Escuela T\u00e9cnica Superior de Ingenieros Inform\u00e1ticos<\/a>, era analizar la evoluci\u00f3n de las cuatro ligas m\u00e1s importantes e identificar si existen diferencias entre la Premier League inglesa -tomada como referencia porque en 2019 las dos principales competiciones europeas de clubes fueron disputadas por equipos de esta liga- y el resto de las principales ligas europeas: LaLiga espa\u00f1ola, la Serie A italiana y la Bundesliga alemana.<\/p>\n\u201cEl sector de las estad\u00edsticas de f\u00fatbol ha evolucionado de forma espectacular en los \u00faltimos a\u00f1os, gracias a las tecnolog\u00edas de seguimiento autom\u00e1tico o semiautom\u00e1tico que proporcionan flujos de datos de alta fidelidad. La Inteligencia Artificial incluye el conjunto de herramientas y t\u00e9cnicas para poder procesar la enorme cantidad de datos disponibles\u201d, explica Mois\u00e9s Marquina, uno de los investigadores de INEF que ha participado en este estudio.<\/p>\n
El uso de la Inteligencia Artificial aplicada al mundo del deporte permite no solo describir, sino tambi\u00e9n predecir y, lo que es a\u00fan mejor, prescribir, \u201cayudando a determinar c\u00f3mo puede comportarse un equipo con determinados jugadores y entrenadores. Estas herramientas ayudar\u00e1n a los entrenadores a potenciar determinados modelos de juego, identificando cu\u00e1les son los ganadores, qu\u00e9 variables potenciar en los equipos para los modelos exitosos y as\u00ed conocer los diferentes estilos de juego para la preparaci\u00f3n de los partidos\u201d, explica Marquina.<\/p>\n
Un an\u00e1lisis de 5.000 jugadores<\/h2>\n
En la temporada 2020-2021, la UEFA se\u00f1al\u00f3 que LaLiga espa\u00f1ola, la Premier League inglesa (EPL), la Serie A italiana y la Bundesliga alemana son las mejores competiciones dom\u00e9sticas europeas, en funci\u00f3n de los resultados de cada club en las competiciones de la Liga de Campeones y la Europa League durante las cinco temporadas anteriores.<\/p>\n
En base a esa idea, los investigadores de la UPM emplearon Inteligencia Artificial para poder analizar la informaci\u00f3n y predecir resultados. Los datos obtenidos para el estudio, correspondientes a las temporadas 2014\/15 a 2018\/19, fueron proporcionados directamente por la empresa OPTA Sportsdata Espa\u00f1a.<\/p>\n
Las estad\u00edsticas de equipo se calculan sumando las estad\u00edsticas individuales de los jugadores que pertenecen a cada club. Tras filtrar esas temporadas y competiciones concretas sobre los datos brutos, el equipo trabaj\u00f3 sobre unos 5.000 jugadores diferentes, pertenecientes a m\u00e1s de 100 equipos distintos, debido a los descensos y ascensos a lo largo de las temporadas. El n\u00famero total de partidos analizados supera los 600. Para llevar a cabo el an\u00e1lisis de los datos obtenidos, se defini\u00f3 un subconjunto de variables de juego, un total de 52 variables calculadas para cada jugador que se distribuyeron en acciones ofensivas, defensivas y de construcci\u00f3n de juego.<\/p>\n
Con el objetivo de comprobar la evoluci\u00f3n de las ligas, se utiliz\u00f3 la t\u00e9cnica de reducci\u00f3n de la dimensionalidad t-SNE. Como se pretend\u00eda comprender mejor las diferencias entre ligas y equipos, las variables m\u00e1s discriminantes se obtuvieron como un conjunto de reglas descubiertas por RIPPER, un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n
\u201cCon la IA es posible ir m\u00e1s all\u00e1 del conocimiento, ya que permite, con una buena traducci\u00f3n de datos de calidad, llegar y confirmar pruebas que no se pueden percibir. La IA es capaz de analizar miles de datos en cuesti\u00f3n de minutos y tener en cuenta las posibles actualizaciones de los mismos. Gracias a la Inteligencia Artificial se permite la automatizaci\u00f3n de los procesos, al tiempo que se reducen los errores humanos y se mejora la precisi\u00f3n\u201d, indica Marquina.<\/p>\n
Predecir lo imprevisible<\/h2>\n
A trav\u00e9s de la investigaci\u00f3n realizada, el equipo de la UPM ha obtenido diversas conclusiones sobre el juego de las principales ligas europeas.<\/p>\n
En la temporada 2014-2015, se aprecia una clara diferenciaci\u00f3n entre las cuatro ligas. Solo algunos de los equipos de primera categor\u00eda europea se agruparon a pesar de pertenecer a diferentes ligas. En la temporada 2016-2017, los equipos de clase media y baja (aquellos que rara vez aparecen en las competiciones europeas de clubes) todav\u00eda se pueden distinguir claramente por sus estad\u00edsticas. Sin embargo, las diferencias entre los equipos de clase alta europea se redujeron. En el caso de la EPL, equipos como el Arsenal, el Manchester City, el Liverpool, el Chelsea, el Tottenham y el Manchester United est\u00e1n muy alejados de otros como el Bournemouth, el Southampton y el Everton. En la liga alemana, en la Serie A italiana y en LaLiga tambi\u00e9n se aprecia esta separaci\u00f3n.<\/p>\n
En la temporada 2018\/2019, las anteriores grandes particiones desaparecen, para dar paso a un gran grupo homog\u00e9neo donde encontramos a la mayor\u00eda de los equipos de LaLiga, Serie A y Bundesliga. Adem\u00e1s de este grupo homog\u00e9neo, tambi\u00e9n encontramos un gran cl\u00faster de equipos de la EPL, donde es posible distinguir aquellos que suelen terminar en la mitad inferior de la tabla, como el Brighton o el Newcastle y, en el lado opuesto, un grupo con equipos de un nivel muy alto de la EPL, como el Chelsea, el Liverpool o el Manchester City.<\/p>\n
Dentro de este grupo homog\u00e9neo, se observa que los equipos con mayor potencial econ\u00f3mico y que suelen liderar las ligas est\u00e1n m\u00e1s cerca unos de otros, independientemente de la competici\u00f3n a la que pertenezcan. En el extremo opuesto se encuentran equipos con escaso potencial econ\u00f3mico, que suelen luchar por evitar el descenso. Esto indica que a trav\u00e9s de las estad\u00edsticas tambi\u00e9n se puede conocer \u201caproximadamente\u201d el nivel de los equipos.<\/p>\n
Tras dividir los equipos en grupos de inter\u00e9s, el algoritmo RIPPER permiti\u00f3 definir algunas de las caracter\u00edsticas de los equipos de la EPL frente al resto de las ligas principales: destacan por realizar menos pases largos, por jugar m\u00e1s verticalmente, a\u00fan a costa de perder precisi\u00f3n, y por regatear m\u00e1s.<\/p>\n
No obstante, los investigadores han concluido que, \u201cm\u00e1s all\u00e1 de la comparaci\u00f3n entre ligas, hay diferencias entre los mismos conjuntos en las mismas ligas. Esto demuestra que hay diferentes estilos, no solo entre competiciones sino tambi\u00e9n entre la misma liga\u201d, apunta el investigador de INEF, que concluye: \u201cCon estas nuevas t\u00e9cnicas, adem\u00e1s de describir lo que ocurre en el terreno de juego, es posible predecir e intentar anticipar lo que va a pasar en un deporte altamente imprevisible\u201d.<\/p>\n
Garc\u00eda-Aliaga, A., Marquina Nieto, M., Coter\u00f3n, J., Rodr\u00edguez-Gonz\u00e1lez, A., Gil Ares, J., & Refoyo Rom\u00e1n, I. (2022). A Longitudinal Study on the Evolution of the Four Main Football Leagues Using Artificial Intelligence: Analysis of the Differences in English Premier League Teams. Research Quarterly for Exercise and Sport, 1\u20139. <\/em>https:\/\/doi.org\/10.1080\/02701367.2021.2019661<\/em><\/a><\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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\u00bfExisten diferencias entre las cuatro principales ligas de f\u00fatbol europeas? Un an\u00e1lisis mediante Inteligencia Artificial - thesmartcityjournal.com<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Analizar y comprender el juego en los deportes de equipo, mediante la evaluaci\u00f3n de los factores asociados al \u00e9xito, resulta fundamental para mejorar el rendimiento de los clubes. 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