Los investigadores de la Escuela Superior de Inform\u00e1tica del Campus de Ciudad Real de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) Eusebio Angulo S\u00e1nchez-Herrera y Francisco Pascual Romero Chicharro analizar\u00e1n los datos y estad\u00edsticas del Veszpr\u00e9m Handball Team en sus partidos de la temporada 2020-2021 – Champions League, la SEHA League y la Liga H\u00fangara- tras el acuerdo de investigaci\u00f3n rubricado por la Universidad regional y el equipo h\u00fangaro.
Esta l\u00ednea de investigaci\u00f3n se enmarca en la iniciativa BIDEA (Balonmano, Investigaci\u00f3n y Desarrollo de Estad\u00edstica Avanzada). Un trabajo que tiene como objetivo aplicar al balonmano la estad\u00edstica y la inform\u00e1tica y que cuenta con la colaboraci\u00f3n de Alex Nogu\u00e9s e Imanol \u00c1lvarez, entrenadores nacionales que forman el cuerpo t\u00e9cnico del Balonmano Bera Bera.
Las tareas de estos investigadores se centran en 8 puntos: mapas zonales de rendimiento y efectividad; scoring<\/em> de jugadores; productividad; plus-minus; modelos de predicci\u00f3n de la probabilidad de victoria; predicci\u00f3n de resultados; procesamiento autom\u00e1tico de datos y c\u00e1lculo autom\u00e1tico de jugadores de pista.
En este sentido, Angulo S\u00e1nchez-Herrera ha matizado que los mapas de rendimiento y efectividad ayudan a conocer en directo las zonas de m\u00e1s efectividad, es decir, aquellas desde las que se marcan los goles y desde d\u00f3nde se asiste; mientras que el scoring<\/em> contribuye a evaluar el rendimiento de los jugadores de forma objetiva. Asimismo, la productividad, relacionada con el scoring<\/em>, indica cu\u00e1nto produce un jugador en funci\u00f3n de lo que juega; y el plus-minus valora el comportamiento del equipo teniendo en cuenta cuando el jugador en est\u00e1 en pista y cuando no lo est\u00e1.
Otras de las estad\u00edsticas que estos dos investigadores de la UCLM estudian a trav\u00e9s del proyecto BIDEA son el c\u00e1lculo en directo de la probabilidad de victoria en cada momento del partido y la predicci\u00f3n de resultados por medio de la utilizaci\u00f3n de algoritmos basados en las estad\u00edsticas previas. L\u00edneas de trabajo a las que hay que sumar el procesamiento autom\u00e1tico de datos obtenidos de diferentes fuentes, as\u00ed como la identificaci\u00f3n autom\u00e1tica de los jugadores en pista, que permitir\u00eda una mayor rapidez y precisi\u00f3n en el c\u00e1lculo de indicadores como el plus-minus.<\/p>\n\n\n\n