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El big data que adelantó el talento de Mbappé

Revista Líbero 22 de agosto de 2021

La empresa española Origami Sports analiza los 25.000 datos que se originan en un partido de fútbol. Son datos fríos cruzados con interpretaciones calientes que permiten medir el fútbol como no se había hecho hasta ahora. La selección ha comprado el mismo sistema de captura de información que se utiliza en la NBA.

 
Líbero.- ¿Qué pasaría si las discusiones futbolísticas tuvieran solución? Si realmente pudiéramos saber si un equipo ha merecido o no ganar un partido. Si los datos relevaran el precio exacto de una joven promesa. Ese es el objetivo de Origami Sports, un equipo de analistas de datos que ha abierto un camino en el fútbol de un potencial inmenso. “La gente cree que lo que se hace en la NBA o el baseball con las estadísticas no se puede hacer en el fútbol porque el fútbol no se puede medir, pero es falso. De hecho, el fútbol tiene muchos más datos que medir que cualquier otro deporte”, explica Salvador Carmona, CEO de Origami Sports.

Los informes del equipo de analistas de Carmona, formado por siete personas, son estudiados por clubes de primera división en España, Inglaterra e Italia. Fundaron la empresa el pasado verano después de varios años haciendo colaboraciones a modo de freelance con clubes y medios de comunicación. “Para los clubes es imposible tener capacidad de scouting en ligas remotas como Perú”, explica Carmona. 

Big data

Origami cruza datos fríos con interpretaciones calientes. Pero con rigurosidad científica. “Hay quien cree que nos dedicamos a estudiar solo pases y tiros a puerta. Y que ni siquiera vemos partidos, pero no es cierto, nos pasamos el día viendo partidos”, defiende Carmona. Los análisis miden el “dónde, cómo y cuándo” de los 25.000 “eventos” (así llaman a cada dato medible como un pase, un regate o un centro) que se producen en un partido. “Pongamos el ejemplo de un lateral. Tiene 11 paramétros por medir como pases, centros, defensa… Si un futbolista es bueno y regular en 7 de esos 11 parámetros es un buen futbolista seguro”, explica Carmona sobre el ahorro económico que le puede suponer a un club tener ciencia sobre la que depositar inversiones.

MBAPPÉ
Las posibilidades métricas de sus análisis pretenden detectar talento antes que nadie. “Nosotros sabíamos el año pasado que Mbappé iba a destacar porque teníamos datos de él que así lo decían. Un jugador que da tan buen resultado en las estadísticas de un delantero jugando poco y con 17 años, es que tiene muchas opciones”, ejemplifica sobre una de las sensaciones de la temporada. Aún así, Carmona explica que no es un “radical” de las estadísticas. Por eso cree en un modelo mixto donde la subjetividad del clásico ojeado siga teniendo importancia.

El futuro del big data aplicado al fútbol acaba de empezar. De hecho, todavía sería necesario cruzar los datos de los partidos con los datos biométricos que suelen manejar los servicios médicos de los clubes profesionales. Aunque de momento no cuentan con esa fuente de información secreta y privada de los clubes. “Tuvimos una situación curiosa con el Benfica en Portugal. Ponían pulseras a los futbolistas para medir el sueño de cada jugador. Buscando que el mejor rendimiento tuviera relación con el buen descanso. Pero nosotros solo medimos el comportamiento de los jugadores en los partidos. No tenemos tanto interés en si entrenan bien o mal. Medimos los resultados de su rendimiento”.

También hay tareas pendientes en los medios de comunicación donde las estadísticas son manoseadas al servicio de la demagogia de la prensa deportiva. “Es muy común que se tome una anécdota por estadística y eso es muy dañino. Por ejemplo, se suele decir que tal jugador la última vez que jugó en sábado por la tarde y hacía sol metió un gol, como si eso fuera ciencia y es una simple anécdota”, concluye Carmona.

** Este texto não reflete, necessariamente, a opinião do Ludopédio.
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Como citar

LíBERO, Revista. El big data que adelantó el talento de Mbappé. Ludopédio, São Paulo, v. 146, n. 41, 2021.
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