Jugando con datos-Parte 2

Métricas para los clubes de fútbol

Desde la empresa aclaran que la métrica basada en Eventos más conocida y difundida en medios de televisión en Europa, se llama “Expective Goals” (Goles Esperados), la cual explica qué tan probable es que un jugador vaya a convertir un gol si patea de una cierta posición en la cancha. Para ello suele tomar todos los tiros al arco de la Premier League de 10 años de datos, divide la cancha en cuadraditos de un metro por un metro, o medio metro por medio metro, y se cuentan cuántos goles hubo pateados desde ese cuadradito en proporción a cuántos tiros en total, calculando el porcentaje de probabilidad de anotar desde cada posición. Es una métrica que tiene implicaciones muy grandes para el equipo, desde aprender a patear mejor hasta cómo posicionarse en la cancha para generar una jugada de peligro o bien le permite conocer al club qué problemas estaría teniendo con la definición de la jugada. La otra métrica conocida basada en Tracking es la de Control, que le permite al equipo evaluar de acuerdo a dónde están parados los jugadores, qué parte del campo controla cada equipo respecto al rival. Tiene en cuenta la velocidad, aceleración, posición y otras variables. Se usa para ver qué oportunidades de pase tenía el equipo que no se dieron, qué pases hubiesen sido más riesgosos o menos riesgosos.

Bruno Dagnino

Es claro que el trabajo de Metrica Sports contribuyó a modelar el juego y darle un nuevo entendimiento en varios niveles. Porque el rendimiento del equipo depende de muchísimas variables. No obstante ello, a través del modelado, las métricas de juego ayudan a la toma de decisiones en táctica y estrategia, y a estudiar las decisiones que se tomaron y que tal vez se habría podido encarar de otro modo. “¿Los jugadores tomaron la decisión correcta cuando patearon al arco o no? ¿Tal jugador hizo el movimiento correcto porque generó espacio para otro jugador, o no? ¿Ese espacio que se generó lo aprovechó otro jugador o no? Tiene que ver con estudiar la parte de Decision Making, no tan descriptivo sino sobre cómo evaluar y prescribir mejores formas de aprovechar el campo”, ilustra el CTO de Metrica Sports. Por último, el especialista aclara que el software de presentación visual con que cuenta Metrica sólo se usa en fútbol porque por ahora los modelos sólo están entrenados para ese deporte, pero que de hecho también se puede usar para cualquier deporte (y que se ha usado para hockey, rugby y básquet). “Nuestro propósito es darle la posibilidad a cualquier club de que pueda utilizar nuestra herramienta, por eso también tenemos una versión gratuita (freemium) del software. El trabajo que hacemos no consiste en proveerle el análisis de datos al club que requiere nuestro servicio (cada club tiene su propio análisis) sino en brindarle el soporte para presentar sus datos de manera eficiente, con insights de valor. Al unir los datos con el video, ayudamos a los analistas de los equipos a presentar clips animados mucho más fácil y comunicarlos claramente, ahorrándoles tiempo y dinero”, concluye Dagnino.

Neurociencia del sistema motor: posibles aplicaciones en el deporte

¿Qué es el aprendizaje motor? Suponemos que existen ciertas estructuras cerebrales, como ser el cerebelo que utiliza una copia del comando motor para hacer predicciones de nuestras acciones y sus consecuencias sensoriales, nuestros movimientos, y luego para compararlas con el movimiento real. El aprendizaje motor, en definitiva, trata de acercar la predicción al movimiento real. Más allá de la complejidad del aprendizaje donde están involucradas diferentes regiones de la red motora, en términos generales y de la mano de la supervivencia, el cerebro de los mamíferos (y por ende de los humanos) funciona de manera predictiva. En el entorno, tendemos a tratar de hacer predicciones de lo que va a suceder, para en función de esas predicciones poder tomar decisiones y a partir de ello poder alimentarse, escapar de un predador (animales) o ganar un partido de tenis.

Desde el Laboratorio de Fisiología de la Acción, de doble dependencia entre la Facultad de Medicina (UBA) y CONICET, se enfocan en la neurociencia del comportamiento motor, y está compuesto por ingenieros biomédicos, psicólogos, biólogos, médicos, y especialistas en deporte, además de colaboradores en el área de inteligencia artificial. Sus investigadores utilizan técnicas de estimulación cerebral no invasivas (TMS o TDCS), la resonancia magnética (MRI) y la electroencefalografía (EEG) para estudiar los mecanismos involucrados en la formación y la persistencia de memorias motoras, optimizando terapias actuales de rehabilitación motora. ¿Qué tienen que ver estas investigaciones con el deporte? “Si bien los atletas de elite ya tienen un nivel de expertise muy alto, en el deporte uno podría orientar la atención porque muchos de estos procesos predictivos funcionan con una atención motora que no es consciente”, puntualiza la doctora Valeria Della Maggiore, investigadora independiente de CONICET y Directora del Laboratorio.

La investigadora plantea que un ejemplo sería el de un arquero está por atajar un penal: automáticamente el arquero va a mirar al jugador que patea el penal, va a tratar de tomar distintas referencias del cuerpo de la persona para ver cuán informativas pueden ser esas partes del cuerpo. “Un pateador profesional de penales va a tratar de esconder el movimiento, el impacto del pie en la pelota (golpe) lo más posible para que el arquero no pueda predecirlo. Pero a pesar de que trate de esconderlo, hay movimientos que no va a poder ocultar por un tema de las restricciones biomecánicas que tiene para patear una pelota eficientemente. El arquero va a tomar distintas referencias del pateador y su cerebro puede ir extrayendo una estadística de ello”, aclara Della Maggiore. Y complementa, “para intervenir en el proceso se necesita tecnología, capacidad de cómputo, para tratar de ver cuáles son las referencias que toma el arquero del pateador y conectar esas referencias con la eficacia en atajar el penal. Una vez que tenemos esto cuantificado, en una segunda etapa hay que implementarlo para cada pateador: le decimos que para tal jugador X  se enfoque en la cadera izquierda  y para el jugador Y se enfoque en el hombro izquierdo. Lo que después nosotros debemos observar es si mejora la eficacia en atajada de penales al enfocarse en la parte del cuerpo que sea más informativa”.

Incluso Della Maggiore cuenta que han tenido conversaciones con entrenadores y deportólogos especializados en el tenis, para realizar estudios de estrategias corporales en tenistas ayudados por tecnología. De este modo, jugadores de tenis podrían generar deducciones sobre qué parte del cuerpo está informándole al otro en el golpe dónde va a terminar tirando la pelota en la cancha, lo cual ayudaría a predecir el juego del rival y complementar las estrategias de entrenamiento.

A nivel de elite, creo que la destreza no se puede mejorar mucho. Porque estos deportistas, Federer, Del Potro, etc. ya tienen un nivel de destreza altísimo a nivel motor. Lo que quizás se puede hacer es enseñarles a esconder más el golpe. Que sea más impredecible para el otro, que no sea siempre la misma referencia, lo cual es un gran desafío porque se corre el riesgo de que eso empeore la eficiencia del golpe”, afirma la directora del Laboratorio de Fisiología de la Acción.

Valeria Della Maggiore

Y concluye: “para los infantiles que recién están aprendiendo un deporte, se pueden realizar muchas más intervenciones. De hecho, también nuestros experimentos de laboratorio apuntan a trabajar con ventanas de tiempo, para conocer en qué horarios y con qué frecuencia pueden retenerse con mayor eficacia rutinas de aprendizaje motor”.

Desde el Laboratorio de Fisiología de la Acción están buscando incorporar tesistas y becarios para trabajos de análisis de datos, inteligencia artificial y ciencia de datos con base en investigaciones científicas multidisciplinarias. Y aclaran que actualmente no están aplicando estas investigaciones al deporte (ya que los proyectos en curso quedaron frenados por la pandemia) pero que a mediano plazo, sin dudas, se podrían implementar en cualquier disciplina que requiera de investigaciones neurocientíficas.

¿Puede esta maquinaria tecnológica reemplazar en algún futuro al análisis y conocimiento de los expertos?

Ante la pregunta formulada al inicio de este artículo, sobre si estas tecnologías (IA + BIG DATA) reemplazarán en algún momento a los científicos especialistas en Data Mining, la respuesta claramente es no. La ciencia de datos es una actividad multidisciplinaria, que se nutre de diversos conocimientos académicos y el rol del experto del dominio es insoslayable así como la intervención e interpretación humana en la comprensión de este proceso. Por más automatización y aprendizaje por refuerzos que se realice en el juego, el deporte no es la excepción.

Fuentes consultadas

Notas sobre revolución de Big Data en el deporte

https://tecvolucion.com/avances-ciencia-datos-mejor-conduccion-futuro/ 

https://www.cronista.com/columnistas/Big-Data-y-sus-multiples-usos-en-el-deporte-20181206-0040.html

https://www.campusbigdata.com/big-data-blog/item/116-big-data-en-el-deporte

Metrica Sports

https://bigdatasports.media/2020/11/29/bruno-dagnino-audacia-y-calculo-a-disposicion-de-los-clubes-la-propuesta-de-metrica-sports/

https://www.pagina12.com.ar/116573-el-laboratorio-del-futbol

Laboratorio de Fisiología de la Acción

Cerebro Argentino: TecTV con Valeria Della Maggiore

https://www.youtube.com/watch?v=l1nO4RcmGZg

C5N. Los enigmas del cerebro: Cerebro Motor

https://www.youtube.com/watch?v=esPz48tiMmM

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