Japán az idei olimpián a big datát is tatamira küldte, hogy a dzsúdóban a riói fiaskó után ismét visszaszerezze régi dicsőségét. A japán cselgáncsozók erős technológiai támogatással indultak harcba, hogy megismételjék 2004-es athéni sikereiket. Tizenhét éve 8 aranyéremmel térek haza (néhány ezüst és bronz mellett). Egyelőre minden a terv szerint halad: eddig 6 aranyérmet, valamint egy-egy ezüstöt és bronzot szereztek.

A Nikkei összeállítása alapján a sikert nem bízták a véletlenre, nagyon komoly technológiai háttérrel készítették fel versenyzőiket. Azt már évek óta tudjuk, hogy adatelemzést a sportklubok is használnak. A Forma-1-ben pedig régóta alap, hogy az autók telemetriai adatait fejlett analitikai eszközökkel dolgozzák fel valós időben. De például 2014-es brazíliai világbajnokságon a német fociválogatottat is bigdata-elemzésekkel vitte a FIFA kupáig Joachim Löw. Szoftveres támogatással készítették fel a játékosokat az ellenfélből, dolgozták ki a taktikát, de még a cserékhez (mikor, milyen helyzetben, kit) is a big data "súgott".

Az azonban, hogy küzdősportokhoz használjanak big datát, viszonylag új ötlet. Japánban is csupán néhány éve kísérleteznek az alkalmazásával, de az eredmények alapján úgy tűnik, sikerrel (hogy meddig, nem tudni, lásd a német válogatott csúnya leszereplését a pár hete befejeződött futball Eb-n).

Első lépés: kell sok adat

A 2016-os riói olimpia után (amikor is mélypontra ért a japán cselgáncs, mindössze 3 arannyal térek haza) szinte minden nagyobb nemzetközi cselgáncsversenyen ott ültek a japán megfigyelők, és szorgalmasan videózták a lehetséges ellenfeleket. Több mint 4000 cselgáncsozóról készítettek felvételeket. Ez az adatbázis képezte a felkészülés egyik alapját. A felvételek egyébként minden edzőnek és versenyzőnek nyers formában is rendelkezésre bocsátotta a japán szövetség, de nem ez volt a lényeg.

A felvételeket bonyolult algoritmusok segítségével elemezték. Egyfelől ki akarták ismerni a potenciális ellenfelek harcmodorát, technikai felkészültségét, erősségeit és gyengeségeit, de arra vonatkozóan is szerettek volna átfogó képet, hogy merre tart a sportág. Ebben ugyanis érvényesülnek szubjektív, valamint egyfajta közmegegyezésen alapuló tényezők is. A cselgáncsban például nagy szerepe van a pontozóbírónak. 2013-tól a mérkőzéseken egy vezetőbíró figyeli és pontozza az akciókat, a vitás helyzeteket pedig videóbíró segítségével dönti el. Ezért lett nagyon fontos, hogy a versenyzők ne csak az ellenfélből, hanem a bírókból is felkészüljenek. Így mindig az aktuális bíráskodási trendhez alakíthatják a szokásaikat.

A 73 kg-os súlycsoportban Ono Shohei (cikkünk nyitóképén épp legyűri egyik ellenfelét) győzelmét állítólag egyértelműen az segítette, hogy az utóbbi másfél évből kb. 13 ezer bírói döntést elemeztek (beleértve a figyelmeztetéseket, intéseket is). Ebből kiderült, hogy a bírók lényegesen kevesebb enyhe büntetést (ún. shido) szórtak ki az utóbbi évben, mint korábban, így a versenyző bátrabban támadott azután is, hogy a döntőben begyűjtött két shidót.

Az adat fontosabb, mint az aktuális világranglista

A japán cselgáncsszövetség létrehozott egy adatbázist a külföldi versenyzőkről, melyben ugyanúgy igyekeztek objektív paramétereket figyelembe venni, mint amiket például a gónál és focistáknál is használnak világszerte. A világranglista ugyanis csupán a versenyen való eredményt veszi figyelembe, minden más tényezőt figyelmen kívül hagy. A szövetség tudományos kutatási osztályának egyik munkatársa azt mondta a Nikkeinek, hogy a sportolók tényleges képességeit mérik, és nem azt, hogy éppen hol állnak valamilyen ranglistán. és nem csak az ellenfelekét, hanem a saját versenyzőket is folyamatosan monitorozzák, és egy csevegő appon keresztül értesítik a sportolókat, hogy például épp lecsippantották távolról valamely paraméterüket.

Ha az eddigi eredményeket nézzük, az aranyérmek száma igazolja a befektetett energiát. Az persze majd újabb elemzések tárgya lehet, hogy a sikerben mekkora arányban játszottak szerepet a hazai pálya nyújtotta előnyök, a képességbeli különbségek, illetve maguk a bigdata-elemzések.