¿Cómo los datos mejoraron el rendimiento de un jugador de baloncesto?

«La mayoría de la gente toma decisiones en base a sus propias experiencias personales. Es decir, utilizan datos de lo que han visto. Son datos muy buenos, ¿pero por qué no utilizar también el resto de datos?«. La frase es de Daryl Morey, Presidente de Operaciones en los Philadelphia 76ers de la NBA. También conocido como Moreyball, en alusión al libro pilar de la analítica de datos aplicada al deporte: Moneyball. Un libro que acabó siendo llevado al cine con Brad Pitt en el papel de protagonista principal.

Tomar decisiones en base a la experiencia personal (o gut instincts) es habitual, especialmente en un mundo tan tradicional como lo es el del deporte. Algo con lo que trató de romper Guido Villamil, jugador profesional de baloncesto, cuando me escribió un mail en el que me comentaba que estaba buscando una persona que le ayudara a mejorar su juego en base a las estadísticas.

Antes de avanzar más, y para ofrecer un poco de contexto, me presentaré. Mi nombre es Luis Clausín y siempre he sido una persona muy orientada al dato. Por ello soy «Diplomado en Estadística» y tengo un «Máster en Bases de datos e Internet». Si a eso le sumamos mi pasión por el deporte de la canasta, que acabara sumergido en la analítica de datos aplicada al baloncesto era predecible. ¿No?

Aunque mi actividad profesional es la de SEO, otro campo en el que el dato no deja de ganar importancia, mi curiosidad me llevó a ir profundizando en el basketball analytics y, muy poco a poco, ir ayudando a algunos equipos, entrenadores o jugadores a buscar ventajas en los datos.

¿Cómo mejoramos el 32.1% en rebote ofensivo?

En este post te voy a contar cómo, basándonos en el trabajo analítico, conseguimos que Guido mejorara respecto a su campaña anterior un 32.1% sus registros en rebote ofensivo.

Matizar que el plural no es el de falsa modestia. Lo conseguimos Guido y yo. Si el jugador (o tu jefe, o tu cliente) no cree en el dato, será difícil que funcionen enfoques muy analíticos.

Entiendo en la tribuna en la que estoy, así que no te voy a aburrir con datos técnicos de un deporte que quizás no conozcas. Por el mismo motivo me centraré sólo en la mejora en rebote ofensivo, aunque Guido también mejoró su rebote defensivo en un 44.7%.

Todo parte de la base que los rebotes no acaban en un sitio aleatorio. Suelen caer en un rango entre 1 o 2 metros respecto al aro y es un 20% más probable, debido a una Ley de Newton, que acaben en el lado débil.

Por tanto, existen patrones que pueden jugar a favor de quién los explote. Sobre todo teniendo en cuenta que anticiparte a tu adversario al ir al rebote te ofrece una ventaja.

Como punto de partida realicé un informe basado en algunos partidos de la temporada anterior (20/21) de Guido en el que anoté algo que a acabó siendo importante: «No tiene en cuenta las zonas en las que es más probable que acabe el rebote ofensivo. Cuando lo captura suele ser debido a que el balón acaba en la zona en la que se encontraba al iniciarse la acción de tiro. Esto provoca que coja más rebotes en el rango medio izquierdo (5 de los 17 rebotes ofensivos medidos) que en el derecho (1/17), porque en la zona izquierda se suele sentir más cómodo en ataque (lanza más).«

La muestra era pequeña, pero ofrecía un punto sobre el que comenzar a trabajar. Una premisa inicial confirmada cuando Guido me reconoció que había escuchado que era más probable que el rebote acabara en el lado débil.. pero no lo tenía en cuenta cuando jugaba. Como la mayoría de jugadores.

En la 21/22 empezó a tener en cuenta las zonas en las que es más probable que acabe el rebote, lo cual le ayudó a mejorar sus datos de rebote ofensivo (+32.1%). De la muestra analizada de 40 rebotes ofensivos capturados, en 30 (75%) partió desde la posición en la que era más probable que acabara el rechace. Ya no dependía de que el rebote acabara en la zona en la que se encontraba. Activamente cambiaba su posición buscando el lado más probable en el que capturar el rebote.

Una excusa habitual para no trabajar con datos, al menos en el baloncesto, es… no tengo datos. Nosotros tampoco los teníamos, así que los tuvimos que recoger manualmente con vídeo y hojas de cálculo. Trackeamos datos de 15 de las 22 jornadas que disputó Guido en la temporada 2021/22. Los otros 7 partidos o no conseguimos el vídeo o la calidad de la grabación era demasiado baja. A estos datos hay que sumarles los que trackeamos de su temporada anterior.

De cada rebote ofensivo que capturó tenemos 7 datos:

• Jornada
• Zona de lanzamiento
• ¿Acción tras rebote (¿Lanzamiento o pase?)?
• Si fue lanzamiento, ¿acabó en canasta?
• ¿Fue activo al rebote?
• ¿Estaba colocado en la posición donde era más probable que acabara el rebote?
• ¿En qué posición acabó finalmente el rebote?

Recogíamos todas esta información porque también tratamos de mejorar el rendimiento de Guido en otros aspectos (¿Cómo de eficiente es tras rebote ofensivo?, etc.), pero no os voy a aburrir con más baloncesto.

¿Qué aprendimos en este caso práctico?

Fueron bastantes horas las que invertimos Guido y yo en este trabajo, gracias al cual, además de mejorar sus estadísticas, aprendimos muchas cosas.

El gut instint domina

Hay mucho margen de mejora en el uso de los datos debido a que la mayoría del sector (jugadores, entrenadores, equipos…) no los tienen en cuenta. Al menos desde un punto de vista un poco avanzado. Y no es algo que nosotros hayamos descubierto. Solo seguimos patrones que encontraron otros.

Comunicar bien es crucial

Uno de los mejores entrenadores de Europa tiene muy claro este aspecto: «La comunicación es lo más importante cuando tratas con seres humanos en cualquier trabajo. Puedo ser el mejor en aspectos técnicos / tácticos y no funcionar si transfiero mis conocimientos a través de una mala comunicación.» 100% aplicable al sector en el que trabajes.

Adáptate a la realidad

Importante. En nuestro caso mantuvimos un ojo siempre en las estadísticas tradicionales (puntos por partido, rebotes, asistencias…) porque lo más probable era, hoy en día, que la gente que podía fichar a Guido se guiara por ellas. El objetivo era que fuera más eficiente dentro de la cancha, pero también necesitábamos que ese trabajo mejorara también las métricas básicas que suele seguir el sector.

Todo sin olvidar que el baloncesto es un deporte de equipo. Las mejoras deben beneficiar al colectivo. Esto tampoco lo perdimos nunca de vista.

Paciencia

Tras un partido malo, debido al sesgo de disponibilidad un jugador piensa que no hay mejora. Ahí es cuando una figura externa como la del analista de datos puede ser de mucha ayuda mostrando una visión más amplia. A veces podrás mostrar la mejora con datos, otras con vídeo.

Trabaja con gente que crea en lo que haces

Si el entrenador, director deportivo o jugador con el que trabajes no cree realmente en los números, o en cómo los manejas tú, es muy difícil que tu trabajo sirva para algo. Trabaja con quien confíe en ti. Un consejo solo aplicable fuera de tu ámbito laboral, lo sé.

¿El futuro? Más datos, más baloncesto… diferente contexto

Nunca sabremos cuanto influyeron los datos en su mejora, pero lo cierto es que el pasado verano Guido Villamil fichó por un equipo de categoría superior.

Yo ya me imaginaba a los productores de Hollywood llamando a Brad Pitt para que hiciera de mi en Moneyball 2… pero nos hemos quedado un poco de lejos. Guido tuvo que abandonar su nuevo equipo antes de comenzar la temporada por un tema personal y a mi sólo me contactaron un par de personas de la industria del baloncesto para que les hiciera informes puntuales.

Esta temporada soy Entrenador Ayudante de un Sub 22 Femenino (en el improbable caso que me leáis, chicas, con vosotras es con quién quiero estar, no comiendo con Brad Pitt para que capte mi esencia). Y como podéis imaginar también estoy recogiendo datos tratando de mejorar nuestro desempeño.

Como analistas de datos siempre tenemos que adaptar nuestro trabajo a la realidad del caso, y no es lo mismo utilizar datos para ayudar a mejorar el desempeño de un jugador profesional como Guido que a un grupo de chicas que juegan por diversión y entrenan a las 10 de la noche tras todo el día en la universidad. Pero teniendo en cuenta que cuanto más mejoras, más te diviertes… recojo datos con el objetivo de encontrar nuestras principales carencias como equipo. Mi objetivo es responder a la siguiente pregunta: “¿Estamos dedicando tiempo en los entrenamientos a las cosas importantes?”.

Ah, ¿no dicen que a la gente que nos gusta trabajar con datos tenemos alma de detectives? Pues me despido con un misterio: ¿Por qué en los entrenamientos las chicas anotan en torno al 70% de sus tiros libres y en los partidos no llegan al 50%? Estamos estudiando información de otra gente que ya se ha encontrado con el mismo problema, recogiendo datos, probando… Si conseguimos aproximar ambos %, y estáis interesados, prometo contar en Datola cómo lo conseguimos.