El big data ha llegado por fin al mundo de las carreras populares. Esto de recopilar ingentes cantidades de datos, cruzarlos, ponerlos en contexto y usarlos para tomar decisiones o analizar rendimiento estaba ya instalado en el entorno de los entrenadores, que cada vez disponen de más gadgets para medir y controlar diferentes parámetros de la actividad física de sus pupilos (potencia, longitud de zancada, pulso, ritmo, tiempo de contacto con el suelo) gracias a los nuevos potenciómetros, GPS…
Pero el mundo del big data, macrodatos o datos masivos, y otras formas de llamarlo, también ha llegado de la mano del Movistar Madrid Medio Maratón al mundo de las carreras populares. “Cualquier corredor, después de terminar una prueba así, desea conocer todos los datos posibles sobre su desempeño, y no solo para mejorar, también por curiosidad y porque quiere compararse con los demás. Ya sabíamos que el reloj que lleva cada runner dice casi todo de un mismo, así que el punto fuerte de esta herramienta de big data debía ser una comparativa con el resto de participantes, siempre de manera anónima y protegiendo al máximo la privacidad. Por otro lado, en Telefónica llevamos muchos años aplicando tecnologías big data con nuestros clientes y en nuestra unidad de Sports Analytics, así que vimos con claridad que era algo que faltaba en este tipo de pruebas y que los corredores lo encontrarían muy útil”, nos aclara Pedro Antonio de Alarcón Sánchez, gerente responsable de Analítica Deportiva en Telefónica.
El Movistar Madrid Medio Maratón 2021 celebrado el pasado mes de noviembre ha sido pionero en el uso de estas herramientas de macrodatos para ofrecer estadísticas personalizadas a sus participantes y que puedan usarlas también en próximas ediciones para ver su evolución y rendimiento, compararse con otros y con ellos mismos. A través de la web oficial de la carrera se pueden consultar las estadísticas de participación con visualizaciones avanzadas y comparar tiempos y ritmos con la categoría en la que el atleta compitió. Estos datos proporcionarán una referencia objetiva de cara a la próxima edición, con datos adicionales sobre la procedencia de los inscritos y sus marcas por categoría y año de nacimiento.
Al final todo dependerá de la facilidad para llevarlo a la operativa, teniendo en cuenta que se trata de miles de participantes, y que debe ser interesante para el corredor y para la propia organización
¿Cuál es el futuro del Big Data en las pruebas en ruta? “Se nos ocurren muchas formas de ampliar los datos y estadísticas: desde integrar el histórico de pruebas en el pasado, datos adicionales del recorrido (cuestas, curvas…), a incorporar los datos de entrenamiento para hacer predicciones previas a la prueba, o facilitar que los runners puedan subir información y así complementar las estadísticas. La sensorización y digitalización en la práctica deportiva avanza muy rápido; se podría monitorizar la temperatura corporal, la hidratación, los parámetros biomecánicos... Pero tenemos que pensar en que cada variable tiene que estar disponible para la gran mayoría de los inscritos, y esto limita mucho la introducción de nuevas variables. Al final todo dependerá de la facilidad para llevarlo a la operativa, teniendo en cuenta que se trata de miles de participantes, y que debe ser interesante para el corredor y para la propia organización”, asegura Pedro Antonio de Alarcón Sánchez.
Le hicimos una pregunta un poco ingenua (tanto como necesaria aprovechando la presencia ante nosotros de un experto con su nivel) para rematar la conversación… y nos dejó con una gran sonrisa. ¿Cómo serán las carreras en el futuro? “Más rápidas, seguro”.
Ese es el verdadero objetivo del big data. No debemos confundirnos. No es más que un nombre en inglés para seguir consagrando nuestro deporte, el archiconocido citius, altius, fortius. Correr más deprisa, correr más lejos. La tecnología, si no es útil, no aporta. Y esta, aplicada al mundo de las zancadas, lo hace en grado sumo.
SE APROVECHARÁN ATLETAS DE ÉLITE Y TAMBIÉN POPULARES
Pedro Antonio de Alarcón nos desvela cómo se está trabajando ya desde Telefónica Tech, mano a mano con la Real Federación Española de Atletismo, en el desarrollo de proyectos específicos con la élite del atletismo nacional: “Diría que hay dos líneas de evolución: las herramientas para el atleta de élite y las herramientas para corredores amateurs, pero que cada vez quieren adoptar los métodos del profesional (ocurre en muchos otros deportes). En la línea élite, el análisis milimétrico de todos los aspectos biomecánicos del corredor es ya una realidad a través de sensorización y técnicas de análisis de imagen. Creemos que estas herramientas poco a poco saldrán de los laboratorios de los centros de alto rendimiento y se empezarán a usar en la calle. También detectamos un incremento de la digitalización para realizar análisis mucho más profundos de la planificación de entrenamientos, el plano nutricional, los parámetros fisiológicos (variabilidad cardiaca, calidad del sueño, sudoración, temperatura corporal...). En este último caso están surgiendo sensores que prácticamente se mimetizan con la piel del atleta y tienen auténticos laboratorios dentro para analizar niveles de glucosa, lactato, composición del sudor... Esto, sin duda, será una revolución cuando se incorpore a los datos de rendimiento. Las Ciencias del Deporte han encontrado un enorme aliado en la digitalización del dato y en la sofisticación de los algoritmos, y de ello se verán más beneficiados los atletas que lo adopten antes, porque requiere tiempo de maduración y personalización. En el campo del running amateur por un lado veremos como los relojes y el software que les acompaña cada vez se hacen más sofisticados y aportarán mucho conocimiento, llegará un momento que tengan una monitorización casi profesional. Por otro lado, veo un gran campo de crecimiento en las apps que personalizan el plan de entrenamiento a partir del uso híbrido de algoritmos de inteligencia artificial (a partir de los datos que genera el corredor) y entrenadores cualificados que supervisan y ajustan los planes creados por los algoritmos”.
