El análisis de datos aplicado a los deportes avanza en Uruguay

Todas las personas que saben sobre análisis de datos recomiendan ver Moneyball. Es una máxima de la profesión, es como si las dos horas y 13 minutos que dura la película explicaran todo lo que quieren decir. Y sí, un poco sí. Tiene todo: el rupturismo en relación a las formas convencionales de entender los deportes, el espíritu innovador de los personajes interpretados por Jonah Hill y Brad Pitt, que la reman toda la película, y, sobre todo, una explicación bien desarrollada sobre cómo se trabajan los datos.

Moneyball cuenta la historia real de Billy Beane y Peter Brand, pioneros en el trabajo con análisis de datos en las Grandes Ligas de Béisbol a principios de la década del 2000. Hoy en día, la fiebre de los datos se esparció por más deportes. En diálogo con Garra, Alejandro Trejo, docente e investigador del Instituto Superior de Educación Física (ISEF) y del Instituto Universitario ACJ, afirmó que internacionalmente los deportes que más utilizan esta herramienta son “hockey sobre hielo, básquetbol y fútbol, que está corriéndola de atrás, pero acelera”. En Uruguay, el trabajo con esta herramienta varía según el deporte: “En hándbol son pocos, en básquet muchos más, los hermanos Cal tienen un uso alto de la estadística y complementan con análisis de video. En el rugby hay dos o tres analistas de video, que son los mismos que miran las estadísticas”.

Guzmán Montgomery, analista de datos de Boston River, habló con Garra y planteó que “Uruguay está a años luz de las potencias europeas como Inglaterra y Alemania, que tienen tecnología más avanzada. Los clubes a veces no tienen plata para invertir o no saben lo importante que es”. Sin embargo, apuntó que “es un proceso que se está dando de a poco, en los últimos tres años dio sus primeros pasos. Será cuestión de dos o tres años más para que todos los clubes tengan sus analistas y trabajen más con esto”.

Peter Brand –Jonah Hill en el film– es un economista graduado en Yale que tuvo la novedosa idea de confeccionar un equipo de béisbol a partir del análisis de datos. Su planteo generó rechazo en los profesionales del béisbol de toda la vida, que no podían entender que los números superaran su saber acumulado durante años. Al igual que en la historia de Moneyball, los Peter Brand uruguayos están en las universidades. “El Big Data acá se desarrolla académicamente en las facultades de Economía e Ingeniería”, señaló Trejo. Pero también se pueden encontrar profesionales que se preparan específicamente para trabajar con datos en el deporte. Montgomery contó que, junto con varios uruguayos, hizo un máster en Big Data deportivo en la Universidad Católica San Antonio de Murcia. Sin embargo, hizo una salvedad; hasta donde sabe ningún club de fútbol trabaja con Big Data en Uruguay: “Trabajan con empresas que ya les dan los datos procesados y con analistas que los siguen procesando y generan datos propios”. En su caso, aplica algo más cercano al “Smart Data”, que apunta a sacar el máximo valor posible de una cantidad menor de información.

A su criterio, Peñarol es el equipo que más está avanzando en la materia, tiene un área específica en la que trabajan dos personas. En otros clubes, como Torque, los encargados de trabajar con datos son miembros del cuerpo técnico. Planteó que piensa que en el futuro va a haber personas especializadas dentro de los cuerpos técnicos y personas contratadas por los clubes; “lo importante va a ser que haya un diálogo entre las dos partes”, indicó.

Montgomery dijo que trabajar con un área específica de análisis de datos puede generar mucho valor para los clubes. En juveniles se puede “ir almacenando datos de jugadores y conocerlos mucho más para cuando lleguen a primera división”. Se pueden construir perfiles de jugadores que se quieren contratar para el modelo de juego: “Eso va de la mano de hablar con los entrenadores, tenés que contratar jugadores que le sirvan al club, pero que le sirvan también al entrenador que está trabajando en ese momento”.

Similitudes y diferencias

El uso de los datos a nivel académico y profesional recorre distintos caminos y tiene finalidades diferentes. Eso no impide que se afecten mutuamente. Trejo explicó que las publicaciones de la academia pueden incidir en lo que ocurre en el terreno de juego: “Los entrenadores interpretan y deciden qué usar, de acuerdo a la capacidad de los jugadores, el entorno, el nivel de competencia. Hay muchos factores. Ahí está la línea difusa entre la academia y la actividad profesional, cómo se modifican, cómo conviven y necesitan una de otra para poder generar un impacto en la enseñanza, en el entrenamiento, en los procesos”.

Consideró que desde la investigación académica y la práctica profesional hay dos grandes miradas sobre el análisis de datos. Una consiste en tomar datos que se asocian a las capacidades condicionales: cuánto corrió el deportista, cuántos cambios de dirección hizo, cuántos saltos. Se registra con un GPS, no hay subjetividad. La otra analiza conductas, se trata de ver lo que sucede, codificarlo, registrarlo y analizarlo. “Cuando yo observo la conducta de alguien y la registro, aparece la subjetividad”, indicó.

Las herramientas para recoger datos que utilizan los académicos y los profesionales del deporte “normalmente son las mismas”, dijo Trejo, la diferencia está en las intenciones. El analista de un equipo de fútbol los necesita lo antes posible para saber cómo juega su próximo rival o para hacer cambios en el entretiempo. El académico busca describir y explicar un fenómeno, e incluso, hacer predicciones. Trejo argumentó que otra diferencia es que “si soy un entrenador, me da igual la subjetividad, porque voy a ver cualquiera de mis partidos con mi subjetividad. El campo académico es mucho más exigente en cuanto a la objetividad y calidad del dato”.

Para la recolección de los datos, Trejo y sus compañeros de investigación usan la metodología observacional, que consiste en observar el fenómeno estudiado y codificarlo. El proceso se lleva a cabo a partir de videos que se observan con la intención de explicar el porqué de determinadas conductas. El docente aclaró que, en el caso del fútbol uruguayo, existe la limitante de que únicamente pueden analizar las jugadas de gol, porque son los únicos videos subidos en internet. Los partidos enteros no están disponibles para su uso, pese a que, hoy en día, se filman todos los encuentros de primera división.

Otra limitante es el tamaño de las canchas: “a veces no se tiene visión de lo que pasa en el otro arco desde el lugar donde podés poner la cámara”, señaló. Puso como ejemplo una investigación del ISEF en el fútbol femenino en la que el elemento a analizar eran los datos sobre jugadas de pelota parada. Fueron a filmar unos partidos y vieron que, por las condiciones de la cancha, no podían grabar los córners, por lo que tuvieron que limitarse a registrar los saques de banda.

Más y mejor

Montgomery apuntó que, en el caso de los equipos del fútbol uruguayo, son empresas locales e internacionales las que les suministran los datos, los equipos no los recogen en gran número por su propia cuenta. Puso como ejemplo el caso de Wyscout, una empresa multinacional que trabaja con grandes volúmenes de datos ya procesados: “Puedo acceder a datos de todos los jugadores del fútbol uruguayo, la región y del mundo. Si quiero ver los pases que hizo un jugador por partido, me dice cuántos hizo y cuántos fueron correctos. Además, tengo videos”.

El GPS es otra herramienta que brinda datos útiles, pero el analista de Boston River afirmó que son distintos a los que facilitan las empresas, que pueden ser las acciones con pelota durante los partidos. Los que trabajan con GPS pueden agregar las distancias entre líneas, y la velocidad y kilómetros que corren los jugadores. En Uruguay, son bastantes los equipos que trabajan con la herramienta, aunque aún no lo hacen todos.

El paso siguiente es la aplicación de los datos para que tengan incidencia en el desempeño de un equipo. Trejo recordó cuando trabajó en la selección femenina de hándbol y comentó que él ya tenía una base de datos sobre el equipo porque había estudiado su desempeño en el torneo anterior: “Teníamos el dato de las exclusiones, que es 15 % o 20% del tiempo total de juego. Cuando Uruguay jugaba con una jugadora de más, en términos de eficacia, su desempeño era más o menos igual que el de Brasil y las europeas. En cambio, en inferioridad estábamos bastante por debajo que Brasil en nivel de juego”. Ante esa información, la decisión del cuerpo técnico fue dedicar tiempo a mejorar el juego en inferioridad.

Montgomery contó que está en constante diálogo con el entrenador de Boston River, Ignacio Ithurralde, para ver qué quiere analizar de su equipo y del rival. Además, filma las prácticas y arma videos con las sesiones de entrenamiento, aunque reconoció que a veces no da el tiempo de analizar todas.

Siempre hay que tener en cuenta el contexto; para eso, Montgomery comentó que luego de cada partido le da al entrenador un informe con lo que sucedió y con los datos más relevantes para analizarlo. “También trato de contextualizar dentro de lo que venimos haciendo, si fue el partido en el que hicimos más pases, lo pongo en el informe. Lo mismo si fue el partido en que erramos más pases, para analizar qué fue lo que pasó”, apuntó.

Con respecto a los jugadores, Montgomery dijo que les da informes a cada uno. Apuntó que eso construye la confianza con ellos: “Si le decís que hizo 20 pases capaz que no le dice mucho. Pero si después de acercarle datos partido a partido, vas y le decís ‘mirá, hiciste 50 pases, pero tu promedio es 30, fue un partido en el que participaste mucho’, ese contexto le permite al jugador saber más sobre su rendimiento”.

Los bajos presupuestos son un obstáculo para el avance del análisis de datos en Uruguay. Para Montgomery, de todas formas, se pueden hacer cosas que ayuden al equipo: “Capaz que para los juveniles no podés contratar una empresa extranjera porque los partidos no se televisan y no tenés datos, pero si vos los filmás podés tener los tuyos y sacar conclusiones. Obviamente, no te vas a enfocar en contar todos los pases y cosas así, pero sí podés analizar cómo hacemos goles y cómo nos los hacen. Con eso capaz que podés mejorar en relación con los goles que recibís o que hacés”.

Para él, lo más importante del uso de datos es que ayuden a tomar mejores decisiones: “Cuantos más tengas, mejores decisiones vas a tomar, porque vas a tener más información. Capaz que poca información te ayuda a tomar mejores decisiones que si no tenés nada y te quedás solamente con la percepción del partido. Hay estudios que dicen que de lo que ves del partido te quedás sólo con 20% o 30%”.

Trejo, por su parte, afirmó que, aunque los datos son muy útiles, “el único que puede modificar su entorno es el jugador. Los datos son una herramienta que está a su servicio, un soporte muy importante para la toma de decisiones, pero al final es él quien decide”.