p Futebol na TV:um passe para a esquerda, uma lacuna na defesa, um atacante aberto na entrada da área. De repente, a imagem congela. Linhas e diagramas aparecem entre os jogadores. Uma seta indica a trajetória de um passe seguro para o atacante aberto, outros destacam possíveis trajetórias de golos. Essas análises gráficas tornaram-se indispensáveis ​​para as emissoras de futebol profissional. Eles ajudam os espectadores a entender a dinâmica e a tática da partida, bem como as decisões tomadas pelos jogadores. p Por trás das cenas, Contudo, tudo isso dá muito trabalho. A equipe de televisão deve gerar esses gráficos ao vivo e sob enorme pressão à medida que a partida se desenrola. Assim que estiverem prontos, a partida mudou há muito tempo, de modo que os gráficos são normalmente mostrados durante os replays de ação. Seria maravilhoso se tudo isso acontecesse por si só, ou seja, se o aparelho de TV foi capaz de exibir esses gráficos em tempo real e sem intervenção da equipe de televisão? Cientistas da computação da Universidade de Konstanz descobriram uma maneira de tornar isso possível:eles estão desenvolvendo um software que automatiza todas as etapas envolvidas no processo. Ele analisa a partida até 30 vezes por segundo e é capaz de exibir diagramas decisivos ao vivo e sem o atraso habitual. Entre outras coisas, este software pode destacar áreas de domínio da equipe em campo, bem como opções de passe em tempo real. É ainda capaz de indicar o nível de pressão experimentado por jogadores individuais e pode até executar cenários hipotéticos de variações alternativas de jogo.

p Manuel Stein, um cientista da computação e pesquisador doutorado que trabalha na área de pesquisa "Comportamento Coletivo da Universidade de Konstanz, "é o homem por trás deste software. Ele não apenas projetou este software para tornar o trabalho dos analistas de futebol mais fácil, mas ele também pretende tornar mais fácil para os espectadores verem os padrões do jogo - as interações entre jogadores e equipes inteiras, bem como a influência que exercem uns sobre os outros. "Todo mundo no futebol tenta coletar dados, mas poucos sabem o que fazer com isso. Estamos tentando gerar conhecimento a partir desses dados, "explica Manuel Stein.

p Ensino de futebol de computadores

p Para transformar um computador em um analista de jogo, Manuel Stein deve primeiro ensinar alguns fatos básicos sobre futebol. Não necessariamente as regras, os nomes das equipes ou sua classificação na liga ou tabela de classificação, mas algo muito mais importante:qual é o jogador na tela, e cadê a bola? Em que direção os jogadores estão olhando, quão rápido eles estão se movendo, com que rapidez é provável que cheguem à bola? O computador é capaz de determinar a posição, velocidade e direção do movimento de cada jogador individual e da bola até 30 vezes por segundo. Com base nessas medições, em seguida, calcula qual jogador pode chegar a qualquer metro quadrado do campo primeiro e quantos jogadores de cada equipe representam uma ameaça para aquela parte do campo. Não leva mais do que uma fração de segundo para sobrepor os resultados desse cálculo na tela da TV:uma dinâmica, mapa em constante mudança das zonas de influência de cada equipe. Usando dicas de cores simples, O software de Manuel Stein é capaz de mostrar aos telespectadores fatores que influenciam o jogo, como o nível de pressão que as equipes adversárias exercem sobre os jogadores individuais, os espaços livres e faixas de ultrapassagem seguras. Por tudo isso, o software não requer rastreadores GPS acoplados às camisetas dos jogadores, nem tecnologia complicada de rastreamento por câmera. A única coisa de que Manuel Stein precisa é a imagem da TV.

p Todos esses tons na tela da TV podem criar um campo de futebol muito colorido. Para evitar confusão, os vários recursos de análise do software podem ser ligados e desligados conforme necessário e empilhados como filtros. Além disso, o software faz sugestões sobre quais filtros usar em qualquer situação e pode ligá-los ou desligá-los conforme desejado para reduzir a desordem visual desnecessária.

p Contudo, não é principalmente para os telespectadores em casa que o software foi desenvolvido. Seu verdadeiro público-alvo são analistas de futebol e repórteres esportivos. O software permite que eles criem diagramas de situações de jogos em uma fração de segundo e os transmitam em tempo real.

p Manuel Stein está atualmente desenvolvendo uma análise "e se" - uma previsão de como o jogo teria evoluído em diferentes circunstâncias - que se baseia em seu software. Aqui, situações-chave de jogo podem ser acessadas e reproduzidas usando cenários alternativos. Com base nos dados de localização e fatores de influência de cada jogador, o computador calcula um coerente, curso realista dos eventos. O que teria acontecido se o jogador tivesse passado a bola para a direita em vez de para a esquerda? Como a dinâmica do jogo mudaria se um defensor tivesse ficado cinco metros a mais para a direita? Como a equipe deveria ter se posicionado para evitar que a equipe adversária ganhasse terreno? Essas ferramentas de análise também são valiosas para treinadores de futebol, por exemplo, durante o debriefing pós-jogo.

p Quanto mais dados o software de Manuel Stein tem acesso, mais preciso ele pode avaliar a situação em campo. Contudo, atualmente, as informações que ele pode usar são limitadas às da tela da TV. O computador não sabe o que acontece fora do campo de visão da câmera e só pode fazer previsões vagas. Os cientistas da computação da Universidade de Konstanz estão, portanto, extremamente ansiosos para trabalhar com equipes e emissoras que gravam imagens e dados de localização dos jogadores durante os jogos de futebol. Se eles fornecerem aos pesquisadores acesso a essas informações, eles podem, por sua vez, fornecer análises mais precisas. Mas o futebol não é o único esporte para o qual este software é relevante. Ele pode ser usado para analisar todos os esportes de equipe.

p Comportamento Coletivo

p Manuel Stein está realizando sua pesquisa como membro da iniciativa de pesquisa "Comportamento Coletivo" da Universidade de Konstanz. Esta disciplina relativamente jovem explora as influências mútuas e as interações entre os membros de um coletivo. Os pesquisadores estão particularmente interessados ​​nos processos de tomada de decisão dentro dos grupos e na questão de como os membros individuais de um coletivo coordenam seus movimentos, decisões, etc. um com o outro. Os exemplos incluem o comportamento de enxames de animais e inteligência de enxame, a coordenação de carros autônomos, mas também redes econômicas ou o comportamento de coletivos humanos. No esporte, esses métodos científicos são usados ​​especialmente na análise da dinâmica da equipe:Que tipos de padrões as táticas de uma equipe refletem? Como duas equipes reagem uma à outra e como os jogadores se influenciam em suas decisões?