Hãy tưởng tượng rằng bạn đang xem một trận bóng đá và ngay khi tiếng còi khai cuộc vang lên, nguồn điện bị cắt. Sân vận động chuyển sang màu đen huyền bí. Khi đó, một người lạ mặt tạo ra một đèn chiếu duy nhất và trận đấu tiếp tục, nhưng nguồn sáng chỉ có thể chiếu theo quả bóng. Bạn có thể biết ai đang thực hiện mỗi đường chuyền hoặc mỗi pha tắc bóng, nhưng bạn hoàn toàn không biết về những gì hai mươi mốt cầu thủ khác đang làm.
Về cơ bản, hầu hết dữ liệu bóng đá cũng như thế: thông tin rõ ràng với những gì đang diễn ra trực tiếp với trái bóng tròn và hoàn toàn không có gì ở những vùng còn lại. Đối với một môn thể thao có quy mô lớn và phức tạp như vậy, đó có thể là một vấn đề. Một danh thủ vĩ đại không kém gì thánh Johan Cruyff từng nói rằng bài kiểm tra tốt nhất để đánh giá năng lực cầu thủ là: “Bạn làm gì trên sân trong 87 phút khi bạn không có bóng?”.
Tin tốt là các phương pháp mới đang bắt đầu giúp bạn có thể quan sát phần còn lại trên sân theo mà không bị mất dấu những gì đang xảy ra với quả bóng. Và dữ liệu tốt hơn, được phân tích và xử lý đa chiều hơn khiến thay đổi cách thức bóng đá tự đo lường chính nó.
Dữ liệu truyền thống, được Opta bắt đầu thu thập cách đây hơn 15 năm, là bản ghi chi tiết từng dòng về mọi thứ xảy ra liên quan tới quả bóng trong một trận đấu. Nó được tạo ra bởi những con người xem trực tiếp hoặc gián tiếp trận đấu, ghi lại dấu thời gian, vị trí và hàng trăm loại hành động hoặc “sự kiện” khác nhau. Dữ liệu này là cơ sở cho hầu hết các số liệu thống kê quen thuộc về bóng đá, chẳng hạn như số cú sút, pha cứu thua và tỷ lệ sở hữu bóng trong trận đấu… Đó là điểm bắt đầu của cách cuộc cách mạng về sự phân tích trong môn thể thao vua.
Nhưng rất nhiều điều quan trọng trong bóng đá xảy ra xung quanh trái bóng, thông qua cách các cầu thủ di chuyển, tấn công và phòng thủ, liên tục tạo ra và chiếm lĩnh các khoảng trống (điều mà Pipo Inzaghi, Thomas Muller và J.Hernandez làm rất tốt). Để phân tích sâu về trận đấu, bạn cần “nhiều chiều phân tích hơn trong dữ liệu của mình”, Ted Knutson, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của StatsBomb cho biết. Vào năm 2018, “khung hình đóng băng – freeze frames” được thêm vào nguồn cấp dữ liệu sự kiện của mình để xác định vị trí của các hậu vệ và thủ môn mỗi khi một cú sút được thực hiện. Việc thu thập các vị trí của những cầu thủ không kiểm soát bóng đã giúp StatsBomb xây dựng mô hình chính xác hơn để ước tính cơ hội ghi bàn từ mỗi cú sút, một trong những công cụ cơ bản trong việc thống kê và phân tích dữ liệu trong bóng đá.
Để nâng cấp thêm về sự chi tiết và phức tạp, công ty đã tung ra một loại dữ liệu mới được gọi là StatsBomb 360, bao gồm các vị trí khung hình đóng băng tại thời điểm của mọi sự kiện, không chỉ khung hình của các cảnh quay. “Ý tưởng dữ liệu StatsBomb 360 chắc chắn là một bước tiến đáng chú ý trong phân tích bóng đá”, người đứng đầu bộ phận phân tích thể thao – Javier Fernández của FC Barcelona đã tweet, khi buổi ra mắt sản phẩm được công bố. “Tôi tin rằng điều này sẽ làm cho số liệu phân tích chất lượng cao dễ được tiếp cận hơn (và làm tập dữ liệu trở nên hiệu quả!).”
Dữ liệu sự kiện “theo ngữ cảnh” hoặc “tăng cường” như StatsBomb 360 kết hợp các sự kiện do con người ghi lại với các vị trí không bóng được chụp bằng thị giác máy tính, cho phép các nhà phân tích đo lường những thứ mà trước đây họ chỉ có thể dự đoán. Ví dụ, các huấn luyện viên thường muốn biết liệu một đường chuyền có xé toang hàng phòng ngự đối thủ trong trận đấu sắp tới hay không, điều này đòi hỏi dữ liệu và thói quen vị trí của những cầu thủ đối phương khi họ không chạm bóng. Dữ liệu mới thậm chí có thể giúp đánh giá về sự lựa chọn của cầu thủ trên sân về sự tối ưu của nó. Devin Pleuler, trưởng bộ phận phân tích của Toronto FC, cho biết: “Về cơ bản, bạn có thể nói : Này, tôi nghĩ rằng đường chuyền này đã xuất hiện và cầu thủ đã có quyết định tối ưu”. Vì vậy, lần đầu tiên, bạn có thể đưa ra một đánh giá thực sự và chắc chắn khi cầu thủ đưa ra quyết định.”
Các câu lạc bộ có đội ngũ nhân viên xử lý và phân tích dữ liệu hàng đầu như Liverpool đã thực hiện loại mô hình tiên tiến này bằng cách sử dụng dữ liệu theo dõi, dựa vào các camera đặt xung quanh sân vận động để ghi lại vị trí của mọi cầu thủ và bóng nhiều lần mỗi giây. Dữ liệu theo dõi cho thấy mọi thứ chi tiết vô cùng, nhưng nó có nhược điểm: Nó đắt tiền, khó sử dụng và thường không thể phổ biến rộng rãi trên toàn cầu. Pleuler nói: “Tôi không thể thiết lập một dàn tám camera ở Argentina, Brasil hay bất cứ nơi nào khi tôi muốn quan sát một cầu thủ tiềm năng gần bằng Messi hay Neymar”.
Trong khuôn khổ Premier League và MLS, các câu lạc bộ nhận dữ liệu theo dõi thông qua một đối tác chính thức, Second Spectrum, đã có kinh nghiệm hoạt động tại NBA. Thiết lập đa – camera của họ cung cấp thông tin theo thời gian thực về chuyển động của cầu thủ ở khắp mọi nơi trên sân cho điều mà Pleuler gọi là “tiêu chuẩn vàng – một bức tranh chân thực, đầy đủ về trận đấu”. Second Spectrum có thể liên kết dữ liệu theo dõi của nó với dữ liệu sự kiện từ Stats Perform hoặc thậm chí phát minh ra các danh mục/sự kiện hành động mới thông qua “sự kiện tự động – auto eventing”. Mike D’Auria của Second Spectrum cho biết: “Chúng tôi có thể tạo một đánh giá cho một cái gì đó giống như nhiều bước chạy phức hợp hoặc đó là một quá trình kết hợp nhiều đường chuyền. “Nếu một giải đấu hoặc câu lạc bộ có đầy đủ dữ liệu, thì câu hỏi đặt ra là họ muốn chọn mô hình xử lý dữ liệu ra sao?”
Đánh giá một số giải đấu khác, một số câu lạc bộ chuyển sang nền tảng phổ thông đang phát triển được gọi là broadcast tracking, trích xuất dữ liệu theo dõi (không hoàn hảo nhưng hữu ích) từ phiên bản của trận đấu phát trên truyền hình. Công ty khởi nghiệp Sportlogiq ở Montreal và SkillCorner ở Paris đã phát triển các kỹ thuật để nhận ra các cầu thủ từ số áo và đặc điểm cơ thể vật lý, cho phép đo lường tốc độ chạy nước rút, xác định vị trí và các số liệu thống kê khác. Khi tham gia vào các hoạt động trực tiếp của nhà cung cấp sự kiện, người theo dõi chương trình phát sóng có thể tạo ra dữ liệu sự kiện theo ngữ cảnh phong phú. Nhưng mặc dù giá cả tương đối phải chăng và có sẵn cho bất kỳ giải đấu nào có bản quyền truyền hình, người xem không thể thấy tất cả mọi thứ.
Stephen Foyston của Sportlogiq cho biết: “Chúng tôi thông cảm với nhà sản xuất chương trình phát sóng. Mỗi lần TV cắt để phát lại, phóng to khi quá xa hoặc làm lộn xộn màn hình với quảng cáo hoặc đồ họa, các thuật toán trong giây lát sẽ mất dấu trận đấu và dữ liệu hoạt động. Tuy nhiên, hầu hết các hành động quan trọng thường có thể theo dõi được với độ chính xác cao. Foyston nói: “Khi bạn nhìn vào những gì đang diễn ra từ camera chính, đó chủ yếu là đi bộ, chạy, chạy tốc độ thấp, những thứ mà không đủ để đánh giá. “Những thứ tốc độ cao, chúng tôi thực sự chụp nó khá gần với nhiều camera.”
Giống như Sportlogiq, StatsBomb lấy dữ liệu 360 mới từ video phát sóng. Theo một số cách, StatsBomb đang theo dõi chương trình phát sóng, vì sản phẩm thị giác máy tính của nó chưa thể xác định các cầu thủ di chuyển không bóng hoặc cách họ di chuyển. Lợi thế của nó là các khung hình đóng băng của 360 là một phần của nguồn cấp dữ liệu giống như các bản ghi chất lượng cao, do con người thu thập về các đường chuyền, cú sút, lừa bóng, đánh đầu, đánh chặn và tất cả các hành động bóng khác. “StatsBomb đang lấy dữ liệu sự kiện của họ, dữ liệu tốt nhất trên thị trường hiện tại và thêm các tính năng giống như theo dõi” Pleuler nói.
Khi các loại dữ liệu cũ và mới hội tụ, bóng đá đang chuyển từ thời kỳ cũ kỹ sang tương lai tràn ngập ánh sáng, nơi các nhà phân tích có thể theo dõi hầu hết những gì đang diễn ra trên sân ở mọi nơi trên thế giới. Nó có thể thay đổi cách chúng ta nhìn trận đấu. Knutson nói: “Chúng tôi bất khả tri và chúng tôi sẽ học được từ nó. “Nhưng có vẻ như đó là điều cần làm với cách chúng ta phân tích về bóng đá.”
Link bài gốc: https://fivethirtyeight.com/features/soccer-is-learning-to-see-the-whole-game/
DỊCH GIẢ TRẦN QUỐC TUẤN
Trần Quốc Tuấn được đào tạo chuyên ngành công nghệ phần mềm – khoa học máy tính hệ đại học và sau đại học tại trường Bách Khoa Hà Nội và Ajou, Suwon, Hàn Quốc. Hiện tại, anh đang làm việc trong mảng giáo dục tại Vinschool thuộc tập đoàn Vingroup. Với nhiều năm kinh nghiệm làm việc ở các vị trí khác nhau trong lĩnh vực phát triển phần mềm và giáo dục, anh tin rằng: “Giá trị của một con người không tính bằng những gì người đó kiếm ra mà được tính bằng những gì người ấy đóng góp cho xã hội”.
Sau những bận rộn thường ngày, anh trải lòng về những câu “chuyện mình, chuyện đời, chuyện giời, chuyện công nghệ” tại: https://tranquoctuan89.wordpress.com/. Đó là những góc riêng lặng lẽ rất thăng trầm, sâu lắng mà Tuấn muốn chia sẻ, đóng góp chút gì đó cho cộng đồng dưới góc nhìn của một kỹ sư, qua lăng kính “trong veo”.