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Así es como el Big Data está transformando el fútbol

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Cabizbajo, observa su mano sudorosa y empuña el pomo de la puerta haciendo frente a ese nudo que le atenaza el estómago, empujándola. El olor plastificado a la goma de las botas y el dulzor de las camisetas limpias le golpea al entrar en el vestuario, donde se hace el silencio y un mar de miradas expectantes se posa sobre él. Haciendo acopio de la mayor de las fuerzas y con su voz más convincente deja salir de sus labios una sencilla frase cargada de significado:

-Puede que no parezcáis campeones, pero lo sois; así que, jugad como campeones.

Así motivaba Billy Beane a sus jugadores en la película 'Money Ball' minutos antes de salir al campo, un film estrenado en 2011 y protagonizado por Brad Pitt, que narra la historia del gerente del Oakland Athletics y su equipo de béisbol, al que consiguió reflotar en 2001 gracias al análisis de datos y a la ayuda de un economista de ideas radicales, Peter Brand, cuya incursión llevó aparejada la contratación de unos jugadores hasta entonces “gafados”, pero que acabaron por resultar tremendamente útiles en el lugar apropiado.

Dicho éxito convirtió a Beane en el primero en apostar en serio por las estadísticas más allá de los parámetros de medición convencionales, dejando a un lado las múltiples oposiciones y las no pocas críticas de ojeadores y escépticos. No obstante, las dificultades con las que Beane se encontró en su arduo camino, no solo se resolvieron sino que hoy el Big Data ha conseguido colarse en todo el ámbito deportivo, cambiando las tornas y transformando la dinámica de equipos y ligas. Pero analicemos el panorama actual y cómo ha evolucionado.

Hay muchas compañías que están ofreciendo estos servicios, como Microsoft. Unos servicios cuyo potencial completo aún está por descubrir. En palabras de Sebastián Lancestremere, Director Gral. división deportiva Microsoft Ibérica: "Una de las oportunidades que tienen los clubes con las herramientas de Microsoft es poder simular, no miles de partidos, sino de temporadas, en cuestión de minutos".

El Big Data en el fútbol: del ayer al hoy

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De esta manera y casi cinco años después de que el también jugador Billy Beane plantease este método impensable; el análisis de datos constituye uno de los imprescindibles en la estrategia de muchos clubes, especialmente los futbolísticos, con un arraigo en nuestro país que habla por sí mismo. Sin embargo, su inclusión ha llevado aparejado un desarrollo que lo ha trasladado de la recolección e interpretaciones más sencillas hasta el alumbramiento de programas informáticos que cuidan hasta el más mínimo detalle; una realidad que implica el manejo de una cantidad ingente de información.

"Una de las oportunidades que tienen los clubes con las herramientas de Microsoft es poder simular, no miles de partidos, sino de temporadas, en cuestión de minutos", Lancestremere

Así y según apunta Marcial Torres, editor en Opta Sports -una importante empresa de análisis que provee a clubes como el Sevilla, el Barcelona, Valencia, etcétera- “uno de los pioneros en introducirlo fue el entrenador Rafa Benítez”, actualmente en el Madrid, y que todavía hoy sigue manteniéndose fiel al Big Data. ¿La razón? Que se trata de un procedimiento que no solo ofrece nuevas posibilidades sino que se encuentra en constante evolución.

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“Hemos pasado de realizar informes del rival mediante el visionado de imágenes televisivas del encuentro (para trazar estrategias defensivas)” a incluir secuencias de pases básicos —poco después. “Actualmente ya podemos coger la longitud y tipo de pases, así como cruzar las cifras en una base de datos”. Además y en poco más de cuatro años, la plantilla de este tipo de profesionales se ha incrementado, integrándola hasta tres y cuatro personas en el caso de los grandes equipos. “Gente cada vez más formada”.

El desarrollo, así, se ha centrado, no tanto en la recolección sino en el tratamiento, análisis y presentación. “Antes se desarrollaba en Flash y ahora se hace en HTML5, la maquetación también ha cambiado mucho y nos permite mostrar toda la información”. Pero ya ahondaremos más tarde en cómo funciona esta clase de software.

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Además, habría que llevar a cabo una distinción en cuanto a lo que al uso de esta recolección se refiere. Encontramos tres ámbitos distintos: el de la rueda de prensa, el de la estrategia deportiva y el de la web. El primero tiene un carácter meramente informativo, mientras que el segundo se centra en el uso que les dan los entrenadores; y el tercero en las actualizaciones de las páginas de los distintos clubes. Puedes ver un ejemplo en la imagen del site del Tottenham que precede a este párrafo.

Los datos del deportista (tracking)

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Dejando a un lado el juego en sí mismo, los deportistas también son monitorizados, un tracking que no nos sorprende, pero que se lleva a cabo de una manera que, en nuestra humilde opinión, se queda corta en ciertas ocasiones, cuando desaprovecha todas las oportunidades que brindan los wearables deportivos, capaces de monitorizar en tiempo real los movimientos del futbolista en cuestión.

¿Cómo se logra, entonces? Con la inclusión de unas cámaras en el campo que miden el rendimiento físico del atleta, “los kilómetros que ha recorrido, los sprints que ha hecho, los cambios de ritmo”, remarca Marcial. Algo que podría influir en la contratación de determinados futbolistas, pero también ayudarles a prevenir los excesos y a conocer cuándo deberían tomarse un descanso.

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Torres, asimismo, indica que este es precisamente el futuro del Big Data en el fútbol: popularizar la inclusión de dispositivos que mejoren las funciones de estas cámaras y que aporten matices como el desempeño atlético (velocidad, aceleración), la posición de los jugadores y sus movimientos, la tenencia del balón y demás. Pero, ¿estarán ellos dispuestos a llevarlas?

Adidas, por ejemplo, posee un chip específico, Micoach Elite System, que se coloca en la camiseta de los jugadores y que puede llevar a cabo un seguimiento de su resistencia física, su velocidad y otros parámetros, enviando más de 200 registros en tiempo real a un ordenador (u otro gadget). En los Juegos olímpicos de Londres, asimismo, algunos corredores estadounidenses empezaron a utilizar sensores en sus zapatillas y otros elementos.

"La clave reside en conocer cuánto rendimiento económico podemos atribuirle a un determinado jugador", Osorio

Además, esto sirve para otorgarle un valor a cada jugador, algo que también usan juegos como FubolFantasy, Comunio y las casas de apuestas; estas últimas un ámbito espinoso. “Tenemos que argumentar que estamos en lo cierto, valorando que aquello que no vemos no podemos documentarlo”, algo que aparece en las bases legales de Opta para evitar problemas y malentendidos. Una realidad que comparte Antonio Osorio, empresario y docente. "La clave reside en conocer cuánto rendimiento económico podemos atribuirle a un determinado jugador", apunta.

¿El Big Data ayuda a evitar las lesiones?

A colación de lo anterior, no podemos dejar de preguntarnos si el análisis de datos podría ayudar a evitar lesiones. Si bien en el caso del análisis en el propio campo, lo recabado nos impide formarnos una idea completa; el uso por parte de los jugadores de la tecnología que se viste sí lo permite.

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Por ejemplo, el wearable preferido por el Madrid es un sujetador deportivo que integra un contador de pulsaciones, un acelerómetro en la espalda y un GPS. "Lo ideal sería que los jugadores lo llevasen en todos los entrenamientos pues, cuanto más lo utilicen, más datos tendremos de ellos. Así los análisis que hagamos serán más completos", comenta Tim Mallalieu, presidente del proyecto conjunto de este equipo y Microsoft, del que te hablaremos más adelante.

Con dicho sistema, comenta Mallalieu, "queremos resolver unas preguntas para Rafa: ¿Qué jugadores están en peligro de lesionarse? ¿Qué jugadores están en su mejor momento en cuanto a rendimiento? ¿Qué jugadores se acercan al punto de fatiga?". La velocidad, aceleraciones, el desequilibrio en las piernas mientras corren son algunos de los puntos que se tienen en cuenta.

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Evidentemente, a la información que estos gadgets compilan hay que sumarle las preguntas que el equipo que se encarga de interpretar estas mediciones realiza. Por ejemplo, a los futbolistas se les interroga acerca de cómo han dormido, cómo se sienten, etcétera. Además se valora la llamada fatiga pasiva o acumulada, así como otros rasgos psicológicos que podrían afectar al rendimiento y ocasionar problemas de salud.

Un método que contrasta con las múltiples lesiones que actualmente acumula este club. De hecho, son 19 ya los jugadores de Rafa Benítez que experimentan dolencias de alguna clase (17 lesiones y dos recaídas). El último en pasar por la enfermería ha sido Carvajal, que se suma a Keylor Navas, Pepe, Ramos y otros quince.

Más virtudes que defectos

Dicho lo cual y si bien no todos los entrenadores apuestan por este sistema sino que prefieren decantarse por la motivación -como Mourinho, por ejemplo-, son innegables las ventajas que implica hacerlo. Y no solo nos estamos refiriendo a trazar una estrategia en el campo sino a que conocer las jugadas y comportamiento del equipo contrario puede servir para prevenir vulnerabilidades y amenazas, entrenar en ellas, diseñar nuevas formas de entrenamiento, plantear objetivos acertados y tomar decisiones más acordes con los acontecimientos.

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Una antelación a la que algunos responsabilizan de acabar con la magia de lo imprevisible, algo intrínseco al juego. Por ejemplo, aunque un entrenador haya previsto una defensa específica ante un club que marca muchos goles de cabeza, “si en el encuentro lo hace con otra parte del cuerpo, poco puede hacer. Lo imprevisible siempre queda”, dice Marcial.

Osorio, por su parte, no solo indica que "la estadística puede alimentar" lo no previsto -provocando que los implicados deseen impedir lo que, supuestamente ya está escrito; sino que apunta a otra ventaja del uso de estos datos que excede el ámbito de las estadísticas: la de la confianza que conocer los defectos del equipo al que están a punto de enfrentarse es capaz de generar en los jugadores.

Cómo funciona: datos concretos y fuentes

Evidentemente, no podemos dejar al margen el modus operandi a la hora de captar los datos concretos. ¿Cuáles son las fuentes? ¿Qué aspectos se analizan? El funcionamiento del programa que emplea Opta Sports es sencillo; de hecho lo que hace es ayudar a los correspondientes analistas de un partido en directo, a dibujar con el ratón los movimientos de los jugadores de un equipo u otro en el terreno. Una tercera persona revisa toda esa información, una comprobación que se repite al día siguiente. El procedimiento se lleva a cabo sobre la retransmisión en vídeo del encuentro.

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"La estadística puede alimentar lo no previsto -provocando que los implicados deseen impedir lo que, supuestamente ya está escrito", Osorio

El sistema informático, en concreto, es capaz de compilar entre 1.500 y 1.600 eventos por partido. Si valoramos que, por cada uno de ellos, se cuentan unas 200 o 300 jugadas (secuencias) y que la mitad del tiempo que dura un evento de este tipo no se dedica al puro “chute del balón”, la cifra no esta nada mal.

Pero estas secuencias no son la única fuente de datos sino que se miden los pases buenos, las pérdidas de balón, remates, goles, faltas, tarjetas, tenencia y similares. Es decir, se centra en el llamado “eventing”, en la estrategia global y no en el rendimiento de cada atleta.

El caso español: el Madrid y el Big Data, una relación tecnológica

El Madrid, tal y como apuntábamos, ha sido uno de los primeros en apostar por incorporar estos sistemas de análisis con la intención de conocer, de primera mano, el estado de su plantilla. El propio Carlo Ancelotti, el entrenador del Madrid previo a Benítez, comentó a Tim Mallalieu: "Quiero que sólo te centres en lo físico, yo me encargo de la táctica".

¿Cómo? Mediante el uso de unos sensores que sus miembros llevan durante los entrenamientos y que compilan datos acerca de su velocidad, esfuerzo, fatiga y demás; una información que se analiza a posteriori y que ayudará a decidir al entrenador por qué futbolista se decanta.

Una realidad que el club ha hecho posible gracias a un acuerdo con Microsoft, firmado a finales del año pasado y cuyo objetivo era, precisamente, la transformación digital del equipo; una alianza que implicó la inclusión de los de Redmond como socio tecnológico estratégico, así como el despliegue de diferentes iniciativas citadas en el vídeo que encabeza este artículo.

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Tim Mallalieu explica quién está detrás de este sistema: "El perfil del equipo que está trabajando con Rafa [Benítez] es interesante y muy diverso. Son científicos que trabajan con datos de forma que al observarlos se encuentren los mejores algoritmos para construir un modelo que permita predecir algo. También hemos incorporado a gente que ha trabajado en business intelligence así que cada mañana Rafa puede ver seis cuestiones, porque no necesita ver todos los datos".

El Big Data en otros deportes

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Por otra parte y aunque nuestro objetivo era centrarnos en el deporte que más pasión despierta entre los españoles, no podemos olvidar que el Big Data también se emplea en otras modalidades como el béisbol (el caso que ilustra Moneyball) y la Formula 1. La escudería McLaren, de hecho, se sirve de esta tecnología hasta tal punto, que cuenta con 60 miembros especializados que envían información en directo de lo que va pasando con la finalidad de que puedan llevarse a cabo mediciones en tiempo real, una monitorización que se realiza mediante sensores del automóvil.

El baloncesto no se ha quedado atrás sino que la NBA lo usa para “utilizar” a sus jugadores de distintas maneras, obtener la máxima efectividad, repensar las estrategias del juego, y validar determinados métodos. Los Golden State Warriors de San Francisco son algunos de los que lo utilizan desde 2013. Y hasta sus jugadores visten wearables durante los entrenamientos En concreto su equipación integra 16 sensores que recogen información sobre sus pulsaciones, respiración, actividad de los principales grupos musculares, etcétera.

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Al margen de las disciplinas en sí mismas, nuestro experto de Opta también se refiere al tamaño de los equipos, que resulta totalmente secundario. “Todo reside en la importancia que se le dé al valor de estas estadísticas”, es decir “no hay diferencia entre un equipo grande y otro pequeño”. De hecho, tal y como apunta, “Rafa Benítez lo utilizaba en Nápoles, en el Valencia y ahora en el Madrid”.

¿Puede el Big Data predecir quién ganará la Liga en la primera jornada?

Dicho lo cual, lo cierto es que, aunque el Big Data pueda ayudar a predecir ciertos resultados, esto no quiere decir que vaya a acertar siempre. De hecho, ninguno de nuestros expertos se ha atrevido a descartar el maravilloso factor de lo imprevisible que, finalmente, constituye la parte más bonita del deporte.

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Por otra parte y visto el contexto, los próximos retos del análisis de datos y el Big Data deberían basarse en la manera de tratar y presentar esos datos recabados, pero también en la inclusión de nuevas tecnologías y aplicaciones (que ayuden a llevar a cabo esta monitorización de cada uno de los parámetros destacados. Osorio, asimismo, apunta a uno tan exhaustivo, que provocará que en 2020 incluso los futbolistas que cumplan la mayoría de edad, tengan ya toda su carrera datada.

Dicha predicción se enfrentará siempre a la variable de la sorpresa, de la emoción y de la impredecibilidad del deporte. Como comenta Tim Mallalieu: "Espero que lleguemos a ser capaces de predecir cosas. Porque aunque pensemos que el Madrid va a destrozar al otro equipo con un 7-0, y que Cristiano va a marcar 4 o 5 goles, luego vemos el partido y a menudo nos sorprende, y eso es lo bonito de los deportes".

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