Los aficionados consumen habitualmente los datos de STATS sin conocer la fuente original de la información, y eso no está cambiando necesariamente a medida que la empresa explora futuras aplicaciones de datos más ricos. Lo que es diferente en 2017 respecto a 1987, 1997 o incluso 2007 es la especialización de STATS, que a menudo se limita a proporcionar información deportiva para contextualizarla más adecuadamente para los clientes.
A principios de mes, uno de los responsables de STATS salió de entre bastidores para hablar con Adi Wyner y Shane Jensen, presentadores de Wharton Moneyball en Sirius XM. Patrick Lucey, Director de Ciencia de Datos de STATS, reflexionó sobre los cinco años de recopilación de datos de seguimiento de STATS SportVU y proporcionó información sobre las respuestas que se obtienen ahora gracias al aumento del tamaño de las muestras y a los avances del sector.
STATS empezó a seguir los partidos de la NBA con su sistema óptico SportVU hace media década, lo que coincidió con lo que Lucey calificó como una época especialmente interesante en la ciencia del deporte.
"Algo ocurrió en 2012. Apareció el aprendizaje profundo", explica Lucey, coautor del trabajo de investigación sobre patrones de movimiento de los jugadores y golpeo de la pelota en el tenis que obtuvo el primer puesto en la MIT Sloan Sports Analytics Conference de 2016.
"Es como una tormenta perfecta. Me gusta pensar en ello como un taburete de tres patas. En primer lugar, para que el aprendizaje profundo funcione, se necesitan tres cosas. La primera es que se necesitan muchos datos. Por suerte, en STATS disponemos de ellos. La segunda es la potencia de cálculo. ... Lo tercero es contar con las personas que realmente sepan cómo trabajar o configurar la red".
Durante casi dos años, Lucey se ha sentado en el taburete de STATS y ha ayudado a ampliar el seguimiento de jugadores a otros deportes, haciendo hincapié en el fútbol mundial. Gran parte de su trabajo actual, incluido su trabajo sobre los estilos de tiro en el baloncesto, con el que fue finalista de la Conferencia Sloan del MIT en 2017, ha consistido en encontrar la forma adecuada de plantear y responder a las preguntas hipotéticas que no se podían plantear en los primeros años de STATS.
"Lo más importante -y esto es lo que podemos hacer realmente bien- es que podemos contextualizar los datos", dijo Lucey. "Puedes hacernos preguntas concretas. Puedes decirnos: 'Bueno, ¿cuál es la probabilidad de que este jugador haga ese tiro? O, ¿qué pasa si cambio a ese jugador por otro?".
"Podemos hacer simulaciones detalladas y plantearnos esas preguntas hipotéticas. ... Tenemos el box score o las estadísticas de los jugadores, pero (creo que el siguiente paso en el análisis) es simular este tipo de jugadas específicas y ver qué haría un jugador diferente en estas situaciones. En una situación dada, podemos modelar ese contexto y podemos dar respuestas más precisas porque entendemos los datos en esas situaciones".
Las particularidades de la postura corporal se han convertido en uno de sus principales intereses. En concreto, los avances en el seguimiento de jugadores -y la posibilidad de realizar análisis predictivos más precisos- residen en un mayor énfasis en las mediciones que pueden ir más allá del uso de un centro de masa básico para establecer las coordenadas XY en el seguimiento óptico.
"Antes podíamos capturar la postura corporal, pero teníamos que hacerlo en un laboratorio", explica Lucey. "... Ahora podemos hacerlo realmente en la naturaleza".
El equipo de Lucey no cesa de perfeccionar las próximas novedades en su campo, y su visión de cómo se evaluará más de cerca el rendimiento en el futuro podría sorprender a algunos. No se trata necesariamente de crear nuevas métricas analíticas. Se trata de la relación entre las personas y la tecnología.
"En realidad, no creo que la nueva métrica sea el camino a seguir", dijo Lucey. "No creo que sea el futuro. Creo que se trata de una simbiosis entre un humano y un ordenador. Podemos desarrollar nuevas tecnologías que ayuden a un experto a hacer mejor su trabajo. Creo que ese es realmente el próximo paso en el análisis deportivo. Crear este tipo de tecnología para ayudar a los entrenadores, a los analistas o a la gente en casa a hacerse estas preguntas. No creo que estemos tan lejos".
