El deporte que vendrá: datos everywhere

Acaban de disputarse las semifinales de la Champions League, y he reafirmado mi percepción de que el deporte ya no es lo que era. Y no, no me refiero al peinado de los futbolistas, a sus coches o a sus – en ocasiones – extravagantes gustos. Tampoco me refiero a los salarios de los deportistas. Esta vez tiene que ver con los datos…

 

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En esta ocasión quiero hablaros de algo que de momento puede pasar inadvertido ante los ojos del espectador medio, pero que está experimentando un auténtico boom entre los equipos profesionales de diferentes disciplinas. Si has visto la película Moneyball, con Brad Pitt a la cabeza, muy probablemente también sabrás cuál va a ser el contenido de este artículo.

Último partido de las finales de 2016 de la NBA, entre Cleveland Cavaliers y San Antonio Spurs. San Antonio está ganando el partido por un punto, y sólo resta una posesión. Varias decenas de millones de dólares están en juego. LeBron James, de Cleveland, recibe en el poste alto. Kawhi Leonard, de San Antonio, le defiende de cerca. Si James anota, el título viajará a Cleveland, pero si Kawhi consigue frenarle, se lo llevarán los texanos. El pabellón enmudece…

Esta situación ficticia que acabo de describir pero que perfectamente podría producirse dentro de un mes, cuando se dispute la final de los play-off en la NBA, hace años se hubiera jugado de una manera completamente diferente.

Décadas atrás, los jugadores rivales apenas se conocían más allá de los partidos que habían disputado entre sí previamente. Años después, casi todos los equipos incorporaron a su staff un departamento de scouting, principalmente durante los años 80 y 90, dedicado a estudiar a los jugadores rivales gracias al visionado de los vídeos de partidos anteriores.

Hoy en día, el vídeo ya no es suficiente. La tendencia actual de los equipos profesionales es crear en sus estructuras equipos de Data Scientists, que primero recogen cada detalle ocurrido durante los partidos, creando un gran repositorio de datos, para posteriormente analizarlo y crear perfiles de cada jugador rival, de cada acción del oponente, y ponerlo a disposición del entrenador y el resto de la plantilla para tratar de sacar ventaja en cada punto débil del rival.

Volviendo al ejemplo anterior: el bueno de Kawhi, sabe gracias a su equipo de analistas que LeBron James intentará ir por su derecha en un 40% de los casos, con un 65% de acierto, en un 25% irá por su izquierda, con un 50% de acierto, lanzará un triple en un 15% de las ocasiones, anotando el 25% de ellos, o bien pasará el balón a alguno de sus compañeros en el 20% de las veces restantes, en las cuales un 45% de las veces la jugada acabó en canasta. ¡Qué gran información! Al final, el deporte es genialidad y trabajo, pero también es estadística. Kawhi Leonard sabe que bajo ningún concepto puede permitirse que LeBron haga su jugada favorita, irse por la derecha, pues tiene el mayor porcentaje de acierto. Desde el punto de vista del defensor, la mejor opción es que LeBron tire un triple, pues es uno de sus puntos más débiles.

Éste es sólo un ejemplo simple de aplicación práctica de la inmersión de los datos en uno de los deportes – baloncesto – que más están recurriendo a este tipo de servicios, pero muchos otros deportes también lo utilizan. Fútbol (¿Hacia dónde es más probable que vaya dirigido el próximo córner?¿Qué distancia han recorrido mis jugadores?¿Quién es el jugador rival que da más pases peligrosos?) ,béisbol (¿de qué manera lanzará la bola el pitcher?¿Hacia dónde dirigirá la bola el bateador?) , tenis (¿hacia dónde y con qué efecto dirigirá su próximo saque el rival?¿Cuánto de probable es que suba a la red?), son sólo una pequeñísima parte de otros ejemplos de la disección de los datos puesta al servicio de los jugadores profesionales y sus cuerpos técnicos.

¿Se te ocurren algunas de las consecuencias que puede tener esta tendencia en el futuro, o que ya está teniendo en el presente? Aquí planteo algunas:

  • Los jugadores y las directivas se basan en datos pormenorizados del rendimiento para negociar contratos y renovaciones.
  • Los equipos técnicos utilizan esta información para predecir el comportamiento de los equipos rivales ante determinadas situaciones.
  • El aficionado se ve favorecido dado que tiene acceso a estadísticas muy detalladas sobre cada jugador y cada equipo, ayudándole a entender mejor el desarrollo del juego.
  • Explosión de empresas dedicadas a este sector tan específico, con su consiguiente demanda de personal cualificado: STATS, SportVision, IBM SlamTracker
  • Incremento en el uso de productos de alta tecnología y wearables: cámaras, sensores, micrófonos…

Acompaño estas reflexiones con algunos datos que pueden resultarte llamativos:

  • El Arsenal (equipo de fútbol de Londres) tiene un equipo propio de analítica y cuenta con 8 cámaras instaladas que generan 10 entradas de información por cada jugador y cada segundo. En total, 1,4 millones de registros por partido.
  • Los San Francisco 49ers (NFL) invirtieron 125 millones de dólares y contrataron a 30 técnicos y analistas de datos para construir su nuevo estadio, a la vanguardia en captura de datos que redundarán en el bien de su equipo y sus aficionados.
  • En 2002, los Oakland Athletics (Béisbol) lograron batir el record de partidos consecutivos ganando, con 20. La confección del equipo fue hecha basándose puramente en el estudio de la estadística. Esta es la historia llevada a las grandes pantallas en Moneyball.

Sin duda, la recogida y el estudio pormenorizado de datos en el ámbito deportivo es ya una realidad, con diferentes porcentajes de calado según el deporte y el país. ¿Dispondrán todos los equipos de departamento de estadísticas avanzadas de aquí a unos años? Se está viviendo una transformación increíble en todos los deportes, y su digitalización es imparable, al igual que en el resto de la sociedad. ¿Cómo se afrontarán los partidos dentro de 20 años? Hay una cosa clara: no será como en la actualidad. Dejemos volar nuestra imaginación…


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