Correr más o correr mejor: El Big Data en el fútbol español

Correr más o correr mejor: El Big Data en el fútbol español
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¿Correr más o correr bien? ¿Hacia donde evoluciona el fútbol español? ¿Hacia lo cuantitativo? ¿Y cómo podremos medir lo cualitativo?

Hace unas semanas asistí a una charla divulgativa con entrenadores.

Un preparador físico de un equipo de primera división de La Liga española, que está peleando por jugar competición europea la temporada que viene, señalaba muy orgulloso que, en la actualidad con los GPS y la información que proporcionan, los entrenamientos ya están hechos y además evaluados casi en tiempo real.

Desde hace ya muchos años que vienen apareciendo estudiosos, expertos y otro gurús y seguimos intentando simplificar y cuantificar el JUEGO DE LOS JUEGOS, el fútbol cuya complejidad lo hace único y quizás por ello tan popular por muchos rincones del planeta.

Además de estadísticas de jugadores y equipos (posesión, distancias recorridas, corners, fueras de juego, tiros a puerta, etc.), ahora salen conceptos modernos que analizan los partidos de la Liga y Champions League como mapas de calor o el tan nombrado en la actualidad “Big Data”, término anglosajón equivalente a Macrodatos que define la tendencia a manipular enormes cantidades de datos debida a la necesidad en muchos casos de incluir dicha información para la creación de informes estadísticos y modelos predictivos utilizados en diversas disciplinas, actividades o negocios.

El diario AS publicaba un artículo el día 6/4/2018 cuyo titular era “El ‘Big Data’ acredita la ventaja física del Madrid y de Cristiano Ronaldo”, en referencia a la eliminatoria de Champions League que iba a ser disputada entre Real Madrid y Juventus. El artículo del Diario AS lo firma Paco González como experto en ‘Big Data’ en colaboración con una Universidad.

Leyendo en detalle el artículo del diario As, comienza realizando una comparación a un delantero como Cristiano Ronaldo frente a los dos centrales del Juventus. Siendo puestos antagónicos no parece una buena comparación, ¿por qué no comparar jugadores en el mismo puesto: delanteros con delanteros o centrales con centrales?

Resalta el citado estudio que Cristiano Ronaldo tiene un promedio un 35% superior de aceleraciones máximas a los dos centrales y este se supone que será un factor determinante en esta eliminatoria de la Champions League.

Continúa realizando una comparación entre jugadores del Real Madrid agrupándolos por parejas Lucas-Asensio comparados con Bale-Benzema. Llama la atención que en todos los parámetros analizados, todas las estadísticas salen favorecidos a los dos primeros, dejando en peor lugar a los últimamente criticados Bale y Benzema.

Avanzamos leyendo el artículo y las conclusiones del estudio del experto en Big Data y por fin encontramos una comparación de iguales. En concreto las distancias recorridas de laterales del Juventus frente a los del Real Madrid.

Es curioso que en este caso ganen los jugadores del equipo italiano, sobre los jugadores del Real Madrid, pero, y éste parece el arte de análisis del Big Data, finalmente se encuentra la manera de que salgan favorecidos los jugadores del Real Madrid con el argumento de que con el balón en posesión (y esto lo ponen en negrita) recorrieron más metros que los “juventinos”.

Esto es algo que a primera vista sorprende debido a que la prioridad de un defensa lateral es la parte defensiva y la participación de los laterales con balón depende totalmente del rol que desempeñen cada uno de ellos dentro del estilo de juego de cada equipo.

Añaden también que la aceleraciones de los laterales madridistas reflejan el “gran estado de forma” en el que se encuentran. Como luego se vio en ambos partidos, en el partido de ida sólo en la segunda parte ambos laterales madridistas se incorporaron con balón en ataque y en el partido de vuelta vimos como ambos laterales del Real Madrid sufrieron mucho en defensa, especialmente Carvajal con Mandzukic.

Por último el artículo del diario As, analiza dos puestos de centrocampistas y compara a dos jugadores alemanes: Khedira del Juventus con Kroos del Real Madrid. Tanto en distancia recorrida como en aceleraciones supera el jugador del Juventus al del Real Madrid. Sin embargo, esta vez el argumento utilizado es distinto.

En concreto, se señala que el análisis de los datos permite a Kroos una mayor dosificación durante el partido, con tan solo un 13,23% de deterioro del rendimiento físico en acciones de alta intensidad entre la primera y la segunda mitad. Añade además el artículo el diario As que, en comparación, Khedira presenta una reducción media del 40,76% entre ambas partes a lo largo de la Champions, pudiendo ser esta fatiga determinante en el devenir de la eliminatoria de Champions League.

Estaba esperando un análisis con posterioridad a la disputa de esta eliminatoria pero no he encontrado en la hemeroteca un estudio similar sobre lo sucedido en el partido del Santiago Bernabeu.

Como todos vimos con posterioridad, la eliminatoria transcurrió por términos de igualdad global dentro de la desigualdad de cada uno de los partidos.

Sin entrar tampoco en la polémica sobre el penalty marcado por Cristiano Ronaldo en el último minuto del partido, hubo una victoria contundente del Real Madrid en Italia y victoria algo menos contundente de la Juventus en Madrid.

Descontados los goles y las ocasiones de gol en ambos partidos, el 99% del público en general, incluidos entrenadores, comentaristas, tertulianos, etc etc coincidían en que EL JUEGO del Real Madrid fue mejor en el partido de ida, mientras que el JUEGO de la Juventus fue mucho mejor en Madrid.

Y entonces, ¿cómo analizamos el JUEGO?

¿Cómo concluimos casi unánimemente que un equipo fue mejor que el otro en cada uno de los partidos?

El juego de los juegos y el Big Data

Considero fundamental algo que Paco Seirulo (preparador físico del FC Barcelona durante muchos años) subrayó acerca de este deporte: “ El fútbol es el juego de los juegos. Su complejidad es tal que no ha tenido la necesidad de evolucionar tanto desde que fue inventado como lo han hecho otros deportes.»

Cuando analizamos el JUEGO del fútbol, en muchas ocasiones partimos de modelos asumidos como son la capacidad condicional o cualidades físicas básicas (fuerza, resistencia, velocidad, flexibilidad) o incluso sistemas de juego, pero obviamos las interrelaciones y complejidades que surgen si tenemos en cuenta que, exceptuando el portero, la ejecución de este JUEGO se desarrolla con piernas y pie y que la realidad de cada uno de los jugadores varía y es cambiante a lo largo de la temporada, en cada entrenamiento y en cada partido.

¿Para qué sirve el Big Data en fútbol?

Respecto a los entrenadores y entrenamientos, volviendo a la frase del preparador físico en la que aseguraba que todo estaba medido gracias a los GPS y en consecuencia la carga de trabajo del entrenamiento estaría completamente determinada.

Quedaría entonces la parte táctica donde gracias a los departamentos de scouting y el análisis de vídeos también se obtienen multitud de datos de los sistemas de juego rivales de cómo juegan individual y colectivamente y en base a ello diseñar estructuras que contrarresten las virtudes del equipo rival.

Todos los amantes del fútbol español recordamos los cuartos de final del Mundial de Sudáfrica. En la tanda de penalties, Pepe Reina le susurró al oído a Casillas hacía que lado solía tirar Cardozo, y ya sabemos qué pasó ese día.

En el vídeo de esta jugada se ve claramente que Casillas anticipa el movimiento de Cardozo … ¿Gracias al Big Data se podrán anticipar la mayor parte de jugadas?

Creemos que no, aunque expertos del Big Data dicen que el fútbol cambiará mucho con la implantación de modelos analíticos, especialmente en:

  • Análidis del rendimiento individual de los futbolistas.
  • Toma de decisiones a la hora de fichar.
  • Análisis del juego (en minúsculas, por supuesto).

El caso es que estoy de acuerdo en la influencia del Big Data en el fútbol, pero…

Si todo fuera tan sencillo y tan medible, ¿Cómo es posible que un equipo a alto nivel como el Real Madrid y en una eliminatoria de cuartos de final de Champions League a priori igualada sea capaz de ganar fuera de casa 0-3 y ocho días después, pierda 1-3?

Yendo aún más allá, en el caso de una hipotética prórroga en el partido de vuelta, siguiendo los parámetros analizados en el estudio de Big Data, los jugadores del Real Madrid disponían de una ventaja sustancial sobre los del Juventus ¿y era eso lo que estaba pasando en el campo?

Las sensaciones que transmitían los jugadores de ambos equipos era que también el factor emocional iba a jugar un papel fundamental. Y entonces ¿cómo medimos y analizamos lo emocional? ¿es posible hacerlo? ¿cómo?

Y por último ¿cómo medimos la motivación de un jugador, de un equipo? La motivación del Real Madrid no es la misma en la Champions que en La Liga y de ahí sus éxitos de los últimos años.

Valdano hace muchos lo simplificó mucho en una de sus frases: el fútbol es un estado de ánimo. Yo creo que hay más miga detrás de ello porque si fuese tan simple no habría tanta gente estudiándolo y opinando.

 

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