CAMP: Un Nuovo Approccio ai Metriche di Performance nel Cricket

Il cricket è uno degli sport più amati al mondo. Dopo il calcio, ha il secondo maggior numero di fan. Nel cricket, è importante valutare quanto bene gioca ogni singolo giocatore, ma di solito si fa guardando solo le statistiche base, come quanti punti fa un giocatore o quanti wicket prende. Presentiamo un nuovo strumento chiamato Context-Aware Metric of player Performance, o CAMP. Questo strumento mira a fornire una comprensione migliore dei contributi di ogni giocatore all'esito della partita.

#Cos'è CAMP?

CAMP analizza le prestazioni dei giocatori in modo più dettagliato. Non si basa solo su numeri generali; tiene conto del contesto specifico della partita, comprese le forze e le debolezze degli avversari e la situazione del gioco. Ad esempio, segnare punti sotto pressione o prendere wicket in un momento cruciale può avere impatti diversi, che le metriche tradizionali potrebbero non catturare completamente.

Abbiamo testato CAMP utilizzando dati di partite di cricket a limite di overs che si sono svolte tra il 2001 e il 2019. In queste partite, gli esperti di solito nominano un giocatore come il migliore, noto come Man of the Match (MoM). I nostri risultati hanno rivelato che i migliori giocatori valutati da CAMP corrispondevano al MoM nell'83% dei casi esaminati. Questo suggerisce che CAMP riflette efficacemente le opinioni degli esperti sulle prestazioni dei giocatori.

#Perché il contesto è importante?

Nel cricket, guardare solo le statistiche non offre il quadro completo. Ogni partita è diversa e i giocatori affrontano diverse sfide a seconda della situazione. Ad esempio, se un giocatore segna punti in un momento teso contro un forte lanciatore, questo potrebbe essere più prezioso che segnare punti contro un lanciatore più debole. Concentrandosi sul contesto, CAMP fornisce una misura più accurata dell'impatto di un giocatore.

#Sfide attuali nella valutazione dei giocatori

Tradizionalmente, le valutazioni vengono fatte dagli esperti basandosi sulle statistiche generali di un giocatore senza considerare i dettagli unici di ogni partita. Questo approccio presenta alcuni problemi significativi:

1. Metriche standard: I metodi attuali trattano tutti i punti e i wicket allo stesso modo, indipendentemente dalla forza dell'avversario. Questo non riflette il vero valore di una prestazione.

2. Ignorare le fasi di gioco: Le misure di prestazione spesso trascurano l'importanza di quando avviene una prestazione nel gioco. Ad esempio, perdere un giocatore chiave nei primi over può influenzare in modo significativo l'esito della partita.

3. Focus a breve termine: Le metriche tradizionali si concentrano principalmente sui risultati immediati e non considerano gli effetti a lungo termine, come come la prestazione di un giocatore potrebbe predisporre le giocate future.

#La necessità di metriche migliori

Comprendere le prestazioni dei giocatori può aiutare vari attori nel cricket. Allenatori, selezionatori e anche manager di marca devono valutare i giocatori in modo efficace per contratti, talent scouting e lavoro promozionale. I metodi attuali non forniscono informazioni adeguate su quanto i singoli giocatori contribuiscano ai risultati delle partite.

Il nostro strumento, CAMP, mira a colmare questa lacuna incorporando i contributi di un giocatore all'interno del contesto del gioco.

#Come funziona CAMP?

CAMP elabora i dati della partita e calcola il contributo di ciascun giocatore considerando diversi fattori:

1. Punti attesi: Stima quanti punti una squadra dovrebbe segnare in qualsiasi fase del gioco, considerando la qualità dei giocatori, il luogo della partita e lo stato di gioco.

2. Confronto tra punti reali e attesi: Confrontando i punti reali segnati con i punti attesi, possiamo valutare la prestazione di un giocatore.

3. Caratteristiche contestuali: CAMP tiene anche conto di vari fattori contestuali come la situazione della partita, i punti di forza degli avversari e altre dinamiche di gioco che influenzano le prestazioni.

Utilizzando dati storici e tecniche di machine learning, CAMP può fare questi calcoli accuratamente su ogni partita.

#I nostri risultati

Nei nostri test, le valutazioni di CAMP sono state confrontate con quelle dei metodi tradizionali, incluso il metodo Duckworth-Lewis-Stern (DLS). Abbiamo scoperto che le valutazioni di CAMP erano molto più allineate con le opinioni degli esperti su chi fossero i migliori giocatori in ogni partita.

#Analisi dettagliata dei risultati

Utilizzando un dataset completo di partite One Day International (ODI), abbiamo analizzato diverse prestazioni. I risultati hanno dimostrato come CAMP abbia superato altri metodi, offrendo migliori intuizioni sui contributi dei giocatori.

Le principali caratteristiche su cui ci siamo concentrati includevano:

• Contributi al batting: Quanto bene un giocatore ha performato come battitore rispetto alle aspettative basate sulla situazione.

• Contributi al bowling: L'impatto che un lanciatore ha avuto sulla partita, sempre rispetto a ciò che era atteso.

• Contesto di gioco: Comprendere quando e contro chi sono stati segnati punti o presi wicket.

#Validazione di CAMP

Per assicurarci che CAMP funzioni in modo efficace, abbiamo impostato una serie di esperimenti. L'obiettivo era dimostrare che il nostro metodo misura accuratamente i contributi dei giocatori validandolo rispetto alle decisioni degli esperti e alle metriche esistenti.

Abbiamo trovato che in partite in cui è stato selezionato il MoM, CAMP spesso riconosceva gli stessi giocatori come i principali contributori. Questo dimostra che il nostro metodo è affidabile e coerente.

#Raggruppamento dei giocatori

Un aspetto essenziale di CAMP coinvolge il raggruppamento dei giocatori in base alle loro prestazioni. Abbiamo utilizzato modelli basati sui dati per raggruppare i giocatori in diverse categorie di prestazione. Questo consente confronti migliori tra giocatori di abilità simile e aiuta a risolvere problemi legati alla scarsità dei dati.

Ad esempio, se un giocatore ha poche partite contro un avversario particolare, possiamo comunque valutare la sua prestazione confrontandolo con giocatori con profili simili. Questo metodo riduce il rischio di valutazioni ingiuste basate su dati insufficienti.

#Il quadro generale

A un livello più ampio, le metriche sviluppate attraverso CAMP possono essere applicate non solo al cricket ma a vari sport dove è fondamentale comprendere accuratamente i contributi dei giocatori. Diverse analisi sportive possono beneficiare di approcci contestuali simili per valutare le prestazioni dei giocatori.

#Direzioni future

CAMP ha gettato le basi per studi più avanzati nell'analisi sportiva. Ci sono molti modi in cui potrebbe essere migliorato e ampliato. I lavori futuri potrebbero includere l'esame di fattori come i contributi nel campo, le decisioni di capitano e persino i fattori di coinvolgimento del pubblico che possono influenzare gli esiti delle partite.

Le intuizioni ottenute da questa analisi potrebbero anche estendersi a strategie di scommesse, aiutando a fare previsioni più informate basate sulle prestazioni dei giocatori.

#Conclusione

CAMP rappresenta un passo importante in avanti nell'analisi sportiva, specialmente nel cricket. Concentrandosi sul contesto delle prestazioni, offre una comprensione più profonda dei contributi dei giocatori. Questo può aiutare a prendere decisioni migliori per squadre, giocatori e aziende associate.

In sintesi, CAMP aiuta a valutare le prestazioni dei giocatori di cricket in modo più sfumato, tenendo conto delle dinamiche del gioco, della qualità dell'opposizione e della situazione attuale. Man mano che continuiamo ad espandere i nostri metodi e le nostre fonti di dati, ci aspettiamo che CAMP diventi uno strumento essenziale nel mondo dell'analisi del cricket e oltre.