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La Ciencia de las Redes llega al fútbol… para quedarse

Centro de Tecnología Biomédica, Madrid. “En los próximos años el análisis del juego y rendimiento de un equipo de fútbol va a cambiar radicalmente”. Así lo explica Javier M. Buldú, investigador de Laboratorio de Redes Biológicas (U.P.M.-U.R.J.C.) del Centro de Tecnología Biomédica y coordinador de un artículo científico publicado en la revista Frontiers in Psychology. “Después de varios años hablando con físicos, matemáticos, analistas de datos, entrenadores y jugadores, por fin hemos comprendido cual es la mejor forma de adaptar las metodologías de la Ciencia de las Redes para comprender qué ocurre en un campo de fútbol”, añade.

El trabajo, desarrollado junto con un grupo de investigadores de varios centros españoles (Universidad Politécnica de Madrid, ESADE y Telefónica) e internacionales, se centra en definir la forma más adecuada de transformar los eventos que suceden durante un partido fútbol en una red compleja, formada por nodos (jugadores) y enlaces (pases), para su posterior análisis matemático.

“La clave es entender las acciones de un jugador como el resultado de la interacción con sus compañeros y, al mismo tiempo, con sus rivales. Hasta ahora el análisis se centraba en datos aislados del jugador (pases completados, goles, recuperaciones, …), sin embargo no se puede analizar a un jugador sin tener en cuenta lo que ocurre en su entorno. Y este es el paradigma sobre el que se basan las Ciencias de la Complejidad”, explica Javier Galeano, investigador de la Universidad Politécnica de Madrid y coautor del trabajo.

Figura 1.- Red de pases del partido Real Madrid – Barcelona de la temporada 2017/2018. El grosor de las conexiones es proporcional al número de pases entre jugadores, mientras que los círculos indican el centroide sición promedio) del jugador y su relevancia en la red de pases. Datos suministrados por Opta.

Redes y fútbol

La Ciencia de las Redes, también conocida como Teoría de Redes Complejas, se basa en el análisis de la estructura de una red para explicar los procesos que en ella ocurren. Esta metodología, todavía muy novedosa, se ha aplicado en infinidad de problemas de naturaleza muy diferente; desde la aparición de un trending topic en Twitter, hasta el colapso de las redes eléctricas durante un apagón, pasando por la desaparición de ecosistemas.

Sin embargo, cuando este tipo de análisis se quiere aplicar al fútbol, la complejidad del juego requiere de la definición de nuevas métricas capaces de dar sentido y utilidad a los resultados. “Las redes de pases entre jugadores evolucionan en el espacio y en el tiempo. Están vivas. Se mueven. Y todo ello lo hacen en continua interacción con la red del equipo rival. Es por ello que debemos adaptar métricas clásicas de redes a este nuevo problema. La construcción de redes multicapas o redes-de-redes pueden ser una solución, pero el espacio y el tiempo juegan un papel fundamental”, asegura Javier Buldú.

Sin embargo, los autores del trabajo se pusieron manos a la obra. Se hicieron con los datos de varias temporadas de todos los equipos de primera división y comenzaron a desmenuzarlos. Pases, recuperaciones, faltas, ocasiones de gol, todo ello con sus coordenadas espaciales y temporales. “Ha sido complejo, ya que al principio obteníamos resultados que no tenían mucho sentido. Sin embargo, finalmente comprendimos que cuanta más información incluyéramos en la construcción de las redes de ambos equipos, tanto mejor. Y así hemos empezado a obtener resultados muy interesantes”, comenta Javier Galeano.

Del equipo a los jugadores

Javier Busquets, director del Executive Máster en Digital Business de ESADE, que también ha participado en el trabajo, cree que las aplicaciones de este tipo de análisis no tienen límite ya que “partiendo de la construcción de las redes de cada equipo se puede analizar cuál es el papel de cada jugador en la red, cómo se reparten las funciones entre todos o si existen subconjuntos de jugadores, llamados motifs, que condicionan el juego de todo el equipo. Y lo que es más importante, se puede cuantificar, lo que puede ser utilizado para valorar el rendimiento de un jugador en el equipo o especular sobre las consecuencias de eventuales fichajes”.

Y es que este tipo de análisis puede ser fundamental no solo para los técnicos de un equipo de fútbol, sino también para agencias de scouting o casas de apuestas. “La pregunta no es si los equipos de primera división deben incorporar esta metodología en la preparación de un partido, sino cuánto tiempo van a tardar en hacerlo”, asegura Busquets.

Llevar el análisis de datos al campo

“Ya tenemos la metodología a punto. Es el momento de aplicarla de forma práctica en el desempeño de los equipos”, afirma Busquets. Y es que si bien el análisis de datos parece ser clave para comprender la evolución y adaptación del juego a lo largo de un encuentro”. “Adicionalmente”, añade Busquets, “se abre la puerta a estudiar la competitividad como la interacción entre las redes que forman los equipos y la conceptualización de la generación de espacios de superioridad. No se trata tanto de tener el balón, sino de anticiparse al equipo contrario de forma sistemática”.

Todas estas ideas, y otras más, se describen en el artículo de Frontiers in Psychology, cuyos autores aseguran que es solo el primero de una serie trabajos en curso.

Referencia bibliográfica:

J.M. Buldú, J. Busquets, J.H. Martínez, J.L. Herrera-Diestra, I. Echegoyen, J. Galeano and J. Luque (2018) Using network science to analyse football passing networks: dynamics, space, time and the multilayer nature of the game. Frontiers in Psychology, doi: 10.3389/fpsyg.2018.01900.

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A.L. Barabási, el “hub” de las Redes Complejas

La Universidad Politécnica de Madrid acaba de conceder el doctorado “Honoris Causa”  a Alberto-Lázlo Barabási, uno de los principales investigadores en lo que se conoce como Ciencia de las Redes Complejas. Barabási es mundialmente conocido por su  modelo de formación de redes libres de escala, el cual ha sido utilizado para explicar el crecimiento y evolución de innumerables tipos de redes sociales, tecnológicas o biológicas, sin importar la naturaleza de las mismas. Como resultado, el artículo publicado en la revista Science en 1999 explicando el modelo de Barabási-Albert ronda ya las 10.000 citas, siendo uno de los artículos más citados en Science durante toda una década.

Hay que reconocer que el trabajo de Barabási, junto con el de Watts y Strogatz sobre las redes de pequeño mundo, ha sido uno de los precursores de una avalancha incontrolable de artículos sobre la caracterización de todo tipo de redes. Sin duda alguna, hay que reconocerle el mérito de ser uno de los “hubs” (nodos más conectados) más importantes dentro del campo de las Redes Complejas.

Fig.1.- Ejemplo de un red libre de escala. En este tipo de redes, la distribución de grado (número de conexiones de cada nodo) sigue una ley de potencia, lo que provoca la aparición de nodos altamente conectados (“hubs”).

 

Sin embargo, también es cierto que no todo el mundo ve a Barabási como el referente en el estudio de las redes complejas. El argumento principal de sus detractores es que su trabajo, a pesar de ser de una calidad y originalidad indiscutibles, está sobrevalorado. Y es que, paradójicamente, Barabási parece haber sido una afortunada víctima del “preferential attachment”, mecanismo que el mismo utilizó para explicar la aparición de redes libres de escala. Este fenómeno explica como los nodos más conectados de una red tienen una mayor facilidad para atraer nuevas conexiones hacia ellos, lo que en el campo de las redes sociales se llama “rich gets richer”.

En todo caso, desde este post felicitamos a Barabási por la mención recibida. Y aquí les dejo un link a la entrevista que concedió al periódico El País. Si no tienen tiempo para estudiar sus trabajos, lean esta entrevista, analicen el fondo de su mensaje y decidan si también quieren que Alberto-Lázlo Barabási sea su “hub” en lo que a Redes Complejas se refiere…

 

Fig.2.- Las redes libres de escala se basan en dos reglas fundamentales: a) están en continuo crecimiento y b) la probabilidad de adquirir nuevos enlaces (pi_i) depende del grado (k_i) de cada nodo.

 

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Las Redes Complejas en el Universo Paralelo

Lo sabíamos desde hacía algún tiempo, pero no fue hasta el martes de la semana pasada en que las Redes Complejas dieron un salto al Universo Paralelo.

No se asusten, no hemos descubierto la puerta que nos permite pasar de un universo a otro (si lo hubiera). Simplemente hemos visitado el estudio de Radio Círculo, en el Círculo de Bellas Artes de Madrid. Allí, desde hace unos años, Oscar y Ana se dedican a acercar la ciencia a la sociedad mediante su programa semanal Universo Paralelo. Fue un placer conversar con ellos sobre Redes Complejas, intentando explicar en que consisten y cuales son sus posibilidades.

¿Qué no lo escucharon? No se preocupen, el audio del programa lo pueden oir en su página web o directamente en el siguiente link.

Desde aquí queremos dar las gracias a Oscar y Ana por invitarnos a contar en que estamos trabajando y, de paso, contagiarnos su entusiasmo por la divulgación científica.

Gracias!

Juan & Stefano & Javier

PS: El programa pasó volando! Queda pendiente otra visita para profundizar en el tema!

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