Universidad
Politécnica de Madrid

27.05.2020

La revista de matemática aplicada Chaos, Solitons & Fractals, una de las de mayor impacto en su área, acaba de publicar un artículo que puede ser de gran utilidad para jugadores profesionales de bádminton. De entrada, puede parecer sorprendente, sin embargo, las herramientas que proporcionan las nuevas tecnologías hacen que tengamos acceso a datos cada vez más complejos, para los cuales es necesario utilizar las técnicas de análisis más avanzadas.

El investigador Javier M. Buldú explica que “cuando me propusieron analizar datos de bádminton utilizando metodologías de la Ciencia de las Redes se me encendió una bombillita en la cabeza. Creo que se puede. Pero nadie lo ha hecho hasta la fecha”. Buldú, el cual dirige el Laboratorio de Redes Biológicas del Centro de Tecnología Biomédica (Universidad Politécnica de Madrid) se ha especializado en la aplicación de la Ciencia de las Redes al deporte, pero nunca había trabajado con datos de bádminton. “Si tienes las coordenadas de las posiciones de golpeo de los jugadores a lo largo del partido, es posible construir redes bipartitas, las cuales conectan zonas de ambos lados de la pista. A partir de ahí, solo se trata de analizarlas de la forma adecuada”.

Figura 1.- Red compleja de las trayectorias seguidas por el volante durante un partido de bádminton. Tras ser golpeado por un jugador, el volante viaja de lado a lado de la pista hasta que es golpeado de nuevo por el jugador rival. El análisis de la estructura de estas redes permite identificar patrones que se repiten a lo largo del partido, así como detectar las zonas de la pista que tienen mayor relevancia cuando se gana o pierde un punto.

La Figura 1 muestra la red obtenida al superponer las trayectorias del volante a lo largo de un partido, mientras que en la Figura 2 vemos el resultado de transformar los golpeos del volante en una red bipartita. De este tipo de redes se puede obtener la probabilidad, para cada uno de los jugadores, de moverse de un lugar a otro de la pista. De esta manera, podemos ver en una simple imagen las zonas desde donde se ha golpeado más frecuentemente el volante y hacia donde se ha desplazado el jugador después de ese golpeo. Comparando las redes bipartitas de un determinado jugador y sus rivales, es posible identificar patrones de golpeo o movimiento y cuantificar como de particular es el tipo de juego de un jugador en concreto.

Miguel Ángel Ruano, profesor Titular de Universidad de la Facultad de Ciencias de la Actividad Física y del Deporte de la misma universidad, comenta que “En el ámbito del análisis del rendimiento deportivo es fundamental conocer el cómo y porqué rinden los/las jugadores/as de un modo determinado en competición. De este modo, los datos obtenidos son de una elevada utilidad por la transferencia al diseño de tareas de entrenamiento (cómo mejorar en el juego) y el control de los oponentes en competición (cómo predecir el rendimiento en función del rival). Este proceso en el deporte de élite supone pequeños pasos para seguir conociendo el ADN del rendimiento deportivo en bádminton y por tanto ser capaces de entrenar de manera personalizada a cada deportista”.

Miguel Ángel ha sido codirector de la tesis de Fernando Rivas (codirección con el catedrático Luis Miguel Ruiz Pérez) y han colaborado en 2 proyectos de investigación para analizar el rendimiento en bádminton. Fernando es entrenador nacional de bádminton, mundialmente conocido por ser el entrenador de Carolina Marín, la cual ha sido cuatro veces campeona europea, tres veces a nivel mundial y una olímpica. Fernando Rivas siempre ha destacado por ser una persona muy metódica, intentado analizar cada uno de los aspectos del juego tanto de su jugadora como de las rivales. Su obsesión por los datos le llevó a recopilar la posición de cada uno de los golpes realizados por su pupila durante un campeonato completo, los cuales fueron fundamentales para poder construir las redes de golpeo. En palabras de Fernando “el análisis de datos de diferente naturaleza nos permite mejorar la calidad y la especificidad del entrenamiento, entender la evolución (si la hay) del bádminton mundial, y conocer los patrones de las adversarias dentro de diferentes contextos de juego”.

Figura 2.- Redes bipartitas de un partido de bádminton. Dos zonas de un mismo lado de la pista están conectadas mediante una flecha cuando se han realizado golpes de manera consecutiva en estas dos zonas. El tamaño de los círculos en el dibujo es proporcional a la importancia de cada zona en la estructura global de la red.

El análisis realizado en este reciente artículo científico se centra en el juego desplegado por las tres medallistas en los últimos Juegos Olímpicos, Nozomi Okuhara (bronze), Pusarla Sindhu (plata) y Carolina Marín (oro). Según Buldú “si comparamos las redes de todos los partidos de una jugadora, podemos ver que algunas de ellas repiten más patrones que otras. Aunque no debemos olvidarnos del rival, dado que para entender como está golpeando una jugadora es necesario incluir también la información sobre quién tiene delante”.

Miguel Ángel Ruano piensa que estos resultados son solo el principio ya que “en el análisis del rendimiento hemos evolucionado desde un conocimiento básico (describiendo cómo se compite) hasta estos procesos de predicción del rendimiento (cómo de identificables o predecibles son las jugadoras en diferentes contextos). Sin embargo, debemos evolucionar a la prescripción del rendimiento en base a los avances científicos adaptados y personalizados en cada deportista empleando modelos de Machine Learning”. Y es que para conseguir llevar a cabo este tipo de análisis es necesaria una colaboración altamente interdisciplinar. Como comenta Fernando Rivas “es necesario apoyarse en el conocimiento interdisciplinar para establecer vínculos entre las inquietudes prácticas del entrenador y lo que nos ofrece la ciencia. La realidad del deporte actual nos obliga a los entrenadores a rodearnos de profesionales de diversos ámbitos que conocen, mejor que nosotros mismos, las maneras de resolver los problemas de desarrollo que planteamos.”

Aunque el futuro pondrá en su lugar la importancia y aplicabilidad de este tipo de estudios, lo que está claro es que cuanta más información tengamos sobre lo que ocurre en la pista, más fundamentada estará la preparación de un partido de bádminton.

Más información en: "Using network science to unveil badminton performance patterns", M.A. Gómez, F. Rivas, A.S. Leicht and J.M. Buldú, Chaos, Solitons & Fractals 135, 109834 (2020). Link:
(https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0960077920302344)