Peter Brand: Billy, quería que vieras las evaluaciones de jugadores que me pediste.
Billy Beane: Te pedí tres.
Peter Brand: Sí.
Billy Beane: Que evaluaras a tres jugadores.
Peter Brand: Sí.
Billy Beane: E ¿Hiciste?
Peter Brand: Cuarenta y siete
Billy Beane: Bien.
Peter Brand: De hecho, fueron Cincuenta y uno, no sé por qué mentí.
Diálogo de la película Moneyball (2011)
Hoy en día es raro no encontrarte en los medios deportivos algún artículo o noticia
sobre el big data, ya sea para hablar de una convocatoria de selecciones en base a los
números, de un posible fichaje, para encontrar al jugador perfecto que, por sus datos
que no sus características físicas, pueda convertirse en el sustituto de un futbolista que
deja un equipo y, por supuesto, para darle un valor económico o tasación en el
mercado.
Pero comencemos por el principio, todo el mundo ha escuchado o leído mucho sobre el término, sobre todo si te dedicas al marketing… pero exactamente ¿Qué es big data? Según la Real Academia de la Lengua, el big data, los macrodatos o la inteligencia de datos, es un Conjunto de técnicas que permiten analizar, procesar y gestionar conjuntos de datos extremadamente grandes que pueden ser analizados informáticamente para revelar patrones, tendencias y asociaciones, especialmente en relación con la conducta humana y las interacciones de los usuarios. Por supuesto en el caso que nos ocupa, esa gran cantidad de datos analizan diferentes aspectos del juego y de los propios futbolistas.
Aunque esto suene a algo, relativamente, nuevo e innovador porque en el fútbol no lleva demasiado tiempo, no comenzó en el deporte rey ni en Europa, llegó a través del béisbol a principios de siglo y, como casi todo en la vida, por necesidad y rebelión ante una injusticia establecida. La liga española no es la única competición donde la diferencia de dinero y presupuestos adultera el resultado final del campeonato desde siempre, en la American League of Professional Baseball Clubs ocurría algo parecido, o como dicen también en la película basada en esta historia y con la que comencé el artículo: “Hay equipos ricos y hay equipos pobres, después hay treinta metros de mierda y en el fondo nosotros.” Esto lo dice en el film Billy Bean, exjugador de béisbol y gerente/director deportivo de los Oakland Athletics en el momento en el que el big data entraría en el deporte para quedarse.
La historia es sobradamente conocida en el mundo del deporte, equipo que sin medios consigue hacer una gran temporada, aunque el sistema es más fuerte y no consiguen ser campeones, pierde a sus estrellas a manos de los equipos poderosos y que así se hacen más poderosos y marcan aún más diferencias con los equipos más humildes. Hasta aquí todo normal, la diferencia es que Billy no volvió a intentar traer a sustitutos de sus grandes estrellas, sino que creo un equipo con características totalmente diferentes basándose en los datos. Pero esta historia no hubiera sido posible sin dos piezas claves más, una Peter Brand que fue el que ideó el sistema matemático para formar este equipo y, por supuesto, el verdadero creador de todo este sistema y en el que se basó el propio Brand, Bill James, considerado padre de la Sabermetría por sus grandes aportes al estudio de estadísticas no tradicionales y su incidencia en el devenir del juego y autor de “The Bill James Historical Baseball Abstract”.
Como cualquier pionero Billy tuvo que luchar interna y externamente por poder poner en práctica el sistema en los Oakland Athletics y siguió creyendo en él cuando no funcionaba, luego el equipo consiguió una racha de imbatibilidad histórica, pero de nuevo no consiguió ser campeón. Después la historia de siempre, el sistema se auto regula e incorpora el sistema por lo que de nuevo los equipos más ricos consiguen más ventaja usándolos. Recomiendo la película a todo amante de cualquier deporte, una película que va de estadísticas y emociona, llega gracias a que está magistralmente escrita.
Este sistema llegó por supuesto a muchos otros deportes, los Houston Rockets, por ejemplo, están considerados los Oakland Athletics del baloncesto y en el fútbol el big data entró gracias al propio Billy Beane, primeo en la MLS, la liga americana y después, en Europa a través del AZ Alkmaar de Holanda que lo contrató como asesor en el año 2015. Ahora, es extraño que no tenga un peso importante en todos los equipos, aunque yo soy de los que cree que hay algo más que datos, que hay intangibles, elementos no medibles (al menos por ahora) que hacen la diferencia y que explica que no dejamos de ser personas con nuestras circunstancias y se puede ver en grandes estrellas que dejan de rendir cuando cambian de equipo o simplemente tienen una gran temporada y luego su rendimiento cae en picado sin que las circunstancias cambien. Hay que tener en cuenta también que no todos los deportes son iguales ni las estadísticas tienen el mismo peso, no es lo mismo un gran lanzador de penaltis que nunca falla y que como muchísimo y estando en un equipo rico tirará diez por temporada que un jugador de baloncesto con un gran porcentaje de tiros libres que puede tirar veinte por partido.
Por cierto, espero que Aaron Sorkin, guionista de Moneyball, La Red Social o El Juicio de los 7 de Chicago entre otras muchas maravillas, escriba algún día una película sobre lo que ha hecho Ramón Rodríguez Verdejo, Monchi, porque también cambió este deporte y, sobre todo, la historia del Sevilla F.C. yo le regalo el nombre de la película: Magicball.
La verdad es que artículos tan técnicos,y donde se manejan conceptos difíciles de entender por los aficionados de a pie, hay que leerlos con mucha atención y concentración,pero,aparte de lo que dice de su autor,siempre enfocando el fútbol desde su conocimiento profesional,y su originalidad ya conocidas,la conclusión final es que el money termina imponiendo su indudable peso,aunque los que logran introducir métodos,sistemas originales o variables distintas al menos pueden durante un tiempo sobrepasar a esos equipos ricos,aunque difícilmente a todos.Asi es la vida.
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