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Big Data Act. 31 oct 2018

Ranking WTA: El Big Data guiará a las tenistas hacia el número 1

Ranking WTA: El Big Data guiará a las tenistas al número 1

¿Cuánto influye el saque en el tenis femenino mundial? ¿Cuántos puntos porcentuales de subida en segundos servicios ganados se necesitan para ganar una posición en el ranking WTA? ¿Es decisivo un número mínimo de reveses cortados y cruzados para superar a un determinado rival? Las respuestas a estas y otras preguntas que les pueda brotar a aficionados o a los tenistas y a sus entrenadores, no son otra cosa que el fruto de mediciones muy fáciles de llevar a cabo. La tecnología actual, con el Big Data, lo permite y, bien aplicada, puede ser decisiva para ganar partidos cambiando planes de entrenamiento o tácticas en tiempo real y ayudando a la toma de decisiones.

Aquello de que ‘el aleteo de las alas de una mariposa se puede sentir al otro lado del mundo’ podría ser una metáfora válida para esto si en el tenis ese pequeño aleteo, esto es, por ejemplo, aumentar un punto el porcentaje anual de ‘breaks’ o de primeros servicios ganados, no conllevase detrás horas de duros y complicados entrenamientos que nada tiene que ver con la suavidad de ese movimiento. Pero es que ser capaces de tener modelos predictivos ayudará a priorizar determinadas facetas del juego frente a otros en función de la superficie sobre la que los jugadores vayan a competir o dependiendo de los rivales del cuadro del campeonato de turno en el que se esté.

Para entender por dónde van las tendencias, partamos de un ejemplo, anecdótico, para plasmar de forma esquemática las posibilidades que tendría el Big Data.

A continuación, veamos cómo correlaciona la clasificación de la WTA (a 26 de octubre de 2015) de las 20 primeras con estas otras ‘reclasificaciones’ de esas 20 jugadoras en función de: Acierto en el primer servicio, puntos ganados en el primer servicio, puntos ganados en el segundo servicio y ‘break points’ salvados en los que llevamos de 2015. (Datos obtenidos de la web de la WTA)

Ranking WTA a 26 de octubre 2015 y principales estadísticas de las top 20

Las que más correlacionan con la WTA son la de % Segundos servicios ganados y la de % de Break Points salvados: en ambas, hay 7 jugadoras que también están entre las 10 primeras de la WTA. A partir de esto, que hemos visto en unos pocos minutos, se podría concluir que las tenistas que consigan subir la potencia en el segundo saque (los % de las tenistas son muy parecidos), manteniendo el acierto, tendrán ventaja sobre sus rivales, así como aquellas que trabajen la mentalización en situaciones de estrés como son las probabilidades de ‘break’ de las rivales.

Hay más. Porque al combinar clasificaciones vemos que Serena Williams y Maria Sharapova están entre las cinco primeras en 3 de las cuatro clasificaciones. Con muchos más datos, de muchos más años, se llegaría, sin duda, a claves fundamentales de cara a entender a priori un enfrentamiento contra una rival concreta. Aún hay más: Porque esa cantidad ingente de datos ayudaría a dar una interpretación técnica al porqué del ascenso de la gran Garbiñe Muguruza. Los entrenadores de sus rivales, deberían estar en estos momentos trabajando en ello.

No hay que olvidar que en la WTA, a diferencia de la ATP, el entrenador o entrenadora sí puede hablar con su jugadora entre juego y juego, por lo que con una potente aplicación que leyese los datos de un partido en tiempo real, y que tuviera en cuenta las estadísticas de una y otra, sería el ayudante perfecto para un entrenador experimentado a la hora de dar consejos a su entrenada para vencer a la oponente y, en consecuencia, subir en la WTA. Igual, en un futuro, hasta se permiten los pinganillos entre coach y tenista. Tiempo real con aplicación en tiempo real.

La analítica de datos, habitual en los deportes de equipo en USA

Si bien no se ha venido utilizando tanto la explotación de bases de datos en deportes individuales, sí se aplica el análisis de las mismas desde hace años en deportes de equipos. Y no sólo para obtener estadísticas sin más, sino para aplicarlas en tácticas y entrenamientos. En Estados Unidos fueron pioneros y llevan tiempo con ello. Una potente baza de cara a la divulgación de la utilización de datos en los deportes en los últimos tiempos fue el estreno de la película ‘Moneyball’, basada en una novela en la que en un equipo béisbol se comienza a utilizar estadísticas frente a la intuición de los viejos asesores del club.

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Houston Rockets terminó la temporada 2014-2015 con el récord de anotación de todos los tiempos de tres puntos al usar la analítica de datos

Pero quizás el mejor ejemplo sea, por real y reciente, el caso de los Houston Rockets y sus tiros lejanos. Ahí va: la adoración hacia la analítica de datos por parte de Daryl Morey, actual manager general del equipo, viene de lejos, pero sobre todo viene de cuando desde The Partheon Group hacía consultoría estratégica. La cosa es que la temporada pasada la analítica de datos ‘prohibió’ a los jugadores efectuar esos tiros lejanos cercanos a la línea de tres puntos: ¡Eran una malísima inversión debido al elevado porcentaje de fallos! Pues bien, tras asumir el mandato, los jugadores o bien lo daban todo para acercarse más o bien tiraban de tres. Houston Rockets terminó la temporada con el récord de anotación de todos los tiempos de tres puntos, con 894 de enero a final de temporada, la cual terminó para el equipo en la final de la conferencia oeste, a la que llegaron tras sufrir una plaga de lesiones.

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