Dae-Jin Lee, BCAM; Isabel Iturbe, Bilbao Basket; Iraia Monteagudo, INNOLAB Bilbao y Rafa Pueyo, Bilbao Basket.
Los tres agentes finalizan la primera fase del proyecto tecnológico iniciado el pasado mes de abril, con el desarrollo del prototipo de una herramienta de scouting basada en Estadística Avanzada, que permitirá al Club de baloncesto realizar un filtrado de jugadores y su posterior comparativa.
BCAM (Basque Center for Applied Mathematics), agente referente de investigación internacional en el ámbito de las Matemáticas Aplicadas; junto al Bilbao Basket y a la plataforma de innovación abierta INNOLAB Bilbao, han trabajado durante los últimos meses en el desarrollo de un proyecto de prototipado tecnológico, con el fin de analizar las oportunidades. Además, la sociedad municipal del Ayuntamiento de Bilbao, Bilbao Ekintza, ha participado en la configuración del proyecto.
“Actualmente uno de los principales retos del ámbito deportivo, se centra en la búsqueda de jugadores capaces de complementar al equipo, consiguiendo a su vez el máximo número de victorias. Todo ello, en función de sus marcas y aspectos técnico-tácticos, fisiológicos o anatómicos que les permitan destacar y que, sin duda, son claves a la hora de detectar talento para incorporar a la plantilla”. Tal y como ha destacado Isabel Iturbe, Presidenta del Club Deportivo del Bilbao Basket, y Rafa Pueyo, director deportivo del mismo club.
Hoy en día existen bases de datos disponibles en el mercado con contenido técnico-táctico de los deportistas y analítica pormenorizada, incluyendo el registro de zonas de juego de cada uno de los jugadores en anotaciones, pick’n’roll, offensive/defensive skills, etc. No obstante, carecen de opciones de filtrado y comparativa rápida de un jugador específico con el resto. En este contexto, el principal reto en la selección de nuevos fichajes a través de las diferentes estadísticas, es el gran número de variables que la Dirección Técnica del Club tiene que analizar para identificar a un baloncestista de su interés.
Para ello, desde BCAM, “con las técnicas matemáticas adecuadas, hemos desarrollado una herramienta que permite relacionar a los distintos jugadores en base a su desempeño profesional a lo largo de los años o predecir con cierto margen de error su éxito en la siguiente temporada. Todo ello, mediante el análisis de datos de jugadores de 85 ligas mundiales, durante las ultimas 10 temporadas y el desarrollo de una herramienta interactiva que permite realizar un filtrado de los deportistas en base a las exigencias de la Dirección Técnica del equipo“. Según palabras de Dae-Jin Lee, Líder del proyecto y Coordinador de Ciencia de Datos de la Unidad de Transferencia de Conocimiento (KTU – Knowledge Transfer Unit) de BCAM. Unidad que tiene como objetivo desarrollar soluciones matemáticas para los retos científicos basados en aplicaciones de la vida real y colaborar con la industria para impulsar la investigación fundamental y la transferencia de conocimiento al tejido empresarial.
La herramienta dinámica, permite filtrar tanto por variables numéricas; puntos, porcentajes de acierto de tiro o altura, como por variables categóricas; liga, posición, nacionalidad, etc. Además, posibilita el ordenar a los jugadores por una variable determinada y ofrece, entre otros aspectos, hasta 5 gráficos de comparativa y un «Top10» de jugadores similares al seleccionado, pudiendo elegir aquellos aspectos en los que se desea que haya similitudes.
“Los resultados del proyecto, enmarcado en el programa de prototipado de tecnología de INNOLAB Bilbao, han sido valorados muy positivamente por parte de todo el equipo y actualmente estamos analizando su posible puesta en producción. Además, se han fijado posibles líneas de investigación para futuros análisis, como la obtención de información de factores no medibles recientemente o la elaboración de un ranking detallado de diferentes ligas para una mayor exactitud en futuras predicciones y comparativas”. Iraia Monteagudo, Directora de INNOLAB Bilbao.
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