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| 6/22/2014 9:00:00 AM

Estadística para saber quién ganará el Mundial

Nada de pulpos y otros oráculos que pronostican quién va a ganar en un encuentro. Un profesor español usa la probabilidad para llegar al resultado.

En la Copa del Mundo de Sudáfrica 2010 se hizo famoso el pulpo Paul, un animal que durante la Eurocopa 2008 e igualmente durante el Mundial dos años después, predijo con exactitud los resultados de ocho encuentros, entre ellos la final entre las selecciones de España y Holanda.

Quienes también predijeron el resultado con éxito, aunque alejados de la fama, fueron dos matemáticos de la Universidad de Londres, pero lo hicieron con ciencia. Se trata de Javier López Peña y Hugo Touchette, quienes usaron la información de la red de pases de cada equipo para analizar su juego y desempeño. Con estos datos lograron acertar el resultado del encuentro y además diagnosticar las fallas tácticas en otros equipos.

¿Cuál es la ciencia detrás de esto? López Peña y Touchette usan la estadística y la teoría de grafos para determinar la ‘centralidad’ de cada jugador, que indica qué tan vital es para la red. Entre más ‘central’ sea un jugador mayor va a ser su impacto si falla o acierta.

La ‘centralidad’ se determina a través de tres factores de cada jugador: cercanía, que es qué tan bien conectado está en el equipo; intermediación, que se refiere al impacto que tendría quitar a este jugador de la cancha; y popularidad, que es la medida de pases que recibe el individuo. De igual forma, se le asigna un valor de agrupación, que corresponde a la tendencia que tiene cada deportista a pasar el balón a otros.

SEMANA Educación habló con Javier López Peña, uno de los autores del estudio y quien actualmente se desempeña como Teaching Fellow del Departamento de Matemáticas de la University College en Londres, para indagar más sobre este estudio.

SEMANA EDUCACIÓN: ¿Se puede predecir quién ganará un partido?

Javier López Peña: No y sí. Ninguna fórmula “predice” el resultado, pero existen varios modelos que asignan probabilidades a cada resultado. No me gusta la palabra “predecir” porque nos hace parecer adivinos en vez de científicos.

S.E: ¿En dónde quedan factores al azar como el clima, el malestar de un jugador, las condiciones de la cancha, la presión del equipo local, entre otros?

J.L.P: Por estos factores de azar es por lo que no existe ningún modelo que prediga el ganador. En un partido de fútbol intervienen muchos factores, algunos de ellos cuantitativos (que medimos con números) como resultados en partidos anteriores, porcentaje de tiro, posesión de balón, etc; otros cualitativos (estado de ánimo de jugadores, motivación, confianza,…) y otros que directamente son azarosos (clima, estado del campo).

La mayoría de los modelos matemáticos para determinar los resultados se basan en aspectos cualitativos, ya que son objetivos y más fáciles de incorporar a un cálculo. Algunos factores psicológicos se pueden medir e incorporar al modelo (por ejemplo, es sencillo calcular la ‘ventaja del equipo local por jugar en casa’). Pero al haber tantos otros factores no controlables, lo único que los modelos pueden hacer es estimaciones de probabilidades, nunca garantizar un resultado concreto.

S.E: ¿Qué hay de los elementos al azar?

J.L.P: Esos no se pueden controlar ni predecir su propia naturaleza, pero tienden a compensarse en el largo plazo. Esto hace que, por ejemplo, se pueda calcular la probabilidad de que el Chelsea acabe la Premier League con 85 puntos con un margen de error más pequeño que la probabilidad de que Costa Rica le gane a Uruguay. Volviendo a la primera pregunta, predecir un único partido es muy complicado, predecir un torneo largo como una liga, es relativamente más sencillo.

S.E: ¿Cómo podrían estos datos que usted ha recogido y analizado ayudar a los jugadores a mejorar su desempeño o a los directores técnicos a calcular mejor su estrategia?

J.L.P: Nuestro análisis se centra en las redes de pases y conexiones entre jugadores. Entrenadores y jugadores pueden usar este tipo de estudio para detectar problemas entre jugadores que se pasan poco el balón, zonas del campo que no se usan con efectividad, analizar al equipo rival para determinar en qué jugadores hay que hacer mayor presión defensiva, o muchas otras aplicaciones.

S.E: ¿Cómo recolecta los datos necesarios para el cálculo?

J.L.P: Para el mundial de 2010 obtuvimos los datos a partir de la web de la FIFA, donde se publicaban estadísticas muy completas al final de cada partido. Por desgracia parece que este año han decidido no hacer públicos los datos de pases que nosotros usamos en nuestro estudio.

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