El ‘big data’ llega al fútbol

Cada vez son más lo que perciben en Estados Unidos el fútbol casi como si fuera una práctica empírica, alejada de la apasionada variabilidad. Tras hacerse un hueco en el mundo de las empresas, la política y los principales deportes estadounidenses, el creciente interés por el big data ha llegado al soccer y puede revolucionar a nivel mundial el modo de tomar decisiones de los entrenadores.

Mediante un sinfín de estadísticas en bruto, hay expertos que analizan absolutamente cada detalle de un partido de fútbol, desde los más clásicos -como los goles, los pases acertados o las tarjetas- hasta otros mucho más elaborados -cada cuántos disparos a puerta acaban en gol, la distancia desde la que se efectúan o el grado de dependencia que tiene un jugador de las asistencias de sus compañeros de equipo para lograr marcar.

Uno de estos estudiosos es Benjamin Morris, investigador y redactor de deportes en el portal Five Thirty Eight, asociado con el gigante televisivo de deportes ESPN y creado por Nate Silver, el periodista que revolucionó en 2012 los pronósticos electorales gracias a su análisis de encuestas en The New York Times. A principios de julio, antes del partido de octavos de final del Mundial entre Argentina y Suiza, publicó un extenso artículo en el que argumentaba, con profusión de detalles, por qué Lionel Messi es el mejor futbolista del mundo. “Si no analizas todos los datos, te pierdes una gran parte de la trama. No te permite adoptar mejores decisiones”, afirma Morris en conversación telefónica.

A partir del mar de estadísticas de todos sus partidos en el Barcelona y en la selección argentina tras el Mundial de 2010, el experto concluye que “Messi es imposible”. Un increíble caso aparte.

El análisis estadístico es esencial en equipos de baloncesto, béisbol y fútbol americano

“No es posible chutar con más eficiencia desde fuera del área que muchos jugadores desde dentro, liderar en el mundo los goles a larga distancia y en disparos flojos, o marcar igual de bien en jugadas sin asistencia como los mejores futbolistas lo hacen en jugadas con asistencia”, escribe en su artículo. Pero para Morris lo más sorprendente es el “alocado” amplio margen de diferencia en esta retahíla de datos entre Messi y sus rivales. El segundo mejor clasificado es su archirrival en la liga española, Cristiano Ronaldo.

Morris lleva cuatro años sumergido en el big data, pero ha sido recientemente cuando ha notado un mayor interés por la disección estadística entre las empresas que recopilan información, los medios de comunicación y el público en general. En el caso de Five Thirty Eight, han registrado un incremento significativo de lectores en los artículos sobre el Mundial de Brasil, lo que le lleva a pensar que, si se diera mayor relevancia a los datos, el soccer atraería a más aficionados en EE UU. “Sinceramente creo que no es tan popular respecto a otros deportes porque los cuadros de estadísticas son muy pobres. El pasatiempos americano es el béisbol y para mucha gente lo es no necesariamente por ver los partidos sino por mirar al día siguiente las estadísticas”, sostiene.

El análisis de datos, explica Morris, ha sido muy útil en equipos de béisbol como los Redsox, pero también ha conquistado a los Patriot de la NFL, o los Mavericks de la NBA. “Sin duda funciona. Por eso, se utilizan”, dice. El ejemplo de la película Moneyball, basada en el libro del mismo título y que giraba en torno a la figura de Billy Beane, el entrenador de Oakland, es cada día más un reflejo de la rutina de los equipos y menos una anécdota a la que entrenadores, jugadores y analistas miran desde lejos.

Morris asegura que prácticamente cada equipo de la NBA cuenta con una división de análisis. Su presencia se intensifició a partir de la temporada 2011 - 2012, cuando la liga profesional de baloncesto accedió a la instalación de cámaras especializadas en la mayoría de los estadios. “La revolución más importante en años” en la NBA, según la revista online Grantland. Los dispositivos graban todos los movimientos en la pista, la velocidad, los tiros, la efectividad y hasta las direcciones que toma el balón. Una avalancha de datos listos para ser diseccionados queda en manos de los entrenadores y sus analistas.

Un portal estadounidense dedica 4.700 palabras, 17 gráficos y un vídeo a declarar que “Messi es imposible”

Grantland, asociada con ESPN, consiguió acceso el año pasado al laboratorio de datos de los Toronto Raptors. Este equipo es pionero en el estudio de análisis para incorporar cada lección a su estrategia. El sistema informático permite ver, por ejemplo, el ataque de los Raptors contra una defensa “fantasma” que siempre responde a la perfección. Así, entrenadores y jugadores descubren huecos, distancias y oportunidades que escapan al ojo humano incluso después de ver las imágenes a cámara lenta.

El margen para la completa incorporación de estos programas, como detalla Grantland, es todavía enorme. Muchos de los entrenadores consultados aseguraron que los datos solo corroboran lo que ellos ya saben, temerosos quizá de que un ordenador acabe robándoles protagonismo. A pesar de su perfección matemática, el sistema de los Raptors no ha conseguido, por ejemplo, convencer a los técnicos de que adopten una estrategia más valiente con los triples. “Los entrenadores prefieren un porcentaje de 42% en aciertos de dos puntos, que un 28% en triples”, se lamenta uno de los analistas entrevistados.

Detrás de ese escepticismo está también el de muchos críticos y aficionados que aseguran que ningún dato podrá explicar la magia detrás de los saltos interminables de Michael Jordan, todos los elementos que hacen que el resto a un saque a más de 100 km por hora aterrice exactamente en la línea de fondo o el daño que hace el drive liftado de Rafa Nadal sobre la tierra de Roland Garros. El reto no ha detenido a los creadores de Five Thirty Eight. Después de dedicar 4.700 palabras, 17 gráficos y un vídeo a declarar que “Messi es imposible”, esta semana intentaron compararle con Pelé o Maradona (es mejor que el segundo, pero quizás no el primero, concluyen).

La gran incógnita es si los entrenadores de Messi y de sus equipos rivales conocen, con el infinito detallismo del artículo de Morris, todos estos puntos fuertes del delantero argentino. Y si a medio plazo el análisis del big data no se limitará al periodismo y logrará hacerse un hueco a nivel mundial en la sala de estrategias de los clubs de fútbol, lo cual podría ser revolucionario, como ya lo ha sido en otros deportes en EE UU. Fuera de este país también hay otros relevantes estudiosos, como Natxo Palacios-Huerta, catedrático de economía en la prestigiosa London School of Economics, que ha analizado la ciencia detrás de los lanzamientos de penaltis.

Y como era de esperar, en Five Thirty Eight han recorrido a sus fórmulas matemáticas, que declinan revelar, y a estadísticas para lanzarse a hacer un pronóstico sobre quién ganará el Mundial. Buceando en una amplísima base de datos de ESPN, antes del inicio del torneo el portal elaboró un índice de probabilidades mediante un cruce de variables, como los resultados de una selección en los últimos años, y factores adicionales, como los antecedentes históricos que daban una supuesta ventaja a Brasil por jugar en casa. Su pronóstico era que el combinado brasileño tenía un 45,2% de opciones de alzarse con la copa, muy por delante de los restantes favoritos: Argentina (12,8%), Alemania (10,9%) y España (7,6%). En cambio, a Holanda solo la consideraban la undécima favorita, con una escasísima opción del 0,9%.

Es decir, acertaron con el segundo o el tercer favorito. Aunque en la semifinal contra Brasil estimaron que Alemania apenas tenía un 35% de posibilidades de pasar a la final, todo lo contrario de lo aplastante que fue el marcador. Ante el partido del domingo, han intercambiado la ventaja de antes del inicio del Mundial y ahora dan a los germanos un 63% de posibilidades frente al 37% de los argentinos. ¿Acertará Five Thirty Eight?