Ejemplo deaplicación del análisis de datos en el scouting de jugadores.

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Javier Martín ¿CÓMO APLICAR EL ANÁLISIS DE DATOS AL SCOUTING DE JUGADORES? BREVE EJEMPLO DE CASO DE USO

En las siguientes líneas, pretendo mostrar un ejemplo de uso de distintas herramientas de análisis de datos, y cómo éstas nos pueden ayudar en el proceso de scouting de jugadores. Antes de entrar en profundidad, me gustaría aclarar mi idea sobre el análisis de datos en las dos ramas más habituales del scouting/análisis: el análisis de jugadores o perfiles individuales para la incorporación a un club; o el análisis técnico-táctico de un rival o del equipo propio. Mi opinión al respecto es que el proceso en dichos casos ha de ser inverso:

SCOUTING DE JUGADORES DATOS

OJO Filtrado

ANÁLISIS DE EQUIPO OJO

DATOS Contraste

En el caso del scouting de jugadores, creo que el primer paso puede ser apoyarnos en el dato para realizar un primer filtrado de la extensísima lista de jugadores posibles que van a aparecer para el determinado perfil que queremos. Si de esa lista podemos reducir la muestra, la labor de scouting tradicional será mucho más sencilla y sobre todo, nos puede poner en la pista de jugadores que quizás no conocíamos o a los que no llegaríamos a través del scouting tradicional. Por supuesto, el ojo humano siempre va a tener un papel preponderante a la hora de acometer una decisión; pero el filtrado con datos puede jugar un papel realmente interesante en este proceso. En el caso de análisis de equipos, creo que el ojo siempre ha de ir primero. Si tengo que analizar un rival en sus últimos 5 partidos, el ojo tiene que ser el que interprete qué dinámicas, fortalezas, debilidades; tiene dicho equipo en cada una de las fases del juego, el balón parado o incluso también, en perfiles individuales. Una vez el ojo ha hecho su trabajo, el dato nos puede permitir contrastar si lo que nuestro ojo nos ha dicho, los datos lo confirman. Datos simples como perfiles de construcción, finalización; herramientas más complejas como las redes de pases, mapas de disparos,…; pueden ser muy útiles para complementar nuestro primer análisis, o en caso de dudas, para ponernos en la pista de posibles dinámicas que se hayan podido escapar a nuestro análisis tradicional. Lo que creo fundamental, es considerar que el dato no ha venido a sustituir al ojo humano; pero puede ser un complemento magnífico a lo que ya teníamos establecido a la hora de analizar el fútbol. Scouting de jugadores Para ayudar en el scouting de jugadores, en el PFM del Máster en Big Data deportivo que he estado realizando en el último año, diseñé una herramienta de valoración de jugadores a través de datos; así como un modelo de similitud entre jugadores; con la intención de realizar ese primer filtrado que comentábamos con anterioridad. La base del proyecto se centra en obtener una valoración entre 0-100 para cada jugador, en el contexto en el que está jugando. Básicamente, la idea de analizar al jugador sólo en su contexto, se hacer para evitar el falseamiento de datos. No será lo mismo anotar 0.80 goles por 90 en la liga española, que hacerlo en la liga de Letonia por ejemplo, por lo que carece de sentido introducir en la misma muestra a jugadores de ambas ligas. Es por ello que el primer paso para la elaboración del modelo fue elaborar una clasificación propia de ligas de las que tenemos datos. En esta clasificación, cada torneo se agrupa con los otros 4 más similares que consideramos en nuestra muestra de ligas. Cada muestra pertenecerá a un Tier, de modo


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