BSS, la doble popularización del running y el efecto 50/50/25
created by iulenib - datacy

BSS, la doble popularización del running y el efecto 50/50/25

En mi último artículo os hablaba de un doble fenómeno que se había producido en la presente edición de la Behobia San Sebastián. Por un lado, encontramos menos corredores en los primeros tramos de ritmo (los ritmos más rápidos) y, por otro lado, encontramos más corredores en los últimos tramos de ritmo (los ritmos más lentos). El punto de inflexión se sitúa en el tramo 1h50 - 2h00. Hoy mismo Gabriel publicaba un interesante artículo analizando a los Gipuzkoanos y Navarros más rápidos y demostraba cómo, a nivel individual, los primeros habían sido más rápidos que en ediciones precedentes. Sin embargo, a nivel colectivo, los datos hablan por sí mismos.

Con este artículo pretendo arrojar luz sobre lo que viene ocurriendo en los últimos años, sobre ese aumento de finishers en la parte baja de la tabla.

Este es el resumen visual de las últimas 40 ediciones, desde 1979 hasta 2018:

El año más lento y el más numeroso en participación es 2015, con 26.498 finishers (válidos) y un ritmo medio de 337 segundos por kilómetro, esto es: 5:37.

En el otro extremo, encontramos a la edición de 1980, la menos numerosa con 363 finishers y la edición de 1988 con un ritmo medio de 228 segundos por kilómetro, esto es: 4:28 y 382 finishers.

Mi teoría sobre el fenómeno del running, sobre el boom del running es que ha existido una doble popularización o una popularización doble en esto del correr. Por un lado, correr se ha popularizado en el sentido en el que cada vez más gente practica este deporte y cada vez más gente se apunta a las cada vez más numerosas carreras. Por otro lado, la gente (en mi modesta opinión), se lanza a correr carreras con menos preparación y de ahí que los ritmos medios crezcan y las carreras se vuelvan más lentas. Las carreras son cada vez más populares (más gente y ritmo más lento). Quizás ahora las carreras representen mejor a la sociedad de lo que lo hacían las carreras en los 80 pero,c omo suele ocurrir con frecuencia, pasamos de un extremo a otro y en ciertas modalidades como en el maratón, creo que se le ha perdido algo de respeto.

No podemos olvidarnos de las tan influyentes condiciones meteorológicas. Temperatura, humedad y viento son factores que pueden condicionar mucho el desarrollo de una carrera. ¡Qué nos lo digan a lso que corrimos la BSS en 2015! Aquí tenéis los datos de AEMET para las últimas ediciones.

Hoy quiero señalar un tercer efecto y es el de el efecto 50/50/25 o el aumento de la participación femenina en la BSS. Tal y como señalé en un artículo de esta misma semana, la participación femenina ha ido creciendo en términos relativos años a año y se encamina hacia el objetivo de la paridad (a mi modo de ver utópico pero igualmente necesario).

Si analizamos los tiempos por categorías (masculina - Mas. y femenina - Fem.) entre 2015 y 2018, obtenemos estos histogramas para hombres:

y para mujeres:

Si juntamos los dos, váis a ver mucho más claro a dónde quiero ir a parar:

La campana de las mujeres está claramente desplazada hacia la derecha (ritmos más lentos). Por lo tanto, a medida que vaya aumentando la proporción de mujeres, la carrera se irá haciendo más lenta más allá de las incidencias meteorológicas. Estos 3 fenómenos (la doble popularización y la mayor participación femenina) explican el aumento de finishers en la parte baja de la clasificación. Siempre hablando de ritmos medios globales.

Hasta pronto.

#data #bigdata #datascience #tableau #rstudio #running #carreraspopulares #boostbehobiass #behobiass #run #train #insights #runningdata #atletismo #athletics #20k #datascientist #datacy #20km #donostiasansebastian #donostia #irun #paridad #bss505025 #poblaciones #ine #racing #atletismo #athletics #marathon #maraton #mediamaraton #halfmarathon

Inicia sesión para ver o añadir un comentario.

Más artículos de Iulen Ibañez Baños

  • dplyr() - nuevos verbos

    dplyr() - nuevos verbos

    La familia dplyr() no para de crecer. Allá por junio os explicaba el nuevo miembro de la familia, across() que nos…

  • ¿De qué hablábamos antes de la covid-19?

    ¿De qué hablábamos antes de la covid-19?

    Desde comienzos de año el coronavirus, el virus, la pandemia, la COVID-19 acaparan la actualidad mediática y nuestras…

    2 comentarios
  • Los hijos del babyBoom

    Los hijos del babyBoom

    Hace un par de semanas os presentaba una visualización en forma de espiral y otra en forma de calendario sobre el…

    3 comentarios
  • Visualizando el "baby boom"

    Visualizando el "baby boom"

    La semana pasada me topé con una visualización sobre los nacimientos ocurridos en Estados Unidos a lo largo de unos…

  • 2011 fue el año en la que cambiamos el tabaco por la cerveza

    2011 fue el año en la que cambiamos el tabaco por la cerveza

    El tabaco y la cerveza han seguido trayectorias antagónicas desde 2003 hasta 2019. He descargado los datos relativos a…

  • ¿Qué fue de... la cerveza, el papel higiénico y la harina?

    ¿Qué fue de... la cerveza, el papel higiénico y la harina?

    El pasado 17 de abril, en pleno estado de alarma, os hablaba de los otros "héroes" del confinamiento en este blog…

  • dplyr 1.0.0

    dplyr 1.0.0

    El pasado mes de junio tenemos disponible la versión 1.0.

  • Pon color a tu código

    Pon color a tu código

    La fortaleza de la sencillez. Ayer me topé, por accidente, con una funcionalidad de RStudio que desconocía.

    1 comentario
  • Cada voto cuenta

    Cada voto cuenta

    ¿Cuántas veces habéis escuchado eso de "no voy a ir a votar, total, por 1 voto"? 1 voto no suele decantar la balanza en…

    1 comentario
  • Reflexiones tras la jornada 32 (y parte de la 33) de LaLiga

    Reflexiones tras la jornada 32 (y parte de la 33) de LaLiga

    LaLiga está recuperando el terreno perdido a marchas forzadas, con partidos todos los días de la semana, semana tras…

    1 comentario

Otros usuarios han visto

Ver temas