Роль даних та графіки у вдосконаленні розповідей була глибоко обговорена на вчорашньому спортивному графічному форумі, який проводився в Лондоні та спонсоровано LIGR.

Сесія розпочалася з Тома Піла, Sailgp, директора Liveline, пояснивши унікальні дані та графічні дані для міжнародної гоночної серії.

“Є багато даних, і намагатися прослухати їх і насправді розповідати деякі історії з цим-це найважливіше. У нашому світі у нас є все з напруг і підсилювачів гідравлічних перемикачів на човнах, і тому вам доведеться фільтрувати ці 3000-ти даних даних, що насправді розповідає історію і має сенс”.

Це ще важливіше для Sailgp, оскільки немає поля гри, і глядачі не можуть бачити всіх катамаранів одночасно. Команда також знала, що йому потрібно задовольнити шанувальників, які не мають шалених, тому використання графіки, щоб пояснити, що відбувається чітко і зрозуміло, завжди було ключовим.

“Ми використовуємо дуже точні GPS RTK на човнах, і ми можемо перетворити це на позиції в режимі реального часу. І тому основна річ, яку ми робимо, – це встановити поле гри в AR та VR. Але поза зворотною частиною цього, ми також здатні робити 3D -графіку, у нас є захоплюючі технології та технології управління расами. Тому все крутиться з центрального сервера, коли ви маєте цей рівень даних”.

Нік Померой, BBC Sport, головний менеджер продуктів Sport Data, підняв тему зробити спорт більш доступним завдяки використанню даних та графіки та поділився тим, як нещодавно випущений телерадіомовний імпульс із статистики в масштабі на своєму веб -сайті та додатку.

“Наша робота як BBC полягає в тому, щоб зробити вміст більш доступним. Тепер ми можемо дуже використовувати всі дані, які статистика виконує OPTA, і розміщує його на сайті і просто сподіваємось, що це дотримується, але я не думаю, що це спрацює через тип аудиторії, яку ми маємо. У нас є цей елемент освіти, введення концепцій, що пояснюють, що деякі з аудиторії не будуть знайомі. Глибоке занурення в те, звідки він походить, як це обчислюється.

“Традиційно BBC зробив основи дуже, дуже добре. Я думаю, що за останні 12-18 місяців відбулася трохи зміна як від продукту, так і від редакційної сторони. Багато статей з довгими формами, які ви бачите, матимуть графіку, а також дані про те, чи це від OPTA або від інших третіх сторін. Це.

“Дані ізоляції не обов'язково розповідають хорошу історію. Вам потрібен цей редакційний контекст, і вам потрібні експерти з даних, щоб розповісти, чому це цікаво”

Хоча графіка стала більш інформативною завдяки даному подачі їх, це створило нові виклики для графічних операторів, як виділений Джоді Батчер, графічний оператор спортивного трансляції.

“Коли я вперше почав, у нас взагалі не було жодних каналів даних, що зробило нашу роботу приємною і легкою. Потім повільно, але впевнено, щороку з'явилася нова канал даних, нове програмне забезпечення, яке можна використовувати, не отримуючи великої інформації про те, як їх користуватися. Креативні, але як графічний оператор не так просто. Доступ ', але те, що він приходить до нас як операторів, не так впорядковано.

Хоча панель погодилася з тим, що мета використання графіки та даних – покращити досвід перегляду, вони також усвідомлювали, що не вся статистика добре знижується з фанатами, і занадто багато даних може бути непосильним, тож який правильний рівень, щоб вентилятори добре обслуговували?

“Я думаю, що це залежить від спорту, який ви переглядаєте”, – сказав Gem Collister, AE Live, менеджер веб -продуктів. “So, for me, Formula 1 is all about the data. You want to know what they're doing behind the scenes, the sport is driven by data, it pulls our picture together. However, there are other sports where to bring more people on or if you've got audiences who aren't as aware of the sport, so things like NFL or ice hockey, having the understanding of why that was a difficult goal or that was a difficult thing to score, you're going to need to lean on that data to drive another element to that picture and help tell Ця історія також трохи краща ».

Найлл Хендрі, статистика, віце -прем'єр -міністр програм AI продуктів AI, підкреслила висвітлення BBC чоловічих євро як особливо успішного прикладу.

“Були пропуски на оборонну дію для євро, і це було резонансовано добре, частково тому, що дані подаються через метрику приводу AI. Дані подають, вони потрапляють у графічний двигун, але також була пряма лінія нашої редакційної групи даних, щоб дати суглобам, а хлопці на місцях розуміння того, чому це було цікаво, і вони можуть пояснити це. Експерти, щоб сказати нам, чому це цікаво ».

Тема персоналізації також була досліджена панеллю, і консенсус полягає в тому, що є якийсь спосіб пройти, перш ніж можна досягти справжньої персоналізації.

“Щоб організувати та принципово зрозуміти, що люди хочуть бачити, вам доведеться робити поєднання речей, як -от дані першої сторони, щоб потім дозволити людям обслуговувати те, що вони хочуть бачити”, – додав Хендрі. “Але перші набіги, які ми потрапили, більше, – це більше, щоб розібратися з графікою інтерактивно і попросити людей увімкнути їх і вимикати. Я не думаю, що хтось дійсно мостив цей розрив, ще використовуючи AI, щоб зрозуміти звички людей, а потім служити їх. Чи потрапить туди? Я не знаю. Наскільки ми контролюємось, що ми всі хочемо відмовитися від цього, чи ні? Це дебате”.