Un equipo de investigadores de Cornell ha aplicado una variación de la teoría de fluctuación funcional de la densidad (DFFT) al baloncesto, originalmente utilizada para predecir acciones colectivas en sistemas mecánicos cuánticos. Dirigido por el profesor de Física Tomás Arias, el grupo ha adaptado esta teoría para predecir las posiciones de los jugadores y clasificar sus contribuciones defensivas, así como para cuantificar la «gravedad del jugador».
El estudio, publicado en Scientific Reports y liderado por Boris Barron, investigador postdoctoral en el Instituto Max Planck de Investigación Demográfica en Alemania, continúa el trabajo presentado en 2023 en una conferencia de la American Physical Society. Los investigadores utilizan la DFFT para inferir interacciones y preferencias espaciales directamente a partir de los datos posicionales en el baloncesto, con el objetivo de mejorar el posicionamiento defensivo y identificar tendencias específicas de cada jugador.
El equipo analizó datos de seguimiento de jugadores de la NBA y demostró que es posible predecir la posición probable de un jugador y evaluar las probabilidades de varios resultados de anotación. Además, identificaron la «gravedad» de jugadores como Stephen Curry y Nikola Jokic, destacando sus impactos específicos en la cancha. Las futuras investigaciones se centrarán en el concepto de «coeficiente intelectual defensivo» y en cómo estos hallazgos pueden ser útiles para los entrenadores en la optimización del juego.
