Ranking WTA: Garbiñe, el Big Data te da tres claves para ganar a Serena Williams

Lo de tratar temas deportivos para mostrar al mundo el potencial de sus ‘bichos’ es algo que en IBM se hace desde hace tiempo. Cabe recordar aquel súper ordenador, Deeper Blue, sucesor de Deep Blue, que fue capaz de derrotar al mismísimo Gary Kasparov, no sin polémica. Aquello era, de alguna forma, los albores del Big Data. Pues bien, el mundo del tenis también está en sus ámbitos de actuación, tanto el circuito masculino (ATP) como el femenino (WTA).

El gigante norteamericano tiene Slam Tracker, una herramienta que han adoptado los torneos de Roland Garros, Wimbledon, US Open y Australian Open. “SlamTracker está diseñada para que los fans tengan una visión mucho más profunda de lo que pasa. Después de los partidos, los jugadores y sus entrenadores pueden consultar los datos históricos, las estadísticas y los vídeos con el fin de aprender de los fallos y los aciertos para el siguiente encuentro”, explicaba Javier González, director de Computación Cognitiva de IBM España.

Slam Tracker determina qué tres claves debe poner en práctica la tenista X para derrotar a la tenista Y

Pero va más allá: tras haber nutrido a la solución con los datos históricos de los diferentes jugadores y jugadoras de casi todos los torneos mundiales y estar en constante actualización de datos de nuevos partidos para reducir el margen de error, Slam Tracker  “determina qué tres claves debe poner en práctica la tenista X para derrotar a la tenista Y”, describía Patrice Poiraud, director de Big Data en IBM, a la agencia AFP hace algunos meses.

Una vez dadas las tres claves, será cosa del jugador ser capaz de ponerlas en prácticas. Evidentemente, sin cumplir esas claves también se pueden ganar los partidos. No hay que olvidar que la creatividad e intuición de los tenistas es lo confiere a algunos deportes algo cercano a lo artístico. No obstante, desvelaba Poiraud que el 98% de los jugadores que han cumplido con las tres condiciones de victorias fijadas por el programa han ganado. Atención, que entre las tenistas el dato es perfecto: 100% de triunfos entre aquellas que han cumplido las tres reglas.

En definitiva, es fácil con la analítica de datos conocer las claves que debe ir cumpliendo una tenista, por ejemplo, Garbiñe Muguruza, para vencer a la indomable Serena Williams y a otras, de cara a llegar a liderar el ranking WTA. Lo difícil es que Serena, o las demás, te permitan cumplirlas. Ellas también tienen sus armas. Ellas también pueden intentar poner en práctica esos tres consejos del súper ordenador.

The Match Charting Project: colaboración altruista de cartografiado de partidos

En torno al pequeño gran proyecto que comenzó Jeff Sackman en 2013, hay cientos de voluntarios rellenando excells con datos de partidos. “El tenis necesita estadísticas mejores. Necesitamos tu ayuda”, fue el leiv motiv que originó la creación de The Match Charting Project y que está movilizando a esos aficionados al deporte de la raqueta.

Englobado dentro de la potente página de estadísticas tennisabstract.com, en él se facilita una plantilla de excells para ser descargada y poder comenzar a pasar a datos los partidos de forma exhaustiva, de “forma rápida en cuanto se tiene un poco de práctica”: dirección y profundidad de los golpes, colocación de los saques… y otros muchos más que van más allá de los datos a los que el público puede acceder en los grandes torneos.

Si bien el acopio de partidos cartografiados será lento frente a las posibilidades de recolección de datos de empresas como IBM, no deja de ser bonito proyecto. El objetivo de Sackmann, que todos estos datos estén disponibles en abierto, en definitiva, compartir conocimiento.

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