Nueva York.- Cada jugada ofensiva en la NFL proporciona un tesoro de estadísticas que dan cuenta de las yardas ganadas o perdidas en cada lanzamiento o carrera.
Cuantificar el rendimiento defensivo siempre ha sido una propuesta más difícil fuera de las capturas y robos de balón. Las estadísticas oficiales de tackles rastreadas por estadísticos no pueden dar cuenta de la calidad del juego y las tacleadas que se pierden.
Eso llevó al departamento de estadísticas de próxima generación de la NFL a buscar una nueva medición basada en la gran cantidad de datos generados por el equipo de seguimiento para cuantificar casi todos los aspectos de un tackle.
El grupo NFL Next Gen Stats se ha asociado con ingenieros de aprendizaje automático de Amazon Web Services para desarrollar un modelo de estadísticas avanzado centrado en qué jugadores son los mejores para hacer tacleadas y cuáles son mejores para romperlas.
Sobre la base del trabajo que la NFL ha realizado con AWS con datos de seguimiento de jugadores para cuantificar estadísticas como el porcentaje de pases completos por encima de las expectativas, las yardas por tierra por encima de las expectativas, las yardas después de la recepción por encima de las expectativas y la clasificación de la cobertura defensiva, ahora está haciendo lo mismo con las tacleadas y las tacleadas.
“Hay 300 millones de puntos de datos que estamos recopilando por temporada para NextGen Stats”, dijo Julie Souza, directora global de deportes de AWS.
Al rastrear la ubicación y la velocidad de los 11 jugadores defensivos cada décima de segundo en cada jugada a través de los datos de seguimiento de jugadores recopilados por chips en las almohadillas de los jugadores, el modelo puede medir la probabilidad de que se realice una entrada.
Las estadísticas de 2023 mostraron que el líder tackleador No. 2 la temporada pasada, Zaire Franklin de Indianápolis, lideró la NFL, mientras que el safety Kevin Byard fue el tackleador más eficiente con una tasa de éxito del 96.8%.
Del lado ofensivo, Travis Etienne (105), Christian McCaffrey (95) y Kyren Williams (88) fueron los mejores evitar tacleadas. Deebo Samuel de San Francisco lideró a todos los receptores con 38 tacleadas fallidas, mientras que Lamar Jackson fue el mejor entre los mariscales de campo con 27.
El mejor equipo de tacleadas en la Semana 1 de cara al partido del lunes por la noche fueron los Patriots de Nueva Inglaterra, que tuvieron una tasa de eficiencia del 94.3% en su sorpresiva victoria sobre Cincinnati.
El grupo NextGen Stats puede ir más allá y utilizar otras estadísticas de aprendizaje automático que ha desarrollado con AWS, como los modelos de yardas esperadas para medir cuántas yardas por encima de las expectativas salvó o cedió un jugador defensivo en cada intento de tacleada, lo mismo para los jugadores ofensivos.
Otras estadísticas que se pueden rastrear serán la frecuencia con la que los equipos se abalanzan sobre el balón con más de tres defensores en un tackle y qué defensores sobresalen o luchan en diferentes tipos de tackles, como los de campo abierto, para perseguir tackles hacia abajo con tackles cuesta abajo con defensores que se estrellan hacia la línea de golpeo.
“Cualquier historia que se desarrolle en el campo, queremos que los datos puedan ayudar a respaldar esa historia”, dijo Josh Helmrich, vicepresidente de tecnología de fútbol americano de la NFL.
