Stephen Curry, estrella de los vigentes campeones de la NBA, los Golden State Warriors, ha tenido en la pretemporada unas medias de 23,8 puntos, 4,3 rebotes y 7,7 asistencias. Hasta no hace mucho, ésta era la manera en la que un aficionado o un periodista deportivo describía numéricamente el rendimiento de un jugador en concreto.
Pero si vamos a la página de estadísticas que la NBA dedica a Curry, veremos que hay muchos más apartados utilizados para describir su importancia en la cancha. Por ejemplo, el PIE, o lo que es lo mismo, el impacto estimado de un jugador, y que sirve para medir la contribución estadística total de este. Aquí acabamos de entrar en el mundo de las estadísticas avanzadas, el intento más completo por intentar traducir el deporte números.
El auge del ‘Moneyball’
En 2011, el público masivo tuvo la oportunidad de descubrir algo que, para los obsesos de las estadísticas y las matemáticas, ya era algo bastante conocido: el moneyball. Gracias a la película sobre Billy Beane, general manager de los Oakland Athletics de béisbol desde 1998, se popularizó el trabajo de Bill James, un gurú de las estadísticas del deporte que, probablemente, está más obsesionado con ellas: el béisbol.
James actualizó un método de análisis estadístico llamado Sabermetría que buscaba obtener un conocimiento objetivo del béisbol. Para ello, se realizaban simulaciones por ordenador de cómo las estadísticas individuales de cada jugador, y las del equipo en conjunto, afectaban el récord de victorias y derrotas en una temporada. El método se basa en que lo que se busca en el béisbol es ganar partidos, y esto se consigue completando más carreras que tu rival e impidiendo que los jugadores contrarios completen dichas carreras.
¿Pero cómo se obtienen estas estadísticas avanzadas? La empresa Sportvision creó en 2006 un sistema llamado PITCH/fx. Consta de dos cámaras, instaladas en los estadios de las 30 franquicias de la MLB, que graban todos los detalles del rendimiento del pitcher, del lanzador. Registran la velocidad, el movimiento, el momento en el que se suelta la pelota, su giro y el lugar donde se lanza, analizando todas las facetas de todos los lanzamientos que un pitcher puede hacer un partido.
De esta forma, el rendimiento de todos los pitchers puede compararase y puede analizarse hasta el más mínimo detalle. Esa atención a las estadísticas, en teoría, más marginales es lo que motiva el moneyball: los Oakland A’s de Billy Beane lo utilizaron para fichar jugadores baratos que, por ejemplo, completaran más carreras saliendo desde la segunda base o que tuvieran un mejor porcentaje de bateo al final de los partidos, jugadores que llenaban lagunas muy específicas del equipo, y que permitieran, simplemente, hacer más carreras que el rival y, teóricamente, ganar así partidos. A los A’s, de hecho, es una estrategia que no les ha ido mal. En la temporada 2006, de hecho, tuvieron el quinto mejor balance de victorias y derrotas de la MLB (93-69, 57,4%) con el 25º presupuesto.
El player tracking de la NBA
El otro deporte que se ha entregado con mayor fervor a las estadísticas avanzadas es el baloncesto. Aquí, el gurú actual es John Hollinger, periodista de ESPN que desarrolló una nueva categoría estadística para medir y comparar el rendimiento de los jugadores de la NBA: el PER.
El Player Efficiency Rating (índice de eficiencia del jugador) tiene en cuenta todas las categorías estadísticas utilizadas para describir el juego de un baloncestista, ya sean puntos o porcentaje de rebotes atrapados, y crea un índice por minuto. Así se puede comparar el rendimiento de jugadores como los bases Aaron Brooks y Derrick Rose, en Chicago Bulls, aunque el segundo esté en la cancha, de media quince minutos más que su suplente.
Aquí entra en funcionamiento el player tracking, o seguimiento de jugadores, un sistema creado por la empresa STATS LLC. La propia NBA explica lo que es de esta manera:
“Utilizando seis cámaras instaladas en los raíles del techo de todos los pabellones de la NBA, el software SportVU sigue los movimientos de cada jugador en la cancha y del balón 25 veces por segundo. Los datos recogidos ofrecen una plétora de innovadoras estadísticas sobre la velocidad, la distancia, la separación entre jugadores y la posesión del balón. Algunos ejemplos incluyen: la rapidez de desplazamiento de un jugador, cuánto ha corrido durante un partido, cuántas veces ha tocado el balón, cuántos pases ha dado, cuántas oportunidades de rebote ha tenido y mucho más”.
El player tracking, por ejemplo, se utilizó para explicar una de las razones por las que San Antonio Spurs derrotó con tanta contundencia a Miami Heat en las Finales de la NBA de 2014: los Spurs movían el balón constantemente en ataque, y ellos mismos estaban siempre en movimiento, de tal manera que abrían huecos en la defensa y encontraban tiros fáciles.
https://www.youtube.com/watch?v=Kjs6H__NUxAUna jugada como este mate de Tim Duncan en el cuarto partido es registrada al detalle por las cámaras de SportVU. Puede describirse en animaciones de cada uno de los seis pases y las dos entradas a canasta que Tony Parker, Kawhi Leonard, Boris Diaw, Manu Ginóbili y Tim Duncan emplean para desmontar la defensa de los Heat y conseguir dos puntos de la manera más sencilla, con un mate.
Los entrenadores y los general managers de los equipos pueden utilizar después estas estadísticas para mejorar sus sistemas defensivos, para ajustar sus esquemas a los rivales que tengan enfrente o para fichar jugadores. Daryl Morey, general manager de Houston Rockets, es un firme creyente en las estadísticas avanzadas, y Memphis Grizzlies contrató hace unos años al propio John Hollinger como vicepresidente de la franquicia.
El turno del fútbol
Curiosamente, mientras el béisbol, el baloncesto y hasta el fútbol americano se entregan cada vez más a las estadísticas, el deporte más popular en el mundo, el fútbol, era bastante reticente al uso de la tecnología hasta no hace mucho. Se empezaron a dar los primeros pasos con la implantación de la tecnología de la línea de gol en el Mundial de Brasil, un sistema de siete cámaras por portería que permiten discernir si el balón ha sobrepasado dicha línea y, por tanto, es gol o no.
Además, en la Copa del Mundo de 2014 se empezó a utilizar con más asiduidad el propio sistema de player tracking del fútbol, Matrics, desarrollado por la empresa Deltatre y que se basa en nueve cámaras (seis en un lado del campo y tres en el otro) que registran todos los movimientos de cada jugador, del árbitro y del balón durante todo el partido. De ese modo, se pueden obtener datos mucho más precisos sobre posesión del balón, distancia recorrida y velocidad de un jugador determinado, etc.
Esos datos se ofrecen en tiempo real y, para su procesamiento, hacían falta 74 personas en cada encuentro del Mundial de Brasil. Sin embargo, este uso de la tecnología para traducir a números los partidos no termina de cuajar en el fútbol, más allá de los grandes eventos. Sí hay entrenadores, como Rafa Benítez, y equipos (como el holandés AZ Alkmaar, que contrató como asesor precisamente a Billy Beane) que se sirven de las estadísticas para conocer mejor el rendimiento de sus jugadores, pero es un deporte que todavía no ha abrazado la fiebre por las estadísticas avanzadas.
¿Estadísticas o pasión?
El moneyball puede ayudar a que equipos con presupuestos relativamente pequeños puedan competir con los grandes gigantes de sus ligas, pero el análisis obsesivo de las estadísticas más nimias no siempre resulta en un campeonato, que es lo que se busca al final. El Liverpool, por ejemplo, confió en Bill James en 2010 para aplicar sus enseñanzas sabermétricas a sus fichajes, buscando buenos y prometedores jugadores que no costaran un dineral. Con la excepción de la temporada 2013/14, cuando fue subcampeón de la Premier League, desde entonces ha quedado siempre por debajo de la quinta posición.
No está claro que la aplicación de las estadísticas avanzadas pueda ser el Santo Grial para todos los deportes y para todos los equipos. La épica de Juanito en el Real Madrid no podría describirse con estadísticas, del mismo modo que los intangibles del baloncesto o la capacidad de liderazgo de un jugador en un vestuario pueden ser fundamentales. El Miller Time, aquellos minutos finales de los partidos en los que Reggie Miller se adueñaba del balón y era capaz de encestar ocho puntos en nueve segundos, no pueden mostrarse en fríos números.
Imagen | Keith Allison, Villanova Baseball
