Analítica de datos: cuando el fútbol se las juega también fuera de la cancha
El cuerpo técnico del equipo de primera división de fútbol masculino del club 9 de Julio de Río Tercero disertó en la Escuela de Técnicos de Fútbol de Argentina (ATFA) Río Cuarto
El pasado 4 de julio en el Hotel Menossi de la ciudad de Río Cuarto, parte del equipo de primera división de fútbol masculino del club 9 de Julio de Río Tercero, encabezado por su actual Dt. Darío Bringas, David Farías (PF), Nicolás Torres (Ay. Campo) y Marcelo Ducart (Analista datos), disertaron en la Escuela de Técnicos de Fútbol de Argentina (ATFA) Nº 10, Seccional 32: "Juan Irigoyen" de Río Cuarto. Allí compartieron la experiencia y trayectoria del equipo en la fase regular del campeonato apertura 2022 de la Liga Riotercerense de Fútbol y los desafíos de cara a lo que resta del año.
Se hizo hincapié en que el análisis del fenómeno deportivo es una tarea muy compleja y contiene múltiples dimensiones vinculadas con factores de interacción. Uno de esos vínculos se relacionan con el contexto concreto del juego y se puede medir y analizar a través de indicadores de desempeño, los cuales generalmente se traducen en números y categorías del tipo cuanti y cualitativas. Cómo por ejemplo: ¿Cuáles son las probabilidades de que un equipo derrote al otro con los jugadores actuales que tiene?
En ese sentido, el análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo operan como la materia prima de la comprensión de lo que sucede dentro y fuera del campo de juego en el actual proyecto deportivo en el club 9 de Julio de Río Tercero. A partir de allí se construyen hipótesis sobre modelos basados en datos, los cuales tienen un papel importantísimo en el campo deportivo actual a todo nivel. Este tipo de análisis requiere del manejo de muchísima información específica (rendimiento del equipo, desarrollo de cada jugador), así como conocimiento en programación y habilidades avanzadas de análisis estadístico.
Se podría decir que la aplicación de la Ciencia de Datos está cambiando el mundo deportivo porque se hace tanto para uso directo de los equipos como para todo lo relacionado a apuestas, entretenimientos, rendimiento, etc. Los indicadores utilizados son diversos y se deben ajustar a la complejidad de las prácticas y sus actores. Ejemplo de ellos son las condiciones del clima y del campo de juego, los marcadores de los partidos o el rendimiento por jugador, etc.
Mientras el éxito del científico académico se mide habitualmente en términos de publicaciones, el entrenador y su equipo de colaboradores en un club deportivo deben lidiar con otro tipo de calidad de problemas. Donde el tiempo, los recursos, los imprevistos, los resultados y la sustentabilidad de las fuentes de financiamiento, se convierten en variables del éxito o fracaso de su trabajo. Pero que en nada afectan la calidad y credibilidad del trabajo realizado.
Independientemente del lugar de trabajo o de desempeño docente y/o profesional, lo que importa el aprendizaje y actualización de herramientas de trabajo analíticas con un perfil innovador para la toma de decisiones inteligentes. Este tipo de competencia requiere de profesionales y educadores deportivos líderes que comprendan el ajuste de sus expectativas y metas iniciales teniendo en cuenta diversos modelos de datos. Mejorar el análisis y comprensión de los datos, mirar e identificar insights, hacer predicciones, prescribir acciones para ayudar a tomar mejores decisiones, desarrollar habilidades de comunicación, negociación y manejo de conflictos emergentes, gestionar el reto del cambio de escalas, desarrollar nuevas herramientas analíticas, etc. En todo ello se hace necesario entender las complejidades emergentes y estructurales sobre la producción de conocimiento actual.
Ver video de referencia: https://www.youtube.com/watch?v=yHqI6IDpLBA
