El baloncesto es un deporte dinámico que exige decisiones rápidas y estrategias bien fundamentadas. Tanto si eres entrenador, analista o simplemente un aficionado del baloncesto, entender cómo funciona el scouting y cómo se aplican los métodos estadísticos juega un papel crucial en la toma de decisiones y es esencial para maximizar el rendimiento de un equipo.
-> ¿Qué se entiende por scouting?
En el ámbito deportivo, el scouting es mucho más que observar un partido. Es un proceso integral que involucra la observación, el análisis y la evaluación de jugadores, equipos y partidos para tomar decisiones estratégicas informadas.
El scouting se divide principalmente en tres áreas:
- Scouting del propio equipo: consiste en identificar fortalezas y debilidades dentro del equipo para mejorar su rendimiento.
- Scouting de rivales: se analiza a los oponentes para detectar patrones de juego y vulnerabilidades que puedan aprovecharse.
- Scouting de jugadores: la observación de jugadores específicos permite identificar talentos, evaluar su potencial y determinar cómo encajan dentro de la estrategia del equipo.
En el baloncesto moderno, el scouting no se limita a la observación directa. Las estadísticas avanzadas, los videos de partidos y el software especializado han optimizado el proceso, ayudando a los entrenadores/as a tomar decisiones cada vez más precisas y efectivas.
-> Métodos estadísticos en baloncesto
Las estadísticas avanzadas son herramientas esenciales para entender mejor el rendimiento de un equipo y sus jugadores. Este tratamiento de datos permite evaluar, analizar y predecir cómo se pueden desarrollar los partidos y cómo se pueden ajustar las tácticas en tiempo real.
¿De qué manera ayudan las estadísticas en baloncesto?
- Evaluación del rendimiento individual y colectivo: desde la eficiencia ofensiva hasta la cantidad de asistencias, las estadísticas ayudan a comprender el impacto en el juego de cada jugador.
- Detección de tendencias en el juego: los patrones y las áreas de mejora pueden ser fácilmente identificados con el análisis de los datos.
- Optimización de la selección de jugadores y entrenamientos: los entrenadores pueden elegir mejor a los jugadores en función de sus fortalezas y trabajar más eficazmente en sus áreas de mejora.
Ejemplo: Eficiencia ofensiva y eficiencia defensiva.
Dos métricas clave que los analistas de baloncesto utilizan son el Offensive Rating (OR) y el Defensive Rating (DR). La primera mide los puntos anotados por cada 100 posesiones, mientras que la segunda mide los puntos permitidos en el mismo número de posesiones. Estas métricas proporcionan una visión más precisa del rendimiento que simplemente contar los puntos que se producen en un partido.
-> Normalización de estadísticas o cómo hacer las comparaciones más justas
La normalización es una técnica estadística que ajusta las cifras a una escala común, permitiendo comparar datos de manera justa entre jugadores y equipos, independientemente de los factores externos, como el número de posesiones o la calidad de los rivales.
Ejemplo: Puntos por posesión.
Supón dos equipos que anotan diferentes cantidades de puntos por partido:
- Equipo A: 85 puntos con 70 posesiones.
- Equipo B: 95 puntos con 85 posesiones.
Aunque el Equipo B anota más puntos en total, su eficiencia es menor que la del Equipo A. Al calcular los puntos por posesión:
- Equipo A: 85 / 70 = 1.21 puntos por posesión.
- Equipo B: 95 / 85 = 1.12 puntos por posesión.
El Equipo A es más eficiente, a pesar de anotar menos en total.
-> Contextualización de las estadísticas o ir más allá de los números
No todas las estadísticas tienen el mismo valor en todos los contextos. Contextualizar los datos es fundamental para evitar interpretaciones erróneas. En baloncesto, esto implica considerar factores como:
- Ritmo de juego: un equipo que juega a un ritmo más rápido tendrá más posesiones y, por lo tanto, más oportunidades de anotar.
- Nivel de los rivales: las estadísticas pueden verse afectadas si un jugador se enfrenta a ataques o defensas más fuertes o más débiles.
- Rol del jugador: las asistencias de un base no deben compararse directamente con las de un pívot.
- Equilibrio en el marcador: un jugador/a que anota 30 puntos en un partido equilibrado tiene un impacto mayor que otro que lo hace en un partido sin competitividad.
Ejemplo: El valor real de los puntos.
Si un jugador promedia 25 puntos por partido enfrentando defensas débiles y con un alto volumen de tiros, su rendimiento puede que no sea tan destacado como pueda parecer a simple vista.
-> Segmentación de datos para un análisis más específico del juego
La segmentación de datos implica dividir un conjunto de datos en subgrupos con características comunes. Esto permite realizar análisis más precisos, detallados y específicos.
Ejemplo: Impacto en juego según el rol de juego.
Un base, un alero y un pivot tienen la misma valoración en un partido por cada 10 minutos de juego. En función de su rol de juego ese mismo valor no tiene el mismo rating asignado debido a que las posiciones de juego modifican los valores estadísticos empleados para el cálculo de esta valoración.
-> Principales conclusiones
El uso de métodos estadísticos avanzados en baloncesto permite tomar decisiones más informadas y precisas sobre el rendimiento de jugadores y equipos. Las técnicas de normalización, contextualización y segmentación son herramientas clave para comprender mejor los datos y aplicarlos de manera efectiva en el scouting y la estrategia.
El análisis detallado y la correcta interpretación de las estadísticas ayudan no solo a tomar decisiones en tiempo real durante un partido, sino también a diseñar estrategias a largo plazo que optimicen el rendimiento del equipo.
El scouting y las decisiones fundamentadas en datos son herramientas de presente y futuro en el baloncesto de competición mejorando cada vez más la forma en que entrenadores/as y jugadores/as entienden y ejecutan el juego.