Hace tiempo que el deporte se abrió al análisis de datos a lo bestia. Es lo que se llama Big Data, un sistema que ha dejado obsoletas aquellas aplicaciones de software que procesaban datos de forma tradicional y que no pueden abarcar tanto volumen y ponerlos en valor a una velocidad razonable. Todos tratan de sacarle partido al Big Data, pero en el deporte está establecido el debate de hasta dónde puede ayudar.
Una imagen se ha hecho viral en la última semana y tiene que ver con la final del Abierto de Australia que enfrentó a Rafa Nadal y Daniil Medvedev. El resultado final es ya sabido por todos. El ruso tomó la delantera hasta ganar los dos primeros sets y adelantarse 0-1 en el tercero. Fue ahí cuando la imagen televisiva representó sobre la pista los porcentajes de victoria de cada uno: 96% para Daniil y solo 4% para Rafa.
Por lo que ocurrió después, la histórica victoria de Nadal que le alzaba como el tenista masculino con más Grand Slam de la historia, todo el mundo se tomó a broma y vaciló sobre aquellos porcentajes.
El 4% de posibilidades de victoria que Rafa Nadal batió
¿Cómo venció Nadal al Big Data? ¿Por qué le daban solo un 4%? Esos números quieren decir que de cada 100 veces que se hubiera jugado ese partido, a partir de ese justo momento, Nadal solo ganaría en cuatro de ellos. Se entiende mejor viendo que desde 1974 solo seis tenistas habían remontado un 2-0 en contra en una final de Grand Slam: Bjorn Borg (Roland Garros 1974), Ivan Lendl (Roland Garros 1984), Andre Agassi (Roland Garros 1999), Gastón Gaudio (Roland Garros 2004), Dominic Thiem (Abierto de EEUU 2020) y Novak Djokovic (Roland Garros 2021).
La matriz de Países Bajos en patinaje
Lo que hizo Nadal fue un acto prodigioso y vencer al Big Data da todavía más valor a su victoria. El sistema no es infalible, queda claro, pero también puede llevar a dar con casos extraordinarios como el del equipo de patinaje de velocidad de los Países Bajos en los Juegos de Invierno de Pekín 2022. Los neerlandeses son los dominadores absolutos y tienen tanto talento que elegir en su equipo, que es un dolor de cabeza.
El nivel es tan alto en los Países Bajos que sus patinadores obtuvieron 32 billetes (16 y 16, entre hombres y mujeres) para los Juegos de Pekín. Las normas no permiten que acudan tantos atletas de un país para un deporte determinado y la Federación se vio obligada a reducir su lista a 18 (9 hombres y 9 mujeres) que tendrán que competir en varias pruebas.
Representante de Países Bajos en Pekín 2022
En ese proceso de seleccionar quién debe competir en qué pruebas son donde entra en juego un sistema denominado the matrix (o 'la matriz'). Este se viene utilizando en los Países Bajos desde 2010 por los matemáticos de la Universidad de Groningen y, a través de complejos cálculos, busca en qué carreras tienen más posibilidades de lograr una medalla colectivamente. No se centra en el atleta como individuo.
9 hombres y 9 mujeres salen seleccionados para competir en varias pruebas, sin importar como clasificaran en algunas de ellas. Pero el equipo pasa por un último filtro, el del juicio humano, para dar el visto bueno a los seleccionados o hacer algún cambio, que es lo que ocurrió con el equipo masculino de Pekín. Dos atletas, Dai Dai N'tab y Tijmen Snel, 8º y 9º de la selección, fueron sacados para dejar su sitio a dos compatriotas que deberían aportar más en las pruebas conjuntas, las de salida masiva y persecución por equipos.
A N'tab le dejó fuera esa decisión, pero también la matriz. Fue segundo en la prueba de clasificación de 500 metros masculinos y en un sistema tradicional se habría asegurado el billete a los Juegos. Pero la matriz lo sacude todo y de rebote se vio relegado. Y está el caso de Patrick Roest, que patinará en tres pruebas, pero no lo hará en 1500 metros donde sí participará un atleta que quedó por detrás de él en la clasificación, Marcel Bosker. Cosas de The Matrix.
El Big Data en el fútbol
El Big Data también se ha hecho escuchar en el deporte rey, el fútbol. En una disciplina donde cada vez hay más competencia y se igualan las fuerzas, los clubes poderosos buscan invertir su dinero en sistemas que les den una ventaja diferencial. Sea en el campo o en los despachos.
Hay ejemplos como el del Ajax, que ha incorporado el Big Data para sacar el máximo potencial a su cantera y su sistema de fichajes analizando los datos de todos los jugadores del primer equipo y de su academia. Gracias a ello dio un salto competitivo, reflejándose en su llegada hasta las semis de la Champions 2018/2019 o pasando como primero en la fase de grupos de esta edición.
Bukayo Saka recibe el consuelo de Gareth Southgate tras su fallo en la tanda de penaltis de la final de la Eurocopa
En cuanto a lo que es el juego, la táctica, son cada vez más los clubes que hacen uso de la tecnología para recabar la información de todo lo que ocurre en el campo y sacar las mejores conclusiones. A veces no sale bien, como le ocurrió a Inglaterra en la final de la Eurocopa al dejar en manos del Big Data la elección de los cinco lanzadores de la tanda de penaltis. Kane y Maguire, los pesos pesados del vestuario, fueron los dos primeros, pero los otros tres eran Rashford, Sancho y Saka, ninguno mayor de 23 años.
Los tres fallaron. En Inglaterra se llevaban las manos a la cabeza y surgían dudas como si fue un error que Rashford y Sancho lanzaran el penalti sin haber jugado (entraron al campo en el 120') o si lo era que Saka lanzara otro pese a no haber tirado ningún penalti como profesional. El Big Data no contó con ello o, seguramente, no le dio la importancia que acabó teniendo. En la tecnología no lo está todo, pero si se sabe hacer un uso adecuado de ella puede funcionar. La pelea está en saber cómo.
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