¿Por qué es importante el análisis de datos en ejercicio físico, preparación física y deporte?

El análisis de datos es un factor clave en los procesos de preparación física, de ejercicio físico y de rendimiento deportivo. 

La información que aportan los datos permiten fundamentar de forma científica y objetiva las decisiones a tomar durante el proceso de entrenamiento físico y/o deportivo.

En concreto, el análisis de datos en estos entornos puede facilitar:

• La evaluación de las capacidades físicas, técnicas, tácticas y psicológicas que determinan el rendimiento físico y deportivo para valorar el estado de forma y detectar talento deportivo.
• El ajuste de la carga de entrenamiento a las características individuales y al estado de fatiga puntual y crónica del deportista.
• El conocimiento preciso de las demandas de la carga de competición.
• La gestión óptima de los componentes clave de los procesos de recuperación: nutrición, sueño, descanso y estrés.
• La predicción de la probabilidad de lesión y prevalencia en diferentes momentos de la periodización.
• La definición de fortalezas y debilidades físicas, técnicas, tácticas y psicológicas, propias y del adversario, a tener en consideración para la confección de planes de entrenamiento y de competición.

En el ámbito del análisis de datos aplicado al ejercicio físico y deporte se distinguen principalmente dos tipos fundamentales de datos:

• Datos cuantitativos, son aquellos que se pueden medir con instrumentos precisos, valorar numéricamente y pueden ser analizados con métodos estadísticos más o menos complejos. Por ejemplo: un valor de 58 ml/kg/min en una prueba de VO2 max o una potencia aeróbica máxima de 21 km/h en carrera para un futbolista de alto nivel.
• Datos cualitativos, son aquellos que describen atributos o categorías no numéricas a partir de apreciaciones subjetivas  u observaciones. Por ejemplo: un jugador de baloncesto se puede clasificar como rápido o lento, una jugadora de fútbol prefiere la salida en regate por la derecha, la calidad del sueño durante una noche fue mala, etc.

Según las características específicas del contexto la tipología de los datos pueden ser:

-> Antropométricos, relacionados con la composición corporal y las medidas físicas del deportista.

-> Fisiológicos, reflejan las respuestas y adaptaciones del organismo al ejercicio o al entrenamiento físico.

-> Biomecánicos, informan sobre acciones musculares predominantes, tipos de movimientos además de parámetros cinemáticos, dinámicos y energéticos del movimiento deportivo.

-> Condicionales, indicando el rendimiento físico general o específico de un deportista o individuo.

-> Técnico – tácticos, métricas que permiten evaluar comportamiento técnico-táctico individual o del equipo en juego o competición deportiva.

-> Psicológicos, valoran aspectos cognitivos y emocionales del deportista.

-> Otros tipo de datos: contextuales (temperatura, altitud, viento, horario, calendario,…) o de percepción de carga y fatiga.

Hoy en día vivimos la explosión de la aplicación de big data y herramientas de IA en el deporte.

La tecnología actual facilita los procesos y mejora notablemente la productividad con herramientas hasta hace poco inimaginables. Ahora bien no se debe olvidar que entrenar en deporte de competición no es solo tecnología y que estas herramientas no sirven de nada sin la inteligencia humana y el conocimiento profundo basado en la evidencia empírica y científica debidamente contrastada por los entrenadores/as responsables del proceso.

Debemos tenerlo presente para no caer en una burda charlatanería, desgraciadamente más frecuente de lo que pensamos en el mundo que nos toca vivir.

REFERENCIAS

Chmait, N., & Westerbeek, H. (2021). Artificial intelligence and machine learning in sport research: An introduction for non-data scientists. Frontiers in sports and active living, 3, 682287.

Ghosh, I., Ramasamy Ramamurthy, S., Chakma, A., & Roy, N. (2023). Sports analytics review: Artificial intelligence applications, emerging technologies, and algorithmic perspective. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 13(5), e1496.

Rajšp, A., & Fister Jr, I. (2020). A systematic literature review of intelligent data analysis methods for smart sport training. Applied Sciences, 10(9), 3013.