Las cámaras de fuera de juego son apenas la punta visible de algo mucho más grande. Genius Sports, que posee Second Spectrum, ha sido el proveedor oficial de datos de seguimiento de la Premier League desde una alianza que comenzó en 2019. Cada estadio de la Premier League y la Championship lleva el equipo: alrededor de 28 a 30 cámaras por estadio, montadas en altura alta. Según Michael D'Auria de Genius Sports, en realidad son teléfonos inteligentes, que capturan hasta 200 cuadros por segundo.
El objetivo es un gemelo digital del partido, un modelo 3D en vivo de cada jugador y el balón. Genius Sports dice que ahora captura miles de puntos en la superficie de cada jugador y el balón, cientos de veces por segundo. En los primeros días, Second Spectrum rastreaba un único punto de centro de masa por jugador, en 2D, 25 veces por segundo, y lo entregaba al día siguiente por la mañana. Ahora los datos llegan en menos de un segundo. El árbol genealógico, señala D'Auria, se remonta a la defensa de misiles y se extiende hasta los coches autónomos, y el sistema de fuera de juego funciona exactamente con los mismos datos.
Ese flujo de datos va a todos lados. Los departamentos de entrenamiento y scouting lo usan. También lo hacen los gráficos de transmisión en Sky Sports y la propia Datazone de la Premier League, las métricas de prensa y "entre las líneas", y el SAOT de los árbitros.
Por qué los datos de seguimiento hacen el xG más preciso
Los goles esperados son la estimación de un modelo de cuántos goles se marcarían, en promedio, desde una situación dada, y StatsBomb lo clasifica como un mejor predictor del rendimiento futuro que los goles reales. Sin embargo, no todo xG es igual. Desde 2018, StatsBomb ha registrado "cuadros congelados" del portero y los defensas en el momento de cada disparo, midiendo cuántos cuerpos se encuentran en el triángulo entre el tirador y los postes y cuánto de la portería está cubierta.
Su solución elegante fue matemática. Los modelos antiguos contaban los bloqueadores como números enteros, por lo que el xG saltaba bruscamente cuando un defensor se desplazaba unos centímetros sobre el borde del triángulo. Cambiar los bordes duros por curvas en forma de campana suaviza eso:
old: blocker = 1 if inside the shooting triangle, else 0 # cliff-edge jumps
new: blocker = bell curve value between 1 and 0 # fades smoothly with position
El seguimiento óptico completo va aún más allá, dando a los modelos la posición de cada jugador continuamente en lugar de un único instantáneo en el momento del disparo. Si este lado del juego es lo tuyo, nuestra guía de amenaza esperada (xT) muestra cómo se construye el valor de la posesión a partir de la misma materia prima.
