Un equipo de investigadores españoles y estadounidenses ha desarrollado un método para evaluar a los jugadores de baloncesto que, según sus creadores, se ajusta más a lo que demandan entrenadores y expertos de este deporte. La técnica emplea modelos matemáticos destinados a medir la productividad.
“La eficiencia y la productividad de las empresas a menudo se mide con la técnica DEA (Data Envelopment Analysis), y lo que hemos hecho es aplicar el mismo método a los jugadores de baloncesto”, explica a SINC José Luis Ruiz, investigador de la Universidad Miguel Hernández (UMH) y coautor del trabajo que esta semana publica el European Journal of Operational Research.
“Con la nueva técnica partimos de los mismos datos que emplea la Liga ACB (la liga española de baloncesto) para valorar a los jugadores, pero obtenemos más información, y ésta se ajusta más a lo que demandan los entrenadores y los expertos en basket”, comenta el investigador.
Hasta ahora el índice de evaluación de los jugadores se calcula con indicadores estadísticos de rendimiento. Cada aspecto positivo (conseguir canastas, rebotes o asistencias) se puntúa con +1, y los aspectos negativos, como perder la posesión del balón, restan un punto (-1).
“Esta evaluación tradicional da el mismo valor a todos los factores, pero la gente familiarizada con el baloncesto considera que los fallos no deben restar en la misma proporción que suma el meter una canasta o recuperar un rebote, por lo que hemos tenido en cuenta la opinión de estos expertos”, indica Ruiz.
Las modelos matemáticos que se han aplicado ponderan aspectos como puntos conseguidos, triples, tiros libres, porcentaje de aciertos, rebotes, asistencias, “robos” de balón y otras variables, así como su importancia relativa dependiendo además de si el jugador es, por ejemplo, un pívot o un base.
Los investigadores emplearon el método para analizar todos los jugadores de la liga ACB, por posiciones, de la temporada 2003-2004, aunque se podría aplicar en cualquier otra. Los resultados reflejan, por ejemplo, que de los 41 jugadores analizados en la posición de base, Elmer Bennett y Louis Bullock fueron los más efectivos; y los mejores pívots, Kornel David, Rubén Garcés, K. Kambala, Brent Scott y Kevin Thompson.
“En general, el DEA clasifica como eficientes a las empresas o, como en este caso, a los jugadores que producen mejores resultados con igual o menos recursos, y los ineficientes son los que muestran un comportamiento que se aleja de los primeros, y para los que se especifica en qué aspectos deben mejorar”, concluye Ruiz. El coautor del estudio destaca que esta técnica también se ha utilizado “satisfactoriamente” en la evaluación de la eficiencia relativa de distintos países en cuanto a su productividad, o en estudios similares sobre universidades u hospitales.
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Referencia bibliográfica:
W.W. Cooper, José L. Ruiz, e Inmaculada Sirvent. “Selecting non-zero weights to evaluate effectiveness of basketball players with DEA”. European Journal of Operational Research 195 (2): 563-574, junio de 2009
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