Mais sobre big data no mundo dos esportes

(foto: reprodução/datafloq.com)

A análise estatística está presente cada vez mais no mundo esportivo; isso não é novidade.

Termos como big data, machine learning e inteligência artificial estão cada vez mais incorporados no vocabulário esportivo.

E isso se reflete na quantidade de trabalhos científicos que têm surgido na área.

Há algumas semanas, escrevi um post sobre uma edição especial do periódico International Journal of Forecasting, um dos periódicos acadêmicos mais conceituados no campo da estatística. A edição era intitulado "Sports Forecasting", essencialmente sobre modelos estatísticos e matemáticos para previsão em esportes.

Hoje escrevo sobre outro renomado periódico, o Big Data, que este ano trouxe não apenas uma, mas duas edições especiais sobre ciência de dados no esporte, intituladas "Big Data in Sports Analytics". Um dos editores do periódico é o brasileiro Renato Assunção, professor da Universidade Federal de Minas Gerais.

Obviamente, o foco é a utilização de modelos para big data, ou seja, grandes conjuntos de dados. Para exemplificar, o artigo "Effects of Pacing Properties on Performance in Long-Distance Running" avalia dados de provas oficiais de nada menos que 120 mil corredores para estudar estratégia de ritmo em provas de longas distâncias.

"O big data e a inteligência artificial estão mudando o mundo dos esportes. Times profissionais e o mercado estão cada vez mais à procura de especialistas em machine learning para ajudar a otimizar não apenas o marketing, vendas de ingressos e engajamento de torcedores mas também escolha de jogadores, avaliação dos atletas e o processo de decisão durante os jogos", diz o editor-chefe do periódico, o professor Zoran Obradovic, da Universidade de Temple.

O periódico traz artigos diversos sobre atletismo, futebol, tênis, futebol americano, e não envolvendo fatores relacionados ao esporte em si, mas também a venda de ingressos, marketing e outros aspectos.

O link para acesso são esses: edição 1 e edição 2. Para ter uma ideia dos temas dos artigos, a lista dos títulos dos mesmos encontra-se a seguir.

Sports Analytics in the Era of Big Data: Moving Toward the Next Frontier

Renato Assunção e Konstantinos Pelechrinis

Big Data, Efficient Markets, and the End of Daily Fantasy Sports As We Know It?

Andrew Urbaczewski e Ryan Elmore

Overreaction in Football Wagers

Gary Smith e Andrew Capron

Visualizing a Team's Goal Chances in Soccer from Attacking Events: A Bayesian Inference Approach

Gavin A. Whitaker, Ricardo Silva e Daniel Edwards

Computational Intelligence for Qualitative Coaching Diagnostics: Automated Assessment of Tennis Swings to Improve Performance and Safety

Boris Bacic e Patria A. Hume

Seasonal Linear Predictivity in National Football Championships

Giuseppe Jurman

Finding Roles of Players in Football Using Automatic Particle Swarm Optimization-Clustering Algorithm

Iman Behravan, Seyed Hamid Zahiri, Seyed Mohammad Razavi e Roberto Trasarti

Not Every Pass Can Be an Assist: A Data-Driven Model to Measure Pass Effectiveness in Professional Soccer Matches

Floris R. Goes, Matthias Kempe, Laurentius A. Meerhoff e Koen A.P.M. Lemmink

Learning to Rate Player Positioning in Soccer

Uwe Dick e Ulf Brefeld