Prevendo Resultados de Partidas da AFL com Modelos de Dados

Futebol Australiano (AF) é um jogo que rola entre duas equipes de 18 jogadores cada. As equipes competem pra fazer mais pontos que a outra em quatro tempos, cada um durando vinte minutos. Os pontos são feitos chutando a bola pelos postes de gol. Um gol, que vale 6 pontos, acontece quando a bola passa entre os postes centrais. Um behind, que vale 1 ponto, rola quando a bola passa pelos postes externos, toca no poste ou é tocada por um adversário.

O objetivo principal é passar a pontuação do time oposto até o final do jogo. Se os dois times têm a mesma pontuação ao fim do quarto tempo, o resultado é um empate.

#Noções Básicas de Jogo

Pra mover a bola, os jogadores podem correr enquanto quicam, chutar ou passar pra um colega. Outros jogadores tentam recuperar a posse derrubando quem tá com a bola ou pegando uma bola chutada, conhecido como fazer um mark. O campo de jogo é oval e dividido em três zonas principais:

1. Defensiva: A área mais próxima aos postes de gol do time.
2. Forward 50: A área mais próxima aos postes de gol do adversário.
3. Meio-campo: O espaço entre as duas zonas.

A Liga Masculina de Futebol Australiano (AFL) é a principal competição de AF na Austrália. Ela tem 18 times que jogam entre si semanalmente durante uma temporada que geralmente dura 23 ou 24 rodadas. Os times ganham pontos com base em vitórias, derrotas e empates, com os oito melhores times indo para os Finais.

#Importância dos Dados na Previsão de Resultados

Nos últimos anos, pesquisadores têm focado em usar dados de jogos da AFL pra analisar vários aspectos das performances dos jogadores e dos resultados dos times. Esses dados estão disponíveis publicamente, facilitando o estudo. Muitas pesquisas tentam prever resultados das partidas com base em diferentes características, como ações individuais dos jogadores, desempenho da equipe ou situações específicas do jogo.

Mas a maioria dos modelos existentes foi desenvolvida depois que os jogos aconteceram. Esses métodos costumam se sair bem em prever resultados de jogos passados, mas falham em dar insights para partidas futuras. Por outro lado, prever resultados antes de acontecer tem sido menos eficaz, mas sugere que dados históricos ainda podem informar o desempenho futuro.

#A Necessidade de Modelos Mais Simples

Enquanto métodos avançados de aprendizado de máquina têm mostrado resultados promissores em prever resultados de partidas, eles costumam carecer de transparência. Técnicos e equipes precisam de insights claros sobre quais fatores contribuem pra vencer jogos, pra poder ajustar seus treinos e estratégias. Então, é essencial encontrar um equilíbrio entre previsões precisas e modelos compreensíveis.

Nesse contexto, uma abordagem direta pode ser benéfica. Usando um modelo que seja simples mas eficaz, as equipes podem obter insights sem se perder em algoritmos complexos.

#Apresentando o Modelo Bradley-Terry

O modelo Bradley-Terry (BT) foi criado pra ajudar a comparar duas equipes diretamente uma contra a outra. Ele calcula a probabilidade de uma equipe vencer com base na força dela em relação à outra. Embora tenha sido inicialmente desenvolvido pra usar forças estáticas, expansões ao modelo permitem incluir características que mudam ao longo do tempo.

Nesta análise, nosso objetivo é entender como diferentes variantes do modelo BT podem prever efetivamente os resultados de partidas da AFL antes dos jogos ocorrerem. Especificamente, vamos investigar como fatores como o desempenho das equipes nas temporadas passadas e características específicas dos jogos podem oferecer insights valiosos pra prever resultados futuros.

#Coleta de Dados e Características

Pra essa análise, foram coletados dados de jogos da AFL entre 2015 e 2023. As principais características usadas pra previsões incluem:

1. Forma do Time: Isso indica quão bem um time tem se saído recentemente, incluindo vitórias e derrotas em um certo número de jogos passados.
2. Dificuldade do Jogo: Fatores que influenciam as chances de vitória, como se o time tá jogando em casa ou fora.
3. Indicadores de Performance (PIs): Essas são medidas das ações feitas pelos jogadores durante os jogos, como total de chutes e gols marcados.

Essas características podem ser combinadas pra construir modelos que estimam as forças dos times e prevêem os resultados das partidas.

#Experimentos com o Modelo Bradley-Terry

#Experimento 1: Modelo BT Padrão

O modelo BT padrão avalia os jogos usando apenas os resultados das rodadas passadas. Ele estima quais times são mais fortes só com base nos registros de vitórias/derrotas. Essa abordagem capta variações significativas de desempenho até certo ponto, mas não considera outros fatores específicos do jogo.

#Experimento 2: Efeitos Específicos do Confronto

Pra melhorar o modelo padrão, incluímos um efeito específico do confronto, que considera se um time tá jogando em casa ou fora. Isso geralmente dá uma vantagem pro Time da Casa, um achado consistente nas pesquisas esportivas. Resultados preliminares mostraram que esse ajuste impacta positivamente a performance do modelo.

#Experimento 3: Características Variáveis no Tempo

Esse modelo vai um passo além ao integrar características que contabilizam mudanças ao longo do tempo, rastreando como a força do time evolui durante a temporada ou ao longo de várias temporadas. Ele inclui medidas de performance cumulativas, como diferenciais de vitórias e métricas de pontuação. O uso de características diversas aponta pra uma imagem mais clara das forças dos times que podem ajudar a prever resultados das partidas de forma mais confiável.

#Experimento 4: Previsões Rodada a Rodada

O último experimento simula estratégias preditivas usadas ao longo de uma temporada, permitindo ajustes com base em novos dados à medida que eles se tornam disponíveis. Em vez de prever o resultado da temporada inteira com antecedência, esse método recalibra as previsões do modelo após cada rodada de jogos, potencialmente aumentando a precisão e relevância.

#Descobertas e Resultados

#Forças dos Times

A análise conseguiu identificar os times que são consistentemente mais fortes ou mais fracos em comparação com a média da liga ao longo de várias temporadas. Por exemplo, alguns times como North Melbourne e Brisbane Lions mostraram tendências de desempenho notáveis, ajudando a reconhecer suas habilidades competitivas.

#Fatores de Dificuldade do Jogo

O impacto de jogar em casa melhorou significativamente as chances de vitória, confirmando que a localização importa nos resultados esportivos. Times jogando fora geralmente enfrentaram odds mais difíceis, principalmente quando viajavam grandes distâncias pra jogos.

#Indicadores de Performance

Diferentes indicadores de performance provaram ser valiosos pra avaliar a probabilidade de um time vencer. Times que mostraram pontuações mais altas, melhor eficiência nas tentativas de gol e ações defensivas fortes na zona Forward 50 tinham uma probabilidade maior de vencer suas partidas. Essas métricas de performance podem servir como uma base confiável pra prever resultados futuros de jogos.

#Conclusão

Os experimentos demonstraram a eficácia de usar o modelo Bradley-Terry pra prever resultados de partidas da AFL com dados pré-jogo. Essa abordagem fornece aos técnicos e equipes uma compreensão interpretável das forças dos times, ajudando eles a tomarem decisões informadas com base em insights estatísticos.

A combinação de forma do time, dificuldade do jogo e indicadores de performance destaca como o uso de um modelo simples pode gerar previsões valiosas enquanto permanece acessível pra aplicações no mundo real. À medida que o esporte continua a evoluir, mais refinamentos desses modelos serão necessários pra se adaptar às dinâmicas de jogo e estratégias que estão mudando.

No futuro, expandir essa análise pra incluir outras competições ou explorar as nuances das margens de pontuação pode render ainda mais insights sobre como os times podem maximizar seu desempenho em campo.