Como a ciência de dados contribui com melhores resultados nos esportes
Esta publicação é uma introdução ao assunto ciência de dados nos esportes. Traz uma visão breve e atual sobre aplicações em níveis profissional e não profissional.
Esporte profissional
O valor de uma vitória fala por si e reflete em diferentes fatores na indústria do esporte profissional: acessos aos estádios/ginásios, contratos de televisão, venda e aquisição de atletas, produtos para fãs, estacionamento, patrocínios, inscrições e etc.
Contudo, deve-se lembrar que o seguimento esportivo é cheio de variáveis aleatórias, como fisiologia humana, clima, decisão de árbitros/juízes e estratégia técnica multi nível. Mesmo assim, a coleta de dados através de sensores, imagens, exames e demais fontes tem alimentado soluções baseadas em inteligência artificial que analisam, otimizam e /ou preveem insights valisosos para a tomada de decisão e melhoria de resultados.
“Inteligência artificial: refere-se a sistemas que imitam a inteligência humana para executar tarefas e podem se aprimorar iterativamente com base nas informações que coletam.”
- Qual é o condicionamento físico atual do atleta e qual seria o ideal para ele ser campeão?
- Qual parte do corpo está propensa a lesão em x tempo?
- Qual a melhor compra de jogador?
- Qual é o ajuste necessário para um movimento ser mais eficiente?
- Quais características do time adversário influenciarão na próxima partida?
Essas são só algumas das diversas perguntas que a ciência de dados já responde para a indústria dos esportes.
Exemplos de aplicações atuais:
🏉 Rugby: Em 2019, a South African Rugby Union fez uma parceria com a Microsoft para análise de dados com uma plataforma de estratégia digital — chamada Stratus Reporting Engine — para ajudá-los a se preparar para o torneio. O objetivo, segundo Jurie Roux, CEO da South African Rugby era se posicionar como uma equipe vencedora, o que acabou realmente acontecendo quando a equipe ganhou sua 2° Copa Mundial de Rugby em novembro do mesmo ano.
🏀 Basquete: As equipes da NBA têm explorado as imagens capturadas por câmeras de última geração, instaladas ao redor de seus estádios e arenas, para capturar as ações de cada jogador, suas posições e a correspondente análise da movimentação dos oponentes. Essas imagens fornecem aos cientistas de dados a oportunidade de realizar uma análise aprofundada para a equipe técnica, com utilização de ferramentas de mineração de dados e inteligência artificial.
🏊 Natação: Na Finlândia, as equipes nacionais de natação tem usado uma abordagem de análise técnica baseada em dados capturados por um acessório chamado SmartPaddles Trainesense. É realizada uma análise biomecânica para dar aos atletas e treinadores informações sobre os pontos fortes e fracos de cada nadador. Esse acessório mede a força e a velocidade da mão, bem como a direção da força na água, provendo informações importantes sobre os desempenhos nos treinos.
Num futuro próximo
Imagine um cenário onde soubéssemos quais são os parâmetros de aptidão adequados para praticar um determinado esporte em particular e pudéssemos prever — através do uso de algoritmos — se um indivíduo (em iniciação esportiva com viés competitivo) devesse optar por esse esporte ou por outro que favoreceria mais o seu desempenho. Engraçado pensar assim, né? Porém, se isso ainda não é realidade em algum país muito mais desenvolvido que o nosso, com certeza, está próximo de acontecer.
No Brasil, as maiores iniciativas usando dados no esporte se concentram no futebol. Contudo, a vantagem competitiva que é possível obter com ciência de dados, pode gerar ganhos tanto para um atleta individual, equipe, quanto para uma nação, ao obter medalhas em vários eventos, com destaque para as Olimpíadas.
Esporte não profissional
A tecnologia não está somente ao alcance das grandes equipes. Os dispositivos wearables focados em fitness, que proporcionam a coleta e análise dos dados de treino dos atletas amadores (esportistas recreacionistas), tornou o conhecimento sobre as respostas corporais tão acessível aos indivíduos, quanto ocorre no nível profissional.
A auto monitorização pode aprofundar o entendimento sobre as sessões de treino e funcionamento físico diário. O que o estimula o usuário a assumir o protagonismo no cuidado com sua saúde. Em contrapartida, a autonomia gerada por esses aparelhos a pessoas leigas, também pode incentivar a auto prescrição de treinamentos, a fim de melhorar os resultados registrados pelos aplicativos, o que é altamente contraindicado pelos especialistas da área.
Há diversos aplicativos para smartphones que rastreiam atividade física, treinos específicos e informações de saúde do usuário. Além de smartwatches e demais acessórios que se tratam de “sensores” baseados em IoT, os quais se conectam, através de bluetooth ou internet, por exemplo, e transformam os dados coletados em conhecimento — mais uma vez, por inteligência artificial.
“Internet Of Things - IoT: rede de objetos físicos incorporados a sensores, software e outras tecnologias com o objetivo de conectar e trocar dados com outros dispositivos e sistemas.”
Esses aparelhos são capazes de gerar um alto volume de informações, algo que, associado a ciência de dados, pode gerar inúmeros benefícios, além do treinamento físico. Por exemplo, numa visão geral de saúde, seria possível não só o monitoramento do usuário, mas também o planejamento de estratégias médicas para prevenção e até diagnóstico antecipado de lesões e doenças.
Desta forma, observa-se que a tecnologia disponível hoje já fornece diversos recursos em prol da obtenção de melhores resultados nos esportes através dos dados. Contudo, ainda há muito espaço para pesquisa e desenvolvimento, além da necessidade de investimentos no ramo profissional.
