The objective of the thesis is to analyze the relationship and the incidence that is having technology, and in particular Big Data, with the world of soccer. Soccer, like all sports, lives by instinct, but thanks to the work done by the Match Analyst, it is possible to try to predict many game situations helping the team. The project involved U.S. Cremonese, a team that plays in the Serie B championship. Thanks to the company, the Match Analyst and the help of the athletic trainer for the management of GPS, it was possible to analyze a "typical" week of a professional club and how soccer at this level interfaces with technology, and in particular with Big Data. In the first two chapters, big data is defined and how it affects a game like soccer. Next, the role of the match analyst is defined, and how they operate. The focus of the thesis is found in chapter 4 where the speed in successful actions was analyzed through GPS. All the goals scored by Cremonese in the first part of the season (33 goals) were analyzed without considering the goals from static game situations. The objective was to understand how much and how a conditional skill such as speed could affect successful actions. In 85% of the goals, at least one of the players involved has performed a sprint, therefore has exceeded 25 km/h. The result of this research confirms how powerful action significantly affects successful action. The data from this research can help improve tactical decision making, player selection, and appropriate modifications in strength and conditioning programs and fitness testing. It would be interesting in a future investigation, a comparison of what actions led to a conclusion anyway and with what danger index, so that we have an even more accurate picture of how much sprinting can affect important occasions and not just successful ones.

L’obiettivo della tesi è quello di analizzare il rapporto e l’incidenza che sta avendo la tecnologia, ed in particolare i Big Data, con il mondo del calcio. Il calcio come tutti gli sport vive di istinto, ma grazie al lavoro svolto dal Match Analyst, è possibile cercare di prevedere molte situazioni di gioco aiutando propria squadra. Il progetto ha coinvolto l’U.S. Cremonese, squadra che milita nel campionato di Serie B. Grazie alla società, al Match Analyst e all’aiuto del preparatore atletico per la gestione dei GPS è stato possibile analizzare una settimana “tipo” di una società professionistica e di come il calcio a questi livelli si interfacci con la tecnologia, ed in particolare con i Big Data. Nei primi due capitoli vengono definiti i big data e quanto essi influiscono in un gioco come il calcio. Successivamente è stato definito il ruolo del match analyst, e come opera. Il punto centrale della tesi lo troviamo nel capitolo 4 in cui è stata analizzata la velocità nelle azioni di successo attraverso i GPS. Sono stati analizzati tutti i gol fatti dalla Cremonese nella prima parte di stagione (33 gol) senza considerare i gol da situazioni di gioco statiche. L’obiettivo era quello di capire quanto e come potesse incidere una capacità condizionale come la velocità nelle azioni di successo. Nell’85% dei gol almeno uno dei giocatori coinvolti ha effettuato uno sprint, quindi ha superato i 25 km/h. Il risultato di questa ricerca ci conferma come l’azione potente incida in maniera significativa nell’azione di successo. I dati emersi da questa ricerca possono contribuire a migliorare il processo decisionale tattico, la selezione dei giocatori e le modifiche appropriate nei programmi di forza e condizionamento e nei test di fitness. Sarebbe interessante in un indagine futura, un confronto tra le azioni che hanno portato comunque ad una conclusione e con quale indice di pericolosità, in modo da avere un quadro ancor più preciso di quanto possa incidere lo sprint nelle occasioni importanti e non solo in quelle di successo.

Il calcio nell'era dei Big Data: il ruolo del Match Analyst

MECAJ, CLAUDIO
2020/2021

Abstract

The objective of the thesis is to analyze the relationship and the incidence that is having technology, and in particular Big Data, with the world of soccer. Soccer, like all sports, lives by instinct, but thanks to the work done by the Match Analyst, it is possible to try to predict many game situations helping the team. The project involved U.S. Cremonese, a team that plays in the Serie B championship. Thanks to the company, the Match Analyst and the help of the athletic trainer for the management of GPS, it was possible to analyze a "typical" week of a professional club and how soccer at this level interfaces with technology, and in particular with Big Data. In the first two chapters, big data is defined and how it affects a game like soccer. Next, the role of the match analyst is defined, and how they operate. The focus of the thesis is found in chapter 4 where the speed in successful actions was analyzed through GPS. All the goals scored by Cremonese in the first part of the season (33 goals) were analyzed without considering the goals from static game situations. The objective was to understand how much and how a conditional skill such as speed could affect successful actions. In 85% of the goals, at least one of the players involved has performed a sprint, therefore has exceeded 25 km/h. The result of this research confirms how powerful action significantly affects successful action. The data from this research can help improve tactical decision making, player selection, and appropriate modifications in strength and conditioning programs and fitness testing. It would be interesting in a future investigation, a comparison of what actions led to a conclusion anyway and with what danger index, so that we have an even more accurate picture of how much sprinting can affect important occasions and not just successful ones.
2020
Football in the era of Big Data: the role of the Match Analyst
L’obiettivo della tesi è quello di analizzare il rapporto e l’incidenza che sta avendo la tecnologia, ed in particolare i Big Data, con il mondo del calcio. Il calcio come tutti gli sport vive di istinto, ma grazie al lavoro svolto dal Match Analyst, è possibile cercare di prevedere molte situazioni di gioco aiutando propria squadra. Il progetto ha coinvolto l’U.S. Cremonese, squadra che milita nel campionato di Serie B. Grazie alla società, al Match Analyst e all’aiuto del preparatore atletico per la gestione dei GPS è stato possibile analizzare una settimana “tipo” di una società professionistica e di come il calcio a questi livelli si interfacci con la tecnologia, ed in particolare con i Big Data. Nei primi due capitoli vengono definiti i big data e quanto essi influiscono in un gioco come il calcio. Successivamente è stato definito il ruolo del match analyst, e come opera. Il punto centrale della tesi lo troviamo nel capitolo 4 in cui è stata analizzata la velocità nelle azioni di successo attraverso i GPS. Sono stati analizzati tutti i gol fatti dalla Cremonese nella prima parte di stagione (33 gol) senza considerare i gol da situazioni di gioco statiche. L’obiettivo era quello di capire quanto e come potesse incidere una capacità condizionale come la velocità nelle azioni di successo. Nell’85% dei gol almeno uno dei giocatori coinvolti ha effettuato uno sprint, quindi ha superato i 25 km/h. Il risultato di questa ricerca ci conferma come l’azione potente incida in maniera significativa nell’azione di successo. I dati emersi da questa ricerca possono contribuire a migliorare il processo decisionale tattico, la selezione dei giocatori e le modifiche appropriate nei programmi di forza e condizionamento e nei test di fitness. Sarebbe interessante in un indagine futura, un confronto tra le azioni che hanno portato comunque ad una conclusione e con quale indice di pericolosità, in modo da avere un quadro ancor più preciso di quanto possa incidere lo sprint nelle occasioni importanti e non solo in quelle di successo.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14239/1875