En los últimos días se ha hablado y mucho de cómo el hombre puede ser capaz de derrotar a la máquina. De cómo Rafa Nadal consiguió no sólo sobreponerse a la paliza que le estaba infligiendo el ruso Daniil Medvedev, sino al algoritmo que predijo que sólo tenía un 4% de posibilidades de ganar el partido.

Tras el último punto, el que le daba su vigésimo primer título de Grand Slam, al tenista balear le entró la risa. Algún diseñador de memes podría haber interpretado esta imagen como una burla de Nadal tras ese revés cortado que le hizo a la tecnología, pero no. Debía de ser una risa de emoción contenida.

Y es que, a día de hoy, ni Nadal ni ningún otro deportista deberían menospreciar expresiones como big data, machine learning o inteligencia artificial. De hecho, no lo hacen. Deportes individuales como el tenis o colectivos como el fútbol o el baloncesto, hace tiempo que utilizan estas herramientas para estudiar rivales o mejorar el rendimiento propio.

La tecnología es una realidad innegable y su maridaje con el deporte ya es imparable, como lo demuestra, por un lado, el hecho de que la práctica totalidad de equipos profesionales ya tienen implantadas herramientas de este tipo en su día a día y, por otro, la cada vez más recurrente aparición de investigaciones que profundizan en esta cuestión.

Especialmente prolífica en este sector es la Universidad de Castilla-La Mancha. Hace unos meses, ya contábamos en D+I cómo este centro público había participado en un estudio junto con la Universidad Europea de Madrid y la Universidad Internacional Valenciana (VIU) que identificaba patrones de juego gracias a los datos y a la inteligencia artificial en el mundo del fútbol.

Jesús Vicente Gómez, uno de los investigadores de aquel proyecto, ya avanzó que muchos otros deportes estaban empezando también a coquetear con la tecnología. Y ahora, meses después, se ha confirmado.

Los investigadores de la Escuela Superior de Informática del Campus de Ciudad Real de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) Eusebio Angulo Sánchez-Herrera y Francisco Pascual Romero Chicharro están inmersos en el proyecto BIDEA (Balonmano, Investigación y Desarrollo de Estadística Avanzada).

Estadística e informática

Este trabajo que tiene como objetivo aplicar al balonmano la estadística y la informática y surgió durante un curso impartido con los entrenadores del Súper Amara Bera Bera de Liga Iberdrola durante el confinamiento.

El Súper Amara Bera Bera es uno de los equipos de la Liga Guerreras Iberdrola (la primera división femenina) más laureados de los últimos años, con 7 títulos ligueros, 6 trofeos de la Copa de la Reina y 7 títulos de la Supercopa de España.

Pues bien, el club donostiarra tiene claro que, para seguir ganando, la tecnología debe jugar un papel fundamental.

El confinamiento de la primavera de 2020 dio con la clave. "En aquel encuentro observamos que lo que hacíamos complementaba lo que ellos realizaban, y viceversa. Viendo que podíamos avanzar mucho en el Análisis de Datos en Balonmano, un área poco explotada en este deporte, tuvimos varias reuniones online", explica Eusebio Angulo.

El trabajo se había empezado a practicar en otro equipo de menor categoría, el Balonmano Pozuelo de Calatrava y el Súper Amara Bera Bera iba a suponer el salto al profesionalismo.

Las metodologías y herramientas planteadas en este proyecto, además de llevarse a cabo en este equipo donostiarra, se han llevado a la práctica en otros conjuntos como el Telekom Veszprem de la liga húngara. Este club, con 26 ligas, 28 copas de su país y 2 recopas de Europa, elevará esta tecnología a otro nivel. 

Una de las estadísticas que se analizan en BIDEA son el cálculo en directo de la probabilidad de victoria en cada momento del partido y la predicción de resultados por medio de la utilización de algoritmos basados en las estadísticas previas.

Como se ve, pues, pese a la derrota del algoritmo a manos de Nadal, los sistemas predictivos siguen estando en auge en equipos punteros a nivel Europeo.

Todas las variables

Otras tareas de estos investigadores se centran en 8 puntos: mapas zonales de rendimiento y efectividad; scoring de jugadores; productividad; plus-minus; modelos de predicción de la probabilidad de victoria; predicción de resultados; procesamiento automático de datos y cálculo automático de jugadores de pista.

Así, los mapas de rendimiento y efectividad ayudan a conocer en directo las zonas de más efectividad, es decir, aquellas desde las que se marcan los goles y desde dónde se asiste; mientras que el scoring contribuye a evaluar el rendimiento de los jugadores de forma objetiva.

Asimismo, la productividad, relacionada con el scoring, indica cuánto produce un jugador en función de lo que juega; y el plus-minus valora el comportamiento del equipo teniendo en cuenta cuando el jugador en está en pista y cuando no lo está.

Líneas de trabajo a las que hay que sumar el procesamiento automático de datos obtenidos de diferentes fuentes, así como la identificación automática de los jugadores en pista, que permitiría una mayor rapidez y precisión en el cálculo de indicadores como el plus-minus.

Por todo ello, la fiabilidad de los datos obtenidos y la propia automatización del proceso de este proyecto es mucho más precisa que las estadísticas oficiales de EHF (Federación Europea de Balonmano) e IHF (Federación Internacional de Balonmano).

"No es solamente que aporte mayor fiabilidad. Trabajamos con un estudio en el que se pueden tomar datos interesantes que actualmente no se tienen en cuenta en las estadísticas actuales en este deporte", asegura Angulo.

El hecho de que equipos profesionales de alto rendimiento respalden el trabajo realizado por estos investigadores de la UCLM, refuerza la convicción de que aplicar al balonmano la estadística y la informática "ayudan a mejorar la toma de decisiones de los entrenadores aumentando la objetividad y encontrando a aquellos deportistas con los que los equipos mejoran colectivamente".

Asimismo, el éxito cosechado por este grupo de trabajo plantea la posibilidad de aplicar estas herramientas a deportes indoor.

"Siempre hemos pensado que con conceptos parecidos se puede trasladar a otras modalidades como el fútbol sala o el waterpolo", apunta Eusebio Angulo. Es más, con el objetivo de mejorar resultados y rendimiento, se están manteniendo contacto con equipos, selecciones regionales y naciones "para ver la forma en la que se puede colaborar y ayudar desde el punto de vista de los análisis de datos".