El acceso a datos inéditos hace una década viene cambiando el análisis del fútbol como nunca antes en la historia. Todos los fines de semana lo vemos: la posesión del balón, el acierto en el pase, el porcentaje de atajadas. Toda esta es información, relativamente común hoy día, permite al aficionado, al entrenador y al analista entender mejor el fútbol que hoy se juega. La riqueza de los datos permite, sin embargo, ir más allá. Existen métodos estadísticos que permiten sacar de su escondite patrones que de otra forma permanecerían ocultos tras los datos generales de mayor exposición.
Consideremos los pases, la métrica más importante para determinar la calidad de un futbolista. No tomen mi palabra, tomen la de Shankly, el legendario mánager del Liverpool: lo básico del fútbol, decía, es “control y pase, control y pase”.
El mundo del fútbol sabe desde hace un buen tiempo que los delanteros fallan más pases que los defensas. Es casi evidente, pues suelen tener menos presión. Lo anterior sugiere la necesidad de estimar la probabilidad de realizar un pase exitoso teniendo en cuenta factores que afectan la acción. El acierto en el pase depende de factores como el tiempo que tardó en ejecutarlo, la distancia del mismo, la posición precisa del pasador y del receptor. Otros factores a considerar son los compañeros, el rival y la calidad intrínseca del jugador.
Con datos de la Liga Águila de 2017-I, facilitados por www.golyfutbol.com, hemos estimado un modelo para predecir la probabilidad de tener un pase exitoso considerando los factores mencionados (y algún otro). El denominado modelo aditivo generalizado mixto permite una serie de visualizaciones que pueden ser útiles para los analistas del fútbol.
Los jugadores, lo sabemos los hinchas, pueden verse favorecidos o perjudicados por los compañeros que tengan. Messi, por ejemplo, siempre rindió más en Barcelona, rodeado de futbolistas estelares, que en Argentina, rodeado de jugadores no tan estelares. La siguiente gráfica compara la habilidad que tiene un equipo para facilitar los pases de sus compañeros con la habilidad que tiene un equipo para restringir o dificultar el pase del rival.
Cuanto más arriba esté un equipo en el eje vertical, más se beneficia un futbolista de la calidad de sus compañeros. Cuanto más a la derecha en el eje horizontal, más dificulta un equipo que los rivales hagan pases correctos. Nacional, campeón en el primer semestre, es un equipo promedio en cuanto a restringir pases se refiere. Pero sobresale notoriamente en facilitar pases a los compañeros. La gráfica, para todos los partidos jugados en 2017-I, explica por qué Santa Fe (noveno) no clasificó. El problema no radicó en su habilidad para facilitar pases, muy superior al octavo, Bucaramanga. Falló notoriamente en la labor de dificultar el pase del rival.
El modelo, estimado fecha a fecha, permitiría entender cómo se va desenvolviendo un equipo en aquellas variables más complejas de medir.
El acceso a datos inéditos hace una década viene cambiando el análisis del fútbol como nunca antes en la historia. Todos los fines de semana lo vemos: la posesión del balón, el acierto en el pase, el porcentaje de atajadas. Toda esta es información, relativamente común hoy día, permite al aficionado, al entrenador y al analista entender mejor el fútbol que hoy se juega. La riqueza de los datos permite, sin embargo, ir más allá. Existen métodos estadísticos que permiten sacar de su escondite patrones que de otra forma permanecerían ocultos tras los datos generales de mayor exposición.
Consideremos los pases, la métrica más importante para determinar la calidad de un futbolista. No tomen mi palabra, tomen la de Shankly, el legendario mánager del Liverpool: lo básico del fútbol, decía, es “control y pase, control y pase”.
El mundo del fútbol sabe desde hace un buen tiempo que los delanteros fallan más pases que los defensas. Es casi evidente, pues suelen tener menos presión. Lo anterior sugiere la necesidad de estimar la probabilidad de realizar un pase exitoso teniendo en cuenta factores que afectan la acción. El acierto en el pase depende de factores como el tiempo que tardó en ejecutarlo, la distancia del mismo, la posición precisa del pasador y del receptor. Otros factores a considerar son los compañeros, el rival y la calidad intrínseca del jugador.
Con datos de la Liga Águila de 2017-I, facilitados por www.golyfutbol.com, hemos estimado un modelo para predecir la probabilidad de tener un pase exitoso considerando los factores mencionados (y algún otro). El denominado modelo aditivo generalizado mixto permite una serie de visualizaciones que pueden ser útiles para los analistas del fútbol.
Los jugadores, lo sabemos los hinchas, pueden verse favorecidos o perjudicados por los compañeros que tengan. Messi, por ejemplo, siempre rindió más en Barcelona, rodeado de futbolistas estelares, que en Argentina, rodeado de jugadores no tan estelares. La siguiente gráfica compara la habilidad que tiene un equipo para facilitar los pases de sus compañeros con la habilidad que tiene un equipo para restringir o dificultar el pase del rival.
Cuanto más arriba esté un equipo en el eje vertical, más se beneficia un futbolista de la calidad de sus compañeros. Cuanto más a la derecha en el eje horizontal, más dificulta un equipo que los rivales hagan pases correctos. Nacional, campeón en el primer semestre, es un equipo promedio en cuanto a restringir pases se refiere. Pero sobresale notoriamente en facilitar pases a los compañeros. La gráfica, para todos los partidos jugados en 2017-I, explica por qué Santa Fe (noveno) no clasificó. El problema no radicó en su habilidad para facilitar pases, muy superior al octavo, Bucaramanga. Falló notoriamente en la labor de dificultar el pase del rival.
El modelo, estimado fecha a fecha, permitiría entender cómo se va desenvolviendo un equipo en aquellas variables más complejas de medir.