Space-Time Analysis of Movements in Basketball using Sensor Data
(Metulini, R., Manisera, M., Zuccolotto, P.)
Questo lavoro, pubblicato nel 2017, presenta un approccio innovativo per analizzare i movimenti dei giocatori di basket attraverso dati spazio-temporali raccolti tramite dispositivi GPS. L’obiettivo principale dello studio era fornire agli allenatori e agli analisti strumenti avanzati per comprendere meglio le dinamiche di gioco, andando oltre le statistiche tradizionali.
Lo studio si basa su un campione limitato di giocatori appartenenti alla stessa squadra; tuttavia, si auspica che future applicazioni della metodologia possano estendersi a campioni più ampi e rappresentativi, includendo eventualmente entrambe le squadre in campo, e l’analisi di più partite e contesti competitivi più reali.
🎯 Obiettivi dello Studio
Lo studio mira a:
- Segmentare la partita in periodi temporali omogenei basati sulle relazioni spaziali tra i giocatori.
- Identificare e caratterizzare le fasi di gioco (offensive, difensive, transizioni) attraverso l’analisi delle posizioni dei giocatori.
- Analizzare le probabilità di transizione tra diverse fasi di gioco, fornendo una comprensione più profonda delle dinamiche tattiche.
🧪 Metodologia
- Raccolta dei Dati:
I dati sono stati raccolti utilizzando dispositivi GPS indossati dai giocatori, durante una partita di basket amichevole, in palestra regolamentare, della durata di 40 minuti effettivi, permettendo di tracciare le loro traiettorie spazio-temporali durante le partite (tracciamento della posizione x, y sul campo con una frequenza di 1 campione al secondo).
- Analisi Cluster:
È stata applicata un’analisi cluster per suddividere la partita in segmenti temporali distinti, ciascuno caratterizzato da configurazioni spaziali omogenee tra i giocatori.
- Classificazione delle Fasi di Gioco:
Ogni cluster è stato analizzato per determinare se rappresentasse una fase offensiva, difensiva o di transizione, basandosi sulla disposizione e sul movimento dei giocatori.
- Matrici di Transizione:
Sono state costruite matrici di transizione per quantificare la probabilità di passaggio da una fase di gioco all’altra, offrendo insight sulle sequenze tattiche e sulle dinamiche di squadra.
📊 Risultati Principali
- Identificazione delle Fasi di Gioco:
L’analisi ha permesso di distinguere chiaramente le fasi offensive, difensive e di transizione, basandosi sulle configurazioni spaziali dei giocatori. - Differenze di Spaziatura:
È emerso che durante le fasi difensive i giocatori tendono a essere più vicini tra loro, mentre nelle fasi offensive e di transizione la spaziatura aumenta, riflettendo strategie tattiche differenti. - Probabilità di Transizione:
Le matrici di transizione hanno rivelato pattern ricorrenti nelle sequenze di gioco, evidenziando, ad esempio, la frequenza con cui una fase offensiva segue una transizione.
🧩 Implicazioni Pratiche
- Supporto alle Decisioni Tattiche:
Gli allenatori possono utilizzare queste analisi per ottimizzare le strategie di gioco, migliorare la disposizione in campo e adattare le tattiche in base alle dinamiche osservate. - Valutazione delle Prestazioni:
L’approccio consente una valutazione più dettagliata delle prestazioni dei giocatori, considerando non solo le statistiche tradizionali ma anche il loro contributo alle dinamiche spaziali di squadra. - Sviluppo di Strumenti Analitici:
La metodologia proposta può essere integrata in strumenti analitici avanzati per fornire feedback in tempo reale durante le partite o le sessioni di allenamento.
Gli autori concludono: “questi risultati mettono in luce il potenziale dei metodi di data mining per l’analisi delle traiettorie negli sport di squadra, quindi nelle ricerche future puntiamo a i) estendere l’analisi a più partite, ii) abbinare i dati play-by-play alle traiettorie per estrarre informazioni sulla relazione tra particolari modelli spaziali e le prestazioni delle squadre.”
CITATION
Metulini, R., Manisera, M., Zuccolotto, P. (2017), Space-Time Analysis of Movements in Basketball using Sensor Data, Statistics and Data Science: new challenges, new generations SIS2017 proceeding. Firenze Uiversity Press. eISBN: 978-88-6453-521-0
REFERENCE – ORIGINAL ARTICLE
