{"id":237425,"date":"2017-04-27T17:24:10","date_gmt":"2017-04-27T20:24:10","guid":{"rendered":"http:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/?p=237425"},"modified":"2017-04-27T17:24:10","modified_gmt":"2017-04-27T20:24:10","slug":"seleccion-virtual","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/seleccion-virtual\/","title":{"rendered":"Selecci\u00f3n virtual"},"content":{"rendered":"
\"J\u00f3venes

L\u00e9o Ramos<\/span><\/a> J\u00f3venes jugando al f\u00fatbol en los suburbios de S\u00e3o Paulo…L\u00e9o Ramos<\/span><\/p><\/div>\n

Las peri\u00f3dicas convocatorias para pruebas de jugadores, tal como suelen denominarlas los clubes de f\u00fatbol, promueven la selecci\u00f3n de talentos incipientes para sus categor\u00edas infantiles. Decenas, y a veces cientos de ni\u00f1os se congregan en una cancha de f\u00fatbol y se los distribuye en diferentes equipos, que juegan unos contra otros. Empleados del club observan a los candidatos y, al finalizar una serie de encuentros de corta duraci\u00f3n, separan a los que, eventualmente, destacan por alg\u00fan motivo, como puede ser un buen regate o tener nociones del posicionamiento en el campo. Por lo general, la elecci\u00f3n de los chicos depende esencialmente del \u201cojo cl\u00ednico\u201d de los promotores de la selecci\u00f3n para reconocer a futuros cracks<\/em>.<\/p>\n

Investigadores del Centro de Ciencias Matem\u00e1ticas Aplicadas a la Industria (CeMEAI), uno de los 17 Centros de Investigaci\u00f3n, Innovaci\u00f3n y Difusi\u00f3n (Cepid) que financia la FAPESP, idearon un sistema virtual, el iSports, que permite el an\u00e1lisis y comparaci\u00f3n del desempe\u00f1o y las caracter\u00edsticas de los postulantes a jugadores de f\u00fatbol mediante el empleo de an\u00e1lisis estad\u00edsticos. \u201cEl iSports se puede utilizar para detectar, de un modo m\u00e1s objetivo, a los chicos que ostentan un desempe\u00f1o superior al promedio dentro del grupo, descubriendo as\u00ed a los talentos futbol\u00edsticos\u201d, explica Francisco Louzada Neto, uno de los creadores de esta herramienta virtual, docente del Instituto de Ciencias Matem\u00e1ticas y de Computaci\u00f3n de la Universidad de S\u00e3o Paulo (ICMC-USP) de S\u00e3o Carlos, y coordinador de transferencia de tecnolog\u00eda del CeMEAI.<\/p>\n

El sistema se basa en una plataforma de acceso cerrado, que debe abastecerse con datos sobre el rendimiento de los jugadores en diferentes tipos de test f\u00edsicos, de resistencia y de fuerza, as\u00ed como habilidades importantes para la pr\u00e1ctica del f\u00fatbol, tales como pasar el bal\u00f3n alrededor de cinco conos, patear y dar pases. Los investigadores de S\u00e3o Carlos formalizaron acuerdos con dos escuelitas de f\u00fatbol de la ciudad, en las cuales se les realizaron esos ex\u00e1menes a m\u00e1s de 100 ni\u00f1os. La informaci\u00f3n recabada se transfiri\u00f3 al iSports, que dispone de un software<\/em> libre de an\u00e1lisis estad\u00edstico capaz de comparar uno o varios \u00edndices del desempe\u00f1o de un muchacho con los de los dem\u00e1s miembros de la escuelita. De esa manera, una vez cargados los resultados de las pruebas, el programa determina cu\u00e1l ser\u00e1 el jugador m\u00e1s habilidoso o con mejor preparaci\u00f3n f\u00edsica. Si el test se efectuara nuevamente\u00a0 con el mismo grupo de ni\u00f1os, el sistema tambi\u00e9n puede calcular qui\u00e9nes son los chicos con un desempe\u00f1o m\u00e1s consistente. \u201cPodemos comparar individualmente a cada integrante del grupo o agruparlos en diferentes equipos y comparar unos con otros\u201d, dice Louzada. En un art\u00edculo publicado en la edici\u00f3n del mes de febrero del peri\u00f3dico Expert Systems with Applications <\/em>se describieron las caracter\u00edsticas del iSports.<\/p>\n

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L\u00e9o Ramos<\/span><\/a> …un software de an\u00e1lisis estad\u00edstico compara los \u00edndices de desempe\u00f1o de los candidatos a convertirse en jugadores profesionalesL\u00e9o Ramos<\/span><\/p><\/div>\n

La estrategia Z
\n<\/strong>El uso de t\u00e9cnicas estad\u00edsticas para cazar talentos deportivos no es algo novedoso en Brasil, aunque la implementaci\u00f3n de abordajes con orientaci\u00f3n cient\u00edfica nunca es tarea sencilla. La base de los an\u00e1lisis estad\u00edsticos del iSports, que tienen en cuenta simult\u00e1neamente a un conjunto de variables referentes al desempe\u00f1o de los atletas para detectar deportistas prometedores, es una f\u00f3rmula antigua que estaba algo olvidada: la estrategia Z. \u00c9sta fue una idea del equipo del m\u00e9dico Victor Matsudo, del Centro de Estudios del Laboratorio de Aptitud F\u00edsica de S\u00e3o Caetano do Sul (Celafisics), al final de los a\u00f1os 1980. La estrategia Z obtuvo el premio al mejor trabajo cient\u00edfico en la Olimp\u00edada Cultural de 1992, que se realiz\u00f3 en Barcelona. Ella permite calcular el mejor (o el peor) desempe\u00f1o de un individuo en una tarea o ejercicio determinado, en relaci\u00f3n con\u00a0 el promedio de la poblaci\u00f3n de su mismo sexo y edad. Cuanto mayor sea el \u00edndice Z, mejor es la performance del atleta en comparaci\u00f3n con sus pares.<\/p>\n

La l\u00f3gica del abordaje parece simple y certera. Sin embargo, Matsudo plantea algunos reparos al respecto de su empleo para detectar atletas de alto rendimiento. \u201cDesgraciadamente, en Brasil todav\u00eda subsisten iniciativas que pretenden descubrir un gran talento ol\u00edmpico analizando solamente 100 j\u00f3venes que han tenido buenos resultados\u201d, opina el m\u00e9dico, actualmente enfocado en el estudio de la actividad f\u00edsica como factor de promoci\u00f3n de la salud. \u201cLa experiencia de la antigua Alemania Oriental \u2012el mayor referente en detecci\u00f3n de talentos de todos los tiempos, considerando el tama\u00f1o de su poblaci\u00f3n\u2012 se\u00f1ala que se lograba llegar a 10 superatletas partiendo de 100 mil ni\u00f1os evaluados\u201d. El doctor Matsudo lleg\u00f3 a aplicar la estrategia Z en 7 mil ni\u00f1os de S\u00e3o Caetano. La jugadora de b\u00e1squet Hort\u00eancia, ya desde ni\u00f1a fue una de las atletas ol\u00edmpicas avaladas por Matsudo, quien identific\u00f3 su talento cuando ella ten\u00eda 12 a\u00f1os.<\/p>\n

Por el momento, el iSports se est\u00e1 probando m\u00e1s con ni\u00f1os en el exterior que en el propio Brasil. Los cient\u00edficos del Cepid trabajan en conjunto con Josivaldo Souza Lima, un docente de educaci\u00f3n f\u00edsica que trabaja en el Centro de Estudios Avanzados de Fisiolog\u00eda del Ejercicio en Talca, Santiago de Chile. \u201cEstamos usando el iSports con una muestra de 30 mil ni\u00f1os y adolescentes, con edades de 12 a 16 a\u00f1os, de escuelas p\u00fablicas y privadas de las 13 regiones del pa\u00eds\u201d, explica Souza Lima. Mediante las comparaciones que realiza el sistema, los chilenos se proponen armar una selecci\u00f3n de atletas prometedores para varias modalidades \u2012no solamente f\u00fatbol\u2012 y enviarlos a centros de entrenamiento de alto rendimiento. \u201cQueremos aportar este trabajo para colaborar con el plan ol\u00edmpico del gobierno para los juegos de 2020 y 2024\u201d, comenta Souza Lima. Seg\u00fan Louzada, el iSports ya est\u00e1 listo para su aplicaci\u00f3n en escuelitas de f\u00fatbol y puede adaptarse f\u00e1cilmente para la detecci\u00f3n de talentos de otras disciplinas deportivas.<\/p>\n

Proyecto
\n<\/strong>CeMEAI \u2013 Centro de Ciencias Matem\u00e1ticas Aplicadas a la Industria (n\u00ba 2013\/07375-0<\/a>); Modalidad<\/strong> Centros de Investigaci\u00f3n, Innovaci\u00f3n y Difusi\u00f3n (Cepid); Investigador responsable<\/strong> Jos\u00e9 Alberto Cuminato (ICMC-USP); Inversi\u00f3n<\/strong> R$ 11.556.885,76 (para la totalidad del proyecto).<\/p>\n

Art\u00edculo cient\u00edfico
\n<\/em>LOUZADA, F. et al<\/em>. iSports: A web-oriented expert system for talent identification in soccer<\/a>. Expert Systems with Applications<\/strong>. v. 44, p. 400-12. feb. 2016.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Un sistema ayuda a identificar talentos deportivos","protected":false},"author":13,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[181],"tags":[],"coauthors":[101],"class_list":["post-237425","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ciencia-es"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/237425","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/13"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=237425"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/237425\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=237425"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=237425"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=237425"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=237425"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}