I professori ESI, Eusebio Angulo e Francisco Pascual Romero, analizzeranno i dati della squadra ungherese di pallamano Veszprém
Accordo di collaborazione tra l'UCLM e il Veszprém Handball ZRT dell'Ungheria
I ricercatori della Scuola Superiore di Informatica del Campus Ciudad Real dell'Università di Castilla-La Mancha (UCLM) Eusebio Angulo Sánchez-Herrera e Francisco Pascual Romero Chicharro analizzeranno i dati e le statistiche della squadra di pallamano Veszprém nelle loro partite del Stagione 2020 -2021 – Champions League, SEHA League e Lega Ungherese- dopo l'accordo di ricerca firmato dall'Università Regionale e dalla squadra ungherese.
Questa linea di ricerca fa parte dell'iniziativa BIDEA (Pallamano, Ricerca e Sviluppo di Statistica Avanzata). Un lavoro che mira ad applicare la statistica e l'informatica alla pallamano e che si avvale della collaborazione di Alex Nogués e Imanol Álvarez, allenatori della nazionale che compongono lo staff tecnico di pallamano di Bera Bera.
I compiti di questi ricercatori si concentrano su 8 punti: mappe d'area delle prestazioni e dell'efficacia; punteggio di giocatori; produttività; più meno; modelli di previsione della probabilità di vittoria; previsione dei risultati; elaborazione automatica dei dati e calcolo automatico dei giocatori di campo.
In questo senso Angulo Sánchez-Herrera ha chiarito che le mappe di prestazione ed efficacia aiutano a conoscere direttamente le aree più efficaci, ovvero quelle da cui vengono segnati i gol e da dove vengono dati gli assist; Intanto lui punteggio Aiuta a valutare obiettivamente le prestazioni dei giocatori. Inoltre, la produttività, relativa al punteggio, indica quanto produce un giocatore in base a ciò che gioca; e il più-meno valorizza il comportamento della squadra tenendo conto quando il giocatore è in campo e quando non lo è.
Altre statistiche che questi due ricercatori dell'UCLM studiano attraverso il progetto BIDEA sono il calcolo in tempo reale della probabilità di vittoria in ogni momento della partita e la previsione dei risultati attraverso l'uso di algoritmi basati su statistiche precedenti. Linee di lavoro a cui bisogna aggiungere l'elaborazione automatica dei dati ottenuti da diverse fonti, nonché l'identificazione automatica dei giocatori in campo, che consentirebbe una maggiore velocità e precisione nel calcolo di indicatori come il più-meno.
