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The Dutch Soccer Team as a Social Network

En este artículo los autores,  Jamakovic, van Kesteren, de Koning, Theislet y Veldhoven, analizan a la selección holandesa de futbol desde la perspectiva de redes sociales. El fin primero es poder entender la estructura de las redes sociales a aplicaciones cotidianas de la vida real y a hacer predicciones a través de los datos obtenidos. Entonces, los autores se proponen responder una serie de preguntas respecto del tema. Por ejemplo, ¿Quién fue el jugador que tuvo más compañeros de equipo (co-players; links)? ¿Quién es el jugador que jugó más partidos? ¿El que anoto más goles? ¿En qué año se jugaron la mayor cantidad de partidos? Ya sabemos la razón del estudio, pero  ¿por qué se eligió a Holanda? Los holandeses son muy apasionados por el futbol y muy curiosos acerca de toda la  data relacionada con el mismo.

En  www.voetbalstats.nl se puede extraer datos de todos los partidos de Holanda, desde los inicios de la selección holandesa de futbol, hasta la actualidad, Hasta se pueden encontrar las alineaciones para cada partido.  Y frente a esa curiosidad, los autores deciden armar este paper.

La manera en que lo hacen es la siguiente. Cada jugador representa un nodo, y si dos jugadores jugaron un partido puntual, se crea un link entre ellos. El estudio abarca un total de 670 partidos, con 691 jugadores.  Ordenan a cada jugador con un ID que va desde el 1 al 691. Este ID está basado en la cantidad de partidos por jugador, pues quien juega más partidos, tendrá el primer ID, y así sucesivamente.  Observemos un fragmento del comentario nº2 en el post Cascadas – Facebook en https://soccom2010.wordpress.com/2010/05/01/cascadas-facebook/

“Lo que haces, es meterte a tu facebook y anotar en excel cuantos contactos tiene cada uno de tus amigos (tienes que meterte al facebook de cada uno de tus contactos)…”

Replicaron la misma metodología, salvo que usaron, en vez de Nº de amigos de tu facebook y cantidad de amigos de tus amigos, jugadores y partidos jugados. Se tiene un par de coordenadas y se gráfica. Si tuviésemos la data completa podríamos realizar el mismo gráfico que aparece en el post.

Volviendo a algunos resultados básicos, obtuvieron un total de 10450 links para un total de 691 nodos (jugadores) a lo largo de más de 100 años de historia. El estudio comenzó en 1905 hasta el 2008.

Se observa que la cantidad de nodos, al igual que la cantidad de links, va aumentando con el paso del tiempo. Era de esperarse (o si no habrían jugadores de 80 años jugando los partidos por la selección). Lo interesante es que los links aumentan a una razón mayor que los nodos. Significa que para una alineación particular para un partido cualquiera, el D.T. va a mantener en el próximo partido, a varios jugadores del partido anterior; digamos que si se cambian a 4 de la alineación original, se crearían  40 links por esos 4 jugadores (cada jugador nuevo reporta 10 links), mas 28 links por los 7 jugadores de la planilla original (cada jugador antiguo reporta 4 nuevos links), dicha conclusión no es mencionada en el texto, pero me parece importante “traerla a la mesa”, pues explica una variación media en las alineaciones de la selección holandesa, lo que  se traduce en un desarrollo casi mediocre de nuevos talentos, pues, de manera contraria, esperaríamos mas nodos, y menos links (proporcionalmente), puesto que los talentos se mantendrían en las selecciones y habría menor rotación de los jugadores.   En el estudio calculan todos los índices de las redes, desde la densidad de los links, hasta el “coeficiente clustering” pasando por la distancia, centralidad, diámetro, y conectividad algebraica.

En el artículo se hacen comparaciones con distintas áreas, transporte aéreo, la liga brasileña de futbol, entre otros.  Comparando los “grados promedio” de la liga de Holanda con la de Brasil, la primera presenta un grado de 30.25, mientras la segunda, de 47.1, esto significa que 1 jugador de Holanda ha jugado con 30.25 compañeros, mientras que un jugador en promedio de la liga brasileña, ha jugado con 47.1 compañeros (un 50% más). Mediante este ratio, es posible inferir que los brasileños tienen más rotación dentro de sus alineaciones (sustenta la tesis planteada anteriormente acerca de los nuevos talento).  Se comparan todos los ratios con alrededor de 8 ramas, para que el lector pueda inferir acerca de los resultados. El estudio es muy exhaustivo en términos de análisis de datos.

Para finalizar, me gustaría mostrar la tabla de los goleadores (se presentan a los 10 mayores goleadores en la historia de la selección en el paper)

Tambien se puede corroborar en

http://es.wikipedia.org/wiki/Selecci%C3%B3n_de_f%C3%BAtbol_de_los_Pa%C3%ADses_Bajos#M.C3.A1ximos_goleadores_de_la_selecci.C3.B3n

La verdad es que es una tabla muy pequeña para proyectar un gráfico y analizarlo con la materia de las cascadas; necesitamos toda la data. En http://www.voetbalstats.nl./index.html hay una sección de topscorers. 278 jugadores han anotado goles por la selección holandesa, mostrando además la cantidad total de partidos jugados por jugador. Grafiquemos como se explicó anteriormente para ver el comportamiento cascada. Primero mostraremos, Goles por jugador, luego, Partidos por jugador, y compararemos ambos gráficos y ver si se parecen (por la teoría de las cascadas, deberían ser similares, con la long tail parecida).

Ambos gráficos son muy similares, la curva es más suave en los partidos por jugador y tiene mucho sentido, pues la cantidad de partidos es menos exponencial que los goles por jugadores (dado que hay pocos goleadores y si muchos jugadores que hayan jugado varios partidos). Es interesante ver como en general, cuando el tamaño muestral lo permite, se tiende a observar un gráfico exponencial con una long tail bien pronunciada. En conclusión, el equipo de futbol holandés funciona como una pequeña red social, donde se pueden obtener  interpretaciones bastante interesantes para los amantes del fútbol, tanto teóricas como prácticas, y lo entretenido es entender que una actividad tan cotidiana y normal, se comporta tal cual como una aplicación en red, como por ejemplo, facebook, o twitter.

link al artículo original:

http://www.insna.org/PDF/Connections/v29/2009_I-1_P-04-14.pdf

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