Desde que el hombre es hombre, ha habido interés en esto de intentar predecir qué va a ocurrir en el futuro. En escenarios tan críticos como la cosecha de alimentos, pero también en otros tan banales como los resultados deportivos. Las apuestas deportivas han existido durante siglos y es obvio que han evolucionado brutalmente con el desarrollo de la tecnología. Hoy en día, la cantidad de datos disponibles para los apostadores es mayor que nunca, y utilizar estos datos de manera efectiva puede ser la diferencia entre ganar y perder.

Eso sí, hay que saber hacerlo.

¿Cómo se pueden utilizar los datos en las apuestas deportivas? ¿Qué tipos de datos son importantes y cómo se pueden analizar de manera efectiva? A continuación, vamos a ver cómo utilizar los datos para tomar decisiones informadas y aumentar tus posibilidades de éxito.

Recopilar y organizar los datos relevantes

Para utilizar los datos de manera efectiva en las apuestas deportivas, es importante primero recopilar y organizar los datos más relevantes. Los aficionados y las casas de apuestas como Betsson (ES) tienen a su alcance multitud de herramientas, según el deporte, que permiten exportar datos en bruto o incluso generar inteligencia directamente con su tratamiento, permitiendo así recopilar y utilizar los datos para mejorar sus propias predicciones y ofrecer cuotas más precisas a los apostadores. 

Esto puede incluir: estadísticas de equipos y jugadores, resultados de partidos anteriores, condiciones climáticas y cualquier otra información que pueda afectar el resultado de un partido o evento deportivo.

En su día, de hecho, yo estuve trabajando junto con un equipo de la UCM en un software que llamamos INYESTA, y que precisamente aprovechaba la información recopilada mediante fuentes abiertas (OSINT) para mediante herramientas de inteligencia artificial, mejorar ese 50% de éxito que de base te da la aleatoriedad (o aciertas, o no).

El proyecto acabó en saco roto, pero me permitió aprender muchísimo sobre sistemas multiagentes, bastantes años antes de que se pusieran de moda el machine learning y las actuales redes generativas antagónicas.

Utilizar fuentes confiables y actualizadas

Pero claro, antes de llegar al tratamiento debemos identificar qué es un buen dato de cuál no lo es (es intrascendente para los objetivos buscados). Y aquí está el primer de los problemas, ya que hablamos de desempeño deportivo, y por ende, de un factor subjetivo y aleatorio considerable.

Hay varias formas de recopilar y organizar los datos. Una opción es utilizar sitios web especializados en proporcionar información sobre eventos y apuestas deportivas, que a menudo ofrecen una amplia gama de estadísticas y análisis de datos. También se pueden utilizar bases de datos deportivos que proporcionan información detallada sobre equipos y jugadores. 

Además, es importante tener en cuenta que los datos solo son relevantes si están actualizados y se extraen de fuentes confiables. Por lo tanto, es importante asegurarse de que la información utilizada sea precisa. Una vez que se haya recopilado la información hay que organizarla de manera clara y fácilmente accesible para poder utilizarla en las apuestas que desees realizar.

Analizar los datos para tomar decisiones informadas

Hay varias formas en las que los datos sencillos pueden ser utilizados en diferentes deportes y situaciones de apuestas:

Por ejemplo, en el fútbol, los datos sobre el rendimiento de los equipos y los jugadores pueden ayudar a predecir el resultado de un partido. 

Obviamente hay muchos más factores que afectan al resultado final del partido, pero gracias a los datos se puede llegar a predecir, por ejemplo, que el rendimiento individual de una de sus estrellas está mermado, e incluso que hay posibilidad de que se lesione.

En el béisbol, los datos sobre los lanzadores y los bateadores pueden ser útiles para determinar quién tiene más probabilidades de ganar.

En el tenis, los datos sobre el rendimiento de los jugadores en diferentes superficies y condiciones (ES) pueden ayudar a predecir el resultado de un partido. 

Hacer un análisis simple, producto de la recopilación de estos datos, puede ser sencillo para los usuarios. Sin embargo, también existen algunas técnicas un poco más complejas y sofisticadas para quienes deseen especializarse en el tema.

Técnicas Avanzadas: Modelado y Minería

El modelado estadístico es una técnica que involucra el uso de estadísticas y algoritmos para analizar datos históricos y construir un modelo que pueda predecir el resultado de un evento. Es, de hecho, lo que usamos en INYESTA para generar prediciones más eficientes.

Se basan en la hipótesis de que los patrones y tendencias observados en los datos históricos también se observarán en el futuro, lo que permite a los apostadores tomar decisiones informadas sobre sus apuestas.

La minería es otra técnica de análisis de datos que implica el uso de algoritmos y herramientas de software para explorar y analizar grandes conjuntos de datos con el fin de encontrar patrones y tendencias ocultas que de otra forma no son tan sencillos de identificar. Por eso de que el ser humano (tú, yo…) no estamos diseñados para encontrar patrones reales (y sí precisamente para pensar que somos capaces, lo que lleva a muchísimos falsos negativos).

Recomendaciones para utilizar de manera efectiva los datos en las apuestas

Una de las principales consideraciones al utilizar los datos en las apuestas deportivas es la preocupación por el abuso de la información. En algunos casos, los apostadores pueden tratar de obtener información confidencial o no autorizada de manera ilegítima para utilizarla en sus apuestas. Esto puede ser perjudicial para la integridad del juego y la industria en general, además de que algunas acciones pueden incluso ser calificadas como delito.

Pese a todo, recuerda no depender demasiado de los datos. Aunque los datos pueden ser muy útiles para tomar decisiones informadas en las apuestas, es importante recordar que son solo una parte del rompecabezas. 

Los datos no pueden predecir con certeza el resultado de un evento deportivo y es importante tener en cuenta otros factores, como el rendimiento actual de un equipo o la motivación de los jugadores, etc.