Datos, lógica y emoción

mayo 8, 2018

Data, Logic and Emotion - Johan Cruyff Institute

Los datos son cuantitativos y, hasta cierto punto, pueden adaptarse a la lógica, pero la emoción en deporte es algo que ni las mejores bases de datos y científicos del mundo nunca podrán dominar

El ‘big data’ es una industria de 122.000 millones de dólares en Estados Unidos. Sin duda, compañías como Facebook, Amazon, Netflix y Google se han encargado de resaltar su importancia. A raíz del escándalo de Facebook-Cambridge Analytica quedaron al descubierto los peligros asociados con la extracción de datos. El análisis de datos y los algoritmos se aplican a casi todos los aspectos de nuestra vida diaria y ahora también en la industria del deporte. Al cuantificarlo todo, estamos dando más valor a lo medible que a lo inconmensurable. Pero, ¿tienes lógica en una industria donde influye tanto la emoción?

La matemática y científica Cathy O’Neil, autora de ‘Weapons of Math Destruction’, dice que “los algoritmos no hacen las cosas justas, repiten prácticas pasadas: automatizan el status quo”. En deporte, también nos obsesionamos por predecir el resultado de partidos con el cruce de datos. Tricia Wang, ex alumna del Berkman Klein Centre for Internet and Society de Harvard, también hace una puntualización interesante: “confiar sólo en los grandes datos aumenta las posibilidades de que nos perdamos algo, al hacernos la ilusión de que lo sabemos todo”.

El retorno de Tiger Woods al Máster de Augusta desde su última aparición en 2015 revolucionó a estadísticos, expertos y aficionados al golf en general. Los buenos resultados conseguidos en los torneos que le sirvieron de preparación para el Másters llevaron a muchos a especular sobre sus posibilidades por hacerse con la Chaqueta Verde. La lógica nos decía que era poco probable, pero…. ¡se trataba de Tiger! Lo más impresionante es su impacto en las audiencias de televisión a lo largo de la historia del Masters, con un promedio superior al 50%. Sólo le supera Jack Nicklaus, cuand consiguió tres de sus seis chaquetas verdes en 1975, 1972 y 1966. De 1955 a 2017, ningún jugador se acercó siquiera a los ratios de audiencia que lograban estas dos leyendas del golf.

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Tiger Woods, en el último Másters de Augusta * Foto: EFE/Andrew Gombert

De igual modo, las cinco ediciones con menos seguimiento del Másters de Estados Unidos coincidieron con tres ausencias de Tiger y con sus dos peores resultados. Otro dato para cuestionar la validez de datos y predicciones: el ganador, Patrick Reed, no tenía posibilidades porque, como era su caso, ningún jugador con ránking inferior al Top 20 había conseguido nunca la Chaqueta Verde. Bien, pues siempre hay una primera vez.

Para más evidencias, sólo hay que ver lo que ha pasado en los partidos de la Champions League. ¿Era factible que el FC Barcelona  permitiera a la Roma darle la vuelta al 3-1 del partido de ida y ganar por 3-0 fuera de casa? Especialmente, cuando la Roma ya había caído (6-1) con el Barça en 2015. El Barcelona venía de una racha de 38 partidos invicto, un récord establecido por la Real Sociedad entre abril de 1979 y mayo de 1980. No hay datos ni lógica que pudieran haber pronosticado el resultado ante la Roma. Como dijo Daniele de Rossi, capitán del equipo italiano, tras el partido, “el ambiente en el campo hizo que el equipo creyera, como los fans, que lo que parecía imposible fuera posible”.

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El FC Barcelona quedó eliminado por tercera ocasión consecutiva en cuartos de final de la Champions League * Foto: AP-Reuters-AFP

El ‘big data’ es cuantitativo y, hasta cierto punto, puede tener cierta lógica porque los algoritmos que gestionan esos datos están programados por humanos que, a su vez, tienen opinión. Pero la emoción en deporte es algo que ni las mejores bases de datos y científicos del mundo nunca podrán dominar, lo cual es un alivio porque si el deporte fuera predecible, sería también muy aburrido.

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