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Brasil y Portugal serían las selecciones que se enfrenten en la final del mundial Qatar 2022. ¿Cuál es la fórmula o ciencia que puede predecir ello? ¿Qué hay detrás de la información que se obtiene de un jugador o partido? A continuación, expertos comentan cómo se usa la big data a favor del fútbol y los recursos con los que cuentan las casas de apuestas para definir cuotas.
Julio Josué Gutiérrez Alva, profesor asociado de Ciencia de Datos de UTEC, explicó a gestion.pe que, como en todos los ámbitos, en el fútbol se almacena cada vez más data con la información en cada partido.
“Por ejemplo, obtenemos información del número de disparos al arco, pases, efectividad, posiciones, entre otros, y esto se obtiene de cada futbolista que integra el equipo (...) La cantidad de lo recopilado es inmensa, pero estos datos no son información, entonces, ¿cómo obtener información a partir de estos datos para tomar decisiones? Con la ciencia de datos”, indicó.
En esa línea, Freddy Linares, director de Neurometrics, agrega que la ciencia de datos analiza diversas fuentes o sets de data para poder comprender con la mayor precisión la dinámica en un partido de futbol.
“El tiempo de posesión del balón, la efectividad de cada jugador, su porcentaje de participación, velocidad máxima, kilómetros recorridos cuando se tiene el balón y éxito en cada jugada son algunos de las variables a considerar. Mientras más y mejores registros se tengan se podrán desarrollar mejores modelos estadísticos que revelen información valiosa. No es lo mismo usar pocos datos de un equipo nuevo con jugadores de corto historial que analizar jugadores con un amplio registro de su rendimiento y evolución”, dijo a gestion.pe.
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También hay que considerar los dispositivos como las cámaras, los sistemas GPS y los sensores que generan muchos datos para cada jugador, para cada partido y para cada entrenamiento.
“Debido a la utilidad de la ciencia de datos aplicada al deporte, esta ha sido usada en los últimos años para optimizar el entrenamiento de equipos de fútbol ofreciendo apoyo a los entrenadores y los jugadores”, mencionó Linares.
A modo de ejemplo, el ejecutivo mencionó que el club Leicester City sorprendió a los fanáticos al ganar la Premier League 2015/16. “Lo más destacable es que su estrategia de entrenamiento se apoyaba fuertemente en el análisis de datos físicos de los jugadores obtenidos gracias a ‘wearable gadgets’”.
“La selección alemana también integró esta estrategia tecnológica en su entrenamiento, primero en el Mundial de 2014 y luego en el de 2018. Desde el lado deportivo, el uso de la ciencia de datos representa la optimización de los recursos de un equipo para ver más allá, tomar las mejores decisiones y explotar su máximo potencial. Otra de las aplicaciones más conocidas de la ciencia de datos en el futbol es la predicción de resultados de un partido”, resaltó el ejecutivo de Neurometrics.
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¿Se puede predecir quién será el ganador del Mundial Qatar 2022?
De acuerdo con proyecciones de Credicorp Capital, el equipo campeón del Mundial de Fútbol Qatar 2022 sería Brasil, que disputaría la final con Portugal. Por su parte, la tercera y cuarta posición se definiría entre Argentina y Francia.
“Para obtener estas proyecciones e identificar la fortaleza relativa de cada equipo, hemos utilizado la metodología del Elo Rating, que sobre la base de la historia estima los umbrales que convierten las probabilidades de victoria en resultados y diferencia de goles”, explicó Jorge Beingolea, vicepresidente de Soluciones de Portafolio de Credicorp Capital Asset Management.
Según el estudio de Credicorp Capital, los países que pasarán a octavos de final serán: Holanda, Estados Unidos, Argentina, Dinamarca, Alemania, Croacia, Brasil, Uruguay, Inglaterra, Ecuador, Francia, Polonia, Bélgica, España, Portugal y Suiza.
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El docente de la UTEC señala que cuando alguien quiere predecir el resultado de un partido de fútbol, se concentra en toda la información disponible. Debe de investigar los antecedentes como, por ejemplo, qué pasó, cuándo los equipos se enfrentaron anteriormente, cuáles son las alineaciones, si tienen bajas de algunos futbolistas, entre otros.
“Para los fanáticos del fútbol, los datos son nuestra ‘única esperanza’ para poder realizar alguna o varias predicciones. Podemos utilizar estos datos en un modelo de machine learning para asignar la probabilidad de ganar o perder un partido en cada equipo. Con ello, podremos predecir quién ganaría el Mundial de Qatar 2022. También podemos pensar en estos modelos de machine learning como un ser con acceso a muchísima data y que elegirá la mejor manera de ponderar esta información para que uno pueda obtener una probabilidad y resultado del partido”, precisó Gutiérrez Alva.
No obstante, agrega que las previsiones son probabilísticas y hay eventos que son difíciles de predecir como, por ejemplo, si habrá lesiones, expulsiones, entre otros, que podrían cambiar los resultados. De manera que no se puede predecir con 100% de certeza quién podría ganar el mundial, “pero sí saber quién tiene las mayores probabilidades de hacerlo y levantar la anhelada copa”.
Otro ejemplo de cómo se usa la big data en el deporte es contar con información de las capacidades de un jugador. “Si un club lo quiere contratar, se necesitaría obtener toda la data proveniente de partidos de fútbol anteriores, y esto debería estar bien almacenado y ser de buena calidad. Para luego, con todo ello, generar métricas que se puedan utilizar para construir los modelos que, finalmente, serán contrastados con la realidad”.
“Una vez definidos los modelos que se van a usar, se pueden generar predicciones automáticas para una gran cantidad de situaciones y, de esa forma, se puedan tomar las decisiones”, comenta.
En esto coincide Linares. Según dice, hay diversos investigadores que han creado modelos para el análisis de la data existente e indicado un ganador. “Estos modelos, básicamente, consisten en utilizar datos del rendimiento de los equipos para simular los partidos y el torneo entero miles de veces, con el fin de calcular las probabilidades de victoria de los equipos. La Universidad de Oxford dio hace pocos días su pronóstico: señaló a Brasil como el nuevo campeón tras ganar a Bélgica, con un 61.3% de probabilidad de ganar en la final”.
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Las casas de apuestas
El director de Neurometrics comenta que muchas casas de apuestas usan el mismo principio, pero con diferentes sets de datos y, por supuesto, con distintos modelos.
“En el modelo está lo que más se valora para cada casa de apuestas y se buscará las probabilidad de los escenarios de interés: saber qué jugador mete un penal, la cantidad de tarjetas rojas de un equipo, la cantidad de goles de un jugador, etc. Vale mencionar que no necesariamente las casas aplican estos modelos directamente. Algunas casas de apuestas, como BetoBet, manejan acuerdos con empresas especializadas en ciencias de datos y tecnología que les brindan esta información para definir sus cuotas y pronósticos”, explicó.
Agregó que las casas de apuesta online se apoyan en este tipo de análisis para poder entender el comportamiento durante la apuesta y conseguir mayor eficiencia en su operación.
“Más que garantizar ganancias absolutas, el uso de estas tecnologías y técnicas predictivas permite a las casa de apuestas tener cuotas y tasas más balanceadas frente a los posibles resultados y así mantener un escenario de juego balanceado donde no puedan surgir grandes ventajas o abusos de parte de los jugadores”, precisa.
En caso las casas apostadoras desconocieran esta información, sostiene, están expuestas a tomar decisiones más arbitrarias: serían los clientes quienes tendrían un mayor poder predictivo y una ventaja significativa.
“Debido a la mayor accesibilidad de datos y factibilidad para aplicar estas técnicas, su coste no debe escalar demasiado alto, especialmente para las casas de apuestas más grandes. En cambio, aquellas más pequeñas pueden recurrir a alternativas menos costosas, como buscar predicciones privadas o investigar fuentes gratuitas”, indica Linares.
Para Adrián Colomer, director de la Maestría Oficial en Inteligencia Artificial de la Universidad Internacional de Valencia - VIU, la inversión en este tipo de tecnología por parte de las casas de apuestas no es lo suficientemente fuerte como debería ser.
“Cuando el especialista en cierta liga de la casa de apuestas fija una cuota de mercado, existen modelos de inteligencia artificial embebidos en plataformas web que calculan automáticamente la cuota mínima del evento (según histórico de datos, estado de jugadores, etc.). Cuando la cuota mínima calculada por el sistema se sitúa por debajo de la cuota fijada por la casa de apuestas, se dice que esa cuota tiene valor para que un inversor en apuestas deportivas “entre al pick”. Un ejemplo de este tipo de sistemas web es el que ofrece WinnerOdds”, subraya.
Desde su óptica, las casas de apuestas contratan especialistas en las distintas ligas del mundo que analizan exhaustivamente cada movimiento de los equipos que la componen. “Estos especialistas son los encargados de fijar las cuotas mínimas prepartido. Disponen de ciertos algoritmos que hacen fluctuar las cuotas según va avanzando el encuentro y van ocurriendo ciertos eventos (goles, expulsiones, etc.)”, refiere.
Para Alonso Rodríguez, jefe del Centro de Excelencia (COE) de Data & IA en Canvia, las casas de apuestas con la información histórica generan una probabilidad de ocurrencia de un evento y colocan un valor monetario que va variando en el tiempo de acuerdo con los acontecimientos en tiempo real.
“La inversión que realicen va a depender de la cantidad de información histórica y en tiempo real a almacenar y el nivel de procesamiento de los modelos para generar las probabilidades. Los costos en la nube son más accesibles hoy. Esta inversión debe estar sustentada sobre el volumen y monto de transacciones en apuestas de cada evento para recuperar la inversión en el corto plazo”, dijo.
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La ciencia de datos
El profesor de la UTEC menciona que la ciencia de datos es transversal a los campos del conocimiento, puede aplicarse a los negocios, medicina, ingeniería, entre otros.
Se encarga de generar información a partir de la data, esto para poder adquirir conocimiento y tomar decisiones informadas.
“Un profesional en ciencia de datos, puede encargarse de asegurar las estructuras que permitan almacenar correctamente la data, transformarla, construir los modelos, evaluarlos, y todo esto teniendo en mente los objetivos de la organización a la cual pertenece”, resaltó Gutiérrez Alva.
