Repaso a los últimos datos y sus implicaciones en el club blanquinegro
FOTOS: R.Cabal.- LaLiga
Vivimos en la era del Big Data. No hay marcha atrás. La industria del dato y de la inteligencia artificial ha venido para quedarse. Desde finales del Siglo XX algunos deportes como el baloncesto o el béisbol ya utilizan los datos para analizarlos profundamente y sacar conclusiones objetivas que ayudarán a preparar partidos y a planificar fichajes de jugadores.
La razón del Big Data aplicado al deporte es fundamentalmente ofrecer realidades sin el sesgo subjetivo de un evaluador. Es el cimiento básico para llegar incluso a predecir lo que va a ocurrir en un terreno de juego y es fundamental en el proceso de toma de decisiones de un club. Al fútbol ha llegado tarde, como todos los avances tecnológicos. Sin embargo, se está implantando rápidamentea todos los niveles. La estadística avanzada es ahora mismo otro miembro más del staff de cualquier club de élite.
Hace no mucho tiempo las únicas estadísticas que se medían y se tenían en cuenta en un partido eran los tiros, las tarjetas, los córners y la posesión. Todas métricas planas, casi sin valor real. Me explico: no es lo mismo un tiro desde 30 metros que un penalti. No es lo mismo mantener una posesión plana, horizontal, en campo propio; que ejecutar pases entre líneas en campo rival. Todo ponderaba igual en las figuras estadísticas tras el partido, por lo tanto, era complicado sacar conclusiones no erróneas.
Ahora tenemos la tecnología que permite medir y cuantificar miles de eventos por partido. Podemos saber cómo juega un equipo de manera precisa solamente analizando los datos de la estadística avanzada. Como usa el balón, la progresividad en el pase, la velocidad de sus acciones, su eficacia defendiendo centros laterales y un largo etcétera. Todos esos datos pueden ser globales de un equipo o individualizados por jugador. Podemos desnudar y objetivar el rendimiento de un jugador y desmembrar la esencia del juego del rival.
De entre todas las métricasrescato el indicador básico por excelencia, el famoso concepto de expectedgoals (xG) o goles esperados. Esta métrica asigna una probabilidad a cada ocasión de acabar en gol, en función de las características de la jugada. Como decíamos más arriba, un tiro desde 30 metros y un penalti no tienen la misma probabilidad de acabar en gol. Tampoco un tiro escorado con el área plagada de defensas y un remate de cabeza a bocajarro. Básicamente se mide la calidad de la ocasión. Cualquier variable que pueda afectar en un tiro, se incorpora para calcular el xG.
El Big Data otorga un xG a cada equipo. Resumiéndolo mucho, si he metido menos goles que los indicados en el xG a favor, he definido por debajo del nivel esperado. Si he recibido más goles que el xG en contra, he defendido (y parado) por debajo de lo esperado. Anteriormente solo nos quedábamos con los tiros realizados y recibidos (divididos si eran a puerta o no). Ahora podemos ver si las ocasiones de gol que creamos son de calidad, y si las que recibimos no son francas. Por ejemplo, en el Real Madrid – Barcelona del pasado domingo, el Madrid tiró 6 veces fuera y 4 a puerta. El Barça tiró 7 veces fuera y 4 a puerta. Datos similares. Sin embargo, el xG del Real Madrid – Barcelona del pasado domingo fue un rotundo 0.64 – 4.30.
También nos permite evaluar la relación con el gol de cada jugador y el rendimiento de nuestra portería. Veámoslo con datos reales del Burgos C.F. en lo que va de temporada *.
El BCF es uno de los equipos más efectivos de cara a gol. Materializa el 27% de sus ocasiones de gol. Su dato de xG por gol a favor es de 1,01. Es decir, hacemos los mismos goles que los que la probabilidad nos otorga. Somos uno de los mejores equipos en ese aspecto. Por ejemplo, la Real Sociedad B (equipo que seguro parece más virtuoso ofensivamente que el BCF), necesita un 25% más de xG para conseguir los mismos goles.
Si individualizamos estos datos, entre Guillermo, Juanma y P.Valcarce suman un xG total de 16,8. En cambio llevan 22 goles, 5 goles más de los esperados (un 30% más). Esto habla muy bien de la calidad en la definición que están teniendo. Por el contrario, el xG total de Alex Alegría es el 5º más alto de la plantilla (1,95) y todavía no ha conseguido materializar.
En las estadísticas defensivas vemos que por cada gol que nos hacen, se esperaba que nos hicieran 1,47 goles (xG en contra por gol). Es decir, en circunstancias normales nos deberían meter 3 goles en vez de 2 recibidos. Sin entrar a valorar las causas, (una de ellas es seguro el bloque bajo de Calero) esto habla de la fortaleza defensiva y del nivel que está mostrando la portería.
Hay cientos de datos interesantes para estudiar la idiosincrasia de los equipos y de cada jugador. Para no extender mucho el artículo rescataré algunos que me han parecido curiosos.
Somos el equipo con peor tasa de regates con éxito, siendo además de los que menos regates intentan. Puede que la manera de jugar del equipo, priorizando acciones rápidas y atacando espacios, hace que el regate no sea protagonista. Las características de nuestros jugadores de ataque, con la excepción de Berjón, tampoco son esas.También vemos que somos de los equipos que menos utiliza la presión avanzada, la realizamos poco y con poco éxito.Vamos a la cola también en tiempo medio de posesión, con tan solo 12” de media por acción (dato que no tiene por qué ser necesariamente malo). Ambas métricas pueden mostrar las características del juego del Burgos; prioriza mantener el equipo unido en campo propio y utiliza ataques rápidos sin llevar el peso de la posesión.
Atacamos significativamente más por la izquierda que por la derecha (un 40% más). A balón parado los datos dicen que somos, junto con el Eibar, el equipo más efectivo de la competición.
Y un sinfín de información más, tanto colectiva como individual, que con los conocimientos futbolísticos y analíticos necesarios pueden ser diferenciales para inclinar la balanza del éxito y el fracaso, en un fútbol de élite cada vez más igualado y con menos margen de error.
Sin embargo, el fútbol tiene algunas métricas invisibles (por el momento) al Big Data. El aspectomental de un futbolista, su resiliencia, su fortaleza, son difícilmente cuantificables y por ende comparables de forma objetiva. Tampoco lo es la evaluación del entorno del jugador ni de su forma de ser, aspectos básicos a evaluar antes de incorporar a un jugador. En el terreno de juego, algunas habilidades de un jugador también pasan desapercibidas, como por ejemplo la inteligencia tras los movimientos sin balón, que son fundamentales para la creación de espacios.
El Big Data en el fútbol está provocando, poco a poco, una revolución tecnológica silenciosa e imparable en el desarrollo de este deporte. Simplemente quien no use esta herramienta partirá en desventaja.
En cualquier caso, que ningún romántico se preocupe demasiado. El dato solo ofrece una ayuda adicional, un complemento. Siempre tendremos que saber utilizarlo y aplicarlo junto con los conocimientos tradicionales y con la percepción subjetiva y experimentada de los técnicos y jugadores.
*Datos ofrecidos por Alfredo Martín, segundo entrenador y analista del Burgos Promesas. Obtenidos de INSTAT. Actualizados a fecha de la publicación de este artículo.
