e-Motion. Revista de Educación, Motricidad e Investigación
2018, nº 11, pp. 35-48. ISSNe: 2341-1473
© Copyright: 2018 Grupo de investigación (HUM-643)
Edición Web (www.uhu.es/publicaciones/ojs/index.php/e-moti-on/index)
Análisis del resultado individual en la Vuelta
Ciclista a España
Raúl Serrano Lázaro, Isabel Acero Fraile y Diego Felices Manero1
1Universidad de Zaragoza
Email: iacero@unizar.es
RESUMEN: En este artículo se analizan los distintos factores que influyen en mayor
medida a la hora de determinar el rendimiento individual de un ciclista en la
Vuelta Ciclista España. Para llevar a cabo dicho análisis se tendrán en cuenta
diferentes atributos que consideran desde aspectos individuales, hasta la
experiencia del corredor o la calidad de su equipo. El objetivo de este estudio
no es otro que observar el nivel de rendimiento individual en este deporte y sus
factores determinantes. Esto permitirá añadir nueva información a la literatura
ya existente al respecto, con la intención de que los encargados de la gestión
de equipos ciclistas dispongan de datos que cuantifiquen los aspectos más
relevantes de una participación exitosa en la Vuelta Ciclista a España. Para ello,
se realiza el estudio individual de cada una de las últimas cinco ediciones de la
carrera española. Los resultados muestran que tanto el peso del ciclista como la
experiencia y calidad del mismo son factores importantes así como la
especialidad del corredor.
PALABRAS CLAVE: Vuelta Ciclista España, Rendimiento individual, Equipo.
Analysis of individual performance in the Vuelta Ciclista a España
ABSTRACT: In this paper the factors that influence the individual performance of
a cyclist in the Vuelta a España are analyzed. To carry out this analysis, different
attributes ranging from individual factors to team quality or experience will be
taking into account. The objective of this study is to observe individual
performance in the race. This will allow expanding the existing literature on the
subject, with the intention that those in charge of cycling team management
have data that quantify the most relevant aspects of a successful participation
in the Vuelta a España. The individual study of each of the last five editions of the
Spanish race is carried out. The results show that both the weight of the cyclist
and the experience and quality of him are important factors as well as the
specialty of the runner.
KEY WORDS: Vuelta Ciclista España, Individual Performance, Team.
Análisis del resultado individual en la Vuelta Ciclista a España
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1. INTRODUCCIÓN
En el presente artículo se tratará de establecer una serie de factores
determinantes a la hora de obtener un mejor rendimiento en la Vuelta a España. En la
literatura existente hasta el momento, el grueso de los esfuerzos en entender los
factores que explican el rendimiento individual en competiciones ciclistas se ha centrado
en el Tour de Francia. La gran vuelta francesa es con diferencia la prueba más
importante del calendario ciclista y esto se refleja tanto en el nivel de los corredores que
la disputan como en la atención mediática que recibe, mucho más generalista que otras
competiciones. Esta predominancia del Tour respecto a otras carreras puede dar la
impresión de que es posible extrapolar los resultados obtenidos en los análisis previos
al resto de carreras y grandes vueltas. Sin embargo, la personalidad y recorridos
característicos de cada una de ellas requiere un estudio individual de las mismas para
poder conocer con mayor detalle el perfil de los ciclistas que obtienen los mejores
resultados.
Al igual que la ronda gala, la Vuelta a España es una de las tres grandes vueltas
que se disputan cada año en el calendario profesional, siendo el Giro de Italia la que
completa el prestigioso grupo. Creada en 1935, se corrió hasta el año 1995 durante los
meses de abril y mayo. Desde entonces, la carrera es disputada entre finales de agosto
y principios de septiembre y se compone de 21 etapas que recorren más de 3000 km a
través de la geografía española (con ocasionales visitas a otros países vecinos como
Francia o Andorra). Estas etapas tienen perfiles muy diferentes entre sí y por tanto
suelen atraer a un perfil de corredor bastante diverso. A la conclusión de las tres
semanas de carrera, el ganador de la misma será el ciclista que haya completado el
recorrido establecido en el menor tiempo acumulado. Como se profundizará durante el
desarrollo del artículo, el resultado individual de los ciclistas depende también de su
posición en el equipo y la estrategia global de éste, es por tanto que se habla del ciclismo
como un deporte colectivo. Sin embargo, la diferencia principal con respecto a otros
deportes de equipo es que es un único individuo el que gana la clasificación mientras
que en otros como el fútbol o el baloncesto es todo el equipo el que resulta vencedor.
Para la realización del estudio se llevarán a cabo una serie de regresiones con
el objetivo de contrastar las hipótesis planteadas y obtener así una serie de factores
relevantes para el análisis del rendimiento individual de los participantes en la Vuelta a
España. Esto permitirá delimitar el perfil del corredor de éxito en esta carrera y podría
utilizarse posteriormente para profundizar en el análisis con estudios de eficiencia tanto
a nivel individual como colectivo. En el trabajo se tratará de dar respuesta a preguntas
que responden tanto a características individuales del corredor como a variables que
tratan de medir la aportación del equipo a su actuación individual. Por lo tanto, esto
permitirá elaborar recomendaciones que los directores de los equipos ciclistas podrían
tener en cuenta a la hora de confeccionar sus plantillas para las próximas temporadas.
Este último aspecto es sin duda uno de los más importantes, dado el contexto
empresarial en el que va a presentarse este trabajo. Es posible que históricamente la
gestión de equipos deportivos estuviese más alejada de la administración de empresas,
sin embargo, en los últimos años se puede observar claramente un análisis mucho más
cuidadoso de las decisiones de las organizaciones deportivas. Dentro de este
movimiento, existen varias tendencias que pueden o no llevarse a cabo al mismo tiempo.
Por ejemplo, es frecuente encontrarse una actualización de la figura del entrenador.
Éste, que inicialmente tenía el único objetivo de extraer el mejor rendimiento posible de
sus deportistas, ha visto muy matizada dicha función. La meta final sigue siendo la
misma, sin embargo, los avances en los campos de los recursos humanos y la gestión
de equipos han cambiado las consideradas best practices, pasando a un enfoque del
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coaching mucho más basado en la personalidad y los rasgos y situaciones particulares
del individuo.
Otra muestra de aplicación exitosa de los principios de la dirección de empresas
es el caso de un equipo ciclista fundado en el año 2010 con el objetivo de llevar por
primera vez a un británico a la victoria en el Tour de Francia. El equipo, con David
Brailsford a la cabeza, hereda la filosofía de ganancias marginales que tantos éxitos dio
a la selección inglesa de ciclismo en pista. Esta filosofía puede recordar a los sistemas
de calidad total que tanto éxito tienen en según qué círculos de la economía de empresa
y está basado en una atención total y absoluta a todos los aspectos que pueden tener
una mínima influencia en el rendimiento de los deportistas. La idea es que la suma de
todos los pequeños detalles será suficientemente importante como para a la postre ser
la diferencia que permitirá ganar la competición. Sin duda, este sistema parece funcionar
correctamente ya que, en su corta vida, el equipo británico ha ganado 4 Tour de Francia,
una Vuelta a España y, muy recientemente, la última edición del Giro d’Italia,
convirtiéndose sin duda alguna en el dominador claro del pelotón ciclista internacional.
2. MÉTODO
En las vueltas por etapas, particularmente en una de las tres grandes vueltas,
existe una gran variedad de rutas y perfiles que favorecen a distintos tipos de corredor.
Sin embargo, la existencia de una dinámica de carrera basada en el sistema de un líder
de equipo rodeado de gregarios tiene como consecuencia que las diferencias más
grandes en la lucha por la clasificación general se obtengan en las etapas de montaña
y las contrarreloj, puesto que el drafting (ir a rueda de otro ciclista o en un grupo de
ciclistas, lo que permite reducir considerablemente la potencia requerida para mantener
una velocidad determinada) reduce significativamente el esfuerzo necesario para
permanecer en el pelotón. McCole et al. (1990) cuantifican este aumento en la economía
de los ciclistas, observándose un ahorro de alrededor del 40% en el consumo de
oxígeno necesario para circular a 40 km/h cuando esto se hacía dentro de un grupo de
ciclistas.
El rendimiento en etapas llanas sin efecto del drafting, es decir, la gran mayoría
de las pruebas contra el crono (excluyendo la cronoescalada), viene determinado por la
capacidad de mantener una potencia elevada durante la duración de la prueba y
optimizar al máximo la aerodinámica del ciclista. En Debraux et al. (2011) se presenta
la velocidad como la relación entre potencia y resistencia (v = P / RT), representando la
resistencia aerodinámica alrededor del 90% de la resistencia total cuando la velocidad
supera los 14 m/s (50,4 km/h) lo que es frecuente en este deporte. Es decir, para reducir
el tiempo que un ciclista necesita para completar una prueba éste deberá aumentar la
potencia que puede sostener durante la duración de la misma o reducir su coeficiente
de arrastre. La importancia de una posición aerodinámica en la bicicleta aumenta
conforme lo hace la velocidad (Crouch et al., 2017). Sin embargo, esto presenta un
problema, ya que no se puede estimar con precisión ni la potencia ni el coeficiente de
arrastre de los ciclistas, por tanto es necesario seguir buscando factores que puedan
medir el rendimiento meramente individual del ciclista.
En la literatura existente, se pueden encontrar publicaciones que hacen
referencia a un mejor rendimiento de los ciclistas más ligeros en las etapas de montaña
(Swain, 1994). Este viene dado por la maximización de la relación entre potencia
sostenida y la masa combinada del ciclista y la bicicleta, siendo al menos necesario
sostener al menos un ratio de 5,5 vatios por kilo de masa corporal para poder ser
competitivo en las grandes carreras del pelotón profesional (Faria, et al., 2015). En
Jeukendrup y Martin (2001) se estima el tiempo necesario para completar una
cronoescalada de 20 km con pendientes del 3%, 6% y 12%. Los resultados arrojan un
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ahorro de casi 3 minutos al perder 3 kg de peso. Para contextualizar estas cifras se
puede tomar una referencia reciente: en el Tour de Francia 2016 se disputó una
cronoescalada de 17km, sólo 3 menos que el estudio arriba citado. En dicha etapa, la
diferencia entre el primer clasificado del día, el británico Chris Froome, y el 51º, Tom
Jelte Slagter, fue inferior a 3 minutos. Nuevamente, se plantea el problema que no se
puede estimar de forma fiable la potencia de los ciclistas. El rendimiento en contrarreloj
es difícil de estimar por las razones explicadas. Por el contrario, dado que los ciclistas
tratan de ajustar al máximo el peso de sus bicicletas al límite de 6,8kg, es posible obtener
una aproximación del rendimiento individual en etapas de montaña al conocer el peso
corporal de los ciclistas. Esto permitirá analizar si, como se plantea en los artículos
citados, los corredores ligeros obtienen mejores rendimientos (H1).
En la literatura existente, se pueden encontrar indicaciones que apuntan a
mejores prestaciones en competición de los ciclistas que han tenido éxito anteriormente.
Por un lado, la existencia de resultados deportivos positivos en el pasado es una de las
formas más rápidas de aumentar la confianza y seguridad del deportista (Feltz, 1988),
entendiendo ambas como la creencia de éste de poder alcanzar sus objetivos de
rendimiento, y esto se considera en psicología del deporte como un factor clave en el
éxito profesional del deportista. Por otro lado, los ciclistas que habían participado
previamente en una prueba ciclista obtienen mejores resultados en la clasificación
general (Prinz y Wicker, 2012). En dicho artículo, se analiza el efecto en el rendimiento
individual en el Tour de Francia de una serie de variables que miden el nivel de
experiencia tanto del corredor en cuestión como del equipo al que pertenece el mismo:
Rendimiento individual en ediciones anteriores:
o Número de Top20: significativa para el Tour de Francia el período
estudiado
o Número de victorias de etapa: NO significativa para el Tour de
Francia en el período
Experiencia individual:
o Número de participaciones: significativa para el Tour de Francia
en el período estudiado
Experiencia con el equipo:
o Número de años con el equipo: NO significativa para el Tour de
Francia en el período estudiado
Se teoriza que un ciclista es capaz de mejorar sus prestaciones conforme su
experiencia aumenta debido a su mayor conocimiento de la orografía o de la dinámica
de carrera. Asimismo, un equipo compuesto por corredores experimentados podría
repercutir en un mejor resultado individual gracias a un mejor rendimiento en pruebas
colectivas como la contrarreloj por equipos o simplemente debido a una mejor protección
al líder en las etapas llanas y de transición.
Aunque algunas de las variables utilizadas en el artículo de Prinz y Wicker (2012)
no alcanzaron la significatividad estadística, se ha decidido incluir todas ellas en el
presente estudio y ver si serían relevantes en el análisis de la Vuelta a España a la hora
de comprobar si los ciclistas más experimentados obtienen un rendimiento más alto
(H2).
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Históricamente, el ciclismo ha sido un deporte en el que los deportistas
alcanzaban el pico de sus carreras más tarde que en otros deportes y lo que se quiere
comprobar es si esta percepción es respaldada por los datos y, efectivamente, existe un
rango de edad en el que los ciclistas obtienen mejores resultados en la clasificación
general (H3). En pruebas como la carrera en pista, desde los 100m lisos hasta pruebas
de media distancia como los 10000m, se ha observado que el pico de rendimiento de
los atletas olímpicos masculinos se sitúa generalmente por debajo de los 25 años
(Collins et al., 2014). Se puede especular que la edad de máximo rendimiento aumenta
conforme lo hace la distancia de la prueba (Schulz y Curnow, 1988) pero en este artículo
ese patrón se ve únicamente reflejado en la carrera a pie, ya que los nadadores
medallistas en 100m libres son mayores que los de 400m y 1500m libres.
Sin embargo, pese a los datos y relaciones poco concluyentes con respecto a
otros deportes, el ciclismo es una disciplina en la que la experiencia en carrera juega un
papel fundamental y el desarrollo físico continúa durante varios años desde el salto a
profesionales (Pinot y Grappe, 2014; Coyle, 2015). Generalmente, hasta que un ciclista
comienza a obtener resultados satisfactorios deben transcurrir varias temporadas como
profesional. Por ejemplo, los corredores que terminan una de las grandes vueltas por
etapas entre los 10 primeros clasificados de la general, necesitan para lograrlo de media
aproximadamente 5 años desde su debut y haber participado previamente en 3,5
grandes vueltas (Filipas et al., 2016).
En resumen, la edad en la que el ciclista profesional parece alcanzar la cumbre
de su carrera se sitúa alrededor de los 30 años (Sanchis-Gomar et al., 2017).
Entre las tres grandes vueltas, el Tour de Francia es sin duda la carrera más
mediática e internacional y, por tanto, los mejores corredores suelen acudir a la cita,
independiente de su nacionalidad. Sin embargo, tanto la Vuelta a España como el Giro
de Italia suelen tener una mayor presencia de corredores locales y, por lo tanto, se
podría argumentar que existe una ventaja para los corredores españoles que corren la
Vuelta, quizá por un mejor conocimiento del terreno (H4) (Lago-Peñas y Lago-
Ballesteros, 2011).
Hasta el momento, la mayoría de las hipótesis planteadas se basan en factores
individuales como el peso corporal, la experiencia previa o la edad del ciclista. Sin
embargo, el ciclismo es un deporte colectivo en el que el vencedor es individual. Según
Jonathan Vaughters, propietario del EF Education First-Drapac (antiguo Cannondale,
fundado en 2007),
“Realmente veo el ciclismo como un deporte de equipo, [...] para que sea un
modelo de negocio sostenible, detrás del ciclismo, necesitas que la gente se identifique
con el equipo y no con los individuos. [...] Si queremos que el deporte sea exitoso, tienes
que generar lealtad a largo plazo hacia las organizaciones y no hacia los atletas
individuales” (The Inner Ring: Is cycling a team sport?, 2011).
Por lo tanto, es clave entender cuáles son los factores de la composición y actitud
del equipo más importante para obtener mejores rendimientos a nivel individual. Estos
hallazgos serán especialmente útiles para la dirección de equipo a la hora de diseñar la
formación más adecuada para alcanzar el éxito con un líder designado.
La diversidad en la composición de la plantilla es uno de los criterios que el
mánager de uno de los equipos World Tour puede valorar para decidir cuáles son los
corredores que quiere para la futura temporada (Prinz y Wicker, 2016). En dicho artículo
se observa que los resultados obtenidos en la clasificación por equipos mejoraban
cuando la formación incluía mayor diversidad en el número de años que los ciclistas
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habían militado en el equipo y al aumentar el número de ciclistas que habían terminado
las tres semanas, mientras que los resultados empeoraban si existían mayores
diferencias entre especialidad de los ciclistas.
Debido a la idiosincrasia del ciclismo, con su complicado equilibrio entre deporte
individual y colectivo, es necesario para alcanzar el éxito que todos los miembros del
equipo funcionen de forma sincronizada y teniendo claro el objetivo a cumplir
(Trequattrini et al., 2015).
Asimismo, las características individuales de los compañeros de equipo se han
mostrado anteriormente como otro factor clave para el rendimiento individual (Prinz y
Wicker, 2012; Torgler, 2007). Por tanto, se cree que el hecho de tener un equipo fuerte
aumenta la probabilidad de obtener un buen resultado individual (H5).
2.1. Obtención de datos
Para verificar las hipótesis planteadas anteriormente se han utilizado los
resultados obtenidos por todos los ciclistas que acabaron la Vuelta a España entre los
años 2013 y 2017. En total se han utilizado datos de los 775 que llegaron a la meta en
Madrid. Muchos de ellos repitieron en las diferentes ediciones consideradas, en total se
han tenido en cuenta 501 ciclistas distintos que terminaron la vuelta entre 2013 y
2017.En cuanto a la base de datos utilizada como la gran mayoría de profesionales del
mundo del ciclismo, hemos utilizado al base de datos procyclingstats.com que está
considerada como la base de datos de referencia dentro de la industria del ciclismo.
Estos datos permitirán extraer conclusiones acerca de los factores que son más
influyentes a la hora de determinar el rendimiento individual de un ciclista. Por otro lado,
es especialmente interesante saber qué influencia tiene la composición del equipo en
dicho rendimiento individual y por tanto saber cómo el director de cada conjunto podría
gestionar los recursos humanos disponibles de la mejor manera posible.
3. RESULTADOS
Por el carácter descriptivo de este trabajo se ha utilizado un modelo de regresión
lineal con el panel agrupado, estimado mediante mínimos cuadrados ordinarios (MCO).
Es un método sencillo, que permite analizar los coeficientes y observar cuáles son las
relaciones entre las variables explicativas y la performance del ciclista, tienen en cuenta
tanto variables individuales como de equipo y su influencia sobre el resultado final de un
corredor.
Siguiendo el artículo de Prinz y Wicker (2012) se ha escogido la posición final en
la clasificación general (RANKING) como variable dependiente del modelo. Esta
variable no se encuentra expresada en términos absolutos, sino que está normalizada
y todos los corredores se encuentran dentro del intervalo [0, 1]. Esto responde al hecho
de que, dependiendo del número de abandonos, cada año termina la prueba un número
diferente de corredores. La fórmula para calcular dicha variable normalizada es la
siguiente:
donde n es el número de corredores que terminaron la carrera y RANKINGi y
CLASIFi representan el puesto en la clasificación en forma normalizada y absoluta
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respectivamente para un corredor i. Por ejemplo, considérese el ejemplo del ciclista
español Jaime Rosón que llegó el 26º en 2017. En este caso la variable normalizada
tomaría un valor de 0,1592 (0,1592 = [(26 - 1) / (158 - 1)]). Siguiendo este
razonamiento, en cada edición de la Vuelta a España, la variable RANKING tiene un
valor de 0 para el primer clasificado y un valor de 1 para el último.
La expresión general del modelo de regresión lineal planteado relaciona la
variable explicada RANKING con un total de 14 variables explicativas, además de una
variable aleatoria que recoge la influencia sobre la variable explicada de otras variables
que no se tienen en cuenta en el modelo. La estimación MCO del panel agrupado
consiste en minimizar la suma de los cuadrados de las distancias verticales entre los
valores de los datos y los de la regresión (Hsiao, 1986 y Greene, 2000). A continuación
se presenta la ecuación y las variables que se utilizan para explicar la clasificación
general obtenida por los distintos ciclistas:
donde:
TOP20. El número de apariciones entre los veinte primeros de la
clasificación general de la Vuelta a España de un corredor en ediciones
anteriores de la prueba.
COMPAÑEROS. El número de compañeros de equipo que
terminaron La Vuelta ese año junto con el corredor i.
TOP20EQUIPO. Entre los compañeros que han terminado la
vuelta ese año, ¿cuántos top20s en Vuelta España acumulaban hasta el
comienzo de esa edición?
PESO. La masa en kilos del ciclista.
ANTIGÜEDAD. El número de temporadas, incluyendo la presente,
que un ciclista ha competido en un equipo.
VICTORIA_ETAPA. El número de victorias de etapa que ese
corredor consiguió en dicha edición de la vuelta, puede interpretarse como un
proxy de forma de correr ofensiva.
PARTICIPACIONES_GV. El número de participaciones en
cualquiera de las tres grandes vueltas hasta el momento del comienzo de la
edición en cuestión de la Vuelta.
ESPAÑA. Variable ficticia que engloba a todos los ciclistas
españoles. Se utiliza para analizar si el conocimiento del terreno a recorrer puede
ser beneficioso para la posición obtenida.
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EUROPA. Variable ficticia que recoge a todos los ciclistas
europeos, no procedentes de un país donde se disputa una gran vuelta. Es decir,
todos excepto España, Francia e Italia.
FRANCIA. Variable ficticia que identifica a los corredores de
nacionalidad francesa. Pretende observar si el hecho de ser originario de un país
con tradición de grandes vueltas otorga una ventaja relativa a la hora de obtener
un mejor rendimiento en la Vuelta a España.
ITALIA. Variable ficticia que identifica a los corredores italianos.
Pretende observar si el hecho de ser originario de un país con tradición de
grandes vueltas otorga una ventaja relativa a la hora de obtener un mejor
rendimiento en la Vuelta a España.
SUB29AÑOS. Variable ficticia que engloba a todo aquel ciclista
menor de 29 años.
MÁS33AÑOS. Variable ficticia que engloba a todo aquel ciclista
mayor de 33 años.
GC. Variable ficticia que identifica a los ciclistas que están
clasificados como especialistas en disputar clasificaciones generales según la
base de datos de referencia procyclingstats.com.
Ahora, una vez que todas las variables han sido debidamente descritas, como
se puede ver en la Tabla 1, se puede proceder a realizar una primera exploración inicial
de cuáles son las características generales y algunos casos llamativos dentro de la
población que se va a analizar.
Tabla 1: Estadísticos descriptivos de los ciclistas que terminaron la Vuelta a España entre 2013
y 2017 (n = 775)
En este período de cinco años, 775 ciclistas llegaron a la meta en Madrid. Sin
embargo, esto no quiere decir que sean 775 corredores diferentes, sino que muchos de
ellos repitieron. En total 501 ciclistas distintos terminaron la gran vuelta española durante
este lustro. Asimismo, se puede ver que las características de estos son muy diferentes
entre sí:
La mayoría de ciclistas participantes no han acabado nunca entre
los 20 primeros de la clasificación general (TOP20). Sin embargo, existen
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excepciones, Chris Froome había quedado 4 veces entre los 20 primeros de la
Vuelta antes de ganarla por fin en 2017.
En general, observando la variable COMPAÑEROS se puede ver
que los directores del equipo hacen un buen trabajo seleccionando a los
corredores que llevan a competir a La Vuelta ya que puede verse que la gran
mayoría de equipos terminan la prueba de tres semanas con al menos 7
corredores (es decir, sólo 2 ciclistas abandonan el equipo). Aunque también hay
excepciones, como el Vacansoleil en 2013 o el Dimension Data en 2017, que
terminaron únicamente con tres corredores.
Si bien se ha dicho que la mayoría de ciclistas nunca han ocupado
puestos en el top 20 de la carrera, lo normal es que al menos tengan un
compañero que sí lo ha hecho en el equipo (TOP20EQUIPO). Una de las
preguntas que sería interesante resolver es cómo se desarrolla la dinámica de
equipo explicada anteriormente en conjuntos con múltiples líderes.
Desafortunadamente, no se disponen de datos para explicar esta cuestión ya
que la base de datos utilizada no recoge la estrategia de líderes dentro de los
equipos antes de comenzar la carrera.
El PESO medio de un ciclista es de 67 kilos, con una desviación
típica de 6 kilos y con la mitad de los corredores en un rango de 8 kilos (Q1 = 63
kg y Q3 = 71 kg). Sin embargo, eso no evita que existan valores mucho más
extremos, como es el caso del francés Kenny Elissonde, que con 52 kilos
representa el corredor más ligero en el registro y su perfil escalador y especialista
en clasificaciones generales. Contrasta mucho con el caso opuesto de Connor
Dune, el ciclista más alto y pesado con 2,04 metros de altura y 88 kilos de peso,
y por supuesto con un perfil muy diferente.
Se aprecia también que existe bastante cambio de equipos entre
los ciclistas. La mayoría de estos habían disputado entre 2 y 4 temporadas con
una escuadra (ANTIGÜEDAD) cuando participaron en la carrera. Aunque
obviamente hay excepciones como puede ser la de Samuel Sánchez, que militó
durante 14 temporadas en el Euskaltel-Euskadi hasta que este equipo se disolvió
finalmente en 2013.
Hay excepciones, pero la mayoría de ciclistas que compiten en
una gran vuelta nunca consiguen una etapa (VICTORIA_ETAPA). Esto es lógico
dado que corren 198 corredores (22 equipos de 9 ciclistas) y sólo se disputan 21
etapas. Es decir, sólo el 11% de los ciclistas conseguirían un triunfo parcial. Sin
embargo, este número se ve todavía más reducido ya que a menudo un ciclista
en buena condición física (especialmente un especialista al sprint) puede
conseguir ganar varias etapas. Ejemplo: John Degenkolb en 2014 o Matteo
Trentin en 2017, ambos con 4 victorias de etapa.
Existe gran disparidad en cuanto a la EDAD de los participantes.
La media son unos 28 años sin embargo hay gente que corre con 20 años y otros
que continúan haciéndolo hasta los 43.
También existen grandes diferencias entre corredores en cuanto a la experiencia
en carreras de tres semanas (PARTICIPACIONES_GV), ya que aunque la mayoría de
corredores han disputado alguna gran vuelta previamente, también hay algunos que
debutan en la vuelta y algunos como Matteo Tosatto cuando corrió en 2014 con 40 años.
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4. DISCUSIÓN
En la Tabla 2, se puede observar un resumen de los resultados obtenidos para
la regresión lineal planteada. En general, todos los coeficientes afectan a la variable
dependiente (RANKING) de la forma prevista en el capítulo anterior en el que se
planteaban las hipótesis a estudiar. Sin embargo, muchos de ellos no son
estadísticamente significativos por lo que no todas las hipótesis podrán ser aceptadas.
Tabla 2: Factores que influencian el rendimiento individual.
Uno de los análisis más claros que se pueden extraer de los resultados es la
confirmación de que el PESO de los ciclistas es un factor clave a la hora de realizar una
buena clasificación general. Esta relevancia se puede ver muy fácilmente si se hace una
serie de cálculos y suposiciones básicas con la intención de ilustrar esta relación. Por
ejemplo, si se supone que terminan 160 corredores (alrededor del número medio para
este período estudiado), un ahorro de un kilo de masa corporal supondría una mejora
nada desdeñable de en torno a tres posiciones en la clasificación final. Obviamente esto
sirve para remarcar la importancia de este atributo físico en general, pero también es
necesario destacar que no todos los ciclistas compiten por la clasificación final sino que
sus objetivos van más enfocados a la obtención de triunfos parciales, es el caso de
velocistas y contrarrelojistas.
Otra de las hipótesis planteadas en la presentación del trabajo es que los
corredores con mayor experiencia previa en la carrera española obtendrán mejor
rendimiento en la presente edición de la misma. Esta hipótesis se cumple en parte ya
que algunas de las variables propuestas son significativas y otras no. Concretamente,
se observa que el número de presencias en el top 20 de ediciones anteriores (TOP20)
es un elemento significativo a la hora de describir el rendimiento individual. Sin embargo,
hay otra idea interesante que se puede extraer de estas variables, ya que ni el número
de top 20 de los compañeros (TOP20EQUIPO) ni el número de temporadas de
experiencia en el equipo (ANTIGÜEDAD) parecen ser significativas para explicar la
variable RANKING. Esta aparente falta de importancia del equipo resulta chocante
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desde el punto de vista convencional, puesto que como se ha explicado anteriormente
la influencia de los compañeros es clave en el rendimiento individual, sobre todo del
líder. Se podría teorizar que son las diferentes estrategias dentro de cada equipo lo que
hace difícil establecer una relación matemática entre ellas. Por ejemplo, quizá la
estrategia de varios líderes en el mismo equipo puede causar peores resultados (Prinz
y Wicker, 2012). Otro elemento que podría influir, sería que a menudo, los gregarios
deben trabajar para dichos líderes de equipo y, por tanto, renuncian a sus intereses
personales decreciendo su posición en la clasificación general. En cualquier caso, los
resultados son estos y sería necesaria más investigación posterior para aclarar las
dudas planteadas. Esta hipótesis también se planteaba inicialmente, pero dada la
estructura de la base de datos no ha sido posible comprobarla.
La experiencia del ciclista podría evaluarse también como el conocimiento del
terreno y la orografía o la pertenencia a una cultura de carreras de tres semanas
(ESPAÑA, EUROPA, FRANCIA, ITALIA). Según los resultados, la procedencia
geográfica no parece ser significativa desde el punto de vista estadístico, aunque sí se
obtuvieron los coeficientes esperados, ya que los corredores europeos (España, Francia
e Italia incluidos), parecen obtener todos mejores resultados.
Por otro lado, y según las investigaciones iniciales, cabría esperar que los
ciclistas alcanzasen el pico de su rendimiento alrededor de los treinta años (Sanchis-
Gomar, et al., 2017). En el modelo propuesto se incluyen dos variables ficticias que
estudian la influencia de la edad en la clasificación obtenida: una para los menores de
29 años (SUB29AÑOS) y otra para los mayores de 33 años (MÁS33AÑOS).
Observando los coeficientes obtenidos, se puede aceptar parcialmente la hipótesis,
aunque con matices. Por un lado, parece claro un declive en el rendimiento ligado al
envejecimiento. Sin embargo, también hay que tener en cuenta que quizá esté teniendo
lugar una tendencia hacia la obtención más temprana del éxito, ya que (aunque no es
significativo al nivel escogido de 0,05) parece observarse que los ciclistas más jóvenes
obtienen incluso mejores resultados que los que se encuentran entre 29 y 33 años, lo
que contradice la literatura existente.
En último lugar, observando los resultados obtenidos, se podría afirmar que el
equipo no tiene ninguna importancia a la hora de explicar los resultados individuales, ya
que ni el número de compañeros de equipo que terminan (COMPAÑEROS) ni el número
de presencias entre los veinte primeros clasificados (TOP20EQUIPO) son significativos.
Sin embargo, esto es completamente opuesto a lo que la experiencia indica, por lo que
muy probablemente se deba a una falta de granularidad en la toma de datos. Si los
datos disponibles recogieran más información, como el tiempo que tarda cada uno de
los gregarios en abandonar el pelotón principal, quizá las conclusiones serían muy
diferentes. En cualquier caso, esto último entra dentro del terreno de la suposición, por
el momento lo único seguro es que no puede afirmarse que las variables
COMPAÑEROS y otras variables relacionadas con el equipo tengan relación con el
rendimiento individual.
5. CONCLUSIONES
El estudio analiza el rendimiento individual, teniendo en cuenta también factores
colectivos, utilizando datos correspondientes a la Vuelta Ciclista a España durante las
temporadas 2013, 2014, 2015, 2016 y 2017. Centra el trabajo en la Vuelta
complementando otros trabajos que analizan el rendimiento del ciclista en el Tour. De
este modo, se puede observar un comportamiento heterogéneo teniendo en cuenta
recorridos y organización de cada competición.
Análisis del resultado individual en la Vuelta Ciclista a España
Serrano, Acero, Felices
Número 11, 2018 e-Motion. Revista de Educación, Motricidad e Investigación 46
Como se detalló en el apartado 3, Análisis del rendimiento individual, hay
múltiples factores que son significativos a la hora de explicar el rendimiento de los
ciclistas. Hay distintas categorías que tienen influencia, el peso de un ciclista penaliza
de forma importante la posición en el ranking, ya que los corredores más ligeros ofrecen
unas mejores prestaciones sobre todo en etapas de montaña. En segundo lugar, la
experiencia y calidad del ciclista son factores importantes (número de participaciones
en grandes vueltas, sus resultados en las mismas y las victorias de etapa obtenidas)
también son variables significativas para explicar el rendimiento individual. Asimismo, la
especialidad del ciclista también es importante ya que los ciclistas especializados en
vueltas por etapas obtienen mejores resultados en la clasificación general. Por último,
se observa que los ciclistas de mayor edad (aquellos con más de 33 años) presentan
peores resultados.
En general, los resultados son bastante similares a los trabajos previos utilizados
como referencia (los trabajos que estudian el rendimiento de los ciclistas en el Tour,
como el de Torgler en 2007 o el de Prinz y Wicker en 2012). Los resultados colinden
con trabajos previos en cuanto a la importancia de factores individuales, como la
importancia del peso, edad o la experiencia en la carrera. Sin embargo, muestran un
resultado poco relevante de las características del equipo, que contrasta con los
resultados mostrados por Prinz y Wicker (2012) para el tour de Francia. Como se ha
mostrado los resultados no son tan concluyentes desde el punto de vista colectivo.
Ninguno de los aspectos analizados (el número de compañeros que terminan la carrera,
el rendimiento de estos en ediciones anteriores o la experiencia del corredor en el seno
del equipo) muestran coeficientes significativos para explicar las actuaciones
individuales.
Entendemos que esta heterogeneidad mostrada entre competiciones abre la
puerta a futuras investigaciones que profundicen en el conocimiento de la conformación
y gestión de los equipos y que éstas podrían además enfocarse desde otro ángulo y/o
utilizando un método diferente para obtener mejores datos. Esta es por lo tanto la
principal limitación del trabajo, debería mejorarse la medición de la gestión de equipos
y su influencia en los rendimientos del ciclista. Además de la anterior limitación,
consideramos que un avance importante consistiría en analizar el rendimiento del
ciclista teniendo en cuenta un modelo que considere sus resultados en diferentes
competiciones, para ello, como se ha citado, deberían considerarse variables de control
que tengan en cuenta las características no sólo del tipo de etapa, sino, también del tipo
de competición y organización.
Se espera que las conclusiones obtenidas puedan servir tanto para basar futuras
contribuciones a la literatura científica como para guiar la toma de decisiones de los
directores de equipo en el momento de decidir el grupo de corredores que quieren
seleccionar para la disputa de próximas ediciones de la Vuelta Ciclista a España.
6. REFERENCIAS
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7. AGRADECIMIENTOS
Los autores agradecen la financiación recibida a través de los proyectos JIUZ-2017-SOC-
01 y ECO2016-77-P (AEI/FEDER,UE) y el apoyo del Grupo de Investigación de Referencia
COMPETE: Análisis Empresarial y Competitividad financiado por el Gobierno de Aragón y
el FSE (proyecto S52-17R).
