¿Que se hace con las brujas?: Interdisciplinar: Herramientas para mejorar.
Todo aquel que estudia una carrera quiere que lo que aprende sirva de algo en su vida cotidiana. Bueno, me pasa a mí, y asumo que le pasa a más gente. Es un modo de sobrevivir, de decir "oye, mira, no estoy perdiendo el tiempo". Yo estudio Oceanografía, una ciencia interdisciplinar con elementos de geología, biología, física y química, y eso hace que esté bastante concienciado respecto al concepto de interdisciplinaridad. Muchas veces, para hacer algo bien, conviene aplicarle elementos aparentemente ajenos.
Hace tiempo, comencé a pensar en el modo en que podía aplicar elementos ajenos al Jugger al propio deporte. La idea no fue mía, a decir verdad, sino de la FEJ por un lado y de Ferre por otro, que con el ranking y un simple excel de entrenamientos marcaron la primera línea de trabajo: la estadística.
La estadística es, quizás, la ciencia que mejor se puede aplicar al Jugger, siempre que seamos conscientes de sus limitaciones. Hay pocas cosas más sencillas que sacar una hoja de Excel, meter números y jugar con ellos. No se trata, por supuesto, de grandes trabajos estadísticos, sino de cosas mucho más sencillas, cosas, en definitiva, que nos pueden aportar una información complementaria importante. Gracias al trabajo que Ferre y yo llevamos a cabo, terminamos por montar una serie de herramientas de utilidad, entre ellas el modelo de Ranking Gallego (prototipo más destinado a terminar de entender el español que otra cosa), la página de Standings de la III Liga de Vigo, y lo más importante, el índice F.
El F es un índice de éxito en un torneo, que pone de relieve la posición relativa al número de equipos. Por utilizar el ejemplo que me presentó Ferre cuando me lo explicó, no es lo mismo terminar 25/25 que 25/50. En el primer caso, eres el último, en el segundo eres el que marca la mitad de la tabla. El índice F devuelve un valor entre 0 y 1, un porcentaje de éxito. En origen, este índice era una medida personal que él pretendía usar para valorar personalmente a su equipo y a sí mismo. Pero claro, él es listo. Yo no. Yo soy ambicioso. Así, tras darle algunas vueltas (y encontrar algunos fallos como indicador), se me encendió la bombilla: ¿por qué no aplicarlo al ranking?
La mayoría de los improbables lectores habrán leído el ranking de la FEJ. Lo que no tengo tan claro es que la mayoría hayan pasado de la primera hoja que, en definitiva, es la que importa al jugador medio. El resto sólo incluyen datos y más datos, y en una de ellas incluye la puntuación que se da a cada equipo en función de su posición en los torneos contados para el ranking. Cuando uno analiza estos datos se da cuenta de que se trata de una progresión exponencial, lo que concuerda con la distribución total del ranking.
Se puede apreciar que, en líneas generales, el Ranking sigue una exponencial, con algunos "puntos de conflicto". En el momento en que se realizó este gráfico (Diciembre de 2014) el ranking contaba con 93 equipos, y nos encontrábamos en una situación en la que se necesitaban menos de 1000 puntos para remontar 90 puestos y que era más difícil ascender cuanto más arriba se encontraba uno. Esta es una distribución que, personalmente, no me gusta, no favorece la competitividad. Por eso, surgió la idea (enviada a la Federación y aún no evaluada) de modificar la concesión de puntos, cogiendo los valores máximos de cada torneo (2000, 1000, 500, 250, según su clase, A, B, C o D) y, en lugar de disminuir los valores exponencialmente, multiplicarlo por el índice F. Eso convierte la exponencial de puntos en una recta, cuya pendiente depende del número de equipos, teniendo el ganador el máximo de puntos y el último clasificado ninguno. Por supuesto, esto no haría desaparecer la exponencialidad del ranking, pero sí lo suavizaría bastante.
El índice F es un buen indicador, pero no es perfecto como indicador de éxito, debido a que no tiene en cuenta la calidad de los equipos involucrados. Si mi equipo queda sexto en un torneo de diez equipos que son los diez mejores, evidentemente su éxito es mayor que si conserva la misma posición con los diez peores equipos. A pesar de ello, es un índice sencillo de utilizar y suficiente para ciertas cosas.
La estadística es amiga del deporte de competición, y eso es un hecho. Hay mucho que hacer, mucho campo de trabajo seguro, sin entrar en el terreno especulativo, y lo mostrado es una pequeña muestra de qué se puede hacer al respecto. Sin embargo, es algo que nos sirve, sobre todo, de puertas adentro. Y eso nos lleva al siguiente punto, el que nos puede servir de puertas afuera.
Este punto son los Sistemas de Información Geográfica (SIG o por sus siglas anglosajonas, GIS). Los GIS son un conjunto de herramientas y utilidades de gran interés para evaluar, analizar y vender proyectos que pueden tener base geográfica. Siempre fui un friki de los mapas, y por ello, hace tiempo comencé este proyecto. La base era sencilla: marcar en un mapa las provincias en las que se practicaba Jugger, así como sus principales núcleos. Este mapa es la segunda edición, con nuevas áreas (Jaén, Asturias, Lugo, Teruel), correcciones, y las propias ciudades, y es mi base de trabajo. La idea es montar con ello un mapa vendible, visualmente agradable y que permita hacer patente la extensión real del Jugger en España. Un poco en la misma línea, Seamus, de Irlanda, creó este mapa, con la intención de que recogiese los puntos en los que había Jugger en todo el mundo.
Sin embargo, si en estadística estamos chapoteando en la superficie de lo que podemos hacer, en GIS apenas estamos mirando la superficie del agua. Las posibilidades de multicapa de estos sistemas hacen que sea posible imaginar modelos que nos permitan saber cómo de bien o mal comunicado está un núcleo, las capacidades de expansión por ciertas regiones e, incluso, las zonas más propicias para intentar avanzar para completar el mapa.
No soy el único que trabaja en estos aspectos extradeportivos pero de utilidad para la comunidad de Jugger, y aplicaciones como el Jugger Strategy Tool de Padder Bears son la muestra perfecta de ello. Cada vez más, surgen personas que ven un filón que explotar, haciendo cada vez más óptima y completa la práctica de este deporte, y cada vez más, elementos como los ya presentados, y otros muchos, van tomando cuerpo dentro del Jugger.
Confío en que siga así.
Hace tiempo, comencé a pensar en el modo en que podía aplicar elementos ajenos al Jugger al propio deporte. La idea no fue mía, a decir verdad, sino de la FEJ por un lado y de Ferre por otro, que con el ranking y un simple excel de entrenamientos marcaron la primera línea de trabajo: la estadística.
La estadística es, quizás, la ciencia que mejor se puede aplicar al Jugger, siempre que seamos conscientes de sus limitaciones. Hay pocas cosas más sencillas que sacar una hoja de Excel, meter números y jugar con ellos. No se trata, por supuesto, de grandes trabajos estadísticos, sino de cosas mucho más sencillas, cosas, en definitiva, que nos pueden aportar una información complementaria importante. Gracias al trabajo que Ferre y yo llevamos a cabo, terminamos por montar una serie de herramientas de utilidad, entre ellas el modelo de Ranking Gallego (prototipo más destinado a terminar de entender el español que otra cosa), la página de Standings de la III Liga de Vigo, y lo más importante, el índice F.
El F es un índice de éxito en un torneo, que pone de relieve la posición relativa al número de equipos. Por utilizar el ejemplo que me presentó Ferre cuando me lo explicó, no es lo mismo terminar 25/25 que 25/50. En el primer caso, eres el último, en el segundo eres el que marca la mitad de la tabla. El índice F devuelve un valor entre 0 y 1, un porcentaje de éxito. En origen, este índice era una medida personal que él pretendía usar para valorar personalmente a su equipo y a sí mismo. Pero claro, él es listo. Yo no. Yo soy ambicioso. Así, tras darle algunas vueltas (y encontrar algunos fallos como indicador), se me encendió la bombilla: ¿por qué no aplicarlo al ranking?
La mayoría de los improbables lectores habrán leído el ranking de la FEJ. Lo que no tengo tan claro es que la mayoría hayan pasado de la primera hoja que, en definitiva, es la que importa al jugador medio. El resto sólo incluyen datos y más datos, y en una de ellas incluye la puntuación que se da a cada equipo en función de su posición en los torneos contados para el ranking. Cuando uno analiza estos datos se da cuenta de que se trata de una progresión exponencial, lo que concuerda con la distribución total del ranking.
Se puede apreciar que, en líneas generales, el Ranking sigue una exponencial, con algunos "puntos de conflicto". En el momento en que se realizó este gráfico (Diciembre de 2014) el ranking contaba con 93 equipos, y nos encontrábamos en una situación en la que se necesitaban menos de 1000 puntos para remontar 90 puestos y que era más difícil ascender cuanto más arriba se encontraba uno. Esta es una distribución que, personalmente, no me gusta, no favorece la competitividad. Por eso, surgió la idea (enviada a la Federación y aún no evaluada) de modificar la concesión de puntos, cogiendo los valores máximos de cada torneo (2000, 1000, 500, 250, según su clase, A, B, C o D) y, en lugar de disminuir los valores exponencialmente, multiplicarlo por el índice F. Eso convierte la exponencial de puntos en una recta, cuya pendiente depende del número de equipos, teniendo el ganador el máximo de puntos y el último clasificado ninguno. Por supuesto, esto no haría desaparecer la exponencialidad del ranking, pero sí lo suavizaría bastante.
El índice F es un buen indicador, pero no es perfecto como indicador de éxito, debido a que no tiene en cuenta la calidad de los equipos involucrados. Si mi equipo queda sexto en un torneo de diez equipos que son los diez mejores, evidentemente su éxito es mayor que si conserva la misma posición con los diez peores equipos. A pesar de ello, es un índice sencillo de utilizar y suficiente para ciertas cosas.
La estadística es amiga del deporte de competición, y eso es un hecho. Hay mucho que hacer, mucho campo de trabajo seguro, sin entrar en el terreno especulativo, y lo mostrado es una pequeña muestra de qué se puede hacer al respecto. Sin embargo, es algo que nos sirve, sobre todo, de puertas adentro. Y eso nos lleva al siguiente punto, el que nos puede servir de puertas afuera.
Este punto son los Sistemas de Información Geográfica (SIG o por sus siglas anglosajonas, GIS). Los GIS son un conjunto de herramientas y utilidades de gran interés para evaluar, analizar y vender proyectos que pueden tener base geográfica. Siempre fui un friki de los mapas, y por ello, hace tiempo comencé este proyecto. La base era sencilla: marcar en un mapa las provincias en las que se practicaba Jugger, así como sus principales núcleos. Este mapa es la segunda edición, con nuevas áreas (Jaén, Asturias, Lugo, Teruel), correcciones, y las propias ciudades, y es mi base de trabajo. La idea es montar con ello un mapa vendible, visualmente agradable y que permita hacer patente la extensión real del Jugger en España. Un poco en la misma línea, Seamus, de Irlanda, creó este mapa, con la intención de que recogiese los puntos en los que había Jugger en todo el mundo.
Sin embargo, si en estadística estamos chapoteando en la superficie de lo que podemos hacer, en GIS apenas estamos mirando la superficie del agua. Las posibilidades de multicapa de estos sistemas hacen que sea posible imaginar modelos que nos permitan saber cómo de bien o mal comunicado está un núcleo, las capacidades de expansión por ciertas regiones e, incluso, las zonas más propicias para intentar avanzar para completar el mapa.
No soy el único que trabaja en estos aspectos extradeportivos pero de utilidad para la comunidad de Jugger, y aplicaciones como el Jugger Strategy Tool de Padder Bears son la muestra perfecta de ello. Cada vez más, surgen personas que ven un filón que explotar, haciendo cada vez más óptima y completa la práctica de este deporte, y cada vez más, elementos como los ya presentados, y otros muchos, van tomando cuerpo dentro del Jugger.
Confío en que siga así.
Gracias, Lume!
