shè)置到團隊進攻中的具體區(qū)域,這也使得球場有效劃分中、前、后三個區(qū)域的同時,可以準確細化某區(qū)域為四個相等大小的垂直區(qū)域。
通過細化數(shù)據(jù)和當場站位,可以了解到球員在某個特定區(qū)域的所有處理球習慣和方法以及相應(yīng)的成功率。當球員進入進攻區(qū)域時,相應(yīng)區(qū)域的處理都會被列為算法計算為一次進攻方式,然后屏幕就會給出對應(yīng)的所正在嘗試地進攻方式及百分比成功率,這必然可以讓對手對球員有更細化的防守。轉(zhuǎn)播方也可以選擇性的在屏幕上提供這項服務(wù),這項可以詳細到球員具體區(qū)域的具體處理習慣的技術(shù),也會幫助各隊提升更細化的防守戰(zhàn)術(shù)。
最受壓迫球員用來突出在整場比賽中,控球球員遭到(對方防守球員)顯著壓制的頻率,如緊逼、犯規(guī)、圍搶等。這項計算中的相關(guān)變量,包括防守球員數(shù)量,以及球員帶球的爆發(fā)距離,球員習慣的帶球方向。通過特定閾值,科學的利用大數(shù)據(jù)進入公式,機器自動化學習算法并得出每名球員可以承受的壓力情況:人數(shù)、范圍、空間。這項技術(shù)既可以幫助球隊確定核心球員的壓力有多大,也可以幫助德甲挖掘更多有潛力的球員。
平均站位變化趨勢是指對球員的戰(zhàn)術(shù)安排站位與在場上的實際站位和平均每場實際站位進行數(shù)據(jù)研究,用來顯示球隊戰(zhàn)術(shù)陣列的變化如何影響比賽結(jié)果。目前,AWS借助平均站位變化趨勢技術(shù)分析,讓俱樂部對這些情況有了更加詳細的了解,能夠更加精確地分析和比較。
據(jù)前德甲球員、勒沃庫森足球俱樂部體育總監(jiān)西蒙·羅爾費斯(Simon Rolfes)介紹,目前新推出的這三項由AWS技術(shù)支持的全新“德甲賽況”分析數(shù)據(jù),能夠非常清晰的、以實時的方式呈現(xiàn),球場上左中右哪一個區(qū)域是屬于更多的進攻區(qū)域。同時,可以通過AWS提供的這些分析數(shù)據(jù)反映出,哪一位球員是屬于承受了最大的壓力,比如從球員周邊的一些防守進攻、周邊球員的速度,以及該球員在跑動時候進球的可能性等等,為足球運動帶來更深入的洞察。
從球迷的觀看體驗來看,技術(shù)能夠讓現(xiàn)場的觀眾以及球迷更加投入到所觀看的比賽中,能夠以實時數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的方式,讓這些球迷和觀眾感覺離比賽更近了,比如它能夠以球迷最喜歡的球隊或者球員的方式,來更好的抓住觀眾的注意力,更好地參與進來。
據(jù)了解,在AWS內(nèi)部,機器學習實驗室、產(chǎn)品經(jīng)理等不同的部門都會派出自己的團隊參與到和德甲的合作項目中來,同時也會做一些針對體育賽事高級分析的技術(shù)研發(fā)工作。
目前,技術(shù)已經(jīng)給體育行業(yè)帶來很多變化,一些統(tǒng)計數(shù)據(jù)正幫助足球俱樂部去做一些很重要的決策。西蒙認為,在未來,俱樂部可以利用這些數(shù)據(jù)、技術(shù)來分析對手球隊的一些規(guī)律、對手球隊球員比賽的戰(zhàn)術(shù)規(guī)律等等,這樣在比賽之前就可以去做好自己球員的準備工作。
對此,西蒙說道:“我認為如果從本俱樂部來說,速度警報、平均站位、進球概率以及新推出的這三個賽況分析數(shù)據(jù),像這樣的一些功能,能夠在不遠的未來真正提高我們球隊的比賽表現(xiàn)。”
責編AJX
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