पेशेवर गोल्फ की दुनिया, जिसे अक्सर टूर्नामेंट लीडर्स पर केंद्रित टेलीविजन प्रसारण के संकीर्ण लेंस से देखा जाता है, में कहीं अधिक व्यापक ड्रामा शामिल होता है। विशाल कोर्सों पर, दर्जनों प्रतियोगी एक साथ चुनौतियों का सामना करते हैं, शानदार शॉट लगाते हैं, और मौसम से जूझते हैं। इस प्रतियोगिता की पूरी चौड़ाई को कैप्चर करना लंबे समय से एक लॉजिस्टिक और संसाधन-गहन चुनौती रही है। अब, परिष्कृत डेटा संग्रह और अत्याधुनिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का संगम स्क्रिप्ट को फिर से लिख रहा है, जिससे PGA TOUR प्रशंसकों को अभूतपूर्व स्तर का विवरण और कथात्मक संदर्भ प्रदान करने में सक्षम हो रहा है, जो पारंपरिक कवरेज सीमाओं से कहीं आगे बढ़ रहा है। THE PLAYERS Championship के दौरान एक शानदार प्रदर्शन में, जनरेटिव AI को 30,000 से अधिक व्यक्तिगत गोल्फ शॉट्स के लिए अद्वितीय लिखित विवरण तैयार करने के लिए तैनात किया गया था, जिससे अनुयायियों को पूरे क्षेत्र में सामने आने वाली कार्रवाई की एक समृद्ध, अधिक व्यापक समझ मिली।
स्थायी चुनौती: व्यापक गोल्फ कवरेज को मापना
दशकों से, एक पेशेवर गोल्फ टूर्नामेंट की कहानी काफी हद तक पारंपरिक मीडिया की बाधाओं द्वारा निर्धारित की गई है। मानव कमेंटेटर और प्रोडक्शन क्रू स्वाभाविक रूप से लीडरबोर्ड में शीर्ष पर रहने वाले खिलाड़ियों या स्थापित स्टार पावर वाले खिलाड़ियों की ओर आकर्षित होते हैं। जबकि यह दृष्टिकोण सम्मोहक हाइलाइट्स प्रदान करता है, यह अनिवार्य रूप से प्रतियोगिता के विशाल हिस्सों को बिना दस्तावेजित छोड़ देता है। अक्सर 140 से अधिक खिलाड़ियों वाले क्षेत्रों के साथ, प्रत्येक चार दिनों में प्रति राउंड 70 से अधिक शॉट लेता है, कार्रवाई की सरासर मात्रा बहुत बड़ी है।
PGA TOUR में डिजिटल और ब्रॉडकास्ट टेक्नोलॉजीज के सीनियर वाइस प्रेसिडेंट Scott Gutterman, मूल समस्या को स्पष्ट करते हैं: ‘आमतौर पर, हमारा स्टाफ 25 या 30 गोल्फरों को कवर कर सकता है।’ इस परिचालन वास्तविकता का मतलब था कि संभावित रूप से दर्जनों अन्य खिलाड़ियों की कहानियां - उनकी जीत, संघर्ष और महत्वपूर्ण क्षण - काफी हद तक अनकही रह गईं, यदि बिल्कुल भी सुलभ हों तो केवल कच्चे आंकड़ों के माध्यम से। अग्रणी पैक के बाहर विशिष्ट खिलाड़ियों का अनुसरण करने वाले प्रशंसकों को अक्सर उनके प्रदर्शन का खंडित दृश्य मिलता था।
PGA TOUR के भीतर महत्वाकांक्षा स्पष्ट थी: ShotLink द्वारा प्रदान किए गए अविश्वसनीय रूप से समृद्ध डेटा स्ट्रीम का लाभ उठाना, जो CDW द्वारा संचालित है, जो लिए गए प्रत्येक शॉट पर सटीक विवरण कैप्चर करता है, ताकि एक अधिक न्यायसंगत और पूर्ण कथा परिदृश्य बनाया जा सके। चुनौती डेटा की कमी नहीं थी, बल्कि उस डेटा को संसाधित करने, व्याख्या करने और प्रस्तुत करने में असमर्थता थी, जो प्रत्येक खिलाड़ी और प्रत्येक शॉट को कवर करने के लिए आवश्यक पैमाने पर एक सम्मोहक, कथात्मक प्रारूप में हो। मानव संसाधन बस इस अंतर को प्रभावी ढंग से या आर्थिक रूप से पाट नहीं सके। इच्छा बुनियादी मेट्रिक्स से आगे बढ़ने की थी - ‘JJ Spaun ने 300-गज का ड्राइव मारा और होल से 125 गज की दूरी पर है’ - जो, Gutterman नोट करते हैं, वर्षों से मानक रहा है। लक्ष्य इन डेटा बिंदुओं को अर्थ और संदर्भ से भरना था, कच्चे नंबरों को प्रत्येक प्रतियोगी के लिए आकर्षक कहानी कहने वाले तत्वों में बदलना था।
जनरेटिव AI का प्रवेश: परिवर्तन के लिए तकनीकी उत्प्रेरक
स्केलिंग चुनौती को दूर करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की क्षमता को पहचानते हुए, PGA TOUR ने लगभग दो साल पहले जनरेटिव AI क्षमताओं की एक समर्पित खोज शुरू की। यह केवल एक अकादमिक अभ्यास नहीं था; यह एक मौलिक प्रश्न द्वारा संचालित था: यह तेजी से विकसित हो रही तकनीक सामग्री निर्माण को कैसे बढ़ा सकती है और, महत्वपूर्ण रूप से, मुख्य हितधारकों - प्रशंसकों, खिलाड़ियों और स्वयं टूर्नामेंटों की बेहतर सेवा कैसे कर सकती है?
इस यात्रा में एक प्रमुख प्रौद्योगिकी भागीदार, Amazon Web Services (AWS) के साथ घनिष्ठ सहयोग शामिल था। TOUR, AWS Bedrock के लिए एक संस्थापक भागीदार बन गया, जो एक प्रबंधित सेवा है जो एकल API के माध्यम से विभिन्न प्रकार के अग्रणी फाउंडेशन मॉडल (FMs) तक पहुंच प्रदान करती है। Gutterman रणनीतिक लाभ बताते हैं: ‘Bedrock प्रभावी रूप से आपको लगभग किसी भी जनरेटिव-AI मॉडल और इस प्रकार के अनुभव बनाने के लिए उपकरणों के एक सूट का उपयोग करने की अनुमति देता है।’ इस प्लेटफ़ॉर्म दृष्टिकोण ने लचीलापन और भविष्य-प्रूफिंग प्रदान किया, जिससे एकल AI प्रदाता या मॉडल आर्किटेक्चर पर निर्भरता से बचा जा सके।
वर्णनात्मक पाठ उत्पन्न करने के विशिष्ट कार्य के लिए, TOUR ने Anthropic द्वारा विकसित मॉडल चुने, जो Bedrock के माध्यम से सुलभ हैं। ‘हम इस प्रकार के अनुभव बनाने के लिए Anthropic के Claude मॉडल का उपयोग कर रहे हैं। विशेष रूप से, हम Anthropic Claude 3.5 Sonnet का उपयोग कर रहे हैं,’ Gutterman निर्दिष्ट करते हैं। पिछला वर्ष एक महत्वपूर्ण संक्रमण का प्रतीक था, जो प्रारंभिक प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट (POCs) से परे पूर्ण संचालन की ओर बढ़ रहा था। इसमें लाइव टूर्नामेंट कवरेज में AI को मज़बूती से और बड़े पैमाने पर एकीकृत करने के लिए आवश्यक मजबूत बुनियादी ढांचे और वर्कफ़्लो का निर्माण शामिल था। ध्यान संभावना प्रदर्शित करने से हटकर एक व्यावहारिक, दोहराने योग्य प्रणाली को लागू करने पर केंद्रित हो गया जो एक पेशेवर गोल्फ टूर्नामेंट के गतिशील, उच्च-मात्रा वाले वातावरण को संभालने में सक्षम हो। Claude 3.5 Sonnet का चुनाव खेल कमेंट्री के लिए उपयुक्त सूक्ष्म, संदर्भ-जागरूक पाठ उत्पन्न करने में इसकी कथित शक्तियों के आधार पर चयन को दर्शाता है।
कथा का निर्माण: AI पर्दे के पीछे एक नज़र
वास्तविक समय के करीब हजारों अद्वितीय, सटीक और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक शॉट विवरण उत्पन्न करना एक जटिल ऑर्केस्ट्रेशन है। इसमें केवल कच्चे डेटा को AI मॉडल में फीड करने से कहीं अधिक शामिल है। PGA TOUR ने AWS के साथ मिलकर ShotLink डेटा को सम्मोहक कथाओं में बदलने के लिए एक परिष्कृत पाइपलाइन तैयार की।
1. डेटा अंतर्ग्रहण और प्रासंगिककरण:
प्रक्रिया ShotLink से डेटा की धारा के साथ शुरू होती है। यह सिर्फ एक शॉट का अंतिम बिंदु नहीं है, बल्कि इसमें झूठ, दूरी, इस्तेमाल किया गया क्लब और बहुत कुछ जैसे विवरण शामिल हैं। हालाँकि, कच्चे डेटा में कथा शक्ति का अभाव होता है। महत्वपूर्ण अगला कदम संदर्भ सेवाओं का एक सेट शामिल करता है। ये सेवाएँ एक व्याख्यात्मक परत के रूप में कार्य करती हैं, जो आने वाले डेटा का नियम इंजन के विरुद्ध विश्लेषण करती हैं।
2. नियम इंजन: इंटेलिजेंस जोड़ना:
यह इंजन यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि उत्पन्न पाठ सार्थक हो और सामान्य नुकसान से बचा जाए। Gutterman उदाहरण प्रदान करते हैं: ‘एक खिलाड़ी द्वारा पहले होल से दिन का पहला टी शॉट मारने के बाद, यह नहीं लिखता है कि खिलाड़ी ने दिन का सबसे लंबा ड्राइव मारा।’ नियम प्राथमिकताओं को निर्धारित करते हैं, विविधता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करते हैं। ‘उदाहरण के लिए, हम इसे हर तीन कथाओं में अप्रोच शॉट्स पर रेगुलेशन में ग्रीन्स के बारे में बात करने के लिए कह सकते हैं ताकि पाठ सभी खिलाड़ियों में निरर्थक न हो जाए।’ सिस्टम को समान क्रियाओं के लिए विवरण वाक्यांश के विभिन्न तरीके भी सिखाए जाते हैं - यह सुनिश्चित करना कि ड्राइव का हर बार समान रूप से वर्णन नहीं किया जाता है, या उसी तरह जैसे पुट का वर्णन किया जाएगा। इसमें गोल्फ ज्ञान और कथा सर्वोत्तम प्रथाओं को सिस्टम के तर्क में एन्कोड करना शामिल है।
3. प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग:
डेटा और प्रासंगिक नियमों से लैस, एक प्रॉम्प्ट इंजन AI मॉडल को दिए गए विशिष्ट निर्देश तैयार करता है। यह प्रॉम्प्ट प्रभावी रूप से AI से प्रदान किए गए डेटा बिंदुओं को शामिल करते हुए और प्रासंगिक दिशानिर्देशों का पालन करते हुए एक कथा उत्पन्न करने के लिए कहता है। प्रभावी प्रॉम्प्ट तैयार करना जनरेटिव AI के साथ काम करने में एक महत्वपूर्ण कौशल है, जो आउटपुट की शैली, टोन और सामग्री को आकार देता है।
4. AI कथा निर्माण:
सावधानीपूर्वक निर्मित प्रॉम्प्ट को फिर AWS Bedrock प्लेटफॉर्म के माध्यम से Anthropic Claude 3.5 Sonnet मॉडल को भेजा जाता है। AI अनुरोध को संसाधित करता है और वर्णनात्मक पाठ उत्पन्न करता है - शॉट कथा - तथ्यों और वांछित संदर्भ को शामिल करता है। उदाहरण के लिए, केवल यार्डेज बताने के बजाय, यह जोड़ सकता है, ‘उसने अभी दिन का अपना सबसे लंबा ड्राइव मारा है’ या सांख्यिकीय संदर्भ प्रदान कर सकता है जैसे, ‘125 गज की दूरी पर, वह 20% समय में होल के 10 फीट के भीतर पहुंच जाता है।’ जानकारी की यह परत वह है जो आउटपुट को सरल डेटा रिपोर्टिंग से ऊपर उठाती है।
5. कठोर सत्यापन:
किसी भी AI-जनित पाठ के जनता तक पहुँचने से पहले, सटीकता और गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए यह एक बहु-चरणीय सत्यापन प्रक्रिया से गुजरता है।
- डेटा सत्यापन (DataVerification): आउटपुट कथा को इनपुट ShotLink डेटा के विरुद्ध जांचा जाता है। ‘Claude 3.5 Sonnet से आउटपुट कथा एक सत्यापन सेवा से गुजरती है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आउटपुट में संदर्भित ShotLink डेटा सिस्टम में इनपुट किए गए डेटा से मेल खाता है (उदाहरण के लिए, ड्राइव दूरी),’ Gutterman बताते हैं। यह कदम संभावित AI ‘मतिभ्रम’ या तथ्यात्मक त्रुटियों से बचाता है।
- कोसाइन समानता (Cosine Similarity): कोसाइन समानता विश्लेषण का उपयोग करके एक अधिक सूक्ष्म जांच होती है। यह तकनीक उत्पन्न पाठ और किसी दिए गए प्रकार के शॉट के लिए स्वीकार्य विवरणों के एक कॉर्पस के बीच सिमेंटिक समानता को मापती है। ‘सिस्टम यह सुनिश्चित करता है कि पाठ उस सीमा के भीतर आता है कि कोई ड्राइव के बारे में कैसे बात करेगा,’ Gutterman कहते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि टोन और वाक्यांश उपयुक्त हों और गोल्फ क्रियाओं का आमतौर पर वर्णन कैसे किया जाता है, इसके अनुरूप हों।
- प्रकाशन इंजन जांच (Publishing Engine Checks): यदि कथा इन परीक्षणों को पास कर लेती है, तो यह प्रकाशन इंजन में आगे बढ़ती है, जहां इसे TOURCAST ऐप जैसे प्लेटफार्मों में एकीकृत करने से पहले अंतिम जांच होती है।
यह सावधानीपूर्वक प्रक्रिया सटीकता और विश्वसनीयता के प्रति प्रतिबद्धता को रेखांकित करती है, जो खेल सूचना वितरण में विश्वसनीयता बनाए रखने के लिए आवश्यक है।
वास्तविक दुनिया का कार्यान्वयन: THE PLAYERS Championship में सफलता
इस AI-संचालित प्रणाली की सैद्धांतिक क्षमता को PGA TOUR कैलेंडर पर प्रमुख आयोजनों में से एक, THE PLAYERS Championship के दौरान एक महत्वपूर्ण वास्तविक दुनिया की परीक्षा में रखा गया था। यह कोई छोटे पैमाने का परीक्षण नहीं था; सिस्टम को सभी चार राउंड में पूरे क्षेत्र के लिए कथाएँ उत्पन्न करने के लिए तैनात किया गया था।
परिणाम प्रभावशाली थे। जनरेटिव AI प्रणाली ने टूर्नामेंट सप्ताह के दौरान 30,000 से अधिक व्यक्तिगत शॉट्स के लिए सफलतापूर्वक वर्णनात्मक पाठ तैयार किया। यह कवरेज गहराई में एक स्मारकीय छलांग का प्रतिनिधित्व करता है, जो प्रभावी रूप से प्रत्येक प्रतियोगी द्वारा लिए गए प्रत्येक शॉट के लिए कथात्मक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
उतना ही महत्वपूर्ण सिस्टम की विश्वसनीयता थी। ‘THE PLAYERS Championship के दौरान, 30,000 शॉट्स पर सटीकता लगभग 96% थी, जो कि हमने सोचा था कि हम कहाँ होंगे,’ Gutterman रिपोर्ट करते हैं। एक लाइव, गतिशील खेल आयोजन में सटीकता के इस स्तर को प्राप्त करना, जहां डेटा लगातार प्रवाहित हो रहा है और संदर्भ तेजी से बदलता है, अंतर्निहित तकनीक की मजबूती और सत्यापन प्रक्रियाओं की संपूर्णता का प्रमाण है। जबकि 96% का तात्पर्य समीक्षा या त्याग की आवश्यकता वाले एक छोटे प्रतिशत से है, समग्र सफलता दर ने बड़े पैमाने पर परिनियोजन के लिए सिस्टम की व्यवहार्यता का प्रदर्शन किया। इस उपलब्धि ने दो साल के विकास को मान्य किया और TOUR की सामग्री रणनीति में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर चिह्नित किया।
भविष्य का निर्धारण: पाठ से परे और वैयक्तिकरण की ओर
पाठ-आधारित कथाओं का सफल कार्यान्वयन AI का लाभ उठाने के लिए PGA TOUR के दृष्टिकोण की शुरुआत मात्र है। वर्तमान प्रणाली मुख्य रूप से पाठ-केंद्रित है क्योंकि वास्तविक समय में लाइव वीडियो और ऑडियो स्ट्रीम को संसाधित और व्याख्या करने में सक्षम AI मॉडल अभी भी परिपक्व हो रहे हैं। हालाँकि, रोडमैप स्पष्ट रूप से एक अधिक इमर्सिव, बहु-संवेदी भविष्य की ओर इशारा करता है।
मल्टीमॉडल AI एकीकरण:
‘हम एक ऐसे दिन की ओर निर्माण कर रहे हैं जब यह लाइव डेटा, लाइव ऑडियो, लाइव वीडियो का संयोजन होगा और फिर वीडियो बनाने और आवाज उत्पन्न करने के लिए मल्टीमॉडल आउटपुट का उपयोग करेगा,’ Gutterman कल्पना करते हैं। यह एक ऐसे भविष्य का सुझाव देता है जहां AI संभावित रूप से स्विंग यांत्रिकी पर टिप्पणी करने, खिलाड़ी की प्रतिक्रियाओं की व्याख्या करने, या यहां तक कि भीड़ के शोर को मापने के लिए वीडियो फ़ीड का विश्लेषण कर सकता है, इन अवलोकनों को ShotLink डेटा के साथ एकीकृत करके और भी समृद्ध सामग्री अनुभव बना सकता है, शायद AI-जनित वॉयसओवर के साथ स्वचालित वीडियो हाइलाइट्स भी।
सिंथेटिक वॉयस कमेंट्री:
एक अधिक तात्कालिक लक्ष्य प्रशंसकों के लिए उपलब्ध कई ‘Every Shot Live’ स्ट्रीम पर कमेंट्री की कमी को दूर करना है। वर्षों से, ये फ़ीड, जिनकी संख्या अक्सर 50 एक साथ स्ट्रीम के करीब होती है, में केवल प्राकृतिक ध्वनि और सांख्यिकीय ओवरले होते हैं। ‘हमारा लक्ष्य हमेशा एक इंसान को कहानी सुनाना होता है, लेकिन पूरे दिन 48 स्ट्रीम में दो कमेंटेटर रखना लागत-निषेधात्मक है,’ Gutterman स्वीकार करते हैं। जनरेटिव AI एक स्केलेबल समाधान प्रदान करता है। ‘हम AWS के साथ एक सिंथेटिक आवाज पर काम कर रहे हैं जो प्रॉम्प्ट [कथाओं] को पढ़ सकती है। AI के साथ, दर्शक उसी तरह कमेंट्री चालू कर सकते हैं जैसे वे बंद कैप्शनिंग चालू करते हैं।’ यह क्षमता आसानी से कई भाषाओं तक भी विस्तारित हो सकती है, उदाहरण के लिए, एक स्विच के फ्लिक पर स्पेनिश में कमेंट्री की पेशकश, नाटकीय रूप से पहुंच बढ़ाना।
रणनीतिक मॉडल अज्ञेयवाद:
इन भविष्य के विकासों को रेखांकित करना AWS Bedrock द्वारा प्रदान किया गया रणनीतिक लाभ है - मॉडल अज्ञेयवाद। TOUR एकल AI मॉडल प्रदाता में बंद नहीं है। ‘Bedrock, PGA TOUR को मॉडल-अज्ञेयवादी होने और कार्य के लिए सर्वश्रेष्ठ मॉडल खोजने की अनुमति देता है,’ Gutterman जोर देते हैं। यह लचीलापन तेजी से विकसित हो रहे AI परिदृश्य में महत्वपूर्ण है। ‘यदि भविष्य के मॉडल कम लागत पर एक फ़ंक्शन कर सकते हैं, तो Tour बिना किसी समस्या के उस पर धुरी बना सकता है।’ वह एक एकल, सर्व-शक्तिशाली मॉडल की धारणा को खारिज करते हुए कहते हैं, ‘हम जो देख रहे हैं, वह यह है कि ऐसा नहीं है।’ रणनीति काम के लिए सबसे अच्छे उपकरण का उपयोग करना है: सूक्ष्म पाठ निर्माण के लिए Anthropic का Claude, संभावित रूप से छवि पहचान कार्यों के लिए नया AWS Nova मॉडल, और शायद अनुवाद जैसे कार्यों के लिए अन्य विशेष मॉडल। यह दृष्टिकोण लंबी अवधि में लागत और प्रदर्शन के लिए अनुकूलन करते हुए क्षमता को अधिकतम करता है।
अंतिम पुरस्कार: हाइपर-पर्सनलाइज्ड फैन अनुभव
जबकि तकनीकी प्रगति अपने आप में प्रभावशाली है, PGA TOUR की जनरेटिव AI पहलों के पीछे प्रेरक शक्ति मौलिक रूप से परिवर्तित प्रशंसक अनुभव की खोज है: हाइपर-पर्सनलाइजेशन।
प्रत्येक शॉट के लिए कथात्मक संदर्भ उत्पन्न करने की क्षमता व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के अनुरूप सामग्री वितरित करने की नींव रखती है। ‘यह हमें हाइपर-पर्सनलाइजेशन की राह पर आगे बढ़ाता है, जहां एक प्रशंसक दिन के अंत में अपने पसंदीदा खिलाड़ियों के सर्वश्रेष्ठ वीडियो के साथ एक कहानी प्राप्त कर सकता है,’ Gutterman बताते हैं। कल्पना करें कि एक ऐप स्वचालित रूप से आपके पसंदीदा गोल्फर द्वारा खेले गए प्रत्येक महत्वपूर्ण शॉट की विशेषता वाली एक हाइलाइट रील संकलित करता है, जो प्रासंगिक कथा विवरणों के साथ पूरी होती है, जो उनके राउंड समाप्त होने के तुरंत बाद वितरित की जाती है।
यह सरल क्यूरेशन से परे है। TOUR भविष्य कहनेवाला जुड़ाव में सक्षम प्रणालियों की कल्पना करता है। ‘ऐप पहले से ही जानता है कि आपको क्या पसंद है और बस आपको वही परोसता है जो आप चाहते हैं,’ Gutterman सुझाव देते हैं। एक प्रशंसक की प्राथमिकताओं को सीखकर - पसंदीदा खिलाड़ी, विशिष्ट आंकड़ों में रुचि (जैसे ड्राइविंग दूरी या पुटिंग प्रदर्शन), या यहां तक कि पसंदीदा सामग्री प्रारूप - प्लेटफ़ॉर्म सक्रिय रूप से सबसे प्रासंगिक जानकारी और कहानियां वितरित कर सकता है, शायद एक प्रशंसक को तब भी सचेत कर सकता है जब उनका पसंदीदा खिलाड़ी एक महत्वपूर्ण पुट का सामना कर रहा हो या ऐतिहासिक रूप से चुनौतीपूर्ण स्थिति से शॉट का प्रयास कर रहा हो।
वैयक्तिकरण का यह स्तर जुड़ाव को गहरा करने, गोल्फ सामग्री की खपत को अधिक प्रासंगिक, कुशल और अंततः प्रत्येक व्यक्तिगत प्रशंसक के लिए अधिक संतोषजनक बनाने का लक्ष्य रखता है। अपने विशाल डेटा भंडार के भीतर छिपी कथा क्षमता को अनलॉक करने के लिए जनरेटिव AI का लाभ उठाकर, PGA TOUR न केवल अपने कवरेज को बढ़ा रहा है; यह एक ऐसे भविष्य का मार्ग प्रशस्त कर रहा है जहां प्रौद्योगिकी खेल की कहानी को प्रत्येक अनुयायी के अद्वितीय दृष्टिकोण के अनुरूप बनाती है। निष्क्रिय रूप से एकल प्रसारण फ़ीड प्राप्त करने का युग खेल के साथ एक गतिशील, व्यक्तिगत और डेटा-समृद्ध जुड़ाव का मार्ग प्रशस्त कर रहा है।