Inteligencia Artificial: el tenis revoluciona sus estadísticas para entender mejor el juego
Ahora se pueden explicar las historias de un partido con mayor precisión
Porcentajes de primeros saques. Porcentajes de puntos ganados con el primer saque. Puntos ganados con la devolución. Cantidad de errores no forzados. Cuando vemos las estadísticas que se destacan en los partidos de tenis profesional, la impresión es que siempre sucede lo mismo. Y que desde los datos, todos los partidos son iguales. Los usos y costumbres determinan que existen determinados casilleros que deben ser completados para dar una visión estadística del juego y que explicarían las razones de un resultado.
En resumidas cuentas, los tenistas ganan o pierden siempre por los mismos motivos estadísticos. Todo eso estuvo muy bien hasta la irrupción de la inteligencia artificial visual y los sistemas de aprendizaje automático que pueden encontrar patrones en un océano de datos. Ahora se pueden explicar las historias de un partido con mayor precisión.
La ATP acaba de anunciar un acuerdo entre su unidad de datos llamada Tennis Data Innovations (TDI) con TennisViz, una compañía dedicada al análisis y tracking de datos en el tenis para medios y cuerpos técnicos de los tenistas. El objetivo es impulsar las estadísticas avanzadas del tenis como contenido más atractivo para los fanáticos. Los nuevos análisis comenzaron a estar disponibles desde esta semana en el Masters 1000 de Montreal.
La cuenta de Twitter @tennis_insights reflejará esa nueva manera de analizar el juego y que se basa más en el cómo que en el quién. “Las estadísticas tradicionales muestran quién está ganando, Tennis Insights muestra cómo está ganando un jugador. Las estadísticas tradicionales muestran los mismos datos en cada partido, Tennis Insights muestra los datos clave en los momentos críticos”, es la carta de presentación de esta flamante estructura.
ATP comenzará a ofrecer paquetes estadísticos que ya estaban disponibles en los cuatro torneos del Grand Slam. Un caso es el Momentum Tracker que analiza el flujo del partido en tiempo real para tener una visión sobre su desarrollo. Player tracker se ocupará de dar un panorama del rendimiento de un tenista a lo largo de un partido.
El salto de calidad estará también en que el análisis de datos con inteligencia artificial que permitirá determinar cuáles son las mejores y peores jugadas que un tenista ejecuta dentro de su estilo y descubrir patrones de juego que le pueden dar resultado. Se trata de visualizaciones de datos que ayudan a entender cómo una táctica funciona contra un adversario y qué sucedió mientras la utilizó.
El sistema de TennisViz analiza también la calidad de los tiros de cada jugador, sus posibilidades de éxito y su comparativa con un rival o con el promedio del circuito. Un ejemplo: según estos datos, Jannik Sinner tiene un servicio valorado en 7.5 que es la misma media del circuito, pero su revés está en 7.8, por encima del promedio del tour que está valorado en 7.1. Los datos sirven para darles un contexto más amplio para los fanáticos del tenis que tal vez no conozcan en detalle las características de cada jugador. El conjunto de datos muestra que Sinner encaja en el perfil de “jugador ofensivo desde fondo de cancha”, una definición que en la comparativa también le cabe a Felix Auger-Aliessime, con el agregado de que el canadiense es “un gran sacador”.
Tennis Data Innovations (TDI) es una unidad creada en 2020 por la ATP y ATP Media, la estructura dedicada a negociar derechos de transmisión y digitales del tenis masculino. TDI nació con el mandato de crear productos relacionados con los siete mares de estadísticas avanzadas que puede producir el tenis. El primer paso fue la creación de un ranking que se actualiza en tiempo real -el tenis confirma los nuevos puestos del ranking cada lunes- y que ya tiene el naming right vendido a la plataforma de exchange Pepperstone.
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