El próximo fichaje de tu equipo de fútbol quizás lo decida una máquina

El próximo fichaje de tu equipo de fútbol favorito quizás lo decida una máquina

El Big Data se ha convertido en el nuevo oráculo de Delfos que aporta respuestas sobre las más variopintas preguntas. En la sociedad digital somos datos y estos son utilizados por entidades y corporaciones para usos, más o menos confesables, que van la detección de tendencias de consumo a la mejora de las infraestructuras de transporte. También para atisbar lo que nos depara el futuro, prever un trending topic en Twitter, comprender migraciones humanas o para alertar sobre la desaparición de ecosistemas. Como vemos, el análisis de grandes volúmenes de información se va introduciendo en distintos campos de la actividad humana y, también, en los campos de fútbol.  

Esta es la línea de trabajo de un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid y otros centros internacionales, que han utilizado la ciencia de las redes para analizar los partidos de fútbol, considerando a los jugadores como nodos y a los pases como enlaces. Los resultados ayudan a valorar el rendimiento de un jugador dentro del equipo y especular sobre las consecuencias de eventuales fichajes, una información muy útil para técnicos y casas de apuestas.

un nuevo entrenador llamado big data

Sin embargo, a pesar de la novedad de este trabajo, el desembarco del Big Data en los terrenos de juego viene de lejos. Así, desde el año 2011, LaLiga ha contado con Mediapro para el desarrollo de Media Coach, una herramienta que digiere y analiza los datos de todos los partidos de primera división y los pone a disposición de todos los clubes.

Este software, que no es el único con el que cuentan los equipos españoles, es mucho más que una cámara táctica. Permite conocer cómo se asocian los jugadores, cómo se mueven, cómo regatean o esprintan, cómo saca cada portero o hacia dónde se desvían los remates del delantero, entre otros muchos datos. Los cuerpos técnicos, además, acceden a esta información casi en tiempo real, a través de una tablet, en el banquillo. También pueden consultarla a posteriori y reciben informes detallados una vez terminado el partido.

Big data y fútbol

el fútbol, un caos ordenado

El nuevo estudio de los científicos de la Universidad Politécnica, publicado en la revista Frontiers in Psychology, explica cómo utilizar metodologías de las redes complejas para analizar el juego de los equipos de fútbol. “Después de varios años hablando con físicos, matemáticos, analistas de datos, entrenadores y jugadores, por fin hemos comprendido cual es la mejor forma de adaptar las metodologías de la ciencia de las redes para comprender qué ocurre en un campo de fútbol”, explica a SINC Javier M. Buldú, investigador de Laboratorio de Redes Biológicas (UPM-URJC) del Centro de Tecnología Biomédica y coordinador de un artículo.

Y es que, en los próximos años, el análisis del juego y rendimiento de un equipo de fútbol va a cambiar radicalmente. “En el fútbol hay un poco de azar, pero lo que más hay es caos. El caos tiene un orden y, como tal, podrán llegar a predecirse muchos comportamientos y resultados. Siempre habrá un margen de incertidumbre, pero las posibilidades se pueden ajustar mucho”, explica Juan Manuel García Manso, profesor de Ciencias de la actividad física y el deporte e investigador de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. ¿El Big Data matará entonces la creatividad de la estrellas de balompié? Según Manso, siempre habrá una estrella que romperá los cánones.

En su investigación, el equipo liderado por Javier Buldú se centra en definir la forma más adecuada de transformar los eventos que suceden durante un partido fútbol en una red compleja, formada por nodos (jugadores) y enlaces (pases), para su posterior análisis matemático.

“La clave es entender las acciones de un jugador como el resultado de la interacción con sus compañeros y, al mismo tiempo, con sus rivales. Hasta ahora el análisis se centraba en datos aislados del jugador (pases completados, goles, recuperaciones, …), sin embargo no se puede analizar a un jugador sin tener en cuenta lo que ocurre en su entorno. Y este es el paradigma sobre el que se basan las ciencias de la complejidad”, explica a SINC Javier Galeano, investigador de la UPM y coautor del estudio.

Los autores analizaron con los datos de varias temporadas de todos los equipos de primera división y comenzaron a desmenuzarlos. Pases, recuperaciones, faltas, ocasiones de gol, todo ello con sus coordenadas espaciales y temporales. “Ha sido complejo, ya que al principio obteníamos resultados que no tenían mucho sentido. Sin embargo, finalmente comprendimos que cuanta más información incluyéramos en la construcción de las redes de ambos equipos, tanto mejor. Y así hemos empezado a obtener resultados muy interesantes”, comenta Galeano.

anticiparse al equipo contrario

La pregunta ahora no es si los equipos de primera división incorporarán esta metodología para preparar los partidos, sino cuánto tiempo van a tardar en hacerlo, ya que este tipo de análisis puede ser fundamental no solo para los técnicos de un equipo de fútbol, sino también para agencias de scouting o casas de apuestas.

“Ya tenemos la metodología a punto. Es el momento de aplicarla de forma práctica en el desempeño de los equipos”, afirma el investigador. “El análisis de datos parece ser clave para comprender la evolución y adaptación del juego a lo largo de un encuentro, y adicionalmente se abre la puerta a estudiar la competitividad como la interacción entre las redes que forman los equipos y la conceptualización de la generación de espacios de superioridad. No se trata tanto de tener el balón, sino de anticiparse al equipo contrario de forma sistemática”.