{"id":11179,"date":"2022-06-25T20:21:35","date_gmt":"2022-06-25T20:21:35","guid":{"rendered":"https:\/\/esi.uclm.es\/?p=11179"},"modified":"2022-06-26T10:03:10","modified_gmt":"2022-06-26T10:03:10","slug":"el-auge-de-la-ingenieria-y-el-analisis-de-datos-en-el-deporte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2022\/06\/25\/el-auge-de-la-ingenieria-y-el-analisis-de-datos-en-el-deporte\/","title":{"rendered":"El auge de la ingenier\u00eda y el an\u00e1lisis de datos en el deporte"},"content":{"rendered":"\n

Por Eusebio \u00c1ngulo<\/em> (profesor ESI y entrenador BM Pozuelo)<\/h3>\n\n\n\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, el An\u00e1lisis de Datos y la Inteligencia Artificial (IA) han marcado un antes y un despu\u00e9s en el \u00e1mbito deportivo. \u00bfHasta qu\u00e9 punto tienen ventaja aquellos equipos que invierten en ingenier\u00eda de datos frente a los que no lo hacen? Cada vez existen m\u00e1s trabajos que demuestran que la IA puede facilitar en muchos deportes de alto nivel una mejora en el rendimiento individual o colectivo, el seguimiento de jugadores para la consecuci\u00f3n de fichajes prometedores y todo tipo de ventajas que optimizan recursos y hacen a dichos equipos m\u00e1s competitivos. <\/p>\n\n\n\n

Mi inter\u00e9s por acercar la IA al deporte comienza hace unos a\u00f1os, cuando, siguiendo el consejo de mi director de tesis Ricardo Garc\u00eda R\u00f3denas y varios compa\u00f1eros, decid\u00ed cambiar mi l\u00ednea de investigaci\u00f3n e intentar aplicar los conocimientos adquiridos en mi formaci\u00f3n al deporte. De esta forma consegu\u00ed alinear mi trabajo como investigador con mi pasi\u00f3n como entrenador nacional de balonmano, en el que llevo 15 a\u00f1os entrenando en el Club Balonmano Pozuelo de Calatrava<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

En este camino se sum\u00f3 desde el primer momento el profesor de la ESI Francisco Pascual Romero y, poco despu\u00e9s, Julio Alberto L\u00f3pez (profesor del departamento de Tecnolog\u00edas y Sistemas de la informaci\u00f3n en la Escuela de Ingenier\u00eda Minera e Industrial de Almad\u00e9n). En nuestros estudios, pronto tomamos conciencia del auge que estaba teniendo la figura del Analista Deportivo en todos los deportes. Estos analistas deportivos, en la mayor\u00eda de las investigaciones, se enriquecen de tres \u00e1reas en las que nuestra Escuela es potente (Fig.1):  i) Machine Learning<\/em>, ii) Big Data<\/em> y iii) An\u00e1lisis Estad\u00edsticos Avanzados<\/em>. <\/p>\n\n\n\n

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\"Fig
Fig 1. Analista Deportivo y sus herramientas principales para la optimizaci\u00f3n de recursos y mejora del rendimiento en equipos de alto rendimiento <\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

En el deporte de alto nivel cada vez se dedican m\u00e1s recursos para aprovechar las ventajas que aporta la IA. Existen deportes que han dado mucho valor a este campo, especialmente los deportes americanos.  Algunos ejemplos son el baloncesto (NBA), el hockey sobre hielo (NHL) o el beisbol, en donde actualmente es com\u00fan un an\u00e1lisis profundo de datos para la mejora del rendimiento. Incluso, estos an\u00e1lisis son aplicados sobre deportistas en edades tempranas para la detecci\u00f3n y captaci\u00f3n de talento. <\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, el f\u00fatbol no es una excepci\u00f3n y la figura del ingeniero de datos deportivos se cotiza al alza, tal como es el caso del Sevilla F.C. que cuenta con un equipo de ingenieros que aplican Big Data para el seguimiento de jugadores. El propio club, junto con el F.C. Bengaluru UTD, ha lanzado en fechas recientes un hackathon<\/a> para la evaluaci\u00f3n de rendimiento basada en datos objetivos. <\/p>\n\n\n\n

En los dos \u00faltimos a\u00f1os, fruto de nuestros trabajos cient\u00edficos en el \u00e1mbito de Sports Analytics<\/em>, miembros de los grupos MAT y SMILE hemos participado activamente en congresos y publicado art\u00edculos cuya tem\u00e1tica principal se centra en la aplicaci\u00f3n de la IA a equipos de balonmano de alto rendimiento [1]-[5], en busca de la evaluaci\u00f3n objetiva del rendimiento de los jugadores en partidos reales, todo ello mediante la aplicaci\u00f3n de metodolog\u00edas fuzzy<\/em> y algoritmos de optimizaci\u00f3n. En estos trabajos, la principal aportaci\u00f3n es la evaluaci\u00f3n objetiva de los jugadores en partidos y campeonatos en base a todas sus acciones en los partidos (Fig. 2). Adem\u00e1s, permite realizar una caracterizaci\u00f3n de los jugadores dependiendo de su demarcaci\u00f3n y saber qu\u00e9 cualidades deber\u00eda tener cada jugador en su puesto para tener una actuaci\u00f3n destacada en un campeonato.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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\"Fig
Fig 2. Metodolog\u00eda Fuzzy para evaluar objetivamente el rendimiento de los jugadores de balonmano <\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

En la misma l\u00ednea de trabajo, el grupo y la Universidad de Castilla-La Mancha han firmado convenios de investigaci\u00f3n con varios clubes de alto rendimiento como el Super Amara Bera Bera, recientemente campe\u00f3n de Divisi\u00f3n de Honor Femenina (Liga Guerreras Iberdrola), o el Veszprem de Hungr\u00eda, equipo masculino que recientemente ha sido finalista de la Final Four<\/em> de la Champions<\/em> de Balonmano. Dichos convenios nos han facilitado el acceso directo a datos reales con equipos de alto rendimiento y la posibilidad de llevar a cabo un estudio avanzado para mejorar el rendimiento de sus propios jugadores de forma individual y colectiva, as\u00ed como un mejor an\u00e1lisis de sus rivales para una buena preparaci\u00f3n de los planteamientos de los partidos en dichas competiciones. <\/p>\n\n\n\n

En la Fig 3. se representan los valores o pesos de cada acci\u00f3n positiva y negativa. Las acciones positivas de cada jugador son las que acercan un equipo hac\u00eda la victoria, mientras que las negativas lo hacen hac\u00eda la derrota. Adem\u00e1s, estos pesos var\u00edan en funci\u00f3n de la demarcaci\u00f3n del jugador, es decir, cobran m\u00e1s o menos importancia. La acumulaci\u00f3n de todas las acciones de un jugador en un partido nos ofrecer\u00e1 su valoraci\u00f3n o scoring <\/em>en el partido. <\/p>\n\n\n\n

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\"Fig
Fig 3. El radar de la izquierda representa los pesos de las acciones positivas y el radar de la derecha representa los pesos de las acciones negativas. En ambos casos cada color representa una demarcaci\u00f3n <\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Estos an\u00e1lisis de datos ofrecen una visi\u00f3n objetiva de cada jugador tanto en un partido independiente como en toda una temporada. En mi caso particular, los an\u00e1lisis han sido de gran valor durante la pasada temporada, sobre todo para la detecci\u00f3n de bajones de rendimiento deportivos por problemas f\u00edsicos o an\u00edmicos. Dicho an\u00e1lisis ha permitido la detecci\u00f3n de problemas que fueron resueltos a tiempo. A lo anterior hay que a\u00f1adir que tambi\u00e9n se pueden obtener rendimientos deportivos ante variantes defensivas propias o del rival. En definitiva, se puede generar mucha informaci\u00f3n valiosa para mejorar la toma de decisiones. Jugadoras y cuerpo t\u00e9cnico se han adaptado bien a esta retroalimentaci\u00f3n <\/em>aportada por el an\u00e1lisis de datos en cada partido para mejorar el rendimiento del equipo. <\/p>\n\n\n\n

Casualidad o no, el Club Balonmano Pozuelo ha realizado su mejor temporada a nivel deportivo con una clasificaci\u00f3n para la fase de ascenso a la Liga Guerreras Iberdrola y el campeonato de Espa\u00f1a con el equipo juvenil femenino.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

 <\/p>\n\n\n\n

En conclusi\u00f3n, la IA ha proporcionado importantes avances en el \u00e1mbito deportivo mediante predicciones con alto grado de fiabilidad, evaluaciones objetivas a nivel individual y colectivo, as\u00ed como mejoras en el rendimiento. Particularmente, en el balonmano hab\u00eda poco avanzado en cuanto al an\u00e1lisis de datos y queda mucho por realizar, pero se han dado los primeros pasos, demostrando que estos m\u00e9todos pueden ser de gran utilidad. El futuro aproximar\u00e1 cada vez m\u00e1s la IA al deporte para tener una ventaja dando un mejor servicio a todas las escalas: deportistas, entrenadores, aficionados al deporte, directores deportivos y\/o analistas deportivos.   <\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n
\n\n\n\n[1] Romero, Francisco P., Angulo, E., Serrano-Guerrera, J. y Olivas, Jos\u00e9 A..<\/s> \u201cA Fuzzy Framework to Evaluate Players’ Performance in Handball\u201d. International Journal of Computational Intelligence Systems. 13(1). Pag 549-558. Mayo-2020 <\/p>\n\n\n\n[2] Romero, Francisco P., Lozano-Murcia, C., L\u00f3pez-G\u00f3mez, J.A., Angulo S\u00e1nchez-Herrera, E. y S\u00e1nchez-L\u00f3pez, E. \u201cA data-driven approach to predicting the most valuable player in a game\u201d. Comput. Math. Methods. 3. Pag 1-11. Febrero-2021 <\/p>\n\n\n\n[3] Romero, F.P., Angulo, E., Serrano-Guerrero, J. & Olivas, J.A. \u201cA Fuzzy Model to Aggregate Performance Indicators in Sports\u201d. Computational Intelligence and Mathematics for Tackling Complex Problems 2. Studies in Computational Intelligence. 955. Pag. 73-79. 2022 <\/p>\n\n\n\n[4] Angulo, E., Romero, F.P. & L\u00f3pez-G\u00f3mez, J.A. \u201cA comparison of different soft-computing techniques for the evaluation of handball goalkeepers\u201d. Soft Computing. 26(6). Pag 3045-3058. 2021 <\/p>\n\n\n\n[5] L\u00f3pez-G\u00f3mez, J.A., Romero, F.P. & Angulo, E. \u201cA feature-weighting approach using metaheuristic algorithms to evaluate the performance of handball goalkeepers\u201d. IEEE Access. 166. 2022 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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