Inteligencia Artificial aplicada al amaño de partidos de fútbol
Foto: Emilio García – Unsplash.com
Inteligencia Artificial aplicada al amaño de partidos, a partir de un estudio publicado por la revista Scientific Reports del Reino Unido, resulta como alternativa viable en el contexto del fútbol profesional y de su mercado.
El amaño de partidos es un hecho que preocupa en el mundo de la competencia deportiva, no es únicamente en el fútbol, pues otras disciplinas corren el mismo riesgo de afectar la deportividad y sus principios; esto pese al uso de tecnologías como el Video Assistant Referee (VAR) incorporado por la FIFA desde el Mundial de Rusia (2018) y la Copa América (2019). No es el único, ni el primero, ya la National Football League (NFL) y la National Basketball Asociation (NBA) en Estados Unidos; también la Federación Internacional de Básquetbol Asociado (FIBA) y la International Rugby Board (IRB) usaban la asistencia por vídeo para apoyar el juzgamiento de la competencia.
En Colombia hay casos conocidos frente al amaño de partidos, y que están en proceso de investigación; los más recientes se hicieron públicos en diversos medios de comunicación durante el mes febrero de este año, y a nivel mundial son varios los hechos que luego de extensas investigaciones han terminado en procesos legales que involucran prestigiosos clubes de fútbol y reconocidos jugadores. El escándalo Totonero en los años 80 en Italia, fue quizás la punta del iceberg de lo que hoy se recoge en la corrupción del fútbol mundial.
El asunto que pone en discusión la ética de jugadores, dirigentes y organizaciones, pasa por intereses económicos (en ciertos casos mediados por la cultura del narcotráfico y la mafia) y en otros casos por el jugoso mundo de las casas de apuestas.
La revista científica y multidisciplinar del Reino Unido Scientific Reports, adscrita a la editorial Springer Nature, presentó en enero del 2024, los resultados de un estudio realizado por los investigadores coreanos Changgyun Kim, adscrito al Departamento de Inteligencia Artificial y Software de la Universidad Nacional de Kangwon; Parque Jae-Hyeon y Ji-Yong Lee del Centro de Análisis del Deporte y el Rendimiento de la Universidad Nacional del Deporte de Corea.
En su estudio, los investigadores proponen cinco modelos de aprendizaje automático, basados en inteligencia artificial (IA), capaces de identificar anomalías o «amaños» en los partidos de fútbol, entre ellos los denominados: regresión logística (LR), bosque aleatorio (RF), máquina de vectores de soporte (SVM), clasificación k-vecino más cercano (KNN) y modelo de conjunto, este último es un modelo optimizado a partir de los cuatro anteriores.
Los modelos, según expresa el estudio «…clasifican partidos normales y anormales aprendiendo sus patrones utilizando datos de probabilidades de apuestas deportivas […] utilizando documentación histórica de la base de datos de iSports API«, entre ellas 31 variables o tipos de datos identificados mediante técnicas de web scraping en sitios web deportivos, incluidos sitios oficiales de ligas y equipos, plataformas de noticias y portales de estadísticas deportivas.
Fueron doce casas de apuestas, entre ellas: 188bet, Interwetten, Vcbet, 12bet, Willhill, Macauslot, Sbobet, Wewbet, Mansion88, Easybet, Bet365 y Crown, las que arrojaron en la base de datos, la información de los jugadores, los equipos, horarios de juegos y las clasificaciones de liga para partidos de fútbol. Las anomalías, como lo expresan estos investigadores, «..pueden manifestarse de diversas formas, como patrones de apuestas inusuales, fluctuaciones inesperadas en el rendimiento o comportamientos sospechosos de los jugadores», entre otros.
Concluye la publicación del estudio, que dos de estos modelos, el RF y el KNN lograron una precisión superior al 92% frente a la identificación de variables que podrían dar cuenta del amaño de partidos de fútbol, los modelos SVM y LR dan cuenta de un un 80% de confiabilidad.
El uso de inteligencia artificial aplicada al amaño de partidos, a partir de este estudio, resulta como una alternativa viable en el contexto del fútbol profesional y de su mercado, dada su viabilidad financiera; sin embargo, llama la atención la necesidad de reconocer los valores y los principios de la deportividad representados en el reto que asumen los jugadores ante una competencia justa y equitativa en término de igualdad de condiciones para dicha competición, y que también afecta el espectador, que desde la emoción y la incertidumbre asiste al escenario para ver la puesta a prueba en el campo de juego.
Foto: Francy Crave – Unsplash.com
El amaño de partidos, sumado al dopaje (uso de sustancias prohibidas para incrementar el rendimiento deportivo), hacen parte de las prácticas ilegales más usadas para predeterminar el resultado de una competencia; y con alguna probabilidad, los casos no se dan únicamente en el fútbol profesional, dado que los mismos intereses económicos o incluso las relaciones de poder en el entorno del deporte aficionado, también llevan a diversas practicas delictivas para controlar de forma externa el resultado de la competencia.
De allí surge el interrogante sobre el posible uso de la inteligencia artificial en el contexto del deporte profesional y en este caso específico del fútbol, que puede interpretarse a partir de los datos existentes y visibles en el entorno mediático y para ello si que es inteligente la tecnología; sin embargo, es más necesaria que nunca la formación ética del deportistas (futbolistas), en concreto en aquellos escenarios de base o de competencia aficionada, para fortalecer la confianza y el relacionamiento del público aficionado con la oferta deportiva, bajo el espíritu de la sana y legal competencia.
Al final, y como lo ha dicho el profesor y economista Wladimir Andreff, en el año 2014, citado por los mismos investigadores coreanos:
Si los resultados de los partidos son manipulados y predeterminados, el público abandonará los deportes y los atletas perderán su motivación para competir.
«Unidos somos más. Más deporte, más región»
