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Investigadores de Israel logran predecir el rendimiento de los jugadores de la NBA.

jugadores de la nba

Créditos de las imagenes: Andre Hunter, Technion.

Investigadores de Israel han desarrollado un nuevo método para predecir el rendimiento de jugadores de la NBA. El sistema se basa en analizar el rendimiento pasado de un jugador y las entrevistas previas al juego.

Un método computacional desarrollado en Israel mejora significativamente la predicción del rendimiento de los jugadores de baloncesto. El estudio fue dirigido por los estudiantes de doctorado Amir Feder y Nadav Oved. Lo hicieron bajo la supervisión del profesor Roi Reichart.

Predecir el rendimiento de un atleta es un desafío que ha sido perseguido durante mucho tiempo por investigadores de todo el mundo. Se han utilizado herramientas de psicología, estadística, informática y más. Hasta ahora, las predicciones del rendimiento se han basado principalmente en el factor de predicción limitado del rendimiento pasado del atleta.

Los investigadores del Technion, sin embargo, han agregado un nuevo factor predictivo: información “fuera del juego”. Específicamente: transcripciones de entrevistas previas al juego con los jugadores. El concepto y el estudio se han publicado en la revista Computational Linguistics.

Los investigadores plantearon la hipótesis de que las entrevistas previas al juego contienen información importante que puede mejorar las predicciones sobre el comportamiento y el rendimiento de un jugador en un próximo juego. La razón es que el comportamiento de un jugador determinado en el juego es muy difícil de predecir. Esto es debido a que la actividad tiene lugar en un espacio complejo y dinámico. El rendimiento está influenciado por el entorno, las decisiones racionales y las emociones internas. A su vez, el entorno dinámico en un juego también influye en esas emociones. Estas dinámicas no se pueden predecir basándose únicamente en el desempeño pasado.

El estudio se basó en un conjunto de datos que consta de entrevistas con los medios antes y después del juego. Se suman métricas de rendimiento en el juego del juego después de las entrevistas. El conjunto de datos incluyó 5.226 entrevistas de rendimiento de 36 jugadores destacados de la NBA.

Cada uno de los pares fue evaluado por la relación entre la entrevista y el desempeño. Específicamente, la relación se midió a través de la correlación entre la transcripción de la entrevista y las desviaciones en los indicadores de desempeño en el juego. Estos indicadores sonÑ características de riesgo, comportamiento y decisiones estratégicas. Un ejemplo de riesgo es un intento de hacer una canasta de largo alcance (tres puntos). Un ejemplo de comportamiento y estrategia es elegir un enfoque de defensa.

Los investigadores diseñaron varios modelos, utilizando redes neuronales profundas de última generación para la predicción de las acciones de los jugadores en función del lenguaje utilizado en sus entrevistas abiertas.

Los modelos son capaces de hacer predicciones basadas solo en el texto de la entrevista o en una combinación del texto de la entrevista y métricas de desempeño pasado.

Los modelos basados en texto superaron las sólidas líneas de base basadas solo en métricas de rendimiento. Esto demuestra la importancia del lenguaje para la predicción de acciones. Los modelos que utilizaron tanto textos de entrevistas como métricas de rendimiento anteriores de los jugadores mejoraron algunas de las predicciones más desafiantes y produjeron los mejores resultados.

Por ejemplo, en una entrevista previa al juego antes de las Finales de la NBA de 2016, se le preguntó a LeBron James, entonces con los Cleveland Cavaliers, sobre su estado mental y cómo se sentía en base a su historia personal (James nació en Cleveland y regresó a el equipo para traer su primer campeonato). James describió su estado mental positivo y concentración y sentimientos de tranquilidad al entrar a los juegos.

En consecuencia, el profesor Reichart explicó: “nuestros modelos procesaron el texto y supusieron que el desempeño ofensivo de James sería mejor que sus promedios anteriores.

En la práctica, la serie de las Finales de 2016 terminó con el primer y único campeonato ganador de Cleveland. En estos juegos, James se superó a sí mismo y protagonizó toda la serie, como predijeron nuestros modelos”.

Predecir el rendimiento de los jugadores de la NBA

Gráfico (ver más abajo): precisión de la predicción del rendimiento del jugador de la NBA. Columnas de izquierda a derecha: línea de base mayoritaria del conjunto de datos – método de predicción ingenuo. Línea de base solo métrica: predicción basada solo en el desempeño pasado; predicción basada en entrevistas (método desarrollado por investigadores de Technion); predicción sobre entrevistas y desempeño pasado.

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Puedes leer la version en Ingles aquí / English version available here.

 

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