El impacto de las aplicaciones estadísticas en el periodismo deportivo: estudio comparativo entre valoraciones algorítmicas y humanas en el fútbol de élite

Resumen

. Este estudio compara valoraciones periodísticas y algorítmicas del rendimiento de futbolistas de élite en un contexto de creciente influencia de plataformas como Sofascore y Flashscore. Mediante un diseño observacional transversal, se analizó una muestra intencional de 60 jugadores en 10 partidos de relevancia (temporada 2024-2025). Para cada jugador se recopilaron puntuaciones de ambos algoritmos y de dos medios europeos, seleccionados de un total de 13 (7 tradicionales, 6 nativos digitales). Se aplicaron análisis descriptivos e inferenciales para examinar tendencias centrales y dispersión, convergencia entre sistemas, impacto del resultado del partido, variación por posición y rol del jugador, divergencias por tipología y país del medio, patrones por medio específico, además de casos cualitativos paradigmáticos. Los resultados revelan que los medios asignan puntuaciones significativamente más bajas (media 6,76; p < 0,001) y con mayor variabilidad (CV = 26,4 %) que los algoritmos (Sofascore: 7,53, CV = 11,8 %; Flashscore: 7,33, CV = 12,4 %). La correlación entre algoritmos es muy alta (r = 0,858) y mayor que entre medios y algoritmos (r ≈ 0,72). Todos los sistemas muestran sensibilidad significativa al resultado (p ≤ 0,01), pero la magnitud del sesgo es mucho mayor en los medios (-2,01 puntos entre victoria y derrota) que en los algoritmos (-0,75/-0,96). La convergencia es mayor para jugadores destacados (d > 0,90). No se hallaron diferencias significativas por posición ni tipología mediática. Los análisis exploratorios sugieren que la cultura editorial de cada medio es más determinante que su país o tipología. Se concluye que ambos sistemas son epistemológicamente complementarios, y su integración –no sustitución– enriquece la evaluación deportiva.