La visión externa al periodismo también es valiosa en los tiempos que corren hasta el punto de que en muchos casos se está captando ese talento 'de fuera' para las redacciones de medios periodísticos importantes. En una era en la que se demandan nuevos perfiles profesionales y en la que en muchos casos se están incorporando expertos en otros campos para aprovechar ese conocimiento y trabajar de la mano de periodistas a la hora de construir historias, el análisis de datos se ha constituido como un área de importancia creciente, en el periodismo en general y, muy especialmente, en el periodismo deportivo.
Hemos entrevistado a Jesús Lagos, ingeniero y experto en big data aplicado al deporte, para acercar el mundo del análisis de datos deportivos un poco más al lector y también para conocer cómo el periodismo puede aprovechar las nuevas metodologías de trabajo del análisis de datos en la información deportiva. Tras un etapa formativa y profesional ligada al conocimiento y la aplicación de técnicas geoestadísticas (fue consultor de geomarketing y jefe de producto de Big Data para diversas empresas), se especializó a través de un máster de datos aplicados al deporte, lo que -asegura- le dio "la oportunidad de tener acceso a fuentes de información de un valor muy alto". Desde hace más de dos años se dedica al análisis de datos y lo hace inmerso en tres proyectos diferentes desde la óptica profesional pero muy ligados entre sí como estrategia de producto.
El primero, desde el punto de vista de la difusión, es su cuenta de twitter @vdot_spain, donde publica hilos, información y visión sobre la actualidad del fútbol con la perspectiva del dato. El segundo proyecto es el canal en Youtube Planeta DataFutbol, conjuntamente con Miguel Ángel García, periodista de Marca, donde efectúan una aproximación al mundo del dato de manera más pausada y amena, desarrollando más los temas pero con el objetivo de generar una marca personal propia. Además, dirige junto a Mario Prieto scoutanalyst, firma que ofrece servicios de consultoría y desarrollo para clubes y profesionales del fútbol, desarrollando herramientas de análisis táctico, scouting y proyectos.
- ¿Qué está sucediendo para que, de un tiempo a esta parte, haya eclosionado tanto el mundo de los datos en torno al mundo del deporte?
- Esta eclosión viene acompañada de una oferta masiva de formaciones relacionadas con el dato y el deporte, que están generando una burbuja que a día de hoy está muy inflada. Pensemos que en el mundo del fútbol en España hay 42 equipos profesionales que se pueden permitir el lujo, y de esos 42 diría que muchos menos, de pagar el salario de un profesional con estas capacidades. En el sector privado un perfil de datos puede cobrar más del doble de lo que se puede cobrar en el fútbol. Esto hace que el nivel de los profesionales del dato en el fútbol sea aún muy bajo aunque hay profesionales en varios clubes como Levante, Valladolid, y sobre todo en el FC Barcelona que están montando equipos de alto rendimiento. En otras ligas como la inglesa el nivel es infinitamente más alto, acorde al salario y los requerimientos exigidos. En la cultura anglosajona el dato, en el deporte como en la empresa, está mucho más interiorizado.
- En su caso particular, comparte en redes sociales buena parte de sus hallazgos y de innovaciones en el análisis de datos, muy especialmente, sobre atletismo y fútbol... ¿por qué estos dos deportes sobre todo?
- Mi aterrizaje en el atletismo fue casual; lo practicaba como aficionado junto a mi mujer, que era una atleta que empezó a hacer buenas marcas a nivel popular. Eso me llevó a optimizar su calendario de carreras para competir en aquellas con más opciones en función de rivales y perfil, y en paralelo me formé como entrenador. Eso me llevó a publicar mis análisis y analizar desde un punto de vista más periodístico el atletismo con datos. De hecho tuve la oportunidad de poder publicar varios artículos en la revista Runners World e incluso a analizar tácticas de carreras de maratón para un gran campeón del mundo a través de un conocido atleta español. Yo soy de la opinión de que si algo te gusta y te apasiona, tienes que contarlo, y es lo que hacía con el atletismo.
- ¿Acaso son estos dos deportes más analizables desde el punto de vista de los datos que otras modalidades?
- El atletismo, por supuesto, pero no como vemos en redes sociales. Este deporte tiene una fuerte componente de datos pero desde el punto de vista del perfil fisiológico; son datos que entrarían en la parte de salud, altamente protegida por la Ley Orgánica de Protección de Datos. Por ejemplo, la RFEA ha lanzado un programa de monitorización de niños para su control y la detección del talento.
Y en cuanto al fútbol diría que es de los deportes menos analizables. Los grandes análisis de datos en el deporte provienen de dos deportes, que comparten la principal característica, la NFL y la MBL, y es que se juega por turnos. Es como jugar al fútbol sin transiciones, pudiendo ordenar tu equipo en cada posesión propia y rival. Sería como jugar al fútbol solo con acciones a balón parado. Ese dinamismo del fútbol genera una incertidumbre muy alta, y eso nos lleva a la segunda característica que hace al fútbol no tan analizable: es un juego donde comparte el terreno de juego, donde la ocupación de espacios es vital, pero no por la decisión de una persona, si no por la decisión de 22 jugadores. Aunque la gente no lo crea, el fútbol, dejando a un lado fanatismos y colores, es un deporte mucho más cercano al ajedrez que la mayoría.
- Pese a ser tan poco analizable, se dedica a ello.
- Justamente por eso mismo. Cualquier pequeña medición de un patrón de juego confiere una ventaja competitiva, y en eso trabajamos, en desarrollar esas ventajas. Lo que nos diferencia a los analistas de datos dentro del fútbol es el enfoque de cómo generamos esa información. Ahora mismo hay dos polos opuestos: lo que denomino el fútbol doctoral (de investigación) y el fútbol anumérico (el tradicional). Nosotros intentamos acercar a ambos desde nuestra experiencia, por eso está Mario, entrenador y exanalista del Sevilla además de ingeniero, y yo. Nuestra metodología es sencilla: nos sentamos con todos los actores principales, entrenador, analistas, directores deportivos, scouters, y detectamos sus necesidades, y se las resolvemos mediante datos. Pero ellos ni tienen que ver ni comprender muchos de esos datos. Lo importante es que nuestra solución se adapte y resuelva su problema.
- Además del fútbol americano y el béisbol, que usted mencionaba antes, ¿qué otros deportes se prestan más a interpretaciones, lecturas y visualizaciones de corte estadístico y por qué?
- Como comentaba, los deportes de turnos son los más propicios por su propia estructura de juego, y también los de alto número de eventos, como baloncesto y balonmano. En el fútbol hay muy pocos goles, pocos tiros, la intencionalidad no siempre es generar, y eso hace que la comprensión del juego desde la estadística sea compleja. Se ven muchos análisis, pero realmente pocos análisis buenos. Se abusa de términos como el promedio, quizás la medida de centralidad que menos se ajusta al fútbol por aquello de sus distribuciones tan desbalanceadas y con tanta varianza.
Esto me recuerda otro punto importante, y es la necesidad de formarte en tres vertientes: la visualización (comunicación), la estadística y la programación dejando por contado la formación propia en fútbol. Si fallas en cualquiera de estas tres, el riesgo de cometer errores analíticos es muy alto. Me vienen a la mente multitud de ejemplos de reportajes periodísticos donde se aprecia que la vertiente de contexto y estadística es muy floja. Siempre pongo el mismo ejemplo con los porteros. Se habla de ellos por el número de porterías a cero, goles recibidos, % de paradas,... todas variables donde el portero y su incidencia es muy baja. En cambio tenemos métricas y modelos para ayudar a medir el rendimiento de un portero mucho más ajustado a su verdadero rendimiento. Hace poco hubo un portero que solo encajó un gol, paró el 80% de los tiros, en un partido de la máxima competición continental sudamericana. Ese portero era Enzo Perez, un jugador de campo que por temas COVID tuvo que jugar de portero.
"Para el análisis de datos los deportes más propicios son los que se juegan por turnos (béisbol y fútbol americano) y los de alto número de eventos, como el baloncesto. El fútbol es uno de los menos analizables. Está más cerca del ajedrez que la mayoría"
- Hace ahora un año decidió lanzar Planeta DataFútbol, un canal en Youtube, junto con Miguel Ángel García. ¿Con qué objetivos?
- El objetivo inicial fue la democratización del dato. La gente tenía que pagar para conocer cuáles eran las métricas, pero ¿de qué sirve hablar de métricas si solo las entendemos cuatro? Nosotros tenemos vídeos que la gente paga cursos por saber que son, pero creemos que es mejor difundir gratis y recibir un retorno por otra vía. Si todos conocen bien que es un xG (expected goal) y cómo se aplica, seguro que luego contarán contigo para su desarrollo. Por ejemplo, ahora mismo colaboro con una sección de datos en una radio valenciana en las previas de los partidos para hablar de datos del Valencia. Eso hubiera sido imposible sin un canal donde la gente comprenda de qué hablamos, y por supuesto, el segundo objetivo, es nuestra manera de mostrarnos a los profesionales, de mostrar nuestro producto, que no son herramientas, somos nosotros. Miguel Ángel ha conseguido abrirse hueco dentro de Marca para hablar de datos.
- El eslogan de este programa es 'Entiende el dato. Disfruta del juego'. Quizá esta sea una de las claves de informar con datos, ¿no? Que estos, sobre todo cuando hablamos de métricas y estadísticas avanzadas, se entiendan.
- Es la clave. A mí no me gusta hablar de datos, me gusta hablar con datos; no me gusta contar historias de datos, me gusta descubrir historias con datos. En el fondo tengo muchas veces más faceta periodística, pero es algo que a quien le gusta comunicar no puede evitar hacer. Y ojo, comunicar es vital. En el ámbito de un club profesional, un analista dispone de 10-15 minutos para trasladar todo su conocimiento antes de un partido. Necesitas acaparar la atención de una plantilla, que te comprendan y que asimilen la información.
- Cada vez con mayor frecuencia vemos que medios periodísticos deportivos, como The Athletic o L'Équipe, están incorporando a sus redacciones analistas de datos especializados, a veces provenientes de empresas como Opta para escribir historias basadas en datos. ¿Qué le parece esta tendencia y en qué medida cree que desde el big data se puede contribuir a mejorar la calidad de la información deportiva?
- A mí me parece muy acertada. Es una tendencia no solo del mundo del deporte, si no del periodismo en general la de enfocar la información con las llamadas "storytellings". Cada vez es más común leer historias donde el dato es el canalizador, la herramienta de descubrimiento. En medios como El País con Kiko Llaneras, por ejemplo. Lo que sí que haría es romper con la creciente necesidad de usar el término "Big Data". Creo que aleja al lector más que acerca, como una barrera con el lector que siente que es algo que no conoce e incluso desconfía. Volviendo a citar a Llaneras como exponente del periodismo con datos, nunca verás hablar de Big Data, si no de análisis de datos, de su entendimiento, su contextualización y su comunicación.
"Con el uso adecuado del dato el periodismo puede generar contenido de calidad, diferenciador, que ayude a la comprensión de lo que ocurre o incluso monetizarlo como servicio premium en sus contenidos"
- ¿Se producen errores periodísticos a la hora de enfocar esta construcción de historias a partir de los datos?
- Para contar historias a partir del dato y donde el apoyo visual es básico hay que conocer las reglas básicas de la construcción de una visualización, y vemos cómo en la prensa muchas veces la mayoría no se cumple porque queremos que el dato muestre aquello que queremos contar, y no que el dato nos revele una historia que contar.
Siempre pongo un ejemplo de una de estas reglas, la veracidad, que muchas veces aunque parece obvia, no lo es tanto. En el fútbol podemos hablar de un término que define muy bien a los equipos, como la cantidad de presiones que realizan en el campo. Si representamos gráficamente esta métrica, veremos cómo el Barcelona es el 13º equipo que más presiones realiza, y aunque estamos diciendo la verdad, realmente no es un dato veraz, dado que la realidad es que el Barcelona es el equipo que más posesión tiene y no puedes presionar cuando tienes el balón. Por tanto, hay que normalizar ese valor en función de la posesión del rival, y entonces el Barcelona es el equipo que más presiones realiza. Ambas afirmaciones son ciertas, pero veraz solo hay una.
Con el uso adecuado del dato el periodismo puede generar contenido de calidad, diferenciador, que ayude a la comprensión de lo que ocurre o incluso monetizarlo como servicio premium en sus contenidos.
- Teniendo en cuenta que los medios periodísticos se dirigen a una audiencia amplia y diversa, quizá ese gran valor diferenciador al que alude ya no solo sea informar con datos sino sobre todo explicar esas estadísticas avanzadas para que todo se comprenda mejor...
- Es la clave, sin culturización o evangelización del dato es muy complejo informar con el dato. Pero no solo del lector, si no de las redacciones, o los editores. Por ejemplo, ahora mismo se debate sobre el nuevo entrenador del Real Madrid. ¿Algún medio ha publicado alguna noticia sobre la idoneidad de diferentes entrenadores en función de los números que atesoran en el pasado? ¿Cómo se parecen a Zidane entrenadores como Pochettino, Allegri o Conte? Recientemente el Valencia ha firmado a Bordalás. En la radio dedicamos 15' a hablar de Bordalás y sus números, cómo podría afectar su modelo a una plantilla como el Valencia, su estilo. ¿Generó más audiencia? No lo sé, lo que sí que creo es que ese es el camino, y lo vemos en redes sociales, donde hay periodistas que abordan el juego desde esa perspectiva con tal éxito que ha levantado polvareda en otros compañeros de profesión.
- Ahora se incorporan también a la explicación y el análisis del periodismo deportivo eso que llamamos "estadísticas avanzadas"...
- Creo que debemos dar un paso atrás en las estadísticas avanzadas, partiendo desde la definición de "avanzadas", que para mí son las que provienen de modelos matemáticos, como el xG, xT, VAEP, g+ o EPV. Creo que con estadísticas más elaboradas pero sin llegar a esos niveles se puede explicar mucho mejor el juego. Normalmente las métricas que provienen de modelos matemáticos son más un efecto que una causa. Un equipo puede desplegar principios y subprincipios de juego que hagan que tenga más o menos xG. Lo interesante es medir eso, no solo que tenga más xG que el rival.
- ¿No sería necesario que los periodistas deportivos se formaran más en datos? Se lo pregunto porque saber de datos ya es una propuesta de valor para cualquier medio deportivo, pero también hay que conocer la materia informativa de la que tratas. Ustedes lo han dicho en su programa: "para analizar datos de fútbol hay que saber de fútbol".
- Por supuesto. Pero no nos olvidemos, y esto aplica a todo tipo de analistas de datos, incluidos los del fútbol, que formarse en datos incluye aprender a programar, conocimientos estadísticos, de comprensión del juego (o de tu sector) y es un precio muy alto a pagar en términos de tiempo de dedicación y formación. No puedes ser un analista de datos en seis meses. Yo tengo un curso donde en ese tiempo enseño a programar y visualizar, sin entrar en temas estadísticos ni de juego. A mí me sorprende mucho las ruedas de prensa con entrenadores. Entiendo el negocio, pero no entiendo que se deje pasar la oportunidad para hablar de fútbol con un entrenador, hacer preguntas sin querer saber más que el entrenador, pero ¿a quién no le gusta que se interesen por su trabajo sin sentirse fiscalizado? ¿Por qué el periodista ha quedado relegado a un mero conductor sin capacidad de análisis, dejando el peso del mismo a colaboradores deportivos? No puedes pretender que un periodista sepa más que Álvaro Benito, pero creo que los medios se han dejado comer un trozo del pastel, y no nos engañemos, otros hemos empezado a saborearlo, y es una tarta muy deliciosa.
