Los investigadores de la Escuela Superior de Informática del Campus de Ciudad Real de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) Eusebio Angulo Sánchez-Herrera y Francisco Pascual Romero Chicharro analizarán los datos y estadísticas del Veszprém Handball Team en sus partidos de la temporada 2020-2021 (Champions League, la SEHA League y la Liga Húngara) tras el acuerdo de investigación rubricado por la Universidad regional y el equipo húngaro.
Esta línea de investigación se enmarca en la iniciativa BIDEA (Balonmano, Investigación y Desarrollo de Estadística Avanzada). Un trabajo que tiene como objetivo aplicar al balonmano la estadística y la informática y que cuenta con la colaboración de Alex Nogués e Imanol Álvarez, entrenadores nacionales que forman el cuerpo técnico del Balonmano Bera Bera.
Las tareas de estos investigadores se centran en 8 puntos: mapas zonales de rendimiento y efectividad; scoring de jugadores; productividad; plus-minus; modelos de predicción de la probabilidad de victoria; predicción de resultados; procesamiento automático de datos y cálculo automático de jugadores de pista.
En este sentido, Angulo Sánchez-Herrera ha matizado que los mapas de rendimiento y efectividad ayudan a conocer en directo las zonas de más efectividad, es decir, aquellas desde las que se marcan los goles y desde dónde se asiste; mientras que el scoring contribuye a evaluar el rendimiento de los jugadores de forma objetiva. Asimismo, la productividad, relacionada con el scoring, indica cuánto produce un jugador en función de lo que juega; y el plus-minus valora el comportamiento del equipo teniendo en cuenta cuando el jugador en está en pista y cuando no lo está.
Otras de las estadísticas que estos dos investigadores de la UCLM estudian a través del proyecto BIDEA son el cálculo en directo de la probabilidad de victoria en cada momento del partido y la predicción de resultados por medio de la utilización de algoritmos basados en las estadísticas previas. Líneas de trabajo a las que hay que sumar el procesamiento automático de datos obtenidos de diferentes fuentes, así como la identificación automática de los jugadores en pista, que permitiría una mayor rapidez y precisión en el cálculo de indicadores como el plus-minus.