Para aprender bien algo hay que estudiarlo a fondo, dedicar tiempo y, si no sale a la primera, seguir intent\u00e1ndolo. Es repetir y repetir, es reforzar el aprendizaje. Sin embargo, hay veces en que el refuerzo no funciona o, por lo menos, no es totalmente eficaz. Tal Neiman y Yonatan Loewenstein, de la Universidad Hebreade Jerusal\u00e9n, nos lo explican con los triples de baloncesto.<\/p>\n
Cuando escribo este texto, en nuestra liga de baloncesto, la liga ACB, el jugador con mayor porcentaje de aciertos desde la l\u00ednea de 6.75 metros alcanza el 50%, y el jugador que ha encestado m\u00e1s triples tiene 44 de 120 intentos, o sea, el 36.67%. Es evidente que encestar desde tan lejos no es f\u00e1cil, incluso para profesionales con mucho entrenamiento. Hay que ser un especialista y ser consciente de que se va a fallar mucho y, claro est\u00e1, no hay que desanimarse. Pero los jugadores profesionales de baloncesto est\u00e1n motivados para adoptar decisiones adecuadas en momentos concretos del juego. Y, si lanzan un triple y fallan, la decisi\u00f3n que se les pide es que vuelvan a lanzar o, viceversa, si lanzan y aciertan, tambi\u00e9n se les pide que repitan. Tanto si fallan como si aciertan, su entrenador le dir\u00e1 que el siguiente tambi\u00e9n va a entrar.<\/p>\n
Para ver si el entrenador est\u00e1 en lo cierto y el optimismo sobre el siguiente tiro est\u00e1 justificado, nuestros investigadores han repasado las estad\u00edsticas de la NBA en las temporadas 2007-2008 y 2008-2009, con m\u00e1s de 200.000 lanzamientos, y de la WNBA (la liga femenina) en 2008 y 2009, con m\u00e1s de 15.000 intentos. S\u00f3lo estudian los resultados de jugadores que han tirado 100 veces o m\u00e1s desde la l\u00ednea de tres puntos; en total, son 291 de la NBAy 41 de la WNBA. El an\u00e1lisis de los datos lleva a alguna conclusi\u00f3n m\u00e1s bien parad\u00f3jica: el jugador que acierta un triple se anima a lanzar otro y, en este segundo tiro, casi siempre falla; lanza m\u00e1s de lo habitual para \u00e9l y, en consecuencia, falla m\u00e1s de lo habitual. Por el contrario, el jugador que falla es m\u00e1s f\u00e1cil que acierte en el siguiente tiro. Si aciertas, la probabilidad es de fallar en el siguiente; si fallas, la probabilidad de acertar en el siguiente es alta.<\/p>\n
Y si hablamos de aprendizaje, aunque parezca que la situaci\u00f3n de lanzar a canasta para encestar un triple se repite siempre por igual, el jugador (y quiz\u00e1 su entrenador) debe ser consciente de que la situaci\u00f3n nunca es exactamente la misma. El entorno cambia: el lugar de lanzamiento, los contrarios, los compa\u00f1eros, la luz, los colores, la distancia, el peso del bal\u00f3n,\u2026 Se aprende el automatismo del lanzamiento pero no se pueden controlar el resto de circunstancias ajenas al propio jugador. Un partido de baloncesto es lo suficientemente complejo como para que no haya dos lanzamientos iguales. El refuerzo en el aprendizaje s\u00f3lo funciona en parte; el resto, son imponderables.<\/p>\n
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* Neiman, T. & Y. Loewenstein. 2011. Reinforcement learning in professional basketball players. Nature Communications 2: 569.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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