Foro de opinión deportivista

Que se lo digan a la MLB, que el big data cambio el deporte por completo. La manera de hacer plantillas y analizar los jugadores. De aquí a 10 años el que no tenga implantado este sistema de análisis para la confección de sus plantillas y para la formación de la cantera, irá a la guerra con arcos y flechas contra pistolas láser.

roped escribió: ↑

Martes 01 de Junio de 2021, 13:26

O big data é o novo bálsamo de Fierabras todo o cura , todo o pode... permitideme que o poña en dubida, como poño en dúbida a omnipotencia dos radicais.

Home non e que sexan omnipotentes dende logo, mais si andan a insultarche pola rúa diante da tua familia un día si e outro tamén, pois si teñen certa "potencia" para pensar que non paga a pena seguir no posto....(digo isto recoñecendo os moitos erros que tivo Tino no seu mandato)

Más sobre el Brentford



A mi algo que me extraña y, como mínimo, me hace levantar una ceja, es que en la mayoría de noticias (y en este hilo) sobre el Brentford se pase de puntillas sobre que su dueño y presidente tiene una compañía de apuestas deportivas.

Eso debería hacer saltar alguna alarma.

Carrabouxo escribió: ↑

Jueves 03 de Junio de 2021, 8:50

Cuando algo es demasiado bueno para ser realidad... hay trampa.

O que ha sabido hacer las cosas... Ni que hablaramos del país que inventó la novela picaresca.

Normal que en el Brentford haya consechado buenos resultados si su test de pruebas a.k.a conejillo de indias, era el Midtjylland danés. Lo que funciona a Inglaterra, lo que no, pues se lo come el equipo danés, total, es la cenicienta del "grupo".

Arriesgado lo que hizo, fiarse de los datos para traer jugadores descartados por otros clubes y revalorizarlos. Pero si sabes de que va la cosa, y después de años perfeccionando algoritmos y testandolos en Dinamarca, al final tienes resultados, en el fondo todos somos unos y ceros. Lo malo, cargarse las categorías inferiores, es, para mi, vergonzoso, ya que es la clav de la vinculación con un club. Y encima es un error grave. Pq sí, si eres pionero, puedes usar tu algoritmo y captar jugadores infravalorados a edad prometedora y traerlos sin necesidad de formarlo. Pero cuando tu metodo da resultados y los demás lo ven, van a intentar imitarte, y va a ser más difícil traerte jugadores infravalorados y descartados ya que habrá menos y, encima, tu no tienes tu propia cantera creando jugadores. Por lo que el resultado a unos años vista, si no vuelve a crear las categorías inferiores, va a ser quedar por detrás de los demás.

Eso sí, ya se habrá ido vendiendo el club por una morterada.

Es un buen ejemplo el de Moneyball, pero hay diferencias. El beisbol es un deporte en el que las individualidades y por tanto las estadísticas son el 90% de la valía del jugador. A poco que las analicen medianamente bien es muy fácil acertar con jugadores buenos.
En el fútbol pesa mucho más el juego colectivo y el estilo de juego. Está claro que hay muchos indicadores que ayudan a predecir si un jugador tiene más o menos probabilidades de encajar mejor o peor en un equipo. En este deporte hay que fichar viendo también mucho las características de la plantilla en general y el estilo de juego que pretenda el entrenador.

Mi resumen. Por supuesto que estos análisis son válidos, productivos y ayudarán a montar un equipo mejor. Sería de estúpidos no utilizar estos medios. Pero tiene que haber gente que sepa interpretar esos datos mucho mejor que lo que necesitan en el beisbol.

No es solo la colectividad del juego. Lo que hace al beisbol un deporte ideal para aplicar estos métodos es que los jugadores tienen que realizar acciones muy concretas y repetirlo muchas veces. Lanzar, batear, correr (por una línea), atrapar... Es como si en fútbol sólo hubiese jugadas a balón parado y además con mucho menos estrategia y más basadas en la técnica capacidad atlética. Si el fútbol fuesen tirar penaltis y faltas directas.

Es que el big data tal y como lo está aplicando el mundo del futbol creo que va en la línea que comenta @ecp_mjb , es una metodología que te ayuda a identificar jugadores que casen bien con el modelo de juego que se busca implantar y entre sí. Kilómetros recorridos, velocidades puntas, porcentajes de acierto en pase, regate, entradas, balones aereos y todo eso teniendo en cuenta variables como la posición en la que juega el futbolista en cada momento, sistemas de juego, etc. Al menos en basket, que es dónde conozco un caso concreto, la cosa funciona así.

Por poner un ejemplo. Imaginemos al tipico mediocampista de buen pie que no adquiere protagonismo porque el entrenador busca un juego directo y el equipo va como un tiro. El jugador en cuestión es impecable cuando juega, pero al tener un rol secundario sus números brutos (minutos, goles y asistencias) pasan desapercibidos para quien no haga un estudio profundo, ya sea mediante el scouting tradicional o el análisis de parámetros de ese tipo. El big data ayudaría a identificar a esos jugadores, pero también aportaría información útil para el entrenador de cara a la toma de decisiones.

Esa es la idea, si, pero es bastante más complejo sacar una conclusión válida que en otros deportes. Por ejemplo, el porcentaje de pases correctos depende del jugador pero también de lo fáciles que puedan ser esos pases debido al esquema, movilidad de los compañeros... En el béisbol, ya puedes estar en un equipo de mantas o de cracks que el que batea solo depende de si mismo y es siempre la misma acción.

El que batea no solo depende de si mismo, también del que le lanza la pelota. Son más datos a meter en la ecuación, aunque más sencillos que en fútbol.

Adrao escribió: ↑

Martes 08 de Junio de 2021, 19:57

El que batea no solo depende de si mismo, también del que le lanza la pelota. Son más datos a meter en la ecuación, aunque más sencillos que en fútbol.

Una bola rápida siempre es una bola rápida.

Un centro al segundo palo puede ser muy diferente a otro, nada que ver lo que hace HH con Eneko por ejemplo

No se muy bien donde meterlo

Según Gómez Barros:

Por lo demás, ayer apuntamos la llegada al staff técnico del club de Asier Marote, como analista del primer equipo. En cambio, salen Javi Álvarez y Juan Subirán. Ya tocará analizar las claves de las llegadas de uno y la salida de otros, con criterios muy ajenos a lo personal y más bien a cuitas particulares.

Cuitas particulares ajenas a criterios personales? Eso es posible?

Ángel Vales incorpórase á estrutura do RC Deportivo

Ángel Vales, profesor na Facultade de Ciencias do Deporte da UDC, incorpórase como colaborador á estrutura deportiva do RC Deportivo para desenvolver labores relacionados coa definición e aplicación de estratexias para a monitorizacion e optimización do rendemento nos seus equipos profesionais. Vales formará parte do departamento de Tecnoloxía analítica e deportiva dirixido por Nacho Lourido e á súa vez dependerá da dirección de fútbol, liderada por Fernando Soriano.

Ángel Vales posúe unha ampla experiencia en diferentes ámbitos profesionais do fútbol a nivel nacional e internacional, na que destaca o seu labor como adestrador-analista no Liverpool FC (2007-2009) e a selección española absoluta (2010-2018). Nos últimos anos colaborou como asesor externo en LaLiga para o desenvolvemento da plataforma de videoanálisis e datos Mediacoach.

Todo esto, fichaje incluido, está muy bien. La estructura está cojonuda. Pero por ahora esto es como el chiste del remero: un remero y diez timoneles y llegan de ultimos...
Que para mantener todo esto hace falta que alguien juegue al futbol!!!!!