El Super Bowl y el análisis de datos


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Este domingo se juega el Super Bowl LI entre los Atlanta Falcons y New England Patriots. Al igual que las organizaciones, los equipos han empezado a hacer mayor uso del análisis de datos –analytics, en inglés- para una adecuada toma de decisiones antes, durante y después de cada juego o temporada. Ejemplo de ello son los departamentos de ‘analytics que han desarrollado los equipos, para trabajar en este sentido. Estas son algunas de las aplicaciones que han surgido, tanto para equipos de la NFL como del fútbol colegial:

-Selección de jugadores y ‘roster‘ de juego: como se mostró en la película Moneyball (2011) -basada en el libro del mismo nombre y escrito por Michael Lewis– la elección adecuada de jugadores para un equipo es un problema de optimización multiobjetivo, sujeto a diversas restricciones como el propio presupuesto disponible. Existen modelos que se han desarrollado para apoyar estas decisiones, que son de las más importantes en la conformación de un equipo

-Selección de jugada: al elegir una jugada, se deben considerar diversos factores como la posición en el campo, el marcador (diferencia de puntos a favor o en contra), el número de oportunidad que tomará el equipo, los minutos restantes en el juego, etc. Existen diversos modelos que analizan estos datos e información, para apoyar la toma de decisiones en este contexto. Algunos ejemplos son: la selección de jugadas más eficientes, la elección de jugada en cuarta oportunidad, el decidir patear para entregar al balón al equipo contrario, entre otros.

-Estrategia de juego: definir la secuencia de jugadas y continuidad entre ellas en función de los resultados obtenidos, es otra aplicación recurrente de esta disciplina

-Indicadores clave para evaluar el desempeño de un equipo: algunos estudios consideran que, entre las distintas estadísticas que se pueden recopilar para evaluar el buen desempeño de un equipo, destacan de manera particular las ‘yardas por intento de pase’ y ‘número de carreras’ en un juego, por encima del propio resultado

De manera particular – y a diferencia del básquetbol o béisbol – el fútbol americano tiene un número menor de juegos a lo largo de la temporada. Esto disminuye la cantidad de datos disponibles para cada equipo o jugador, haciendo más complicado el realizar análisis estadísticamente significativos. Sin embargo, esto no limita el poder recolectar datos valiosos para apoyar la toma de decisiones.

Como aficionados, también podemos analizar datos y utilizar estadística descriptiva para emitir juicios objetivos e ir más allá de lo que leemos en medios. Un ejemplo son los cuestionamientos a diversos equipos de la NFL por ‘acciones ilegales’ o ‘trampas’. Desafortunadamente, todos los equipos han incurrido en este tipo de acciones. Más aún, si evaluamos la frecuencia de casos reales y documentados que cada equipo ha realizado, podemos observar que otras franquicias -más allá de las que reciben cobertura habitual en medios por estas acciones- destacan en este desafortunado rubro. Los Pittsburgh Steelers, por ejemplo, son el tercer equipo con mayor frecuencia de trampas. Se ubican sólo detrás de los Denver Broncos y New York Jets, que ocupan la primera y segunda posición respectivamente.

El análisis de datos y uso de software especializado se ha incrementado en forma importante en diversos deportes, más allá de la NFL. Un buen ejemplo se dio en la Copa del Mundo Brasil 2014. Además de ganar el torneo, la selección de Alemania utilizó estas herramientas para monitorear el desempeño de sus jugadores y generar estrategias para todo el equipo en cada encuentro.

Actualmente, existen diversas revistas de investigación especializadas en el análisis de datos aplicado a los deportes. Un ejemplo es el Journal of Sports Analytics. Existen también eventos como la Sports Analytics Conference, organizada por Sloan Management School del MIT y presentada por ESPN. Esta conferencia se lleva a cabo desde hace ya once años.

Si deseas realizar análisis por tu cuenta, puedes apoyarte en el software especializado Watson Analytics de IBM. La siguiente liga incluye algunas descripciones y bases de datos, que puedes revisar y analizar personalmente en él.

Finalmente, me gustaría destacar una de mis obras favoritas en esta área: el libro ‘Mathletics‘, de Princeton University Press y escrito por Wayne Winston – profesor en Kelley School of Business de Indiana University. Además de ser autor de obras clásicas en el campo de la investigación de operaciones, el Dr. Winston presenta en este libro diversas aplicaciones de modelos matemáticos y estadísticos para el análisis y toma de decisiones en el fútbol americano, básquetbol y béisbol. Tengo el gusto de mantener un ejemplar de esta obra con una breve dedicatoria, después de que nos visitó en el Tecnológico de Monterrey hace ya algunos años.

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