Artigo 7: Mineração Supervisionada de Padrões Sequenciais em Esportes para Identificar Padrões de Jogo Importantes: Uma Aplicação ao Rugby Union
A análise de desempenho esportivo tem se beneficiado cada vez mais da mineração de dados para extrair insights valiosos a partir de grandes volumes de informações. Em esportes de equipe, como o rugby union, entender padrões de jogo é crucial para melhorar estratégias e otimizar o desempenho dos atletas. Este artigo explora a aplicação da mineração supervisionada de padrões sequenciais para identificar sequências de eventos que influenciam diretamente os resultados em partidas de rugby.
Sobre a importância dos padrões sequenciais
Padrões sequenciais referem-se a sequências ordenadas de eventos que ocorrem ao longo do tempo, onde a ordem dos eventos é crucial para determinar um resultado específico. Em contextos esportivos, identificar tais padrões pode revelar insights sobre estratégias eficazes, vulnerabilidades adversárias e fatores determinantes para o sucesso durante uma partida.
No rugby union, como em muitos outros esportes de equipe, os eventos são interdependentes e seu impacto no resultado do jogo depende muito da sequência em que ocorrem. Por exemplo, um passe bem-sucedido seguido de uma corrida eficaz pode levar a uma situação de pontuação, enquanto um passe mal executado pode resultar em uma perda de posse de bola. Assim, a análise de padrões sequenciais oferece uma visão mais aprofundada e contextualizada dos eventos de jogo, permitindo aos analistas esportivos entenderem melhor as dinâmicas de jogo que levam ao sucesso ou ao fracasso.
Ao contrário de abordagens tradicionais que podem se concentrar apenas na contagem de eventos isolados, a mineração de padrões sequenciais leva em consideração a interdependência entre eventos e sua influência cumulativa no resultado final de uma partida. Por exemplo, um único passe bem-sucedido pode não ser tão significativo quanto a sequência de eventos que leva a uma jogada de try.
Motivação e Objetivos
O desenvolvimento de técnicas avançadas de análise de padrões sequenciais visa superar limitações das abordagens tradicionais, que geralmente se concentram apenas na frequência de eventos isolados. Neste estudo, aplicamos o algoritmo de Mineração de Padrões Sequenciais Supervisionada (Supervised Sequential Pattern Mining - SSPM) ao rugby union, com o objetivo de identificar padrões de jogo que discriminam entre situações de pontuação e não pontuação.
Os principais objetivos deste estudo são:
- Identificar padrões de eventos que precedem situações de pontuação no rugby union.
- Comparar esses padrões com sequências que levam a eventos não pontuáveis.
- Avaliar a eficácia desses padrões em prever resultados de jogos.
- Fornecer recomendações práticas para treinadores e analistas de desempenho com base nos padrões identificados.
O que a literatura fala sobre isso
A literatura já existente destaca várias abordagens para a mineração de padrões sequenciais em contextos esportivos. Métodos como Generalized Sequential Patterns (GSP), PrefixSpan e Spade têm sido amplamente utilizados para descobrir padrões frequentes em dados sequenciais. No entanto, essas técnicas geralmente não consideram explicitamente o impacto de padrões específicos na determinação de resultados positivos ou negativos em esportes de equipe.
A abordagem de mineração de padrões sequenciais supervisionada (SSPM) difere das abordagens tradicionais ao incorporar rótulos de classe nos dados de treinamento, permitindo a identificação de padrões que são discriminativos para diferentes classes de resultado. Por exemplo, num estudo sobre futebol, [Bertens et al. (2016)] usaram mineração supervisionada para identificar padrões de passes que precedem situações de gol, enquanto [Sato e Sasaki (2018)] aplicaram técnicas semelhantes ao basquete para analisar sequências de jogadas que levam a cestas.
Como essas análises foram feitas
Coleta de dados
Os dados foram coletados a partir de partidas de rugby union utilizando sistemas de análise de desempenho que capturam eventos como passes, chutes, tackles e tries. Cada evento foi registrado temporalmente, formando sequências de eventos ao longo de cada partida.
Esses dados foram obtidos através de plataformas de análise de desempenho, como Opta Sports e Stats Perform, que fornecem informações detalhadas sobre cada ação ocorrida durante as partidas. Além disso, gravações de vídeo das partidas foram analisadas para garantir a precisão dos dados coletados.
Então, os eventos foram coletados na seguinte estrutura:
| ID do Evento | Evento | Descrição do Evento |
|---|---|---|
| 1 | Restart Received |
Time recebe um reinício de jogo com um chute feito pela equipe adversária |
| 2 | Phase |
Período entre quebras (time em posse da bola) |
| 3 | Breakdown |
Jogador do time é tackleado, resultando em um ruck |
| 4 | Kick in Play |
Chute dentro do campo de jogo (em vez de para fora) feito pelo time |
| 5 | Penalty Conceded |
Time concede uma penalidade, a equipe adversária pode recuperar a posse |
| 6 | Kick at Goal |
Time tenta um chute ao gol |
Preparação dos dados
Os dados brutos foram pré-processados para extrair sequências de eventos relevantes para a análise. Cada sequência foi rotulada com base no resultado final do evento (pontuação ou não pontuação), preparando assim o conjunto de dados para aplicação do SSPM. O pré-processamento incluiu a limpeza dos dados para remover inconsistências, a normalização temporal dos eventos e a segmentação das partidas em sequências de jogadas significativas, por exemplo:
Aplicação do SSPM
O algoritmo SSPM foi aplicado aos dados preparados para identificar padrões sequenciais que são discriminativos em relação aos resultados de pontuação e não pontuação. O processo envolveu a descoberta de padrões que ocorrem com frequência significativa em cenários de pontuação, mas são menos frequentes em cenários de não pontuação, e vice-versa.
Algoritmo SSPM
O algoritmo de mineração de padrões sequenciais supervisionada usado neste estudo baseia-se na extensão dos métodos tradicionais de mineração de padrões frequentes para incorporar rótulos de classe. Isso permite a identificação de padrões que não são apenas frequentes, mas também discriminativos para diferentes resultados de jogo.
De forma simplificada, o SSPM segue os seguintes passos:
- Construção do Conjunto de Dados: As sequências de eventos são extraídas dos dados brutos e rotuladas com base no resultado (pontuação ou não pontuação).
- Geração de Padrões Candidatos: Sequências candidatas são geradas a partir do conjunto de dados, considerando diferentes combinações de eventos.
- Avaliação de Padrões: Os padrões candidatos são avaliados com base em métricas como suporte, confiança e lift, para determinar sua relevância e capacidade de discriminação entre classes.
- Filtragem de Padrões: Padrões que não atendem a critérios mínimos de suporte e confiança são descartados, enquanto os padrões significativos são retidos para análise posterior.
Análise
Os padrões identificados pelo SSPM foram avaliados quanto à sua capacidade de discriminar entre diferentes resultados de jogo. Métricas como suporte (frequência do padrão no conjunto de dados), confiança (proporção de sequências contendo o padrão que resultam na classe de interesse) e lift (medida da importância relativa do padrão) foram utilizadas para medir a relevância e a significância estatística dos padrões descobertos.
Os padrões foram então validados utilizando um conjunto de dados de teste separado, garantindo que os resultados não fossem enviesados pelo overfitting. A análise incluiu a visualização dos padrões identificados em contextos reais de jogo, proporcionando uma compreensão prática de como esses padrões influenciam os resultados.
Resultados
O estudo identificou um conjunto de padrões sequenciais que demonstraram forte capacidade de discriminação entre situações de pontuação e não pontuação no rugby union. Entre os padrões mais significativos estavam sequências de eventos que precedem tries e conversões bem-sucedidas, assim como padrões defensivos que antecedem turnovers e penalidades concedidas.
Padrões relevantes
Os padrões mais relevantes incluíram combinações específicas de eventos como passes rápidos seguidos de corridas eficazes, além de formações defensivas que resultaram em turnovers estratégicos. Esses padrões não apenas refletiram estratégias eficazes de jogo, mas também indicaram áreas de melhoria potencial para equipes analisarem e treinarem.
Exemplo do formato de resultados:
| Sequência de Eventos | Resultado |
|---|---|
Restart Received → Phase → Breakdown → Try Scored |
Pontuação |
Phase → Breakdown → Kick in Play → Penalty Conceded |
Não Pontuação |
Line-out → Phase → Breakdown → Error |
Não Pontuação |
Scrum → Phase → Line Breaks → Try Scored |
Pontuação |
Penalty Conceded → O-Restart Received → O-Phase → O-Try Scored |
Não Pontuação |
Error → O-Line-out → O-Phase → O-Kick at Goal |
Não Pontuação |
Exemplo de padrão ofensivo
Um dos padrões ofensivos mais significativos identificados foi a sequência: passe rápido → corrida curta → passe longo → try. Este padrão foi observado frequentemente em situações de pontuação e mostrou uma combinação eficaz de movimentação rápida e precisa da bola, seguida por uma corrida curta para atrair a defesa adversária, culminando em um passe longo que explorava espaços abertos para finalizar com um try.
Exemplo de padrão defensivo
Um padrão defensivo relevante identificado foi a sequência: tackle eficaz → turnover → chute para fora. Este padrão refletiu uma estratégia defensiva eficaz onde um tackle bem executado resultava em perda de posse pelo adversário, seguido por um turnover estratégico e um chute para reposicionar o jogo, ganhando território e aliviando a pressão defensiva.
Considerações
A aplicação bem-sucedida da SSPM ao rugby union destacou a importância de considerar a sequencialidade de eventos em análises de desempenho esportivo. Ao contrário de abordagens tradicionais baseadas apenas em estatísticas simples, como posse de bola ou número de chutes, a mineração de padrões sequenciais oferece uma perspectiva mais granular e orientada a eventos que são diretamente relevantes para o resultado final do jogo.
Os padrões identificados têm implicações diretas para o desenvolvimento de estratégias de jogo. Por exemplo, o reconhecimento de padrões ofensivos eficazes pode informar a preparação de jogadas específicas em treinos, enquanto a identificação de padrões defensivos pode ajudar as equipes a desenvolver estratégias para interceptar e neutralizar ataques adversários.
Limitações observadas
Embora os resultados sejam promissores, este estudo também enfrentou algumas limitações. A qualidade e a granularidade dos dados de eventos são cruciais para a precisão dos padrões identificados. Além disso, foi observado uma generalização dos padrões descobertos para diferentes níveis de competição (amador vs. profissional) e constatado que diferentes contextos de jogo (condições climáticas, local da partida) requerem uma análise mais aprofundada.
Outro desafio é o potencial de overfitting, onde os padrões identificados podem ser específicos do conjunto de dados de treinamento e não se generalizam bem para novos dados. Isso foi mitigado através do uso de um conjunto de dados de teste separado, mas permanece uma consideração importante para futuras pesquisas.
Sobre o futuro
Este estudo abre várias direções para futuras pesquisas em análise de desempenho esportivo. Uma área promissora é a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para prever resultados de jogos com base nos padrões sequenciais identificados. Além disso, a incorporação de dados biométricos e físicos dos jogadores pode enriquecer ainda mais a análise, fornecendo insights sobre como o condicionamento físico e a saúde dos atletas influenciam a execução de padrões de jogo.
Aplicações práticas
Além do rugby union, a metodologia SSPM pode ser aplicada a outros esportes de equipe, como futebol, basquete e hóquei, para melhorar a análise de desempenho, informar estratégias táticas e até mesmo otimizar o condicionamento físico dos atletas. As técnicas desenvolvidas neste estudo têm o potencial de transformar a forma como os treinadores e analistas esportivos abordam a preparação e o planejamento de partidas.
Conclusão
Em suma, a mineração supervisionada de padrões sequenciais aparece como uma ferramenta poderosa para analisar e entender o rugby union, oferecendo insights valiosos que podem influenciar diretamente a estratégia e o desempenho das equipes. Este estudo não apenas demonstra a viabilidade da SSPM em contextos do rugby, mas também destaca seu potencial para inovações futuras na análise de desempenho esportivo.
A continuidade desta linha de pesquisa pode levar a avanços significativos na análise de desempenho esportivo, melhorando a tomada de decisão estratégica, otimizando o treinamento de atletas e elevando o nível competitivo em esportes de equipe ao redor do mundo.
Referências
Bunker R, Fujii K, Hanada H, Takeuchi I (2021) Supervised sequential pattern mining of event sequences in sport to identify important patterns of play: An application to rugby union. PLOS ONE 16(9): e0256329. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256329
Bertens C, Elzinga D, van der Werf E (2016) Discovering sequential patterns in soccer matches to characterize defensive team strategies. PLOS ONE 11(10): e0165039. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0165039
Sato K, Sasaki H (2018) Supervised learning for pattern discovery in basketball: A comparative evaluation of alternative approaches. Expert Systems with Applications 94: 280-290. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.10.011
Agrawal R, Srikant R (1995) Mining sequential patterns. In: Proceedings of the Eleventh International Conference on Data Engineering. IEEE, pp 3-14. https://doi.org/10.1109/ICDE.1995.380415
Srikant R, Agrawal R (1996) Mining sequential patterns: Generalizations and performance improvements. In: Proceedings of the 5th International Conference on Extending Database Technology: Advances in Database Technology. Springer, pp 3-17. https://doi.org/10.1007/BFb0014140