Esta semana comienza una nueva temporada de la Liga BBVA, una de las competiciones futbolísticas más seguidas en el mundo y sin lugar a dudas, la referencia del deporte rey en España. El fútbol, por mucho paréntesis vacacional que se pretenda, nunca nos abandona entre campeonatos veraniegos, amistosos y previas de competiciones europeas… pero sin Liga, nada es lo mismo.
Los amantes del balompié están de nuevo de enhorabuena ya que comienza una Liga que promete ser disputada en cada uno de los objetivos a cumplir, ya sea alzar el título o no descender a Segunda División. A la tradicional rivalidad entre Real Madrid y FC Barcelona, se suma la cada año más potente candidatura de Atlético de Madrid, Sevilla y Valencia; así como el crecimiento experimentado por el Athletic Club de Bilbao como recientemente ha demostrado en la Supercopa de España, u otros equipos como Villareal o Celta de Vigo.
El fútbol, más aún por estos lares, no es sólo un deporte. Es sentimiento y pasión, como demuestran los aficionados incluso durante el partido más intrascendente. Pero precisamente esa pasión es culpable de que este deporte haya abrazado el análisis de datos de una forma que pocos deportes lo han hecho. La necesidad de conocer todo lo que acontece en el campo y la cada vez mayor rivalidad e igualdad entre los equipos, han llevado al análisis de datos a estar en la agenda de todo actor relevante en el sector: cuerpos técnicos, directivas, medios de comunicación y hasta aficionados.
Así, de unos años a esta parte es asombrosa la cantidad de datos disponibles para consultar en relación a casi cualquier competición, a todos los equipos. Antes, durante y tras la retransmisión de los partidos, las televisiones desgranan su análisis de lo acontecido con todo tipo de datos informativos: kilómetros recorridos por cada jugador, posesión de balón, toques realizados por jugador, pases buenos o malos, velocidad de disparo… casi cualquier cosa que ayude a conocer no sólo la disposición de un equipo a ganar, sino el rendimiento posición a posición. En pocos años hemos pasado de conocer tan solo los tiros realizados, número de tarjetas recibidas y porcentaje de posesión, a saberlo absolutamente todo, por banal que pueda parecer el dato a simple vista.
Esta tendencia la vemos también claramente en el auge de las apuestas, si bien este sector siempre ha sido tendente a un análisis exhaustivo de cualquier dato. Las casas de apuestas trabajan con multitud de variables que se analizan de forma histórica y en base a probabilidades; lo cual hace su negocio un poco más seguro y por otro lado, la diversión de este formato, algo más atractiva; pudiendo hoy en día apostar por internet en base a casi cualquier variable en tiempo real.
Pero el análisis de datos no se detiene en la simple cuantificación, que puede ser más o menos de interés para cierto tipo de espectadores. Periodistas y comentaristas deportivos utilizan dichos datos para analizar posibilidades y razonar los hechos; pero también los propios profesionales utilizan cada vez más técnicas de análisis de datos para mejorar la competitividad. De este modo, entrenadores de la talla de Rafa Benítez (ferviente seguidor del análisis y datos de fútbol), utilizan big data y software de análisis de datos para afrontar con mayor garantía cada encuentro, en función de los patrones del equipo contrario y las prestaciones que ofrecen sus propios jugadores.
Recientemente, la Universidad de Michigan, ha tratado de demostrar que el fútbol no es un deporte tan poco predecible como podría parecer, analizando los patrones de pase de los equipos de la Primera División Española en la temporada 2013 – 2014. El Atlético ganó su última Liga, entre otras muchas cosas, por ser un equipo poco predecible según el estudio. Cuando Madrid y Barcelona tenían una gran cantidad de pases repetidos y secuencias trilladas a lo largo de la competición, los campeones mostraron una mayor capacidad para limitar sus patrones de pase recurrentes; lo que se traduce en una mayor dificultad para defenderse ante este equipo.
El big data está siendo utilizado cada vez más en clubes profesionales no sólo para preparar encuentros, sino también para analizar de una forma más rápida, visual y efectiva lo sucedido tras el partido; permitiendo un aprendizaje y reacción más ágil ante los fallos y las oportunidades surgidas. Algo que se usa de forma habitual en el equipo NBA (Los Angeles Clippers) del ex-CEO de Microsoft Steve Ballmer, por ejemplo.
La tecnología lo inunda todo y poco a poco se hace también con un hueco fundamental en el mundo del fútbol. Ejemplo de ello son dos clubes punteros a nivel internacional como el Real Madrid (que ha firmado un amplio acuerdode colaboración con Microsoft) o el Bayern de Múnich (que utiliza tecnologíaa SAP para medir el rendimiento de sus jugadores). El fútbol ha evolucionado muchísimo y parece que con el creciente interés por estas técnicas, que se traduce en la aparición de empresas especializadas, en un futuro cercano los entrenadores podrán ser capaces de modificar sus estrategias incluso durante un mismo partido en base a resultados, con una meta fundamental: ser menos predecible en el campo y ganar.