Space-Time Analysis of Movements in Basketball using Sensor Data

Global Positioning Systems (GPS) are nowadays intensively used in Sport Science as they permit to capture the space-time trajectories of players, with the aim to infer useful information to coaches in addition to traditional statistics. In our application to basketball, we used Cluster Analysis in order to split the match in a number of separate time-periods, each identifying homogeneous spatial relations among players in the court. Results allowed us to identify differences in spacing among players, distinguish defensive or offensive actions, analyze transition probabilities from a certain group to another one.

I sistemi di posizionamento globali (GPS) sono ampiamente utilizzati in campo sportivo in quanto ci permettono di rilevare in diversi istanti temporali il posizionamento dei giocatori in campo, allo scopo di fornire indicazioni utili in aggiunta alle statistiche tradizionali. Con un’applicazione sulla pallacanestro, utilizziamo una Cluster Analysis allo scopo di suddividere la partita in gruppi omogenei in termini di relazioni spaziali tra giocatori. Identifichiamo inoltre se ciascun gruppo corrisponde ad azioni di attacco o di difesa, e stimiamo le matrici di transizione che quantificano la probabilità di passaggio da un gruppo ad un’altro.