A ojo de buen cubero o no (los big data en el deporte profesional)

¿Recuerdan la película Moneyball? En ella Billy Beane, interpretado por Brad Pitt, motivaba a sus jugadores antes de salir al campo con estas palabras:

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

A mediados de los años setenta Bill James, un aspirante a articulista deportivo de Kansas, bien pertrechado de lápiz y papel, anotaba los registros históricos de jugadores de béisbol. Sus artículos no se entretenían en analizar los hechos del juego o los comentarios de los deportistas, como por costumbre.

Escrutaban en cambio el juego de cada jugador solo en función de los datos estadísticos disponibles, nunca sobre criterios subjetivos. Distintos editores rechazaron su trabajo, pero James decidió publicar estos artículos en un cuaderno llamado ‘Baseball Abstract’ en 1977. Conoció nuevas ediciones en años sucesivos, habida cuenta que en el béisbol proliferan los datos a recoger.

Por cierto en EEUU, el soccer no es tan popular respecto a otros deportes, entre otras cosas, porque los cuadros estadísticos son muy pobres. El pasatiempo americano es el béisbol y para mucha gente lo es no necesariamente por ver los partidos sino por mirar al día siguiente las estadísticas.

El concepto Big Data se asocia habitualmente al campo científico, empresarial o comercial. Google o Facebook almacenan grandes volúmenes de datos que, convenientemente procesados e interpretados, facilitan la toma de decisiones y estrategias o la resolución de problemas.

Hace casi 2000 años, Galeno clasificó las enfermedades humanas en cuatro tipologías distintas en función de los fluidos corporales. La evolución de la Medicina ha permitido analizar y ordenar las diversas patologías en clasificaciones mucho más complejas. Este enfoque multidisciplinar es el que se viene proponiendo, verbigracia, con las posiciones tradicionales del baloncesto, o también del fútbol. Lo que conlleva cambiar la manera de pensar a la hora de construir sus plantillas.

El objetivo es que pasen de fichar jugadores para encajarlos en las posiciones tradicionales a dotarlas de mayor polivalencia, basadas en los datos y así desarrollar un estilo de juego concreto. Los resultados de aplicar su análisis topológico tienen su aplicación práctica tanto en los despachos como en la cancha de juego. Por un lado, están los fichajes. La minería de datos puede descubrir al manager de un equipo jugadores casi desconocidos que ofrecen un rendimiento muy alto por un salario muy inferior al de otros jugadores millonarios con datos de juego similares, en palabras de Muthu Alagappan, otro experto.

Desde luego que no faltan los estudiosos que analizan la ciencia detrás de los lanzamientos de penaltis. Asunto nada baladí.

En ese estudio se analizaron más de 300.000 pases distintos para tratar de encontrar patrones en las estrategias de los equipos. Evitar patrones recurrentes (151 y 180 los del Barça y Real Madrid por 31 del Atlético) pudo decidir en parte un campeonato tan igualado como el de ese año.

"La estadística puede alimentar" lo no previsto -provocando que los implicados deseen impedir lo que supuestamente ya está escrito- y apuntar hacia otra ventaja del buen destino de estos datos: la de la confianza que conocer los defectos del rival es capaz de generar en los jugadores.

En las afamadas bodegas Muga las cubas se vienen haciendo desde generaciones anteriores más o menos todas iguales. Esa capacidad del buen cubero sin utilizar ningún tipo de medida es la que también se arrogan los entrenadores. La cuestión está en ver si los Big Data pueden rentabilizarse en el deporte profesional, de la misma manera que en otros ámbitos manifiestos de nuestra vida cotidiana.

- Mi agradecimiento al despacho Garrigues por la documentación facilitada y, en especial, a su letrada doña Carolina Pina.

(Publicado hoy en el Diario de Soria/El Mundo)