Como os mapas de calor dos jogadores são gerados no futebol?
O que: Mapas de calor no futebol ou qualquer outro desporto são usados para identificar a frequência de eventos espalhados em uma determinada área específica.
Nos jogos de PC, mapas de calor podem ser usados para testar mapas de jogos, para medir a viabilidade de um mapa, quais áreas estão sendo mais usadas pelos jogadores, se há áreas que estão sendo usadas em excesso ou não. Esses dados ajudarão os desenvolvedores a criar um mapa espacialmente optimizado.
No caso de uso de análises na web, os mapas de calor são usados para ver onde os usuários dos sites estão realmente apontando seus cursores e em qual parte do site eles estão gastando a maior parte do tempo.
Especificamente para o futebol, os mapas de calor são um indicador da eficácia de um jogador em diferentes partes do campo.
O mapa esquenta em áreas onde o jogador tem mais controle da bola e faz a maior parte de seu trabalho, ou seja, torna-se mais vermelho à medida que a presença do jogador em uma determinada área aumenta.
Deixe-me ilustrar isso com dois exemplos de dois jogos diferentes.
1) Na recente partida entre Manchester City e Totenham Hotspurs, abaixo está o mapa de calor de Roberto Soldado do Totenham. Como Totenham perdeu o jogo 6-0, Soldado teve mais posse de bola na linha central, enquanto o jogo reiniciou após um golo (assim, a área é de cor mais clara.) Cor azul significa posse desprezível nessas áreas. No jogo abaixo, Soldado teve um desempenho miserável.
2) O segundo exemplo é um Mapa de Calor de Mesut Ozil do Arsenal em outro jogo da Liga, você pode ver que Ozil estava certo no meio das coisas, tendo boa posse em várias áreas do meio-campo como sua posição é a de um armador. Desde que ele também bate cantos para suas equipes, temos uma área de cor vermelha por causa de sua grande presença lá. Agora isso é um bom desempenho de Ozil.
Como: Existem softwares proprietários e equipamentos biométricos usados para coletar os dados dos jogadores e cada software usa seu próprio método para obter dados. As técnicas de reconhecimento de imagem permitem que o jogador seja rastreado.
Um método: o campo de futebol é dividido em pixels. A cada segundo, o equipamento mede a presença do jogador nos pixels, que quando acumulados pela distância do jogo, dão suas informações espaciais em campo.
Heat Map é apenas uma representação pictórica de dados com cores. Em vez de mapa de calor, poderia ser gráfico de barras ou gráficos de barras.
Traduzido por: Rosário Dilo
Link do artigo original em: https://www.quora.com/How-are-player-heat-maps-generated-in-football
Mapa de calor nos Sistemas de Informação Geográfica.
O mapeamento de calor, de uma perspectiva geográfica, é um método de mostrar o agrupamento geográfico de um fenómeno. Às vezes também chamado mapeamento de hot spot, mapas de calor mostram locais de maior densidade de entidades geográficas (embora a análise de ponto quente tenda a ser usada para mostrar padrões estatisticamente significativos: mais sobre a diferença entre mapas de calor e hot spot). O "calor" no termo refere-se à concentração da entidade geográfica dentro de qualquer ponto, não deve ser confundida com o mapeamento de calor que se refere ao mapeamento das temperaturas reais na superfície da Terra. O mapeamento de calor é uma maneira de visualizar geograficamente os locais de modo que os padrões de ocorrência maior que a média de coisas como actividades criminosas, acidentes de trânsito ou locais de lojas possam surgir.
Uma maneira de criar um mapa de calor é interpolando pontos discretos para criar uma superfície contínua conhecida como superfície de densidade. Ao calcular uma superfície de densidade, três parâmetros principais devem ser determinados que afectarão os resultados. Dado que a saída é um arquivo raster, o tamanho da célula será um factor determinante quanto ao grau de detalhe em termos de grossura da superfície de densidade resultante. Quanto maior o tamanho da célula, maior o efeito da escadaria na camada superficial resultante. Por outro lado, um tamanho de célula menor resultará em uma superfície mais suave, mas o processamento levará mais tempo e resultará em um tamanho de arquivo maior. O equilíbrio sugerido é definir o tamanho da célula entre 10 e 100 células por unidade de densidade. O Guia de Análise de SIG de Esri Volume 1: Padrões e Relacionamentos Geográficos (página 79) fornece mais detalhes sobre como determinar um tamanho de célula ideal.
