La semana pasada, el equipo Liverpool, inglés, cayó. Pero sigue siendo el campeón de Europa. El 22 de mayo, Bruce Shoenfeld relató en el The New York Times cómo el análisis de datos fue un factor clave para llevar al equipo a la cima.

Ahora que se discuten presupuestos para el 2020 revivo ese gran artículo (https://nyti.ms/2mrz6WV9), porque los innovadores deberían reservar fondos para asistir el “SportsInnovation 2020” en Düsseldorf, el 25 de mayo 2020.

Miren el Liverpool. Cuando el entrenador, Jürgen Klopp, llevaba tres meses en su cargo, en noviembre de 2015, recibió a Ian Graham, el director de investigación del equipo. Graham le mostró datos a Klopp fundamentando por qué su anterior equipo, el Dortmund, le debería haber ganado al Mainz: había tenido el doble de oportunidades de gol.

Hubo contacto, la relación Klopp-Graham se cimentó. Uno, el entrenador estrella, otro, el analista de millones de datos del fútbol. (Graham mantiene una base de datos sobre 100 mil futbolistas que juegan en todo el mundo).

Graham trabajaba en un posdoctorado en Cambridge cuando decidió no ser científico. Con él investigan para el Liverpool Tim Waskett, estudiante de astrofísica; Dafydd Steele, doctorado en matemáticas, y Will Spearman, doctorado en física de alta energía en Harvard, exinvestigador del CERN, en Suiza. Spearman pide más datos futbolísticos: “Miramos por una lente brumosa”, dice.

Cuando Ian Graham llegó al Liverpool, lo motejaban “laptop boy”. Pero sus datos fundaron análisis que ayudaron a generar tácticas. Y a contratar: Graham recomendó a la estrella Mohamed Salah, que marcó 32 goles en la temporada 2017-2018.

Ahora, con su equipo, busca nuevas formas de fútbol. Por ejemplo, mirando la táctica de Islandia en 2016, que no persiguió el control del balón y derrotó a muchos países europeos, incluyendo Inglaterra. Saben que este no es un deporte de jugadas discretas, como el béisbol, no hay certezas, hay que moverse en el cálculo de probabilidades. Y en el arte.

Lideran un campo fértil, aunque pequeño aún.

En 2005, en el Centro de Modelamiento Matemático de la U. de Chile, encabezados por Guillermo Durán, crearon un programa para proponer el calendario de partidos de fútbol del año entrante, considerando muchas condicionantes. Fue un éxito. Nuestras universidades tienen la capacidad de agregarle más inteligencia al deporte. Y están las tecnologías.

Hay tanto que investigar: en salud, en ciencias sociales, en humanidades. Pero el campo que crece es el análisis de grandes volúmenes de datos.

Tal como el VAT no es la solución en arbitraje, el análisis de datos no reemplaza los instintos y las habilidades de entrenador y jugadores. Pero ayuda. ¿Cuánto? Los analistas podrán aportar la respuesta.

Entre tanto, en marzo, en el “SportsInnovation 2020” se encontrarán deportistas, periodistas, administradores de estadios y estos nuevos especímenes: analistas de datos deportivos (www.tomorrow.dfle.de).

¿Podrían presupuestar un ítem para el viaje?