Analytics: Allí donde el ojo no llega

Actualmente nos vemos sumidos dentro de una cultura numerológica, de cantidades y porcentajes, una sociedad que se asienta sobre los pilares del pensamiento científico. Algo vale o deja de valer en tanto a un valor numérico que se ve reforzado por un proceso de análisis concreto y que, en última instancia, es ciencia. Esto quiere decir que algo “es” si la ciencia lo confirma.

Así pues, con la conocida como Revolución científica de los siglos XVI y XVII y el avance ideológico del liberalismo, se comenzó a forjar un modelo social concreto que acabaría asentándose definitivamente siglos después. Un hecho que no podría haber sido posible sin las Guerras de Religión y el asentamiento del protestantismo en ciertas zonas de Europa. Todo esto puede resumirse de la siguiente manera: el paso de Dios a la Razón. El gran ente de sabiduría omnipotente e intangible pasa a ser sustituido por algo que sí puede poseerse, sí puede tocarse y manipularse. La Razón entendida como ciencia, como verdad irrefutable.

La doctrina de la razón es el instrumento a través del cual se desarrolla la reproducción de la razón como una divinidad. No es un credo politeísta, sino monoteísta. Sustituye al Dios occidental con una fe absoluta. Esta sustitución se traslada al siglo XVIII cuando Dios estaba considerado como el motor de la Historia. La Historia de la humanidad no es otra cosa que la manifestación gradual del diseño de Dios.

Todo esto, que nos sirve de introducción y contextualización, nos transporta hasta la actualidad más remota y al fenómeno masivo más importante de estos dos últimos siglos que no es otro que el deporte profesional.

Con el asentamiento del deporte de élite y su estructuración como algo más que un pasatiempo, este ha ido integrando los últimos avances tecnológicos y científicos que ha ido dando la sociedad occidental. Véase las nuevas técnicas de fisioterapia, la informática, audiovisuales, etc. Pero lo realmente importante, lo verdaderamente innovador, es, quizás, el sabermetrics. Para todo aquel espectador más o menos inmerso dentro del mundo del deporte (sobre todo aquellos de mayor importancia en Estados Unidos) es conocedor de los sabermetrics, la big data o la estadística avanzada. Esto no es más que la aplicación de diversos saberes científicos al ámbito del deporte, algo que podría resultar trivial, pero que en buenas manos puede convertirse en el arma definitiva, aquello que marca la derrota del triunfo.

El tiempo se ha convertido (siempre lo ha sido) en el mayor quebradero de cabeza para aquellos que trabajan detrás del escenario del deporte. Combinar la experiencia visual con los conocimientos previos y un deseo de conclusión que siempre empuja desde atrás para finalizar lo antes posible. Esto es algo que conocen muy bien en la NBA, un espacio que gracias a un contexto de experimentación muy favorable ha conseguido integrar a la perfección las ya mencionadas herramientas científicas.

“En el pasado necesitabas un humano para ingresar toda esta información. Puedes descubrir la eficiencia de equipos y jugadores, y todo se basa en almacenar esa información sin procesar a 25 fotogramas por segundo” decía Ryan Warkins, vice presidente en Stats, en una entrevista en 2015 para el portal Seeker.

Daryl Morey (vía blogdebasket.com)

En el caso concreto de la NBA está ocupando cada vez más titulares y abriendo muchas heridas entre aquellos que dejaron las canchas hace no mucho. Una de las voces más críticas o más sonadas hacia esta auténtica revolución del deporte de la canasta ha sido Charles Barkley, que hace las mismas de portavoz de toda una generación de jugadores que ven peligrar su legado. “Los chicos inteligentes querían encajar (en la NBA), así que inventaron un término llamado analytics” decía Barkley en enero de 2015 para Inside The NBA en respuesta al GM de los Rockets, Daryl Morey.

Daryl Morey ha sido sin duda un precursor en el uso de este arma, un arma que le costó varios contratiempos en el pasado, como la elección de Joey Dorsey por encima de Marc Gasol y que Fernando Gordo tan bien relataba en un artículo para el portal Solobasket.

La feroz y constante crítica hacia la numeralización e irrefutable verdad de las nuevas estadísticas y datos reside en el miedo a la deshumanización del baloncesto, de la pérdida de lo emocional en el análisis, de considerar a los jugadores meros números que realizan acciones con un resultado estimado. Un miedo razonable, pero que los nuevos tipos de datos no pretenden realizar.

Forma parte de la condición humana (o así es aceptado) que todo momento de cambio o ruptura viene de la mano de una contra-reacción que rechaza el cambio. Una respuesta a la pérdida de las certezas conocidas hasta el momento que en lo referido a la democratización del sabermetrics ha tenido ejemplos miles que podrían llenar párrafos y párrafos.

Ejemplo de una shot chart por frecuencia y potencialidad en el caso de Nowitzki.

El uso de la Big Data permite al analista conocer todo lo que sucede en el campo con una precisión casi milimétrica. Esto es, saber la altura que alcanza un lanzamiento, su arco y ángulo, dónde se coloca un bloqueo y por dónde se pasa, etc. Facilita el establecimiento de tendencias por parte de un jugador o un equipo, lo que agiliza el análisis. Se trata de llegar donde ningún ojo puede llegar y transformar en papel toda la información susceptible de ser útil.

Esto no quiere decir que por el hecho de usar estas disciplinas el éxito esté asegurado, de la misma manera que tener el mayor presupuesto no se suele traducir en campeonatos, aunque, a decir verdad, ayuda mucho. “Nos está permitiendo hacernos preguntas que no podíamos realizar antes” decía Ben Alamar, profesor en Menlo College en Atherton que suele trabajar para los Cleveland Cavaliers en un reportaje para Mercury News, y que nos sirve para comenzar a entender la magnitud de lo que tenemos delante. Las estadísticas avanzadas y todo lo que rodea a ese mundo está reinvirtiendo la fórmula del baloncesto. La cuestión ya no reside en “¿es un buen jugador?”, sino que se modula hacia un “¿es un jugador eficiente?”. El calificativo pasa a un segundo plano junto a las sensaciones para abrir paso a la eficiencia, a lo tangible. Despejar la x de la ecuación significa resolver el problema de tiempo y producción. La clave de la nueva era.

Quizás una de las voces más autorizadas para hablar del movimiento sabermetrics dentro del contexto del periodismo español sea Andrés Monje, periodista en diversos medios deportivos y director, presentador y co-director y co-presentador de dos de los programas de radio relacionados con la NBA que más seguimiento tienen, Línea de Fondo y El Reverso. Por ello tuvo el detalle de responder a dos breves preguntas sobre este tema que ayudan a entender y comprender un poco mejor los usos y aplicaciones de estas herramientas.

  • ¿Cómo cree que están usando los equipos NBA los nuevos tipos de información (Big Data, estadística avanzada, per 100 possesions, etc.)?

En todos los campos que les sea posible, con especial valor para el físico y la acción en pista. La aplicación al terreno deportivo es directa y total. La información es poder y las nuevas metodologías permiten conocer detalles que, a simple vista, pasan desapercibidos. Ahí nace su valor diferencial y como tal esa nueva vía de información interviene en multitud de decisiones que se toman. Desde un prisma competitivo, no usar este canal se traduce en competir en desventaja.

  • ¿Cómo afecta ese uso a la toma de decisiones en el medio-largo plazo? Traspasos, cambio de estilo de juego de un equipo, desarrollo individual del jugador, scouting, etc.

Condiciona todos los niveles. El más práctico y visible es, de nuevo, la acción en cancha. Altera composición de quintetos o diseños ofensivos y defensivos, tanto propios como del adversario, pero de igual modo replantea planes de trabajo individual y marca filtros al respecto de los jugadores que interesan y cómo maximizar después su potencial. El objetivo de las nuevas métricas se fundamenta en tratar de alcanzar plena productividad y eso únicamente se logra si cada esfera de la franquicia (gerencia, parte técnica y jugadores) se alinea con esa metodología.

Un ejemplo de las tendencias de Kawhi Leonard en ataque cuando tiene el balón en un lugar concreto.

En una reciente entrevista para The Goal Point, Nacho Juan conversaba con Sergi Oliva, director de Analítica y Estrategia de los Philadelphia 76ers, que dejaba una reflexión muy importante acerca de todo esto. Preguntado por el uso del box-core y su utilidad alegaba que “pasan muchas más cosas en defensa que son determinantes para el devenir de un partido y que no quedan reflejadas de ninguna forma”. Aquí entra en juego algo que se había ido perfilando a lo largo de todo el texto, y es la estadística avanzada y su aplicación a la defensa, la gallina de los huevos de oro del baloncesto americano actual.

La estadística avanzada nos da una cantidad semejante de datos que corrompería a cualquiera que las viese por primera vez. Dentro de la misma encontramos desde el PER (Player Efficiency Rating) hasta el Usage (porcentaje estimado de jugadas de equipo en las que ha participado un jugador) o el porcentaje de True Shooting que nos da información de la eficiencia sobre la base de tiros de dos, triples y tiros libres.

Shane Battier, quizás el jugador que más ha hecho uso del sabermetrics (vía NBA.com)

“En la actualidad, todas las analytics van camino de explicar cosas como: el corazón, la determinación, la dureza. Y tu solo tienes que mirarlas de diferente manera” Shane Battier

Lo importante de esta revolución está en que despeja las sombras que existían sobre el 50% del juego, es decir, la defensa. Si hasta hace poco un buen defensor se caracterizaba cómo aparentemente se reflejaba su labor en el marcador a partir de sensaciones o, como mucho, datos como el +/-, los robos o los tapones, hoy en día podemos ahondar con cierta exactitud en un campo tan esencial. Y es que las estadísticas avanzadas nos dan la oportunidad de conocer quién es un buen defensor a través de su incidencia en pista.

Estamos hablando del Defensive Rating, que nos indica los puntos permitidos por un equipo o jugador cada 100 posesiones; Opponents Turnovers, que informa de las pérdidas que comete el rival de media cuando juega contra un equipo; o Defensive Rebound Percentage, la cantidad de rebotes capturados por un jugador cada 100 posesiones de equipo. A esto habría que sumar otras tantas categorías estadísticas en el ámbito defensivo junto a una forma de medir lo absolutamente intangible como son las hustle stats. Algo que el propio Andrés Monje define en su diccionario de estadística avanzada como “estadísticas que hacen referencia a situaciones de lucha, con el fin de poder computar acciones que, comúnmente, pasaban desapercibidas desde un punto de vista numérico”.

vía NBA.com

Tomemos una muestra de tres jugadores de diferentes momentos para entender la importancia y el progresivo uso de estas herramientas. En la temporada 1990-91, el premio al Defensor del Año recayó en Dennis Rodman que acumuló 18 reb, 0.8 robos y 0.7 tapones por partido, mientras que en la 2002-03 fue Ben Wallace con 15.4 reb, 1.4 robos y 3.2 tapones y por último, en la 2016-17 con Draymond Green y sus 7.9 reb, 2.0 robos y 1.4 tapones. Una mente ágil induciría que estamos ante un progresivo deterioro de la defensa en el baloncesto y que se está desvirtuando el juego.

Nada más lejos de la realidad. Si recurrimos a las estadísticas avanzadas observamos que, en el primer caso, el de Rodman, estaba lejos de ser el jugador más eficiente en defensa, ya que con 101 pts de Defensive Rating ocupaba la decimocuarta posición de la liga y el decimoctavo en Defensive Box. Caso más cercano a la realidad actual es el de Ben Wallace, que sí dominaba la liga en Defensive Rating y Defensive Box. De la misma forma que el último ganador del galardón, Draymond Green, primero en Defensive Rating y segundo en Defensive Box por apenas unas décimas superado por Lucas Nogueira.

Pero lo verdaderamente importante de este análisis no reside solamente en la posición que ocupan en un ranking, sino cómo, progresivamente, ha ido avanzando la tendencia a recurrir a estos datos para el simple hecho de entregar galardones.

Todavía desconocemos con exactitud desde hace cuánto se hace uso de la estadística avanzada, pero lo que es seguro es que al menos se lleva usando desde las últimas 10 temporadas. Unos datos que se hicieron públicos por parte de la liga en 2014.

Los números clásicos se nos quedan cortos, el baloncesto en sí, tal y cómo lo conocíamos se nos queda pequeño para poder llegar a comprender qué ocurre y cómo afecta cada una de las jugadas. Y es preciso ser conscientes de que esta ciencia por sí misma no es estática y que las variables, los algoritmos de uso o incluso las propias categorías estadísticas que ahora nos sirven para comprender la realidad del juego. Si algo puede marcar el éxito de este mundo de información es su no estancación, su continua renovación.

Y viene como anillo al dedo una frase que pronunciaba Gonzalo Vázquez en el primer capítulo de El Reverso: “La clave está en el equilibrio, no podemos abandonar, ni mucho menos, ni la emoción, ni la estética, ni las impresiones”. Por mucho que avancen la Big Data y compañía no podrán reflejar qué piensa un jugador, qué le reconcome, qué le impulsa a realizar según qué acciones. Porque no lo pretenden. Porque son la respuesta acertada a una pregunta concreta. Y vaya qué respuesta.


  1. NIILER Eric, How Big Data Is Changing Basketball, 2015, Seeker: https://www.seeker.com/how-big-data-is-changing-basketball-1769633641.html
  2. WOLVERTON Troy, Big Data Meets Big-Time Basketball, 2014, The Mercury News: https://www.mercurynews.com/2014/05/17/big-data-meets-big-time-basketball/
  3. Advanced Stats: basketball-reference.com
  4. LOZADA Carlos, How data geeks are taking over basketball, 2016, The Washington Post: https://www.washingtonpost.com/news/book-party/wp/2016/03/18/how-data-geeks-are-taking-over-basketball/
Para la realización de este artículo se contactó con entrenadores, periodistas y analistas tanto españoles como americanos pudiendo contar únicamente con Andrés Monje finalmente.
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