Análisis de datos en el deporte: ¿cómo transformar los números?

Los datos son una parte intrínseca de los deportes. Por solo poner un ejemplo, en el siglo VIII A.C. los espectadores registraron por primera vez los resultados de los Antiguos Juegos Olímpicos. Y si avanzamos un poco más en el tiempo, en 1870 el periodista Henry Chadwick introdujo la tarjeta de puntuación en el béisbol para recopilar los datos que se generan sobre el terreno de juego. Actualmente, el análisis de datos en el deporte se ha consolidado como una práctica fundamental.  

Los datos en el deporte permiten conocer los resultados de un juego, la atleta más efectiva o los kilómetros recorridos por un futbolista durante un partido. Sin embargo, estos números expresados así solo sirven para informar. Necesitan ser analizados para encontrar tendencias, optimizar los entrenamientos o mejorar los puntos débiles de un jugador. En este post, hablamos sobre el análisis de datos en el deporte. ¡Sigue leyendo! 

Aprendizaje automático en el deporte 

¿Has oído hablar del machine learning? Se trata de una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos. En lugar de ser programadas con instrucciones específicas para cada tarea, las máquinas utilizan patrones y estructuras presentes en los datos para mejorar su rendimiento con el tiempo.  

Por estas características, el aprendizaje automático es muy útil en el análisis de datos en el deporte. Estas son algunas de las áreas clave en las que se pone en práctica el machine learning. 

Análisis de rendimiento 

El machine learning se emplea para el seguimiento y análisis de jugadores mediante tecnología de cámaras y sensores que rastrean sus movimientos en tiempo real, y luego analizan estos datos para proporcionar insights sobre el rendimiento y estado físico. Con estos datos, se pueden optimizar los entrenamientos a través de programas personalizados. Además, se evalúa la carga de trabajo para maximizar el rendimiento y minimizar el riesgo de lesiones. 

Estrategia y tácticas 

Con las herramientas de aprendizaje automático se mejora la estrategia y tácticas al analizar oponentes mediante el scouting. De esta forma, se pueden identificar puntos fuertes y débiles a partir de datos históricos, y predecir tácticas probables de los oponentes. Asimismo, no hay que esperar a que el juego termine para tomar decisiones: en tiempo real, los datos son analizados para ajustar técnicas en consecuencia de lo sucedido hasta el momento. 

Prevención de lesiones 

Las lesiones también se pueden prevenir con la ayuda del machine learning. Es posible detectar signos tempranos de lesiones mediante el monitoreo continuo con sensores y dispositivos portátiles, y utilizando modelos predictivos que consideran factores como la carga de trabajo y la biomecánica. También se crean planes de recuperación personalizados basados en los datos del paciente y se sigue su progreso para ajustar los programas de rehabilitación según sea necesario. 

Experiencia del aficionado 

Si hablamos de la utilidad de las herramientas del aprendizaje automático en el deporte, no podemos mencionar solo del beneficio para los atletas, sino también para los aficionados. Ahora las historias y resultados no se viven solo en el terreno de juego: a través de la visualización de datos y herramientas interactivas, los aficionados pueden explorar estadísticas y análisis de manera atractiva y comprensible. 

Gestión de equipos y recursos 

Los fichajes y transferencias de jugadores, tan seguidos en deportes como el fútbol o el béisbol, también se basa en los resultados ofrecidos por el análisis de datos. Con el aprendizaje automático, es posible evaluar talento y predecir el potencial de nuevos jugadores.  

Visualización de datos en el deporte 

Una parte fundamental del análisis de datos en el deporte es transformar los números en información comprensible y accesible, que los aficionados también puedan interpretar y sacar conclusiones. Para ello, son imprescindibles las visualizaciones de la información. A continuación, te resumimos algunas de las visualizaciones más utilizadas en el deporte: 

• Gráficos de barras o líneas que permiten comparar estadísticas individuales o equipos para identificar tendencias y áreas de mejora. Por ejemplo, es útil para comparar el número de goles de diferentes jugadores en una temporada. 
• Mapas de calor para visualizar las áreas del campo donde los jugadores pasan más tiempo, lo que ayuda a entender patrones de movimiento y posicionamiento.  
• Diagramas de dispersión que analizan la relación entre dos variables, como velocidad y precisión de un tiro.  
• Gráficos de radar para comparar múltiples variables a la vez, como diferentes aspectos del rendimiento de un jugador. En concreto es muy útil para evaluar habilidades de un jugador de baloncesto en diferentes categorías como defensa, ataque, velocidad, y resistencia. 
• Gráficos de pastel que muestran la proporción de un todo, como la distribución del tiempo de posesión del balón entre equipos.  
• Las infografías se suelen utilizar cuando se quieren presentar muchos datos de una sola vez y dar una visión completa y detallada.   

Importancia del análisis de datos en el juego 

Como te decíamos al inicio, el análisis de datos ya es una parte esencial del deporte. Y es que, sin dudas, transforma el enfoque del deporte moderno, haciéndolo más eficiente, competitivo y seguro. En concreto, el análisis de datos permite a entrenadores y jugadores identificar patrones y tendencias que a simple vista no son tan evidentes. Con estos resultados, es posible mejorar las tácticas y tomar decisiones informadas.  

En el ámbito profesional, las implicaciones del análisis de datos también se extienden a la gestión y reclutamiento de talento, permitiendo a los equipos evaluar con mayor precisión el potencial y el rendimiento de los jugadores.  

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Otras titulaciones que te recomendamos 

También te recomendamos estas formaciones que profundizan en otras áreas relacionadas con el deporte: 

• Curso Práctico de Marketing Deportivo 
• Curso en Evaluación del Rendimiento Deportivo 

Además, te recomendamos este artículo sobre las diferencias entre el deep learning y el machine learning. ¿Las conoces?