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Kevin Seifert 8y

La NFL se prepara para las estadísticas de siguiente generación

BOSTON -- Aquí hay un juego divertido para su tiempo libre: imaginen que son un gerente general de la NFL estudiando esquineros, previo a la agencia libre.

Su entrenador emplea cobertura de presión, dejando a sus backs defensivos cerca de los receptores en la línea de golpeo. Por lo tanto, su esquema requiere en ocasiones de esquineros capaces de perseguir a los receptores a toda velocidad tras recuperarse de un contacto fallido o insuficiente.

¿Qué esquineros disponibles se acomodarían mejor? Las únicas herramientas que se tienen a la mano son los tiempos en las 40 yardas de un Combinado celebrado hace bastante tiempo y la evaluación subjetiva de la velocidad en un video. Pronto, sin embargo, los gerentes generales más perspicaces tendrán a la mano una colección de datos con el potencial del cambiar el panorama de manera definitiva.

En algún momento del mes de mayo, cuando se haya completado el draft y la agencia libre haya concluido casi en su totalidad, la NFL tiene agendado proveer a sus equipos acceso a las estadísticas de siguiente generación que ha compilado a lo largo de las dos últimas campañas. Lo que hagan los equipos con esa información depende de cada uno, pero discusiones la semana pasada durante la MIT Sloan Sports Analytics Conference elevaron toda clase de posibilidades, al tiempo que la analítica se acerca a la corriente principal del fútbol americano.

"Pienso que podemos responder muchas preguntas", dijo Adam Beard, recién contratado director de alto desempeño de los Cleveland Browns. "Sin eso, tenemos un montón de opiniones subjetivas. Todos son expertos en lunes. Todos sabían que sucedería. Pero los datos nos permiten ser más objetivos, mirar las tendencias e identificar qué nos puede ayudar a ganar el siguiente".

Desde el 2014, la NFL ha trabajado con Zebra Technologies para instalar en los estadios tecnología de RFID (señales de identificación de radio frecuencia, por sus siglas en inglés) que rastrea y registra la posición y movimiento en tiempo real de todos los jugadores que portan un chip instalado en sus hombreras. La liga ha compartido una pequeña porción de los datos resultantes con televisoras --quizás han visto gráficos que revelan a cuántas millas por hora corrió un receptor-- pero son más valorados por los equipos mismos.

La liga ha retenido la mayor parte de la información para entender de mejor manera el potencial impacto y las posibles desventajas competitivas que pueden resultar. La NFL proveerá su propia plataforma digital para sintetizar los números para cualquier equipo que lo deseé, pero hubo bastantes terceros ofreciendo plataformas personalizadas a representantes de los equipos la semana pasada en la Sloan.

Así que volvamos a nuestro ejemplo original de un gerente general estudiando esquineros veteranos. En lugar de depender únicamente de su juicio tras estudiar una cinta, el gerente general podría usar los datos del RFID para conocer la velocidad real de un esquinero al momento de recuperarse cuando ha sido vencido inicialmente en la línea de golpeo en cada jugada en que eso sucedió durante la pasada temporada. El gerente general podría comparar esa velocidad a la del resto de los esquineros disponibles, a la del resto de los esquineros de la liga, e incluso a la de los mejores receptores que enfrentará en la siguiente campaña.

Hay bastantes aplicaciones para "velocidad de juego", por sí sola. ¿Exactamente cuánta velocidad ha perdido tui corredor veterano? ¿Y cómo se reconcilia el video de un jugador que probó de manera pobre en el Combinado hace tres años pero luce suficientemente veloz en el video?

"Existe una especie de vuelta a la realidad aquí", dijo Dean Oliver, vicepresidente de datos científicos en TruMedia y un ex analista para ESPN. "Hablamos de velocidad en el Combinado, y luego hablamos de velocidad de juego. Existe el potencial aquí para capturar esas cosas. No elimina la discusión respecto a lo que es la velocidad de juego, pero se puede saber qué tan rápido es un jugador en ciertas jugadas. Si se observa que un jugador es mucho más lento o mucho más rápido, entonces se tiene algo. Se puede decir, 'OK, podría lucir rápido pero en realidad es mucho más rápido'. Esa comprobación de la realidad puede ser un auxiliar para que las discusiones no se extiendan demasiado en la dirección equivocada".

El rastreo de jugadores es común entre deportes profesionales de Europa y Australia, entre otros lugares, y la mayoría de equipos de la NFL emplean alguna forma de ello para monitorear el esfuerzo de los jugadores en las prácticas. El receptor abierto de los Browns, Andrew Hawkins, retornó a la Sloan la semana pasada para reiterar el mensaje que entregó el año anterior: a los jugadores les gusta la idea de tener una mejor idea para temas de salud, pero se preguntan si esos datos pueden ser usados en su contra a la hora de negociar contratos.

"En lugar de que te digan que has perdido velocidad", explicó Hawkins, "pueden entregarte un pedazo de papel mostrando que has perdido velocidad. Eso es duro".

Pero la realidad es que la mayoría de equipos no están seguros del mejor modo de utilizar los datos, parte de la razón por la cual la NFL demoró su entrega y finalmente la programó para la porción de temporada baja posterior "a la adquisición de jugadores". ¿Será solamente una herramienta para evaluar a jugadores? Or can coaches incorporate it into game plans and in-game adjustments? ¿Podrían poner a descansar a jugadores con base simplemente en los datos de su esfuerzo en lugar de la mano levantada o el lenguaje corporal?

En la Sloan del año pasado, el entrenador en jefe de los New Orleans Saints, Sean Payton, sugirió que los datos de juego en tiempo real de las RFID podrían ayudar a determinar los pareos no solamente entre receptores y esquineros, pero también otras posiciones como linieros ofensivos y defensivos. De estar disponible durante los encuentros, podría permitir a entrenadores cambiar pareos con base a jugadores que podrían estar perdiendo velocidad debido al cansancio.

Perkins Miller, el jefe digital de la NFL y cabeza de operaciones mediáticas, ha estado trabajando para desarrollar aplicaciones relacionadas a datos para televisoras. Recientemente, condujo un "Hackathon" en el que estudiantes universitarios tenían el reto de hallar historias de fútbol americano entre datos.

"El ganador", explicó Miller, "fue un grupo que halló el modo de mostrarte la probabilidad de una jugada de pase exitosa al momento de centrar el ovoide con base en la configuración de receptores elegibles y la línea defensiva. Puede ser una pieza fascinante de evolución y quizás incluso un modo de entender la toma de decisiones que realiza un mariscal de campo".

Si los televidentes pueden recibir una alerta en tiempo real de lo que es en esencia una "alineación favorable" o una "alineación desfavorable" para un mariscal de campo, ¿podrían también capitalizar los coaches? Lo que los científicos de datos denominan "reconocimiento de patrones" a veces no es diagnosticado por entrenadores o visores hasta el siguiente día durante el estudio del video. Esas son preguntas que deben ser respondidas. Son buenas preguntas, y divertidas, y si se usan apropiadamente, deben mejorar el juego.

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