¿Está permitido innovar en el fútbol?

En una de mis primeras entradas me dediqué a hablar del  modelo Moneyball (ese que sale en una película de Brad Pitt) y la construcción de un equipo de baseball a través de las estadísticas.

Recuerdo preguntarme si algún día ese tipo de “magia” cruzaría la barrera del fútbol y se empezarían a utilizar fórmulas matemáticas para crear el equipo perfecto, sin saber que esa realidad ya estaba llegando. Vamos, que patiné como una novata.

Hace un par de semanas en el evento #Imperdible_02 de la Fundación Cotec, además de pisar el Vicente Calderón cuando comenzaba su despedida, pude escuchar un poquito más sobre el mundo del Big Data en el deporte. Y la verdad es que va mucho más allá de los datos que nutren las supersticiones de antes de cada clásico.

Hablar de Big Data en realidad es referirnos a la acumulación masiva de datos, de información que luego se utiliza para agilizar la toma de decisiones. Las grandes empresas se basan en esto para decidir “si” o “no” frente a un negocio o una inversión y los clubes deportivos, como grandes empresas que son, también.

 

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Imagen vía origamisports.com

 

Origami Sports son el Moneyball español. Una starup que nació con la idea de eliminar la incertidumbre de las tomas de decisiones en los equipos de fútbol y proporcionar un análisis completo tanto de sus jugadores como de posibles fichajes. Analizan cuáles son sus picos altos y también los bajos, contra quien y en qué circunstancias suelen fallar o acertar y utilizan la información de sus pases, asistencias y goles para crear un perfil exacto de su actuación en cada partido.

Son una herramienta para la construcción de equipos. Un claro ejemplo de que muchas veces lo más rentable no es fichar al jugador más caro sino al que mejores estadísticas tiene por remotas que parezcan. Quizá lo que necesita un determinado equipo no es al delantero pichichi sino al jugador que más pases largos acierta  en un partido.

Pero el Big Data no se queda simplemente en la información relevante para fichar o no fichar o encontrar diamantes en bruto en los campos de tierra de Madagascar. También funciona como biofeedback.

Y en esto, el Real Madrid, es uno de los pioneros.

De la misma manera que las botas de tacos de los atletas les dan información de su velocidad de reacción en la salida de 100 metros o igual que se utilizan desde siempre los pulsómetros para medir el ritmo cardíaco de un entrenamiento, se está introduciendo la tecnología para monitorizar el estado físico de los deportistas.

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El Real Madrid firmó un acuerdo de patrocinio con Microsoft a través del cual podían utilizar su base de datos (Imagen vía reasonwhy.es)

La primera plantilla del Real Madrid utiliza distintos sensores a lo largo del entrenamiento que recogen información sobre su velocidad, esfuerzo realizado, fatiga acumulada… y luego son datos que tiene el cuerpo técnico en su mano para tomar decisiones de cara a las alineaciones de cada partido. Además, si seguimos toda esta información tenemos una importante herramienta de prevención de lesiones.

Por ejemplo, si el partido decisivo para mi equipo es contra el Sporting de Gijón, una línea del Big Data nos puede decir cuál es el jugador más fiable o más determinante en los enfrentamientos contra ese equipo y de manera paralela también podemos saber cómo está ese jugador entrenamiento tras entrenamiento y evitar una sobrecarga para que llegue en su gran pico de forma para ese partido.

¿Qué tiene que ver esto con la Psicología Deportiva?

Quizá me esté lanzando otra vez a la piscina con una pregunta que puede estar ya contestada. Pero, ¿y si recopilamos también datos relacionados con el rendimiento psicológico de los deportistas?

Ahora mismo está claro que lo que marca la diferencia dentro del deporte de alto rendimiento es el factor mental. Si creamos equipos a través de datos puramente físicos o técnicos, acabaríamos con un equipo muy fuerte de un lado, pero un poco cojo de otro.

Por ejemplo, hay una frase de Xavi Hernández posterior al mundial de Sudáfrica que demuestra lo que siempre dicen los periodistas, que es un jugador que entiende el juego y distribuye un fútbol inteligente.

En una jugada de gol contra Portugal en cuartos de final, es él quien da un pase de tacón a Villa después de que un pase inicial de Andrés Iniesta saliera rechazado por un defensa. Comentando la jugada dice:

“Yo había visto el pase de Andrés, que iba para Villa”

¿Por qué sabía Xavi Hernández cuál era el pase que quería dar Andrés Iniesta?

Hay estudios que demuestran que el nivel de pericia y la agilidad visual están vinculadas con la predicción de pases o de movimientos de compañeros y rivales. Si esto es así, si creamos una base de datos que recoja información sobre indicadores perceptivos de los jugadores, podríamos saber en cierta medida cuál de ellos tienen una mayor visión de juego. Y esa es una característica que siempre buscan los equipos.

edition.cnn.com
El Big Data puede decirnos qué jugadores entienden mejor el juego?  (Imagen vía edition.cnn.com)

En realidad, esto es un mero detalle. Existe mucha información que podríamos recopilar y nos sería muy útil. El número de veces que un portero da órdenes verbales o no verbales para saber si es un buen líder o no; si las decisiones que toma un jugador son racionales o automáticas en función del tiempo que se demora en tomarlas; los rituales o estrategias de afrontamiento que utilizan…

Quizá puede resultar más difícil de medir que el número de goles que marca por partido, pero todo es abrir la puerta a la innovación.

El Big Data es la herramienta del futuro del deporte. Siempre y cuando nos atrevamos a introducir esos cambios y no nos quedemos estancados en el dilema de introducir cámaras para detectar los goles fantasma.

Seguro que ya hay muchas personas que trabajan con el Big Data que saben quién es más probable que gane el balón de oro dentro de 10 años. Y deberíamos aprovechar no solo toda esa información que tienen bajo la manga sino toda la que son capaces de conseguir.

*Imagen destacada vía LinkedIn.com


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