{"id":13731,"date":"2025-07-08T06:00:43","date_gmt":"2025-07-08T06:00:43","guid":{"rendered":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/?p=13731"},"modified":"2025-07-08T04:31:37","modified_gmt":"2025-07-08T04:31:37","slug":"futbol-herramienta-para-mejorar-la-tactica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/futbol-herramienta-para-mejorar-la-tactica\/","title":{"rendered":"F\u00fatbol: Herramienta para mejorar la t\u00e1ctica"},"content":{"rendered":"

Un trabajo cient\u00edfico desarroll\u00f3 un m\u00e9todo que posibilita optimizar el funcionamiento de un equipo de f\u00fatbol analizando la red de pases entre los jugadores.<\/strong><\/span><\/p>\n

Se dice que en el f\u00fatbol puede ganar cualquiera. Es cierto. Algunos equipos ignotos han derrotado a campeones del mundo. Pero digamos todo: la probabilidad de que Sacachispas le gane al Barcelona es pr\u00e1cticamente nula.<\/p>\n

En otras palabras, el f\u00fatbol no es totalmente azaroso, sino que tiene regularidades que est\u00e1n determinadas por el sistema t\u00e1ctico. O sea, los jugadores no hacen lo que quieren adentro de la cancha. Por ejemplo, tienen que ocupar determinadas posiciones, tienen ciertas zonas de acci\u00f3n y tienen roles.<\/p>\n

Si el juego fuera completamente azaroso, probablemente todos los jugadores correr\u00edan atr\u00e1s de la pelota y el sistema ser\u00eda ineficiente. De igual manera, si el juego estuviera perfectamente determinado, se jugar\u00eda como en un metegol; no habr\u00eda una gambeta. Entre el azar puro y el determinismo absoluto hay un abanico infinito de sistemas de juego posibles.<\/p>\n

De ese gran conjunto de alternativas, el director t\u00e9cnico elige la que considera mejor para sus dirigidos. No obstante, a veces el equipo juega bien y otras veces juega mal. Esto puede ocurrir, incluso, durante el transcurso de un mismo partido.<\/p>\n

La recopilaci\u00f3n de datos sobre lo que sucede en una cancha de f\u00fatbol es un fen\u00f3meno en crecimiento. Este hecho comenz\u00f3 a atraer a los cient\u00edficos.<\/strong><\/em><\/p><\/blockquote>\n

Por ejemplo, en la final del Mundial de Qatar entre Argentina y Francia, nuestro seleccionado estaba jugando muy bien y se hab\u00eda puesto en ventaja por dos goles. Pero, en alg\u00fan momento del segundo tiempo, el combinado franc\u00e9s empez\u00f3 a remontar e igual\u00f3 el marcador. \u00bfQu\u00e9 fue lo que sucedi\u00f3 en el medio para que eso ocurriera?<\/p>\n

El an\u00e1lisis de lo que hace que un equipo juegue mejor o peor es responsabilidad inmediata del director t\u00e9cnico. Tambi\u00e9n, acostumbran decir lo suyo los periodistas deportivos. En ambos casos, aunque de diferente manera, las estad\u00edsticas del partido resultan de gran ayuda.<\/p>\n

Tanto es as\u00ed, que la recopilaci\u00f3n de datos sobre lo que sucede en una cancha de f\u00fatbol es un fen\u00f3meno en crecimiento. De hecho, durante el partido, muchos jugadores llevan sensores en el cuerpo que registran informaci\u00f3n tan variada como la fuerza con la que se le pega a la pelota o los kil\u00f3metros recorridos.<\/p>\n

\"\"<\/a>

Andr\u00e9s Chacoma.<\/span><\/p><\/div>\n

Desde hace alg\u00fan tiempo, esta creciente disponibilidad de datos comenz\u00f3 a atraer a los cient\u00edficos. Es, por ejemplo, el caso de Andr\u00e9s Chacoma, investigador del CONICET en el Departamento de F\u00edsica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, que acaba de publicar un paper<\/em> en Physical Review E<\/em>, la revista cient\u00edfica de la Sociedad Norteamericana de F\u00edsica.<\/p>\n

\u201cEstuvimos trabajando con una base de datos que re\u00fane todos los eventos que se vieron en todos los partidos de la temporada 2017-2018 de las cinco ligas europeas m\u00e1s importantes\u201d, cuenta. \u201cLo que hacemos nosotros esencialmente es usar los datos para tratar de encontrar patrones estad\u00edsticos que puedan ayudar a mejorar la performance de los equipos\u201d.<\/p>\n

\u00bfBien o mal?<\/strong><\/span><\/h5>\n

Responder la pregunta de c\u00f3mo mejorar el juego de un equipo, requiere previamente establecer de alguna manera cu\u00e1ndo se est\u00e1 jugando bien y cu\u00e1ndo se est\u00e1 jugando mal. \u201cA la estad\u00edstica tradicional le cuesta medir esas cosas\u201d, acota Chacoma. \u201cLa herramienta que usamos nosotros para cuantificar este tipo de cosas son las redes. En particular, las redes de pases entre los jugadores\u201d.<\/p>\n

El grupo quer\u00eda ver cu\u00e1les son las configuraciones de las redes de pases de los jugadores en las cuales los equipos est\u00e1n jugando bien o est\u00e1n jugando mal.<\/strong><\/em><\/p><\/blockquote>\n

El investigador comenta que esta metodolog\u00eda se usa, por ejemplo, para estudiar la interacci\u00f3n entre las personas en las redes sociales. \u201cLa interacci\u00f3n m\u00e1s sencilla que uno puede medir en el f\u00fatbol son los pases, que son una medida de c\u00f3mo los jugadores est\u00e1n conectados entre s\u00ed, que es algo que puede ir cambiando a lo largo del partido\u201d, consigna.<\/p>\n

Fue as\u00ed que, del inmenso c\u00famulo de informaci\u00f3n de la base de datos de las ligas europeas, seleccionaron una parte: \u201cNos dedicamos a estudiar las redes de pases entre los jugadores. Quer\u00edamos ver cu\u00e1les son las configuraciones de esas redes de pases en las cuales los equipos est\u00e1n jugando bien o est\u00e1n jugando mal\u201d.<\/p>\n

Para eso, tuvieron que establecer par\u00e1metros de lo que era jugar bien y jugar mal. Decidieron que un equipo est\u00e1 jugando bien cuando realiza tiros al arco y, adem\u00e1s, est\u00e1 adelantado en el campo. Por el contrario, el equipo est\u00e1 jugando mal cuando est\u00e1 atrasado y recibe tiros al arco. \u201cSon redes de 50 pases. De los \u00faltimos 50 pases previos al tiro al arco\u201d, aclara.<\/p>\n

Al final, obtienen dos tipos de redes (ver figura): de cuando est\u00e1n jugando bien y de cuando est\u00e1n jugando mal. Entonces, las comparan. \u201cBuscamos diferencias en la estructura de esos dos conjuntos de redes. Y esas diferencias, uno las puede de cuantificar con distintas m\u00e9tricas que se usan para las redes. Por ejemplo, una m\u00e9trica que se llama clustering<\/em>, que mide si en la red hay estructuras triangulares. Entonces, si el clustering es alto, es porque tenemos jugadores que se est\u00e1n pasando la pelota de manera triangular, como que est\u00e1n triangulando bien. Otra m\u00e9trica que usamos, por ejemplo, es la centralidad, que mide qu\u00e9 tan importante es un jugador en la red, pensado cu\u00e1l es la probabilidad de que ese jugador tenga la pelota en un momento dado\u201d, explica Chacoma, y se\u00f1ala. \u201cLo que encontramos es que hay diferencias significativas en la estructura de ambos tipos de redes. Es decir, nuestra herramienta permite determinar cu\u00e1ndo un equipo est\u00e1 jugando bien y cu\u00e1ndo est\u00e1 jugando mal\u201d.<\/p>\n

\"\"<\/a>

Frecuencia de interacciones entre jugadores del Barcelona. La intensidad del color es proporcional al n\u00famero de pases observados. (a) En situaciones de alto rendimiento. (b) En situaciones de bajo rendimiento.<\/span><\/p><\/div>\n

El jugador bloqueado<\/strong><\/span><\/h5>\n

Uno de los equipos que utilizaron para hacer el estudio fue el Barcelona de Messi e Iniesta. En ese caso, vieron que los momentos en los que el equipo jugaba mal era cuando Iniesta ten\u00eda un clustering bajo en comparaci\u00f3n con las situaciones en las que el equipo estaba jugando bien. Por lo tanto, dedujeron que, si se quer\u00eda optimizar el funcionamiento del equipo, la pregunta a responder era qu\u00e9 configuraci\u00f3n de pases se tiene que dar para que Iniesta tenga un clustering alto.<\/p>\n

\u201cNuestra herramienta permite determinar cu\u00e1ndo un equipo est\u00e1 jugando bien y cu\u00e1ndo est\u00e1 jugando mal\u201d.<\/strong><\/em><\/p><\/blockquote>\n

\u201cYo podr\u00eda decirle al entrenador que si hace jugar m\u00e1s por el lado donde juega Iniesta va a aumentar el clustering de Iniesta y eso va a llevar a mejores redes de pases. O sea, esta herramienta te permite meterte en la t\u00e1ctica del equipo\u201d, afirma Chacoma.<\/p>\n

De la misma manera, el m\u00e9todo demostr\u00f3 ser \u00fatil para resolver lo que en el paper<\/em> publicado se define como \u201cel problema del jugador bloqueado\u201d, que es una situaci\u00f3n que se da con cierta frecuencia en un partido de f\u00fatbol, que consiste en bloquear a un jugador que es clave para el juego de un equipo con el objetivo de que no acceda a la pelota.<\/p>\n

Por ejemplo, cuando se lograba bloquear a Messi, otros jugadores del Barcelona empezaban a decaer en las m\u00e9tricas. En este caso, seg\u00fan el estudio, la pregunta a responder es c\u00f3mo reconfigurar la red de pases para que los jugadores que est\u00e1n alrededor de Messi puedan compensar la ausencia de Messi y hacer de nuevo crecer las m\u00e9tricas que llevaron a una red de alta performance.<\/p>\n

\u201cEs un problema de optimizaci\u00f3n. Vos sac\u00e1s al jugador a la cancha y analiz\u00e1s qu\u00e9 red de pases tiene que haber para que los jugadores vuelvan a tener m\u00e9tricas relacionadas a una alta performance sin la presencia de Messi. Y eso de alguna manera, te lleva a una red de alta performance en presencia del jugar bloqueado\u201d, ilustra, y subraya: \u201cMuchas veces, la estad\u00edstica se centra en marcar el problema del jugador individual, pero no sabemos c\u00f3mo compensar con el equipo la p\u00e9rdida del jugador individual. La propuesta nuestra es una reconfiguraci\u00f3n del sistema de pases, del sistema de juego del equipo, para compensar la p\u00e9rdida de ese jugador\u201d.<\/p>\n

\u2013 Cu\u00e1l es la originalidad cient\u00edfica de este trabajo?<\/strong><\/p>\n

\u2013 Las redes se vienen usando esencialmente para describir diferentes problemas. Nuestra contribuci\u00f3n es que con esta herramienta podemos intentar resolver problemas concretos. Podemos usar los datos para hacer recomendaciones t\u00e1cticas. Tampoco podemos asegurar que esas recomendaciones funcionen siempre y completamente, porque es un sistema netamente probabil\u00edstico.<\/p>\n

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Autor: Gabriel Stekolschik<\/span><\/span><\/p>\n

Fuente: nexciencia<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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