Las matemáticas reinventan el mundo del baloncesto

En el año 1992, la Liga ACB introdujo un nuevo sistema para determinar quién había sido el mejor jugador del partido. Antes se medían únicamente los puntos, los rebotes y las asistencias. Con el nuevo sistema comenzaron a medirse los tapones, los balones robados o las faltas recibidas.

En el fondo se trata de una ecuación, sumar y restar, pero nos ayuda a valorar qué jugadores son importantes o quiénes han jugado por debajo de su nivel, las medias aritméticas registradas en partidos anteriores.

Estas cifras son nuestras armas para codificar un partido pero, ¿cuántas cosas estamos dejando sin valorar, cuánta información se pierde?

"El baloncesto es complicadísimo de modelizar porque no son unos pocos fenómenos que tienes que ver y ya está", dice el matemático Pablo Mira, de la Universidad Politécnica de Cartagena. "Tienes a diez personas corriendo por la pista y haciendo un montón de diseños complicados de esquemas de juego y, en una misma jugada, resulta que uno pierde el balón pero realmente la acción está en otro lugar de la pista con un bloqueo indirecto".

Para medir todo esto, generalmente lo que se ha hecho hasta hace poco es medir fenómenos discretos: puntos, rebotes, asistencias... El problema es que ese tipo de análisis no se preocupa de lo que pasa durante los 15 ó 20 segundos de posesión, sino sólo del resultado final de la misma: canasta o no.

"Una simple fórmula de sumar lo positivo y restar lo negativo te daba la primera gran estadística avanzada: la valoración", dice Raúl Barrigón, redactor jefe de Hoopshype, la conocida página especializada en NBA de USA Today. Y agrega: "Pero con la estadística avanzada añade muchísimo contexto. Por ejemplo no es lo mismo meter 10 puntos por partido en 20 minutos de media que en 34 minutos".

De lo simple a lo complejo

El principal fuerte de valoraciones como las de la ACB es que es un sistema muy sencillo. Si haces algo bueno sumas y si haces algo malo restas. Esto ayuda al aficionado de a pie saber, más o menos, si un jugador ha tenido una buena noche o no.

Pero medir las cosas de esta forma da a veces como resultado que el equipo que pierde el partido tiene, paradójicamente, mejor valoración. Y por ello esta cifra no es considerada seriamente entre scouts y directores deportivos. Por ejemplo, en la final del año pasado, el Real Madrid se impuso en casa del F.C. Barcelona por 85-90 en un vibrante partido. Sin embargo, la valoración del equipo perdedor, 102 puntos, fue mayor que la del ganador, 93.

Sergi Llull en la final de la Intercontinental Paulo Whitaker Reuters

Con los sistemas de valoración que se emplean en España, por ejemplo, "se pierde muchísimo, lo que pasa es que hay que mantener un equilibrio", dice Pablo Mira, que añade: "Si tienes un modelo muy complejo, al final no sabes muy bien qué estás midiendo".

Los clubes del Viejo Continente -salvo algunas excepciones- cuentan con una o dos personas en su secretaría técnica, frente a los más de 30 analistas y ojeadores de una franquicia normal en la NBA. Por ejemplo, John Hollinger, autor de uno de los libros referencia sobre análisis de jugadores, Basketball Prospectus (2001), fue contratado por los Memphis Grizzlies como vicepresidente de operaciones deportivas. 

Mientras los métodos de evaluación en España y el resto de Europa resultan anticuados, la ciencia avanza en Estados Unidos junto al deporte de élite. 

Hay modelos que pueden mostrar lo bueno que es un jugador dependiendo del +/- (número que se le asigna a un jugador basado en el marcador durante los minutos que está en cancha), no sólo el suyo individual sino en función del +/- de sus cuatro compañeros y de los cinco rivales. De esta forma, si hay un jugador con un +/- muy bueno porque está rodeado de jugadores muy buenos, se puede demostrar que ese jugador tiene en realidad menos peso del que su valoración muestra.

"Ese tipo de análisis está muy bien", dice Mira, "pero cuando empiezas a implementar ese proceso estadístico comienza a generar ruido y no sabes si realmente es culpa del análisis o estás descubriendo algo sobre un valor real jugador". "Cuando las matemáticas se vuelven complejas quizá no son muy útiles para el aficionado", agrega.

Por su parte, Marc Stein, reportero de la cadena estadounidense ESPN, dice a EL ESPAÑOL que no cree que sea tan difícil de entender para los aficionados: "El seguidor moderno de la NBA es mucho más listo que los de mi generación porque llevan años escuchando cómo los equipos se preocupan de las métricas". Este veterano periodista se cuestiona "cómo el creciente énfasis que se hace ahora en la eficiencia podría haber afectado al legado de Allen Iverson". "¿Sería admirado al mismo nivel si estuviese jugando ahora mismo?".

Moneyball con canastas

El libro Moneyball (2003) de Michael Lewis -después convertido en película (2011) homónima protagonizada por Brad Pitt y Jonah Hill- supuso el pistoletazo de salida para que casi todos los equipos de la NBA montaran potentes equipos de analistas dedicados a extraer hasta el último dato útil del flujo del juego.

Ahora mismo, la liga estadounidense está empleando cámaras fabricadas por la empresa israelí SportVU. Estas cámaras miden 20 veces por segundo la posición exacta en coordenadas X-Y del balón y de todos los jugadores que están en la pista. Los analistas obtienen una abundante cantidad de datos, aunque los rivales también. 

Desde un punto de vista matemático, los modelos más simples están básicamente compuestos por sumas, restas, multiplicaciones y divisiones. Sin embargo, al entrar en procesos donde existe una nube de datos muy grande, se aplica un análisis de la regresión, lo que permite, cuando hay un montón de datos distintos, entender de qué modo varía uno de ellos con respecto a los otros.

Con el sistema de SportsVU, un analista puede acceder a todos los datos sobre los tiros que ha lanzado en un partido el escolta James Harden y saber, para cada tiro, quién era su defensor y cómo estaba de cerca, cuál era la posición del tiro, cuánto faltaba en el reloj de posesión o cuánto había fallado antes.

Stephen Curry en un amistoso jugado esta semana. Kyle Terada Reuters

En el análisis exhaustivo de estos datos está la oportunidad de obtener una ventaja competitiva, como la que convirtió este año en campeones a los improbables Golden State Warriors. Liderados por Stephen Curry, el equipo de Oakland, California, tiró muchos más triples de los que los manuales de baloncesto aconsejan. "Dicho así parece sencillo", comenta el matemático de la UPCT, "pero hace años se oía que no puedes lanzar muchos triples porque acaba por penalizarte y te saca del partido, aunque la estadística ha demostrado que tirando muchos la esperanza de éxito es mayor".

Qué falta por medir

En particular, un reto para todos estos sistemas está en cómo valorar la defensa. Como apunta Barrigón, "creo que fueron los Celtics los que contabilizaban estadísticas internas como las deflections, intercepciones del balón en defensa que no terminaban en robo sino en saque de banda para el contrario". En estos casos, no se recuperaba la posesión pero se interrumpía el ataque rival, con lo que el éxito es moderado, pero cuantificable.

También para Marc Stein, cuantificar la contribución defensiva mediante analíticas sigue siendo un reto y un gran misterio. "Me gustaría que hubiera circulando más estadísticas sobre defensa por un motivo egoísta: me ayudaría a elegir mi Jugador Defensivo del Año, una de las categorías que encuentro más difíciles".

Un ejemplo patrio. Si nos preguntamos quién es el mejor jugador defensivo de la Liga ACB podemos mirar, con criterio clásico, quién hace más tapones y coge más rebotes defensivos por partido. En este caso sale el nombre del pívot croata Ante Tomic, que en 2013 hizo más de un tapón y cogió casi cinco rebotes de media por partido con el F.C. Barcelona.

Pero si aplicamos el sistema +/- aparece Raül López, base del Bilbao Basket con fama de atacante, como el mejor jugador defensivo de la Liga porque, cuando él estuvo en pista, su equipo concedió menos puntos por jugada que ningún otro, según datos de la ACB. El criterio lo es todo.

Y aún hay más aspectos, como el ritmo del partido. Como dice Mira, "es fundamental, porque no es lo mismo meter 80 puntos con pocas posesiones que con muchas posesiones". Si metes el ritmo del partido en la ecuación "cambia totalmente el análisis y jugadores que parecían muy buenos ya no son tan buenos".

Al final, todo lo que sabemos del baloncesto depende únicamente del código que usemos para descifrarlo.