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Big data, minería de datos y el balón de oro

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Estos días leemos en la prensa todo tipo de noticias relacionadas con los finalistas del balón de oro 2014. Polémicas sobre jugadores que algunos echan en falta en la lista y otros que para muchos, sobran. ¿A qué se deben estas polémicas? Sin duda a la subjetividad humana utilizada para decidir que jugador es mejor que otro.

Otras veces escuchamos frases como “ese jugador lo merece, ha ganado tres competiciones este año”. Pero, ¿Sabemos que peso ha tenido su actuación en esos logros?

Si bien es cierto que estos galardones se nutren de la votación de diversos sujetos, democratizando la elección y disminuyendo su factor subjetivo respecto a si un sólo individuo fuese el responsable de otorgarlo, el sistema está lejos de ser objetivo.

No sería tarea sencilla la implantación de un modelo estadístico con el objetivo de sustituir las votaciones tanto por la cantidad de datos que se manejarían como por todas las variables que el modelo debería tener en cuenta para valorar, por ejemplo, de igual modo a un defensor y un delantero. Los métodos de inteligencia artificial y minería de datos serían de gran ayuda para el logro de este objetivo.

No obstante y como reflexión tecnológica podríamos valorar qué debería contener ese modelo y discutir sobre ello:

– Análisis de la importancia de la variable “presencia de X jugador” en la victoria o derrota de sus clubes.

– Ponderación del rendimiento de un jugador por posición (Balones robados para un defensa, asistencia para un centrocampista, goles para un delantero…).

– Análisis de la regularidad de su rendimiento o de sus picos de máxima influencia en partidos claves.

¿Coincidirían los resultados arrojados con este método con las votaciones del galardón?

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