Estadística en el fútbol: ¿hasta qué punto podemos predecir un resultado?

Estadística aplicada al fútbol: ¿hasta dónde se puede predecir?

la estadística en el fútbol

Roy Makaay es uno de los mejores delanteros que han pasado por la liga de fútbol española. No lo decimos nosotros, lo dicen los datos.

El ex del Tenerife y el Deportivo, con quien ganó la bota de oro en 2003 tras marcar 29 goles, está hoy retirado. Sin embargo, su nombre aparece junto al de un joven Leo Messi y los míticos Ronaldo Nazário, David Villa y Samuel Eto’o en el top cinco de los delanteros más capaces de la primera década del milenio en la liga española.

Este no es un ranking cualquiera. Procede de un trabajo de las Universidades de Granada y Jaén publicado en 2013 en el ‘European Journal of Sport Science’. La investigación estaba basada en un modelo de estadística bayesiana que servía para analizar el rendimiento de cada jugador en función de sus cualidades individuales. Entonces, el uso de la estadística aplicada al fútbol era una excepción. Una década después, es cada vez más habitual.

¿Es posible predecir el rendimiento de un futbolista?

rendimiento de un portero de fútbol

El estudio de 2013 sobre la liga española trabajaba con datos del pasado. Ofrecía un ranking sobre el rendimiento de los futbolistas que habían jugado en la década anterior. No sorprende que entre sus resultados figuren estrellas mundiales de aquellos años como Rivaldo, Roberto Carlos y Mostovoi. Además, el estudio señala el papel emergente de uno de los mejores jugadores de la historia, Leo Messi.

“La evolución de Messi es interesante”, subrayaban los investigadores, quienes destacaron cómo la efectividad anotadora del argentino se había incrementado de forma notable en los últimos años. Y es que, aunque hoy parezca lejano, el centrocampista de Rosario empezó a liderar el FC Barcelona a finales de aquella década. Desde entonces, predecir con números el rendimiento de un futbolista es cada vez más preciso.

Esteban Granero debutaba en el fútbol profesional también en aquellos años. En la temporada 2009-2010 se vestía la camiseta del primer equipo del Real Madrid. Hoy todavía sigue jugando, lo hace en el Marbella de Segunda División B, pero dedica buena parte de su tiempo a Olocip. Esta empresa, que fundó junto a dos catedráticos de la Universidad Politécnica de Madrid, Pedro Larrañaga y Concha Bielza, ha desarrollado herramientas predictivas basadas en datos e inteligencia artificial.

De forma regular, publican análisis sobre el rendimiento futuro de determinados futbolistas y las posibilidades de ciertos fichajes. Por ejemplo, a principio de la presente temporada publicaron un análisis sobre los posibles sustitutos que tenía el Atlético de Madrid para Thomas, tras su marcha en el último minuto rumbo al Arsenal. Geoffrey Kondogbia era la apuesta más destacada del análisis predictivo de Olocip y fue quien finalmente acabó jugando bajo las órdenes del Cholo Simeone.

La firma de software alemana SAP es una de las pioneras en este tipo de análisis y el uso de la estadística para mejorar el rendimiento de los futbolistas. Su primer gran acuerdo se firmó ya en 2014 con el Bayern de Múnich. Según el artículo ‘Big Data en el fútbol’, publicado en Istmo, en esa ocasión usaron aplicaciones para analiza en tiempo real el vídeo de los partidos y algunos indicadores como el porcentaje de pases acertados o la potencia de cada jugador. Como resultado, generaban informes para facilitar la labor del equipo técnico.

La compañía alemana se ha convertido desde entonces en un referente de la aplicación del análisis avanzado de datos y la estadística para mejorar los equipos de fútbol. La selección alemana ha contado con sus servicios en varias ocasiones. La última, para preparar el mundial de Rusia de 2018 y llegar en su mejor momento de forma a las eliminatorias (aunque sin mucho éxito, ya que cayeron en la primera ronda).

¿Qué dice la ciencia?

imagen del Camp Nou

Los de SAP y Olocip son solo dos ejemplos entre las empresas que utilizan el poder de los datos y la estadística en el fútbol. De forma paralela, desde la ciencia de datos se investiga y se publica cada vez más. A finales del año pasado, investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid publicaron el desarrollo de un algoritmo de machine learning capaz de analizar el juego de cada futbolista y reubicarlo en la posición óptima de acuerdo con sus características.

El equipo de Paolo Rossi, de la Universidad de Pisa (Italia), lleva también muchos años aplicando la estadística al deporte. Sus últimos modelos matemáticos son capaces de predecir las probabilidades de lesión de los deportistas. Lo hacen analizando 12 variables con un algoritmo de aprendizaje automático supervisado. Entre otras, estudian la distancia recorrida a más de 5,5 metros por segundo o el número de aceleraciones y desaceleraciones de alta intensidad. Los datos los recogen mediante una serie de wearables durante los entrenamientos. Y el sistema es capaz de predecir más del 80% de las lesiones.

Otro de los ejemplos recientes más interesantes llega desde la Universidad de Harvard (Estados Unidos) y el Barça Innovation Hub. En el paper ‘Dynamic analysis of team strategy in professional football’, los investigadores Laurie Shaw y Mark Glickman analizan de forma dinámica las tácticas y el posicionamiento dentro del campo, más allá de los clásicos 4-4-2 o 3-5-2. Mediante una serie de modelos estadísticos, estudian el comportamiento real del equipo durante los partidos. Después, señalan posibles puntos de mejora a corregir durante los entrenamientos y la preparación de los encuentros.

La lista de estudios de ciencia de datos aplicados al fútbol es cada vez más larga; motivada, en gran medida, por el interés y la financiación de los clubes. El FC Barcelona, por ejemplo, ha celebrado en dos ocasiones el Barça Sports Analytics Summit en el que premia ocho trabajos de investigación en el ámbito del análisis avanzado de datos y el fútbol.

Quizá el caso más paradigmático dentro del fútbol español es el de Ramón Rodríguez Verdejo, Monchi, director deportivo del Sevilla FC, a quien el análisis de big data y la inteligencia artificial le han convertido en uno de los directores que mejor ficha del mundo. Hace 20 años que empezó a trabajar en el club andaluz. Desde entonces ha sabido aprovechar el poder de la tecnología en un mercado que no ha dejado de cambiar.

Tal como explicó en el Football Data International Forum celebrado en Madrid en enero de 2020, su equipo no improvisa nada. Tienen un sistema en el monitoriza a más de 18 000 futbolistas. El entrenador y el cuerpo técnico definen las posiciones que quieren reforzar y las características que les gustaría que tuviese el jugador. A partir de ahí, refinan la búsqueda mediante análisis de datos y se quedan con un número reducido de opciones entre las que fichar.  Este sistema le ha permitido al club contratar a precio de ganga a futbolistas que acabaron saliendo del equipo como estrellas, como Dani Alves, Ivan Rakitic, Ben Yedder y Kanouté.

Mejores fichajes, mayor protección frente a las lesiones, optimización del rendimiento y mejoras técnicas. Lo que empezó como un juego de estadística en el que pocos creían está revolucionando el mundo del fútbol desde dentro.

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Imágenes | Unsplash/Md Mahdi, Lars Bo Nielsen, Shai Pal

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