El Big Data en el futbol actual

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Físicos teóricos, matemáticos y programadores impulsan los departamentos de ‘big data’ de algunos de los principales clubes de fútbol de Europa, que les atribuyen mejoras en el juego y los fichajes.

El santuario Stamford Bridge. El graderío se encontraba poblado por una mezcla rara a esa hora: físicos, matemáticos, programadores, directores deportivos, ojeadores, asistentes de entrenadores. Era la pausa del almuerzo de una jornada de debates sobre los puntos en los que se cruzan el big data y el fútbol, organizada por Statsbomb, una de las principales empresas de recolección de datos y elaboración de métricas avanzadas.
Javier Buldú, investigador del Centro de Tecnología Biomédica de la Universidad Politécnica de Madrid, presentó un modelo que evalúa la decisión de los futbolistas al elegir un pase: compara el que dieron con los que podían haber dado, en cuanto al riesgo y al valor que añaden o restan a una jugada. Se hablaba de mediciones, datos de localización, y también de la incomprensión que todavía flota entre el científico y el futbolista. “Se necesitan traductores de un mundo al otro”, se oía entre charla y charla.
El Ajax ha recorrido un camino poco habitual en el uso del big data. En general, los departamentos de análisis más potentes, que en España apenas destaca es el Barcelona, se han formado al abrigo de propietarios estadounidenses, una cultura en la que el dato lleva años ayudando al negocio. Como en el caso del Liverpool, bajo el mismo paraguas corporativo que los Boston Red Sox de béisbol, Fenway Sports Group. Ian Graham, el físico teórico que dirige su oficina de análisis, compartió alguna clave: “No se trata solo de ganancias marginales, sino que son posibles grandes mejoras”, dijo. Según sus cálculos, elevar el rendimiento un 2%-3% puede llegar a suponer 60 millones de euros más en premios para un club que juega la Champions.
La ventaja que podía aportar la recolección ordenada de datos ya la intuía Víctor Orta en sus comienzos a las órdenes de Monchi en el Sevilla. Por entonces, antes de la llegada de Statsbomb u Opta, el ahora director deportivo del Leeds construyó un Excel con las puntuaciones que otorgaban los periódicos deportivos de los futbolistas en los partidos que él no podía ver. “Así localizamos a Gameiro, porque L’Equipe casi siempre le daba las más altas”, contó. Ahora trabaja en la elaboración para su club de un modelo propio, mixto: “¿Por qué elegir entre el dato y la gente? No vamos a firmar a alguien solo con los datos, y no vamos a firmar a nadie sin mirar los datos. Hay cosas que no aparecen en ellos”, dijo. Como el análisis psicológico, fundamental cuando se trasplanta un jugador de un sitio a otro.

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