📊 EL PROYECTO BUESTATS: LA CIENCIA DE DATOS AL SERVICIO DE LOS ENTRENADORES DE BALONCESTO

Por Daniel Mérida (@baloncestero)

En Cancha Latina nos gusta contar historias de baloncesto y hoy traemos una de las más curiosas e interesantes. Las nuevas tecnologías están invadiendo casi todos los aspectos de la vida y el baloncesto no iba a quedarse fuera. Las ciencias de datos van de la mano en el proyecto BueStats, una herramienta software para entrenadores para extraer y ayudar a comprender el manejo de estadísticas avanzadas en el mundo del baloncesto. Hablemos con su creador, Adrià Arbués-Sangüesa.

En Cancha Latina nos gusta contar historias de baloncesto y hoy traemos una de las más curiosas e interesantes. Las nuevas tecnologías están invadiendo casi todos los aspectos de la vida y el baloncesto no iba a quedarse fuera. Las ciencias de datos van de la mano en el proyecto BueStats, una herramienta software para entrenadores para extraer y ayudar a comprender el manejo de estadísticas avanzadas en el mundo del baloncesto. Hablemos con su creador, Adrià Arbués-Sangüesa.

¿Por qué juntar matemáticas y baloncesto? “Las matemáticas y las ciencias de datos están teniendo muchas aplicaciones a día de hoy para agilizar procesos y mejorar métodos existentes y el deporte no debería ser una excepción. La ciencia de datos en el deporte debería ayudar a mejorar el rendimiento del equipo en base a los números”

¿De dónde te viene la pasión por las matemáticas y las estadísticas? “Me viene desde pequeño. Siempre me gustó tenerlo todo clasificado en base a atributos y me gustaban las libretas de profesores donde se apuntaban las notas. A partir de ahí, nació esa pasión que inicialmente era sólo de medir cosas y hacer ránkings y después se ha ido globalizando a todo lo que sea deporte y actualmente trabajo en temas relacionados a procesamiento de imágenes y en visión por ordenador, que tiene detrás una importante base matemática”

Adria Arbués

¿De dónde te viene la pasión por el baloncesto? “Creo que también viene un poco innato. Empecé a jugar a los diez años, pero es curioso porque primero empezar a ver baloncesto por toda la estadística que había detrás y ver qué se podía extraer de los boxscores”

“Aquí en Cataluña se juega mucho baloncesto, en mi pueblo había equipo, mis amigos jugaban… empiezas a jugar y luego no puedes parar. La pasión por el baloncesto la he tenido a muchos niveles, jugando casi todas las tardes cuando tenía 16 años e incluso jugando hasta hace dos años cuando estaba estudiando un máster en Dinamarca. También he sido entrenador hasta el año pasado, cuando fui ayudante en el Cadete B del FC Barcelona, y no sigo entrenando porque no hay tiempo para todo”

¿De dónde surge esta iniciativa de BueStats? “Surge de una necesidad bastante claro. Todo empezó hace un par de años cuando estaba de ayudante en Cornellá en EBA cuando intentaba hacer los scoutings a partir de los datos estadísticos de FEB. Algo tan simple ver las estadísticas de un jugador diferenciando los partidos de local y los de visitante ya me suponía mucho tiempo y tener todo muy organizado con un sistema muy manual en Excel, cuando era algo que es muy fácil de automatizar”

¿Cuál es la principal novedad (o novedades) con respecto a otros gestores de estadísticas?
“Creo que la principal novedad es que tienes una automatización muy personalizada de los datos que quieras sacar de cualquier equipo de categorías FEB. Ya había webs que sacaban datos de estos, tipo RealGM, pero no te permitían realizar diferentes filtrados y sólo tenían LEB Oro y LEB Plata. Esta ayuda ahora es muy importante para el baloncesto femenino y también para liga EBA. A día de hoy, BueStats ofrece una gran cantidad de estadísticas avanzadas que no están en la web de la FEB”

Así es BueStats

¿Has tenido ya contacto con profesionales del baloncesto que utilicen BueStats? “Han sido varios los contactos con entrenadores y es curioso que son de ligas y niveles muy diferentes los que están utilizando BueStats para mejorar el rendimiento, con equipos como Menorca, Cornellá, Barberá o el FC Barcelona B”

“Un aspecto muy importante es empezar a generalizar los datos y que todos los entrenadores sepan qué estadísticas puedan sacar de cada jugador, haciendo la estadística más accesible sin que suenen a chino tantos conceptos. Normalmente se habla de una analista de datos, pero en un futuro no muy lejano los entrenadores ya entiende estos datos y no tienen que pensar en nuevas métricas porque entiende qué le dice un número a la hora de evaluar el rendimiento del equipo”

¿Qué otros desarrollos matemáticos y estadísticos se pueden aplicar al baloncesto? Me ha llamado especialmente la aplicación de la visión computerizada para la detección de infraccionesen la pista.
“Es todo un mundo. Dentro de poco se publicarán las nuevas investigaciones del MIT Sports Analalytics Conference de Boston y allí se presentan verdaderas locuras para mejorar el mundo de baloncesto. Así que se pueda contar, creo que la detección de infracciones mediante el uso de visión por ordenador sería bastante interesante, más ahora con el uso del Instant Replay, estaría bien tener una herramienta que permita a los árbitros llegar a la revisión y saber ya lo que ocurrió. No sería nada difícil en jugadas como los tapones ilegales o los tiros fuera de posesión”

“En Estados Unidos la principal aplicación que se está utilizando es el seguimiento (tracking) de jugadores y, para ello, tiene un set de doce cámaras en el techo de los pabellones que es capaz de seguir a los jugadores con 25 muestras por segundo, que es una burrada. Aquí en Europa hay menos presupuesto, los pabellones son menos altos y esto es más difícil de implementar. En su lugar, estamos intentando replicar este sistema con una sola cámara y que ésta sea la de la retransmisión, para que no suponga un coste extra. Es bastante difícil y en mi caso hice un algoritmo de tracking que funciona con una precisión del 74% pero no es suficiente para seguir a diez jugadores”

“En cuanto a las métricas, se debería trabajar más con la EPV (Expected Possesion Value), que es el valor que añade cada jugador en base a las decisiones que toma en una jugada”

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