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Un método matemático mide la eficiencia de los tenistas

El sistema evalúa qué jugadores sacan más provecho de sus virtudes, no su calidad comparada


Científicos de la Universidad Miguel Hernández de Elche han desarrollado un método matemático que mide qué jugadores sacan más partido de sus propias características, es decir, cuáles son más eficientes. En 2009 el tenista más eficiente fue Rafael Nadal, pese a que el primer tenista del ránking oficial (el de la ATP), que valora los resultados, fue Roger Federer. El método podrían utilizarlo los propios tenistas para saber cómo se pueden sacar el mayor partido a sí mismos.




Nadal es más eficiente que los demás tenistas. Imagen: Marianne Bevis. Fuente: Flickr.
Nadal es más eficiente que los demás tenistas. Imagen: Marianne Bevis. Fuente: Flickr.
El ranking de la Asociación de Tenistas Profesionales (ATP) refleja el rendimiento competitivo de los tenistas, y su clasificación se basa en el total de torneos y rondas de torneos que ganan a lo largo del año.

Investigadores de la Universidad Miguel Hernández de Elche han querido ir más allá y han elaborado un ranking, a partir de técnicas matemáticas y de los propios datos de los jugadores que facilita la ATP, para ver cuáles son los mejores tenistas respecto a su juego.

“Los resultados han mostrado, en particular, que Rafa Nadal obtiene la puntuación máxima cuando es evaluado por los patrones de juego de los tenistas más eficientes. Esto le ha llevado a la primera posición de nuestro ranking, seguido por Djokovic y Federer”, explica a SINC José Luis Ruiz, de la Universidad Miguel Hernández, coautor del estudio.

Cabe recordar que en 2009, año en el que se centra el estudio, Roger Federer ocupó la primera posición del ranking de la ATP, por lo que de este trabajo puede concluirse que, si bien la valoración del juego de Nadal y Djokovic es superior a la de Federer, este último compitió mejor.

Según sus resultados, el ranking de los 10 tenistas más eficientes respecto a su juego son: Nadal, Djokovic, Federer, Murray, Verdasco, Davydenko, Gonzalez, Soderling, Roddick, del Potro.

“El ranking que se propone en este trabajo se obtiene también a partir de las estadísticas del juego de los tenistas que elabora la propia ATP, como son el porcentaje de puntos ganados con el primer servicio, el de puntos de break salvados, el de juegos ganados al resto, etc. Con dicha información podemos saber, en particular, quién es el mejor jugador en cada uno de estos apartados del juego. Sin embargo, la ATP no proporciona un ranking que refleje el rendimiento de los jugadores en todos los aspectos del juego simultáneamente”, apunta Ruiz.

Técnicas utilizadas

Para obtener esta clasificación a partir de los datos de la ATP, los expertos utilizaron dos técnicas matemáticas: la denominada “Data Envelopment Analysis” (análisis envolvente de datos, DEA) y “Cross-efficiency evaluation” (evaluación cruzada de la eficiencia).

Según explica el propio investigador, cuando se evalúa a un jugador con la técnica DEA, un modelo matemático a través del ordenador asigna a cada factor del juego la importancia que más conviene a dicho tenista, teniendo en cuenta cuáles son las características de su juego.

“Siguiendo este procedimiento obtenemos una puntuación que podemos interpretar como la que resulta de evaluarlo con el patrón de juego que le es más favorable. Esta ‘autoevaluación’ se hace para cada uno de los jugadores, de manera que los que obtienen la puntuación máxima son considerados como más eficientes, mientras que los restantes son clasificados como ineficientes”, subraya.

Así, los investigadores han identificado las debilidades de los jugadores más ineficientes, y las han comparado con el juego de ciertos jugadores eficientes que se seleccionan como ‘referentes’.

“De este modo podemos sugerir posibles direcciones de mejora para su juego por comparación con el de estos otros referentes”, concluye el investigador.

Referencia bibliográfica:

José L. Ruiz, Diego Pastor, and Jesús T. Pastor. Assessing Professional Tennis Players Using Data Envelopment Analysis (DEA), Journal of Sports Economics (2013). DOI: 10.1177/1527002511421952.

Viernes, 28 de Junio 2013
SINC/T21
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