El Ce­bo­lla: ca­pi­tán en re­des

Un sis­te­ma de in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial ana­li­zó los víncu­los en­tre fut­bo­lis­tas pa­ra de­ter­mi­nar quié­nes son los más in­flu­yen­tes

El Observador Fin de Semana - Cromo - - SÁBADO 28 DOMINGO 29 JULIO 2018 CRISTIAN RODRÍGUEZ - MER­LI­NA MA­CHA­DO @Mer­li­na­ma­cha­do

Ade­más de los ha­la­gos que re­ci­bió Cris­tian “el Ce­bo­lla” Rodríguez por su desem­pe­ño en la Co­pa del Mun­do Ru­sia 2018, fue ga­lar­do­na­do co­mo el más in­flu­yen­te de la se­lec­ción uru­gua­ya de fút­bol. Pe­ro no por la FIFA ni por nin­gu­na ins­ti­tu­ción vin­cu­la­da al deporte, sino por una he­rra­mien­ta de in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial que ana­li­zó las co­ne­xio­nes en­tre to­dos los ju­ga­do­res uru­gua­yos y ex­tran­je­ros.

Ca­da ju­ga­dor de los 64 equi­pos que par­ti­ci­pa­ron en el tor­neo tie­ne an­te­ce­den­tes fut­bo­lís­ti­cos y mu­chos de ellos se re­la­cio­nan en­tre sí. Es un he­cho que to­dos mi­li­ta­ron en cua­dros de di­fe­ren­tes paí­ses, pe­ro la pre­gun­ta es: ¿qué tan co­nec­ta­dos es­tán en­tre sí?

Héc­tor Co­te­lo, in­ge­nie­ro en in­for­má­ti­ca y es­pe­cia­lis­ta en Bu­si­ness Analy­tics, lle­vó a ca­bo un aná­li­sis de­no­mi­na­do Las re­des del Mun­dial pa­ra des­cu­brir si los ju­ga­do­res es­ta­ban o no vin­cu­la­dos en­tre sí. “La in­cóg­ni­ta sur­gió pa­ra ave­ri­guar si cuan­do atás a ca­da ju­ga­dor a la se­lec­ción que de­fien­de con el cua­dro ac­tual, la red es­tá to­da ata­da en­tre sí o exis­ten su­bre­des”, ex­pli­có a Cro­mo. Co­mo re­sul­ta­do ob­tu­vo que sí, “que es­tá to­do ata­do con to­do; no hay co­sas des­pren­di­das”.

Es­te ti­po de aná­li­sis tie­ne ori­gen en la uti­li­za­ción de he­rra­mien­tas pa­ra ana­li­zar in­for­ma­ción de cual­quier ti­po. Pue­de usar­se pa­ra es­tu­diar una red de ami­gos, co­ne­xio­nes en re­des so­cia­les, vin­cu­la­ción en­tre ae­ro­puer­tos, con­trol de en­fer­me­da­des en sec­to­res ga­na­de­ros o en cri­mi­no­lo­gía (con re­la­ción al nar­co­trá­fi­co, te­rro­ris­mo o de- lin­cuen­cia). Por ejem­plo, en un cam­po pue­de ana­li­zar­se có­mo pue­de pro­pa­gar­se una en­fer­me­dad en­tre los ani­ma­les de los dis­tin­tos es­ta­ble­ci­mien­tos.

El mé­to­do

En el ca­so de los fut­bo­lis­tas se reali­zó un aná­li­sis de quié­nes son las per­so­nas más im­por­tan­tes de la red. Di­cha re­le­van­cia se es­tu­dió a tra­vés de cua­tro pun­tos es­pe­cí­fi­cos: de cen­tra­li­dad de gra­do, por cer­ca­nía, por la in­ter­me­dia­ción y por la cen­tra­li­dad del vec­tor pro­pio (o ei­gen­vec­tor).

El pri­me­ro de ellos mi­de el nú­me­ro de en­la­ces que po­see un no­do, si­mi­lar a la can­ti­dad de ami­gos. Se­gún Co­te­lo, en es­te ca­so se po­drían me­dir los ami­gos de Fa­ce­book o con­tac­tos de Twit­ter de usua­rios es­pe­cí­fi­cos (en otra in­ves­ti­ga­ción po­dría ser la can­ti­dad de lla­ma­das te­le­fó­ni­cas que reali­zó un in­di­vi­duo o la can­ti­dad de trans­fe­ren­cias ban­ca­rias) y el que ten­ga ma­yor can­ti­dad de con­tac­tos se­ría de­ter­mi­na­do co­mo el más po­pu­lar. Pa­ra rea­li­zar la ex­trac­ción de da­tos exis­ten, por ejem­plo, ro­bots que si­mu­lan la na­ve­ga­ción de un hu­mano en una pá­gi­na web. Co­te­lo usó Da­ta Mi­ner, una he­rra­mien­ta que se in­te­gra al Goo­gle Ch­ro­me.

Lue­go, si­gue el de cer­ca­nía, que es la su­ma de las dis­tan­cias más cor­tas des­de un no­do ha­cia el res­to de la red. Es­to se tra­du­ce en “cuán­tos sal­tos lle­ga una per­so­na a la otra”. Con in­ter­me­dia­ción se cuan­ti­fi­ca el nú­me­ro de ve­ces que un no­do ac­túa de puen­te en­tre dos no­dos. Un ejem­plo de ello es que si pa­ra ir de una ciu­dad a la otra siem­pre se ha­ce es­ca­la en un de­ter­mi­na­do ae­ro­puer­to, ese se con­ver­ti­rá en el más im­por­tan­te en las re­des.

Y por úl­ti­mo, el vec­tor pro­pio que mi­de la in­fluen­cia de un no­do en una red. Los no­dos es­tán co­nec­ta­dos a mu­chos otros a la vez por lo que son bue­nos pa­ra di­vul­gar in­for­ma­ción, rumores o en­fer­me­da­des. El cálcu­lo del Pa­ge­rank­de Goo­gle, uti­li­za­do pa­ra me­dir la re­le­van­cia de si­tios web, es una va­rian­te de es­ta me­di­da.

En es­te ca­so, Co­te­lo re­ca­bó la in­for­ma­ción pú­bli­ca que ha­bía so­bre los ju­ga­do­res. Por un la­do, ob­tu­vo da­tos ac­tua­les de los par­ti­ci­pan­tes del Mun­dial en la pá­gi­na de la FIFA. Por otro, lle­vó a ca­bo una bús­que­da ex­ten­sa pa­ra ob­te­ner el his­to­rial de ca­da uno de los ju­ga­do­res. “Fue bas­tan­te ma­nual, no con­se­guí una ba­se de da­tos lim­pia y pro­li­ja”, aco­tó. Una vez que con­tó con los da­tos, los ana­li­zó a tra­vés de una he­rra­mien­ta de Bu­si­ness Analy­tics.

La es­tre­lla de la se­lec­ción

Cris­tian Rodríguez ob­tu­vo 26.346 pun­tos de cer­ca­nía, 44.232294 de ei­gen­vec­tor, 37.567 de in­ter­me­dia­ción y 9.677 de gra­do, lo que lo con­vir­tió en la fi­gu­ra más in­flu­yen­te de la se­lec­ción uru­gua­ya.

Es­to se de­be a que, de por sí, la ce­les­te es im­por­tan­te y tie­ne es­ta­tus por­que es­tá in­te­gra­da por fi­gu­ras im­por­tan­tes del fút­bol, co­mo Luis Suá­rez, Edin­son Cavani, Die­go Go­dín, en­tre otros. Ade­más, el Ce­bo­lla for­mó par­te de equi­pos fuer­tes, co­mo Atlé­ti­co Ma­drid de Es­pa­ña, Opor­to, Sport Lisboa y Be­ne­fi­ca de Por­tu­gal, Pa­ris Saint- Ger­main de Fran­cia, Pe­ña­rol de Uru­guay, Par­ma de Ita­lia, Gre­mio de Bra­sil e In­de­pen­dien­te de Ar­gen­ti­na.

En sus años de desem­pe­ño de­por­ti­vo pro­fe­sio­nal com­par­tió ves­tua­rio con va­rios ju­ga­do­res de la se­lec­ción, en­tre ellos Die­go Go­dín, Gui­ller­mo Va­re­la, Jo­nat­han Urre­ta­vis­ca­ya, Edi­son Cavani y Ma­xi­mi­li­ano “Mono” Pe­rei­ra. De igual for­ma, es im­por­tan­te acla­rar que es­to no sig­ni­fi­ca que ha­yan ju­ga­do al mis­mo tiem­po, sino que lo hi­cie­ron en el mis­mo cua­dro.

El que lo si­gue en es­ca­la de in­fluen­cia es Go­dín, con 25.203 de cer­ca­nía, 1.79341 de ei­gen­vec­tor, 4.301 gra­dos y 24.312 de in­ter­me­dia­ción. Los de­lan­te­ros Luis Suá­rez y Edin­son Cavani, a pe­sar de su repu­tación in­ter­na­cio­nal, fi­gu­ran en los pues­tos 11 y 17, res­pec­ti­va­men­te del to­tal de

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