Jusqu'à présent, Trackkarma excellait sur un point : restituer clairement tout ce qu'un statsbook contenait déjà. Des données précieuses, mais l'analyse s'arrêtait là où s'arrêtait le statsbook. Nos nouvelles statistiques vont bien plus loin. Au-delà des données brutes, Trackkarma déduit et calcule désormais quantité de statistiques et d'analyses inédites qu'aucun statsbook ne renferme de lui-même, des packs à l'affinité Jammer-Pack, jusqu'à la préparation complète de vos prochains matchs. Désormais, vous allez pouvoir dégager les tendances qui se trouvent derrière les chiffres. Analysons ça plus en détail !

Jusqu'à présent, les statistiques d'un match prenaient la forme de longs tableaux assez denses. Tout y figurait, mais la lecture des données demandait un réel effort.

Les pages statistiques des matchs, des équipes et des membres ont toutes été entièrement retravaillées autour de graphiques limpides et de cartes explicatives. Les chiffres clés ressortent davantage et les tendances se lisent d'un coup d'œil !

Soyons honnêtes : un statsbook n'est pas vraiment facile à déchiffrer. Derrière chaque abréviation, chaque différentiel, se cache une définition que tout le monde n'a pas forcément en tête. Nous ne nous sommes donc pas contentés d'afficher les données plus clairement : nous avons ajouté des explications un peu partout, sur les statistiques individuelles, sur chaque graphique et sur les indicateurs les plus complexes. Ainsi, que vous pratiquiez le derby depuis des années ou que vous veniez tout juste de rejoindre votre ligue, vous saurez toujours facilement identifier ce que vous regardez, et pourquoi c'est potentiellement pertinent.

Un pack, ce sont les quatre patineur·euses, un pivot et trois blockers, aligné·es ensemble le temps d'un jam. Jusqu'à présent, les statistiques ne les évaluaient qu'individuellement, jamais comme l'unité qu'iels forment réellement sur le track.

Trackkarma agrège désormais les statistiques de chaque pack aligné au cours d'un match, mais aussi sur l'ensemble d'une saison. Vous découvrez quelles combinaisons de quatre patineur·euses ont passé le plus de jams ensemble et, surtout, lesquelles affichent le meilleur différentiel de points moyen. Jamais il n'a été aussi simple de repérer les lignes de blockers qui peuvent faire la différence.

Là où la section précédente envisage le pack comme un tout, celle-ci adopte le point de vue du jammer. Un jammer n'est jamais vraiment seul : les points qu'iel inscrit, comme ceux qu'iel concède, dépendent étroitement des blockers de son équipe et du pack qu'iel affronte.

Pour chaque jammer, cette section réunit les packs auxquels iel a été associé·e. Pour un pack de sa propre équipe, la valeur indiquée correspond au différentiel de points réalisé pendant qu'iels évoluaient ensemble sur le track ; pour un pack adverse, à celui accumulé pendant que le jammer lui faisait face. Cette section permet donc de comprendre quelles combinaisons de blockers font scorer vos jammers, et quels murs adverses leur donnent du fil à retordre.

Un binôme, ce sont deux joueur·euses présent·es sur le track au même moment, quelles que soient leurs positions. Certain·es s'accordent tout simplement mieux que d'autres, et jusqu'ici rien ne permettait vraiment de le mesurer.

Trackkarma met désormais en lumière vos binômes les plus fréquents et, plus parlant encore, ceux qui affichent le meilleur différentiel de points moyen. L'analyse est disponible partout : au sein d'un même match, sur toute la saison d'une équipe, ou sur la page de chaque membre. De quoi comprendre, enfin, qui tire le meilleur de qui.

Les pages repensées entrent aussi davantage dans le déroulé d'un match. Vous pouvez désormais dérouler le détail des lineups jam par jam et voir précisément qui était sur le track, qui avait le lead, et qui a passé du temps au box.

Les pénalités sont réparties par type, de quoi repérer les tendances récurrentes. Et chaque match comptabilise désormais son nombre total de changements de lead ou le pourcentage de leads par joueur·euse.

C'est la nouveauté qui nous enthousiasme le plus. Trackkarma alimente désormais une base de connaissances bâtie à partir des statsbooks publics de la WFTDA, qui rassemble un grand nombre d'équipes et de matchs du monde entier.

Lorsque vous préparez un match, Trackkarma tente d'associer automatiquement votre adversaire à une équipe de la base. Si la correspondance est trouvée, vous obtenez une analyse instantanée : son bilan, ses statistiques offensives et une répartition de ses joueur·euses clés par rôle, jammers, pivots et blockers. De quoi cerner ses forces bien avant de les affronter.

Et si l'association automatique n'est pas disponible, vous pouvez chercher dans la base vous-même, par nom d'équipe ou de ligue, et choisir précisément les matchs pris en compte dans l'analyse.

Analyser un adversaire dans son ensemble est déjà précieux. Mais vous voudrez parfois aller un cran plus loin, et voir comment vos propres jammers se comporteraient face à ses packs.

C'est exactement ce que permet l'analyse avancée. Vous choisissez les matchs de la base à étudier en détail, et Trackkarma réanalyse leurs statsbooks à la demande pour reconstituer les packs de l'équipe et les opposer à vos jammers. Trackkarma présélectionne même les matchs qui semblent avoir été disputés contre votre équipe. Vous pourrez alors voir les statistiques de performance de vos jammers par rapport aux murs adverses affrontés par le passé.

Chacune de ces nouveautés, les pages repensées, les packs, l'affinité Jammer-Pack, les binômes, le détail des compositions, la préparation de vos matchs ou l'analyse avancée, est disponible aussi bien sur l'application web que sur les applications mobiles Android et iOS.

C'est, de loin, notre plus grosse mise à jour consacrée aux statistiques à ce jour ; et, comme toujours, ce sont vos retours qui l'ont façonnée. Continuez à nous en faire part, et profitez bien de votre fin d'été !