CAMP: Uma Nova Abordagem para Métricas de Performance no Críquete

O cricket é um dos esportes mais amados no mundo todo. Depois do futebol, ele tem a segunda maior base de fãs. No cricket, é importante avaliar como cada jogador se sai, mas isso geralmente é feito olhando para estatísticas básicas, tipo quantas corridas um jogador faz ou quantos wickets ele pega. Apresentamos uma nova ferramenta chamada Métrica de Desempenho do Jogador Contextual, ou CAMP. Essa ferramenta tem como objetivo fornecer uma melhor compreensão das contribuições de cada jogador para o resultado do jogo.

#O que é CAMP?

CAMP analisa o desempenho dos jogadores de uma forma mais detalhada. Não se baseia apenas em números gerais; leva em conta o contexto específico da partida, incluindo as forças e fraquezas dos adversários e a situação do jogo. Por exemplo, fazer corridas sob pressão ou pegar wickets em um momento crucial pode ter impactos diferentes, que métricas tradicionais podem não captar totalmente.

Testamos o CAMP usando dados de partidas de cricket de limited-over que aconteceram entre 2001 e 2019. Nessas partidas, os especialistas geralmente escolhem um jogador como o melhor performer, conhecido como o Homem da Partida (MoM). Nossas descobertas revelaram que os melhores jogadores avaliados pelo CAMP coincidiam com o MoM em 83% dos casos que analisamos. Isso sugere que o CAMP reflete efetivamente as opiniões dos especialistas sobre o desempenho dos jogadores.

#Por que o Contexto é Importante?

No cricket, olhar apenas para as estatísticas não dá a imagem completa. Cada partida é diferente, e os jogadores enfrentam vários desafios dependendo da situação. Por exemplo, se um jogador faz corridas em um momento tenso contra um bom bowler, isso pode ser mais valioso do que fazer corridas contra um bowler mais fraco. Ao focar no contexto, o CAMP fornece uma medida mais precisa do impacto de um jogador.

#Desafios Atuais na Avaliação de Jogadores

Tradicionalmente, as avaliações são feitas por especialistas com base nas estatísticas gerais de um jogador, sem considerar os detalhes únicos de cada partida. Esse método tem algumas questões significativas:

1. Métricas Uniformes: Os métodos atuais tratam todas as corridas e wickets da mesma forma, independentemente da força do adversário. Isso não reflete o verdadeiro valor de uma performance.

2. Ignorando Fases do Jogo: As medidas de desempenho muitas vezes ignoram a importância de quando uma performance acontece no jogo. Por exemplo, perder um jogador chave nos primeiros overs pode impactar muito o resultado da partida.

3. Foco no Curto Prazo: As métricas tradicionais se concentram mais nos resultados imediatos e não consideram os efeitos a longo prazo, como a maneira como o desempenho de um jogador pode preparar jogadas futuras.

#A Necessidade de Melhores Métricas

Entender o desempenho dos jogadores pode ajudar vários envolvidos no cricket. Treinadores, seletores de equipe e até gerentes de marca precisam avaliar os jogadores de forma eficaz para contratos, caçadas de talentos e trabalho promocional. Os métodos atuais não fornecem insights adequados sobre quanto os jogadores individuais contribuem para os resultados das partidas.

Nossa ferramenta, CAMP, visa preencher essa lacuna ao incorporar as contribuições de um jogador dentro do contexto do jogo.

#Como o CAMP Funciona?

O CAMP processa dados de partidas e calcula a contribuição de cada jogador analisando vários fatores:

1. Corridas Esperadas: Ele estima quantas corridas um time deveria fazer em qualquer estágio do jogo, considerando a qualidade dos jogadores, o local da partida e o estado do jogo.

2. Comparando Corridas Reais vs Esperadas: Ao comparar as corridas feitas com as esperadas, podemos avaliar o desempenho de um jogador.

3. Características Contextuais: O CAMP também leva em conta vários fatores contextuais, como a situação da partida, as forças dos adversários e outras dinâmicas do jogo que afetam as performances.

Usando dados históricos e técnicas de machine learning, o CAMP pode fazer esses cálculos com precisão em cada partida.

#Nossas Descobertas

Em nossos testes, as avaliações do CAMP foram comparadas com as de métodos tradicionais, incluindo o método Duckworth-Lewis-Stern (DLS). Descobrimos que as avaliações do CAMP estavam muito mais alinhadas com as opiniões dos especialistas sobre quem eram os melhores jogadores em cada partida.

#Análise Detalhada dos Resultados

Usando um conjunto de dados abrangente de partidas de One Day International (ODI), analisamos várias performances. Os resultados mostraram como o CAMP superou outros métodos, oferecendo melhores insights sobre as contribuições dos jogadores.

Os principais atributos que focamos incluíram:

• Contribuições de Batida: Quão bem um jogador se saiu como batedor em relação às expectativas baseadas na situação.

• Contribuições de Bolas: O impacto que um bowler teve no jogo, novamente em relação ao que era esperado.

• Contexto do Jogo: Entendendo quando e contra quem as corridas foram feitas ou os wickets foram pegos.

#Validando o CAMP

Para garantir que o CAMP funcione de forma eficaz, montamos uma série de experimentos. O objetivo era provar que nosso método mede com precisão as contribuições dos jogadores, validando-o contra decisões de especialistas e métricas existentes.

Descobrimos que em partidas onde o MoM foi escolhido, o CAMP frequentemente reconhecia os mesmos jogadores como os principais contribuidores. Isso mostra que nosso método é confiável e consistente.

#Agrupando Jogadores

Uma parte essencial do CAMP envolve agrupar jogadores com base em seus desempenhos. Usamos modelos baseados em dados para agrupar jogadores em diferentes categorias de desempenho. Isso permite comparações melhores entre jogadores de habilidades semelhantes e ajuda a resolver questões relacionadas à escassez de dados.

Por exemplo, se um jogador tem poucas partidas contra um determinado adversário, ainda podemos avaliá-lo comparando-o com jogadores de perfis semelhantes. Esse método reduz o risco de avaliações injustas com base em dados insuficientes.

#O Cenário Mais Amplo

Em um nível mais amplo, as métricas desenvolvidas pelo CAMP podem ser aplicadas não só ao cricket, mas a vários esportes onde entender as contribuições dos jogadores com precisão é essencial. Diferentes análises esportivas podem se beneficiar de abordagens semelhantes para avaliar desempenhos de jogadores.

#Direções Futuras

O CAMP estabeleceu as bases para estudos mais avançados em análises esportivas. Há muitas maneiras de melhorá-lo e expandi-lo. Trabalhos futuros poderiam incluir a análise de fatores como contribuições na defesa, decisões de capitães e até fatores de engajamento do público que podem impactar os resultados dos jogos.

As percepções obtidas dessa análise também poderiam se estender a estratégias de apostas, ajudando a fazer previsões mais informadas com base nas performances dos jogadores.

#Conclusão

O CAMP representa um importante avanço nas análises esportivas, especialmente no cricket. Ao focar no contexto das performances, oferece uma compreensão mais profunda das contribuições dos jogadores. Isso pode ajudar em uma melhor tomada de decisões para equipes, jogadores e negócios associados.

Em resumo, o CAMP ajuda a avaliar o desempenho dos jogadores de cricket de uma maneira mais nuance, levando em conta as dinâmicas do jogo, a qualidade da oposição e a situação em questão. À medida que continuamos a expandir nossos métodos e fontes de dados, esperamos que o CAMP se torne uma ferramenta essencial no mundo das análises de cricket e além.