Big Data y fútbol, una relación cada vez más estrecha

Publicado por LabHipermedia en

La estadística se ha convertido en una herramienta esencial para mejorar el rendimiento en el fútbol. La idea es que el Big Data ayude a mejorar la toma de decisiones y minimizar el margen de error, completando el conocimiento de expertos y constituyendo un mecanismo efectivo de trabajo. Se antoja necesario para los clubes que otras figuras como científicos deportivos interpreten estas estadísticas y su respectiva influencia en el comportamiento del equipo. Varias empresas se han especializado en la recolección y análisis de datos firmando contratos con clubes, federaciones deportivas o productores audiovisuales.

Dispositivos utilizados

En la actualidad convergen tres tipos de sistemas de seguimiento electrónico: los basados en cámaras con sensor óptico, los de posicionamiento local (LPS) y los de GPS/GNSS, donde se encuentran dispositivos como los chalecos negros. A diferencia de los otros dos sistemas, que dependen del vídeo y de una instalación más compleja, el GPS resulta mucho más independiente. La recopilación de los datos concluye en la ampliación de conocimiento del personal técnico sobre qué demandas les exige la competición. Del uso del Big Data parte cada club para planificar sus entrenamientos y, apoyados también en los datos que proporcionan los dispositivos GPS, pueden encontrar la mejor forma de gestionar y proporcionar los estímulos adecuados para cada sesión.

Usos del Big Data en el fútbol

Las utilidades de este sistema son amplias y diversas. En primer lugar, el personal técnico puede tener al Big Data como referencia para completar su plantilla. Son varios los casos en los que la dirección deportiva ha utilizado este método para fichar jugadores en base a un sistema de juego. Eligiendo diferentes parámetros (porcentaje de pases acertados, distancia recorrida, duelos ganados…) para la idea de fútbol planteada, se establece un filtro para lo que se requiere en cada puesto. No se trata de que los datos sean una conclusión definitiva, sino una herramienta para que los clubes estén preparados ante las oportunidades que se puedan presentar en el mercado. La eficiencia en este aspecto es mayor, ya que se reduce el tiempo de estudio y se abarca mucho más terreno.

Otro de los aspectos más destacables en los que se puede aplicar el Big Data es el análisis de juego, tanto del propio club como el del rival. Conseguir resultados es el principal objetivo del entrenador del equipo. El uso de las estadísticas es clave para averiguar puntos fuertes y débiles de su escuadra, así como para predecir las características del adversario. Gracias a los datos, se pueden identificar patrones de juego basados en la condición de local o visitante, tomar nota de cuántos jugadores se repiten en el once titular, sus posiciones o cuántos cambios se efectúan.

Lo más importante es saber diferenciar cuál es la información útil y la residual. Uno de los ejemplos más claros en este apartado son los penaltis. Comúnmente se ha pensado que se trata de una “lotería” y que el factor suerte era diferencial a la hora de lanzar la pena máxima. Un claro ejemplo es que los porteros tienen una lista de teóricos lugares a los que pueden lanzar sus contrincantes. Varios estudios avalan esta práctica como algo relevante y se ha comprobado recientemente en torneos del máximo nivel como la Eurocopa o la Copa América. Cada pequeño detalle cuenta en el cara a cara entre portero y chutador y también otros factores como el psicológico son esenciales.

Una observación realizada por Geir Jordet, investigador en psicología deportiva en la Norwegian School of Sports, ha aclarado diversos aspectos. En los casos en los que el portero consigue atrasar el tiempo –haciendo esperar al tirador con la pelota preparada en el punto de penalti–, el acierto disminuye hasta el 70,6%, mientras que cuando el futbolista puede tirar sin distracciones el acierto sube hasta el 90%. Nada pasa desapercibido.

A pesar de todo lo mencionado anteriormente, el rendimiento individual es el ámbito en el que el Big Data está más avanzado. La preparación física es fundamental y cada vez tiene más importancia en el modelo de fútbol actual. En el día a día se extraen los datos recogidos durante entrenamientos y partidos, ya sean técnico-tácticos (balones recuperados, números de centros, tiros a puerta…) o a nivel físico (recorridos en alta intensidad, distancia recorrida). A partir de ahí se planifica la siguiente semana. Los jugadores también son conscientes de la importancia de los datos y solicitan informes para ver en qué pueden progresar.

Por otro lado, la prevención de lesiones está a la orden del día y esta herramienta sirve de gran utilidad para aliviar estos contratiempos durante la temporada. La monitorización de los jugadores permite establecer un plan nutricional en función de su nivel de fatiga y desgaste energético. Se hacen simulaciones, dependiendo de los datos recolectados desde dispositivos móviles, para saber qué ejercicios son los más recomendables o cuál es el mejor momento de descanso de los jugadores para no lesionarse. Además de ello, se pueden individualizar ejercicios según el estado de cada jugador e incluso anticiparse a otras situaciones de riesgo.

En definitiva, el buen uso de estos mecanismos estadísticos cobra una gran importancia en el fútbol actual. Se ha convertido en una ventaja competitiva respecto al resto y debido a ello, la inversión en el Big Data está aumentando. La modernización de las direcciones deportivas en esta innovación se ha convertido en trascendental para la trayectoria y el crecimiento del club.

El curioso caso de Kevin de Bruyne

El Big Data tiene diversas formas de utilización y el futbolista belga del Manchester City aprovechó los datos para negociar su renovación. De Bruyne fichó a un equipo de analistas para recopilar todo lo que había ofrecido al club en el terreno de juego y de esta forma pudo evidenciar el gran beneficio que aportó al equipo. Científicamente, se pudo valorar su papel en el equipo y las opciones que tiene el conjunto inglés de ganar títulos con él en la plantilla. De esta forma, los utilizó para negociar un aumento de sueldo significativo y convertirse en el jugador mejor pagado del Manchester City. A pesar de que este caso pueda resultar extraño, cada vez son más los agentes que ofrecen las estadísticas de sus representados para demostrar su valía al club interesado en fichar.

Es inevitable pensar que habrá nuevos usos del Big Data y sus aplicaciones se extenderán por todos los campos del deporte rey. Las tecnologías avanzan de forma frenética y el mundo del fútbol no podía estar a la espera. La mayoría de los técnicos y analistas ya se han dado cuenta del valor añadido que supone utilizar herramientas como estas. La información es poder y cualquier ayuda que suponga aumentar el conocimiento sobre el deporte es clave. Por consiguiente, seguiremos hablando de todo lo relacionado con ello y trataremos de descubrir y demostrar la influencia de los datos estadísticos.

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