15 de julio de 2018 00:00

Pese a la ciencia, el azar todavía juega en la cancha

Los equipos de béisbol, básquetbol o fútbol  usan cada vez más la Big Data o la econometría para perfeccionar el juego. Foto: Fotoilustración / ec

Los equipos de béisbol, básquetbol o fútbol usan cada vez más la Big Data o la econometría para perfeccionar el juego. Foto: Fotoilustración / ec

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César A. Sosa Macroeditor (O)

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Las estadísticas dan como favorito a Croacia para ganar hoy el Mundial Rusia 2018, según el portal Pasión Fútbol, que esta semana publicó dos datos sobre el historial los mundiales. Dijo que el equipo que ha logrado eliminar al anfitrión ha ido a la final en los últimos 12 de los 20 mundiales. Y de esa docena, siete terminaron como campeones del mundo.

Los números juegan un papel importante en la historia de los deportes, no solo porque permiten saber lo que sucedió en el pasado, sino porque pueden predecir el futuro con un alto grado de confiabilidad.

Por eso, los directivos de los equipos de élite no solo se preocupan de contratar a súper estrellas y mantenerlas en óptimas condiciones físicas y emocionales. Esos clubes también se rodean de expertos en estadística, econometría, ‘big data’ y teoría de juegos, porque ese conocimiento puede marcar la diferencia en un partido.

Quienes dirigen los equipos de alto rendimiento en disciplinas como béisbol, básquetbol o fútbol adquieren lo último en tecnología, levantan estadísticas de sus jugadores, de los rivales, procesan millones de datos y arman múltiples escenarios para un cotejo.

Con base en los datos se toman decisiones gerenciales, que van desde la contratación de jugadores hasta la definición de la estrategia del juego. Una buena lectura de la información ayudará al director técnico a decidir si va al ataque o al contragolpe. Y en función de las estadísticas se puede establecer quién cobrará los tiros libres, los penales o los tiros de esquina. O también qué información deberá conocer el guardameta sobre el equipo contrario, a dónde volar si en los penales patea Kylian Mbappé o Luka Modric.

Los entrenadores y los directivos se han vuelto obsesivos con las estadísticas y cada vez más incluyen en sus equipos a matemáticos, economistas, ingenieros en sistemas y desarrolladores de software, sin dejar de lado a los médicos, psicólogos o fisioterapistas.

La obstinación con los números tiene un objetivo: controlar al máximo las variables que pueden influir en el resultado de un partido, para que nada quede al azar.

En esto ha ayudado mucho el desarrollo de indumentaria con sensores, drones y cámaras con fidelidad 4K, capaces de detectar cada movimiento en el campo de juego y luego enviar esa información a una base de datos para su análisis.

Entre pases, disparos al arco, kilómetros recorridos, etc., un solo partido de fútbol genera más de ocho millones de datos, de acuerdo al diario español AS. Toda esta información es útil a la hora de tomar de decisiones, tanto para el cuerpo técnico como para los directivos que quieren fichar a nuevos jugadores.

El portal nmas1.org, especializado en ciencias, explica que si bien esa inmensa cantidad de datos siempre se ha generado en los partidos de fútbol, no ha sido hasta la reciente llegada de los sensores, de los dispositivos ‘wearables’ y de la ‘big data’ que ha sido posible registrarla y analizarla.

La ‘big data’ es la nueva disciplina dentro de las tecnologías de la información que se encarga de recolectar, manipular, analizar y visualizar grandes cantidades de conjuntos de datos. El resultado de estas acciones puede generar cuadros estadísticos y modelos predictivos que son útiles a la hora de tomar decisiones.

Se trata de la versión moderna de la película ‘Moneyball: Rompiendo las Reglas’, basada en el libro que publicó Michael Lewis en el 2003, sobre un equipo estadounidense de béisbol, en Oklahoma.

Moneyball cuenta cómo el Gerente de los Oakland’s Athletics, con la ayuda de un economista lograron revolucionar el equipo con un bajo presupuesto, comprando jugadores que tenían habilidades que nadie las había cuantificado hasta ese entonces y que se ajustaban a sus finanzas.

El libro de Lewis generó una revolución en el béisbol, al punto que todos los equipos empezaron a utilizar esas herramientas gerenciales. Luego se extendió a otros deportes.

Hoy existen empresas que ofrecen estos servicios. La compañía Stats tiene un producto que es empleado en las competiciones de la UEFA, pero hay otros similares que se emplean en otros deportes como la NBA, el tenis, etc.

“La existencia hoy en día de una multitud de datos estadísticos en cualquier partido de primer nivel resultaría muy interesante para construir modelos econométricos específicos, que ayudarían a determinar qué variables pueden influir en la probabilidad de ganar un partido de fútbol”, cuenta José Lobato, profesor de Administración de Empresas de Eade, en España.

Tim Harcourt, economista de la Escuela de Negocios de UNSW, en Australia, publicó un artículo el mes pasado sobre por qué los economistas están incursionando más en los deportes e hizo referencia al mayor uso que se da ahora a la teoría de juegos, aquella que le hizo famoso a John Nash, Premio Nobel de Economía en 1994, muy recordado por haber inspirado la película ‘Una mente brillante’.

Esta teoría usa modelos matemáticos para descubrir estrategias óptimas, por ejemplo, sobre qué lanzamientos debe hacer un jugador de béisbol o cómo cobrar un penal.

Ignacio Palacios-Huerta lleva años estudiando los penales con ayuda de las leyes John Nash. Este catedrático de Economía de London School of Economics tiene una base de datos con más de 11 000 lanzamientos y más de 1 000 tantas por penales. Según sus estudios, el 60% de las tandas las gana el equipo que tira primero; en el 60% de las ocasiones un lanzador diestro lanzará a la zona que corresponde a la mano derecha del portero (y el zurdo a la izquierda); y en la mayoría de ocasiones los arqueros tienden a lanzarse al lado de la mano que más usen.

Para este economista, hay jugadores y porteros más predecibles que otros. Estos, aunque no lo sepan, son buenos ejemplos de cómo actúan las leyes de Nash. “Los jugadores que han tirado un penalti de una manera no tienden a repetir el mismo penalti si es en el mismo partido o en poco tiempo”.

De eso sabe mucho Inglaterra, que se preparó durante años para afrontar una tanda de penales y que le dio resultado en el cotejo con Colombia, en los octavos de final.

El seleccionador inglés Gareth Southgate había encargado estudios psicométricos a sus jugadores para descifrar cuáles asumían la presión con mayor resistencia. Según el portal Magnet, el cuerpo técnico de Southgate trabajó con cada futbolista para averiguar qué tipo de lanzamiento se adecuaba mejor a sus capacidades técnicas y para trabajar varias alternativas.
Pero Inglaterra fue eliminada por Croacia en semifinales. Hubo variables que no se pudieron controlar pese al uso de la tecnología. El comportamiento humano es una variable aún impredecible.

El fútbol, al igual que la economía, está lleno de situaciones incontrolables porque hay personas de por medio. Y por más preciso que sea el modelo predictivo, puede ocurrir algo que lo cambie todo.

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