viernes, 12 de diciembre de 2014

DEBERES NAVIDAD 2014-15

Recojida de trabajos :  Lunes 12 de  Enero 2015
- Hoja de Ejercicios dada en clase
- Resumen y Valoración Personal de las 3 Noticias

Miden las debilidades estratégicas de 20 equipos profesionales de fútbol

Un grupo de investigadores del laboratorio Disney Research ha hecho uso de la inteligencia artificial para ‘marcar’ a los jugadores de fútbol y poner en evidencia sus errores. El seguimiento automático de 380 partidos de 20 equipos de diferentes ligas profesionales durante la temporada 2010-2011 les ha permitido analizar diferentes aspectos estratégicos y posibles errores.

“Un compañero se dio cuenta observando estadísticas de diferentes equipos, que tanto los equipos locales como los visitantes tenían similares porcentajes de tiro y pase, pero diferían mucho en cuanto a posesión de balón”, señala Patrick Lucey, investigador especializado en el seguimiento automático de la conducta humana de Disney Research.

“En casa, los equipos mantienen un 33% más la pelota en el campo oponente, y por tanto tienen más oportunidades de gol, mientras que cuando juegan fuera, lo hacen más defensivamente, contraatacando. Este patrón se repite prácticamente para todos los equipos”, afirman desde el Disney Research.
Para el estudio, que se ha presentado estos días en la Conference on Knowledge Discovery and Data Mining en Chicago, los investigadores no han seguido el movimiento de los jugadores, sino el del balón.

Con la información recopilada, dividieron el campo en diferentes partes y crearon ‘mapas entrópicos’ que modelizaban la incertidumbre sobre el comportamiento de un equipo en cada zona.

“Los equipos con una alta entropía pasaban más el balón y eran más difíciles de predecir. Los de baja entropía tienen jugadores que tienden a quedarse estáticos en ciertas áreas del campo”, señalan.

Desde el laboratorio creen que la combinación de estos mapas entrópicos con las estadísticas comunes provistas después de los partidos podría determinar que equipos son los más eficaces.

Aunque el trabajo se centraba en el fútbol exclusivamente, los investigadores afirman que sus técnicas son aplicables a otros deportes de equipo, como son el baloncesto, el hockey y el fútbol americano.

“Podría ser una herramienta útil para los entrenadores para seguir la progresión de sus equipos o para dar ideas a lo largo del partido e incluso de ayuda a los comentaristas de la televisión” concluye Lucey.

Un modelo estadístico predice el número de goles de cada futbolista

Durante nueve temporadas, investigadores de las facultades de Ciencias Económicas y Empresariales de las Universidades de Granada y Jaén (España) han analizado el rendimiento de los jugadores de fútbol de la liga española, desde 2000/2001 hasta 2008/2009, con el objetivo de crear un modelo matemático que evalúe su capacidad de meter gol.

Su trabajo, publicado en el European Journal of Sport Science, presenta un modelo basado en la estadística bayesiana que, según ellos, sirve para predecir el número de goles que marcará cada jugador en función de sus propias cualidades individuales.

Como explican los investigadores, el hecho de que un jugador marque un gol depende de factores extrínsecos fácilmente cuantificables, como el número de minutos o partidos jugados, la posición en el campo –defensa, centrocampista o delantero– y la calidad del equipo (medida por su posición en la tabla clasificatoria). Pero no solo depende de esto.

“También influyen otros factores más difíciles de medir, como las características individuales del jugador que lo hacen diferente del resto”, explica a SINC José María Pérez Sánchez, profesor en la institución granadina y coautor del estudio.

Una vez eliminado el efecto de los factores extrínsecos, el modelo permite cuantificar un factor adicional individual que influye en las cualidades de cada futbolista como goleador. “Con ello, es posible obtener un ranking de los jugadores de la liga española según dicho factor de habilidad individual”, subrayan los autores.

El modelo permite valorar el rendimiento de un jugador en su faceta goleadora durante las nueves temporadas analizadas, comparando el número de tantos marcados por él con el que se esperaría de un futbolista que jugara el mismo tiempo, en su misma posición y en el mismo equipo.
Los resultados revelan que los cinco mejores defensas en las temporadas estudiadas fueron, por este orden, Ezequiel Garay, Roberto Carlos, Campano, Cristian Álvarez y Larrazábal.

Según la clasificación que se deriva del modelo, los mejores centrocampistas fueron Rivaldo, Robert, Luis Cembranos, Mark González y Mostovoi; y los delanteros más capaces, Messi, Ronaldo Nazário, Makkay, Villa y Etoo.

Con respecto a la valoración global de todos los jugadores de la liga de fútbol en esas nueve temporadas, el mejor fue Rivaldo, seguido de Robert, Ezequiel Garay, Luis Cembranos y Roberto Carlos.

“Llama la atención que los delanteros aparecen en posiciones globales que no son muy altas”, continúa Pérez Sánchez. “De hecho, aparte de Messi, que se encuentra en la sexta posición, el resto aparece por debajo de la 15ª posición”.

Los autores sugieren que la razón puede estar en que el modelo tiene en cuenta que son delanteros y los evalúa de forma más estricta en relación con el número esperado de goles. Además el ranking premia especialmente el hecho de que los defensores y los mediocampistas marquen goles, ya que no es su objetivo principal en el campo.

Por último, el estudio analiza en profundidad la trayectoria de varios jugadores emblemáticos para evaluar su rendimiento goleador durante ese tiempo, destacando casos como el de Leo Messi.

“La evolución de Messi es interesante”, subrayan los investigadores. “Aunque muestra un alto rendimiento en sus temporadas iniciales, en la temporada 2007/2008 (penúltima del estudio) tuvo una fuerte disminución en su productividad”.

Los expertos apuntan que esto se debe, seguramente, al cambio en su posición en el campo, ya que hasta entonces era considerado como centrocampista y desde entonces, delantero, lo que exigiría más de su capacidad goleadora.

“Si se incorporaran al estudio las temporadas más recientes, en las que la efectividad anotadora del jugador se ha incrementado notablemente, seguramente este efecto se vería compensado y, obviamente, Messi subiría muchos puestos en la valoración global”, concluye Pérez Sánchez.

Un simulador matemático predice resultados de béisbol y futbol americano


El razonamiento estratégico y la estadística empleada en la planificación de los partidos del béisbol y futbol americano fueron del interés de un grupo de científicos del Departamento de Computación en el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados (Cinvestav), en México, al desarrollar un simulador basado en algoritmos matemáticos para predecir el desarrollo del partido.

El doctor José Matías Alvarado Mentado, titular del proyecto, no es un aficionado a los deportes, pero le ha llamado la atención el uso de razonamiento estratégico empleado en el campo antes y durante un juego, por lo que desarrolló un simulador basado en algoritmos matemáticos.

“Un juego de béisbol y el futbol americano puede analizarse desde un punto de vista matemático. Diseñamos un algoritmo que integra las reglas del juego, la probabilidad de ocurrencia de las jugadas conforme lo indican las estadísticas, las características de cada jugador por posición, y un módulo de estrategias que hace las veces de un manager, al tener la capacidad de tomar decisiones de acuerdo a la circunstancia del encuentro. La programación utiliza la información que se incorpore al simulador, de tal manera que logre un juego lo más parecido a la realidad”, expone Matías Alvarado.

El algoritmo diseñado por los científicos del Cinvestav realiza las acciones de acuerdo con la información que previamente fue incorporada. Esto le permite simular un juego de donde sale victorioso el equipo con la mejor estrategia. “Los resultados que hemos obtenido se asemejan a los de un partido real, donde los equipos incorporan variables estratégicas”, apunta el titular del proyecto, quien pertenece al Sistema Nacional de Investigadores del Conacyt.

Por ejemplo, el simulador elige como los primeros bateadores a los más ágiles, y después coloca a un bateador jonronero, identifica las entradas y las circunstancias del partido, tal como lo hace un manager en la realidad, pero el simulador plantea las estrategias de acuerdo a sistemas matemáticos.
Una de las razones que hace tan preciso al simulador desarrollado en el Cinvestav es que toma en cuenta las variables estructurales y las variables circunstanciales del juego para definir la estrategia durante el encuentro virtual. Para elegir estrategias, por ejemplo, emplea la teoría matemática conocida como el Equilibrio de Nash, para la toma de decisión sobre las acciones de todos y cada uno de los jugadores, es decir, de todo el equipo.

“De acuerdo con nuestro simulador el equipo de emplee el Equilibrio de Nash para seleccionar su estrategia de juego tiene un índice de efectividad alto cuando enfrenta a otra novena que no tiene un método claro para identificar estrategias”, apunta Matías Alvarado.

Si bien este simulador ha sido presentado con éxito en congresos científicos a nivel mundial, hasta ahora no se ha empleado con ningún equipo profesional de béisbol para comprobar su efectividad como alternativa para planificar estrategias de juego.

Para el investigador del Cinvestav este sistema tiene utilidad, además de la esfera deportiva -lo ha aplicado, también, al análisis del futbol americano-, en otras áreas profesionales, porque el tipo de análisis matemático y los algoritmos que se realizaron, pueden sustentar la toma de decisiones en cualquier organización colectiva donde haya conductas de cooperación y competencia, o sea, empresas, pero considerando factores de incertidumbre propios de actividades realizadas por seres humanos