Big Data en el ámbito deportivo

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Analisis de datos

El mundo del deporte y del entrenamiento personal a experimentado un cambio notable de un tiempo a esta parte. La progresiva incorporación de las tecnologías a la práctica deportiva ha permitido que se genere una gran cantidad de información, denominada Big Data (16), que nos permite obtener datos gracias a los cuales se puede profundizar en el conocimiento deportivo. Gracias a esta información podemos mejorar nuestros conocimientos y la eficacia de los deportivas en el entrenamiento, en la salud, incluso se está comenzando a implementar su uso en el ámbito de la suplementación y de la alimentación (11) y en el de la dirección y gestión de clubs y entidades deportivas (12).

¿Qué es el Big Data?

Cuando hablamos de Big Data, también denominado Datos Masivos,  se hace referencia a la acumulación de una gran cantidad de datos o de información, así como a los procedimientos empleados para encontrar patrones repetitivos en el proceso de análisis de dichos datos; este término se engloba dentro del ámbito de las tecnologías de la información y de la comunicación (TICs) (2, 9, 13).

Big Data en el ámbito del deporte

Analizar el Big Data en la práctica deportiva tiene una gran variedad de utilidades, por ejemplo se ha utilizado la información procedente de los GPS de los dispositivos móviles para generar mapas de calor de las rutas más populares de senderimo y otros deportes en la naturaleza (8, 10), para así mejorar su conservación y la seguridad y bienestar de los usuarios. Saber interpretar correctamente la información que existe en el Big Data, nos puede dar ventaja a la hora de encarar un partido;  por ejemplo, la investigación llevada a cabo por Xu et al. (14) analizó el estado emocional de los jugadores de la NBA antes de cada partido, lo que podía ayudar a predecir su nivel de rendimiento durante el juego; ese es solo un ejemplo de las diferentes estrategias deportivas que se pueden llevar a cabo mediante el análisis de la información que existe en el Big Data, pero sus posibilidades son infinitas (5).

En el ámbito de la salud, la investigación de Ebersbach et al. (3) señala la importa de analizar la información que nos proporciona el Big Data para conocer en más detalle el proceso de mejora de los pacientes, en este caso nos referimos a un menor tiempo de reacción en pacientes con Párkinson gracias al ejercicio físico.

Datos informaticos

En el ámbito de la Educación Física, también se está utilizando el análisis de los datos que se encuentran en el Big Data para obtener información sobre la capacidad física, sobre todo relacionada con el ámbito de la salud de los jóvenes en el ámbito escolar; lo que por un lado permite llevar a cabo intervenciones de mayor calidad puede generar controversias en lo que respecta a cuestiones éticas o de privacidad, sin descartar el alto grado de vigilancia y de control al que pueden verse sometidos los jóvenes (6).

Por último el análisis del Big Data también repercute en los espectadores de los grandes eventos deportivos, saber analizar la información de manera eficiente permitirá conocer mejor cuales serán las demandas de audiencia de los diferentes campeonatos deportivos, por lo que se podrá asegurar mejor los servidores web (por ejemplo mediante el Cloud Computing) lo que asegurará una mayor calidad en la retransmisión (1). Mediante un análisis de los datos generados por Twitter se puede conocer cual es la opinión y los sentimientos de los aficcionados antes, durante y después de los partidos (15). Además, el Big Data supone un cambio en el modelo de comunicación deportiva que se venía manteniendo hasta la fecha (4, 17), ya que en un futuro es muy probable que una gran parte de las noticias deportivas se generen casi en exclusiva a partir del análisis del Big Data, si bien no sería lo recomendable (19). Lo ideal sería concederles una orientación humanista  a dichas comunicaciones, otorgando una gran importancia a las redes sociales que mejoran la participación del público, por lo que sería ideal establecer sistemas para monitorizar su opinión (20).

Conclusión

El análisis del Big Data de una manera eficaz proporciona una gran cantidad de información que puede ser muy útil en el ámbito del deporte, desde la alta competición a la educación física, pasando por el ámbito de la salud entre otros. Una de las mejores maneras de que la estrategia deportiva de un país mejore y se sitúe entre las mejores a nivel mundial es invertir en la mejora de la capacidad del proceso de datos y de servicios; la introducción de talentos de análisis de datos, la creación de equipos de investigación científica, la protección de la privacidad individual y el desarrollo de la investigación en la innovación colaborativa de la industria de los deportes (18). Si bien es necesario abordar todos los conflictos legales o éticos que puedan surgir del análisis del Big Data, para ellos algunos autores proponen abordar su uso desde el ámbito de la sociología del deporte (7).

Bibliografía

  1. Baughman, A. K.; Bogdany, R. J.; McAvoy, C.; Locke, R.; O’Connell, B. & Upton, C. (2015). Predictive Cloud Computing with Big Data: Professional Golf and Tennis Forecasting [Application Notes]. IEEE Computational Intelligence Magazine. 10 (3), 62 – 76.
  2. Borgman, C. L. (2015). Big data, little data, no data: scholarship in the networked world. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.
  3. Ebersbach, G.; Ebersbach, A.; Gandor, F.; Wegner, B.; Wissel, J. & Kupsch, A. (2014). Impact of physical exercise on reaction time in patients with parkinson’s disease – Data from the berlin BIG study.  Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 95 (5), 996 – 999.
  4. Ding, X.; Gao, L. & Zhao, B. (2014). Sports Communication in Age of Big Data: Features, Body Positioning and Development Direction. Journal of Shenyang Institute of Physical Education. 33 (5), 39 – 45.
  5. Liu, Q. & He, X. (2015). The Development Strategies of Competitive Sports System in the Age of Big Data. Journal of Capital Institute of Physical Education. 27 (2), 156 – 159.
  6. Lupton, D. (2015). Data assemblages, sentient schools and digitised health and physical education (response to Gard). Sport, Education & Society. 20 (1), 122 – 132.
  7. Millington, B. & Millington, R. (2015). ‘The Datafication of Everything’: Toward a Sociology of Sport and Big Data. Sociology of Sport Journal. 32(2), 140 – 160.
  8. Oksanen, J.; Bergman, C.; Sainio, J. & Westerholm, J. (2015). Methods for deriving and calibrating privacy-preserving heat maps from mobile sports tracking application data. Journal of Transport Geography. 48, 135 – 144.
  9. Pérez-Masqués, M. (2015). Big Data: técnicas, herramientas y aplicaciones. San Fernando de Henares, Madrid: RC Libros.
  10. Sainio, J.; Westerholm, J. & Oksanen, J. (2015). Generating heat maps of popular routes online from massive mobile sports tracking application data in milliseconds while respecting privacy. ISPRS International Journal of Geo-Information. 4 (4), 1813 – 1826.
  11. Satija, A., & Hu, F. B. (2014). Big data and systematic reviews in nutritional epidemiology. Nutrition Reviews. 72 (12), 737 – 740.
  12. Wang, X. L.; Yoonjoung-Heo, C.; Schwartz, Z.; Legohérel, P. & Specklin, F. (2015). Revenue Management: Progress, Challenges, and Research Prospects. Journal of Travel & Tourism Marketing. 32 (7), 797 – 811.
  13. Wikipedia (2016). Big Data. Recuperado el 31/01/2016.
  14. Xu, C.; Yu, Y. & Hoi, C.-K. (2015). Hidden in-game intelligence in NBA players’ tweets. Communications of the ACM. 58 (11), 80 – 89.
  15. Yu, Y. & Wang, X. (2015). World Cup 2014 in the Twitter World: A big data analysis of sentiments in U.S. sports fans’ tweets. Computers in Human Behavior. 48, 392 – 400.
  16. Yue, H. & Allen, G. I. (2015). Local-Aggregate Modeling for Big Data via Distributed Optimization: Applications to Neuroimaging. Biometrics. 71(4), 905 – 917.
  17. Zhang, J. (2014). Sports Communication in Era of Big Data. Journal of Wuhan Institute of Physical Education. 48 (7), 16 – 20.
  18. 谢经良; 孙晋海 & 曹莉 (2015). Opportunitiesand Challenges for the Development of Chinese Sports Industryduring the Age of Big Data. Journal of Shanghai Physical Education Institute / Shanghai TiyuXueyuan Xuebao. 39 (4), 59 – 63.
  19. 王相飞 & 张巧玲 (2015). Research on New Media Communication of Large-scale Sports Events Under Background of Big Data. Journal of Wuhan Institute of Physical Education. 49 (11), 24 – 29.
  20. 付晓静; 罗珍 & 赵蕴 (2015). Sports Public Relation Communications in Big Data Era. Journal of Wuhan Institute of Physical Education. 49 (9), 26 – 30.

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