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El Mundial de los datos

El Mundial de los datos

“No existe ninguna selección que vaya a ir al mundial (de Qatar) sin un equipo de analítica detrás”, una afirmación intrigante, lanzada por José Arturo Osorio, líder de analítica avanzada de la compañía especializada en ciencia de datos, Datalytics.

Intrigante, pero no desprovista de razón: las estadísticas han acompañado al mundo deportivo desde mediados del siglo XX (generalmente mediante el uso de los modelos estadísticos bayesianos), principalmente en disciplinas como baloncesto, béisbol, fútbol americano o la equitación. Lo curioso es que este tipo de análisis de datos no era muy llamativo para los aficionados y profesionales del fútbol, por considerar que el juego posee una naturaleza arbitraria e imprevisible. “La dinámica de lo impensado” fue el título del célebre libro sobre el futbol, escrito por el periodista argentino Dante Panzeri en 1967.

Esta percepción, considerada ahora como “retrógrada”, comenzó a diluirse desde hace una década, cuando las métricas del juego – más allá de los goles – se hicieron relevantes para tomar decisiones, tanto en la cancha como fuera de ella; un ejemplo es el mundo de las apuestas deportivas.

La nómina más cara de un torneo, la rotación de los jugadores, sus edades, su porcentaje de pases, atajadas o lanzamientos desde el punto de pena máxima, son algunos de los datos recogidos, categorizados, analizados y expuestos por algoritmos de Inteligencia Artificial, muchas veces financiados y desarrollados por multinacionales de las apuestas.

Estas compañías (la mayoría de internet) han invertido millones de dólares en la creación de agencias de data deportiva, llamadas “Brokers informativos”, las cuales entregan informes de análisis fiables a sus clientes -apostadores en todo el mundo- con el objetivo de brindarles confianza para apostar cada vez mayores cantidades de dinero durante los partidos.

La diferencia con los métodos tradicionales de medición, es que Big Data no es un modelo estadístico como tal, sino que se trata del análisis avanzado de tendencias a partir de captura de masas enormes de datos heterogéneos, que provienen de múltiples fuentes: tanto de la actividad deportiva como de la internet.

“Lo que buscamos es reducir la incertidumbre sobre las variables existentes en un partido de fútbol, basados en la nueva información disponible sobre pases, jugadas, resultados históricos, variaciones en las plantillas de los equipos, datos de casas de apuestas online, video análisis, artículos periodísticos, análisis deportivos y toda clase de indicadores existentes, capturados en tiempo casi real gracias a la Inteligencia Artificial y analizados para hacer una proyección fiable”, aclara Osorio.

La ciencia de datos entrega información precisa sobre la posibilidad de que un balón que pasa por los pies de estos jugadores, se convierta en gol. De Bruyne y Modric, con curvas más achatadas, pero más extensas, tienen mayores posibilidades de generar una anotación después que tocan el balón.

A pesar de la precisión de los datos recopilados, el resultado final es un cálculo de probabilidad: al analizar dos equipos de fútbol que se enfrentarán en un partido, se puede predecir cual será el ganador del encuentro, cuál tiene la mayor probabilidad de anotar en el primero o segundo tiempo de juego, etc. Es justamente esta premisa la que genera controversia sobre el modelo. ¿No es acaso, con data o sin ella, un ejercicio de adivinación?

El final del pulpo Paul.

“Paul” ha sido de lejos el más famoso pronosticador de resultados en el fútbol global. Los aficionados creen que el cefalópodo acertó en siete partidos de la selección alemana en el campeonato mundial de 2010, además de predecir el título de España sobre Holanda en la misma edición. Si bien resultó curioso para unos, también fue lucrativo para otros, que apostaron fuertes sumas de dinero para saber cual caja (adornada con la bandera del país participante) escogería el animal dentro de su pecera.

Toda clase de animales precedieron al pulpo Paul: el camello Shahenen y la gallina Paula (del Mundial de 2018), la cabra Zabikaya, la elefanta Citta, la lora Olivia o el tigre Fedor. Todos, sin embargo, no pasaron de ser superchería: creencias sin fundamento científico o racional, ancladas a tradiciones locales.

El simpático Pulpo Paul, popular durante el Mundial de 2010, fue sustituido por algoritmos y ciencia de datos.

Es por eso que José Arturo Osorio y su equipo de expertos en IA no buscan predecir el fútbol, sino entender su mecánica y generar hipótesis, ya que la naturaleza del juego es impredecible. “No intentamos adivinar. Lo que tratamos de hacer al construir un modelo es que los usuarios tomen una decisión informada, basados en un universo más específico de datos, más entendible, actualizando las creencias o corazonadas que han tenido siempre”.

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Una probada de esta nueva forma de concebir el juego a través de la tecnología la experimentamos en el pasado mundial de Rusia 2018, gracias al famoso software de video análisis VBAR, basado en Inteligencia Artificial. Su precisión en el análisis de jugadas controversiales logró resolver en segundos, lo que antaño derivaría en meses de discusiones bizantinas. Con el VBAR, la famosa “Mano de Dios” de Diego Armando Maradona en la Copa Mundo de 1986 nunca hubiese derivado en gol legítimo.

Para 2022, ad portas del inicio de la Copa Mundial de la FIFA (comienza el próximo 20 de noviembre), la IA ha avanzado a pasos de gigante y es aún más precisa, elogia Osorio: “En el mundial de fútbol pasado (Rusia 2018) estábamos en el pico de la experimentación de esta tecnología, pero tras cuatro años ya está probada su efectividad y el mundo del fútbol se desatrasó sobre estos ejercicios de promedio”. Ahora, se da gran valor a la analítica de datos, invirtiendo en su desarrollo e implementación.

Los sistemas de machine learning se han afinado en gran medida con los torneos europeos (Premier League, liga española, Bundesliga, etc.) donde los técnicos de fútbol confían en la información específica proporcionada por la IA: Lo que come el jugador diariamente, las máquinas en las que entrena, su velocidad máxima, su tiempo de recorrido de la cancha, entre otras variables. Basados en estos datos, los directores técnicos toman mejores decisiones a la hora de definir la alineación del próximo partido, o la continuidad de alguno de sus jugadores.

“El truco con la Big Data es tratar de encontrar si existe una correlación entre esos datos y lo que termina pasando en la realidad. Por eso es confiable”, aclara el ingeniero de Datalytics.

¿Se pierde la pasión con este tipo de análisis? En realidad no. Lo que la afición busca en el deporte rey es la expresión del ser humano en estados elevados de desempeño. “De lo más apasionante que hay es ver a deportistas que rompen estadísticas”, opina Osorio.

Pero no todos los avances de IA son datos estadísticos: la implementación de aire acondicionado y temperatura inteligentes (controles de humedad), tableros de análisis en tiempo real, estadios inteligentes, controles inteligentes de acceso, identificación biométrica a través de analítica de imagen, contraste con bases de tatos para efectos de seguridad, son algunos de los avances tecnológicos que el gobierno de Qatar ha dispuesto para esta copa mundo. La Inteligencia Artificial cambiará para siempre la forma en la que lo disfrutamos.

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