La película Moneyball, de 2011, dirigida por Bennett Miller e interpretada en su papel principal por Brad Pitt, trata del relanzamiento de un equipo de béisbol. En un principio el argumento parece el típico de un film de género, superación y éxitos deportivos ineludibles, pero tiene un componente excepcional: los logros se consiguen a partir de una táctica que se cocina con estadísticas y variables, más allá del esfuerzo de los jugadores.
La cinta cuenta una historia real acaecida en 2001. El dirigente de los Oakland Athletics utilizó estadísticas y predicciones matemáticas para contratar a una serie de jugadores que dieran un resultado excelente, evitando gastar un dineral. Éste podría ser considerado uno de los primeros casos de aplicación del big data en el deporte.
Con el paso de los años, la tecnología ha progresado y el big data se ha hecho una realidad, gracias a la construcción de máquinas con gran capacidad de cálculo y software para gestionar todo el potencial. Aparte de las aplicaciones en el ámbito empresarial, comercial o para fines de investigación, el análisis de grandes cantidades de datos también planea sobre el deporte, aunque de una forma más sofisticada a como lo plantea la película de Miller.
Aplicaciones competitivas
La información es clave en el deporte de alta competición como en muchos otros campos. En algunos casos, como la Fórmula 1, las variables que se miden son muchas y el análisis pormenorizado. Los equipos ya examinan al detalle cualquier dato relativo a las diferentes partes del coche, al piloto, al circuito y a las condiciones atmosféricas.
De hecho los vehículos cuentan con una serie de controles electrónicos que reciben información de los niveles del motor, como el aceite o la gasolina, así como el estado de los neumáticos o la caja de cambios, entre otros factores. Estos datos se envían en tiempo real a una supercomputadora mediante una conexión de 4Mbps.
La escudería Caterham F1 utiliza este sistema y aprovecha los datos no sólo durante la carrera. Después la información se analiza para comprobar en qué puntos se puede mejorar el tiempo y cuándo se pueden evitar los problemas que surgen a lo largo de la prueba. Hasta tal punto confía el equipo en esta tecnología que ha invertido millones de dólares en una infraestructura capaz de cumplir con esta tarea.
La Fórmula 1 es un caso claro en el que la información para poner a punto a los coches y a los pilotos es exhaustiva. Son muchas las variables que los equipos tienen en cuenta, sin embargo, una aplicación más intensa de big data podría mejorar si cabe el nivel de precisión al que están acostumbrados en este sector. No es el único campo en el que la tecnología sirve de utilidad.
Adidas ha creado una tecnología que podría revolucionar el trabajo de los entrenadores de fútbol. Se trata de Micoach Elite System, un chip que se coloca en las camisetas de los jugadores, monitorizando su velocidad, su resistencia física y otros parámetros. En total, envía más de 200 registros de datos en tiempo real a un dispositivo, que podría ser una tableta o un smartphone. El entrenador podrá ver toda esta información sobre cada individuo, calibrando cuál es su estado físico e incluso psicológico.
De esta forma, un entrenador de fútbol podrá decidir si un jugador necesita más acondicionamiento físico, reposo o trabajar sobre otros aspectos. Así, se lograría mantener a cada uno lo más cerca posible del pleno rendimiento de forma habitual. Mediante un análisis de big data también se podría comprobar cuándo se llega al límite físico para detener el proceso de entrenamiento.
Micoach Elite System va a ser utilizado en la Major League Soccer, la liga de categoría superior que disputan conjuntamente equipos de Estados Unidos y Canadá. Si bien la solución tecnológica aún tiene camino por recorrer, su implantación a un nivel más allá de lo anecdótico es un comienzo para la expansión del big data en el fútbol y en otros deportes.
Los Juegos Olímpicos de Londres 2012 han supuesto asimismo un principio de innovación tecnológica en el deporte. Algunos de los participantes se sirvieron de big data para tratar de mejorar sus resultados. La atleta estadounidense Lolo Jones entrenó con un equipo de 22 científicos y analistas. Se utilizaron sensores en sus zapatillas, datos de imagen a cámara lenta y elementos para controlar que su cuerpo funcionara al máximo rendimiento.
Aspectos de la salud
Pero la competición no es el único objetivo que está en el punto de mira de big data. Los deportistas de élite muchas veces obligan a su cuerpo a desarrollar esfuerzos límite y éstos pasan factura. Un análisis pormenorizado también puede ayudar a marcar el terreno de lo que está al alcance y lo que podría poner en peligro la salud de la persona.
Mediante herramientas de monitorización, como el chip de Adidas o dispositivos que se encuentran actualmente en el mercado (Nike + Fuelband y otras pulseras inteligentes), se pueden controlar los biorritmos de un deportista constantemente. Llegado el momento, esto podría evitar casos de fallo cardíaco, de los que no están exentos algunos futbolistas o atletas de élite.
Los equipos informáticos analizarían toda la información relativa a cada deportista individualmente y tendrían la posibilidad de cruzarla con datos de otros que realizaran el mismo esfuerzo, evaluando asimismo las condiciones y el desgaste físico. De esta forma se podría alertar a cada persona cuando esté llegando a su límite, evitando así consecuencias graves.
Imágenes: Martha_Chapa95 y Michael Elleray
