De la partícula de dios al balón

Dos empleados del Liverpool se sentaban el viernes pasado a mediodía en la grada de Stamford Bridge mirando el césped vacío mimado por seis carros de lámparas LED de calor. Uno era Ian Graham, doctor en física teórica por la Universidad de Cambridge. Otro, William Spearman, doctor en física de partículas por Harvard a partir de su trabajo en el CERN durante la caza de la partícula de dios, el bosón de Higgs. François Englert y Peter Higgs predijeron que existía el bosón y ganaron un Nobel en 2013. Spearman midió la masa y el ancho de la partícula. Unas filas más allá, cinco pisos por encima de...

Dos empleados del Liverpool se sentaban el viernes pasado a mediodía en la grada de Stamford Bridge mirando el césped vacío mimado por seis carros de lámparas LED de calor. Uno era Ian Graham, doctor en física teórica por la Universidad de Cambridge. Otro, William Spearman, doctor en física de partículas por Harvard a partir de su trabajo en el CERN durante la caza de la partícula de dios, el bosón de Higgs. François Englert y Peter Higgs predijeron que existía el bosón y ganaron un Nobel en 2013. Spearman midió la masa y el ancho de la partícula. Unas filas más allá, cinco pisos por encima de la hierba del campo del Chelsea, el director deportivo del Leeds United, Víctor Orta, charlaba con Guillermo Alonso, un colaborador.

El graderío se encontraba poblado por una mezcla rara a esa hora: físicos, matemáticos, programadores, directores deportivos, ojeadores, asistentes de entrenadores. Era la pausa del almuerzo de una jornada de debates sobre los puntos en los que se cruzan el big data y el fútbol, organizada por Statsbomb, una de las principales empresas de recolección de datos y elaboración de métricas avanzadas. Nadie compara ya los porcentajes de tiempo de posesión. Los goles no cuentan toda la historia, sino que se mide cuánto acerca al gol cada lance del juego. Y ha dejado de buscarse el reino de los mil pases, porque unos pases no son iguales que otros. Ni parecidos.

Javier Buldú, investigador del Centro de Tecnología Biomédica de la Universidad Politécnica de Madrid, presentó un modelo que evalúa la decisión de los futbolistas al elegir un pase: compara el que dieron con los que podían haber dado, en cuanto al riesgo y al valor que añaden o restan a una jugada. Se hablaba de mediciones, datos de localización, y también de la incomprensión que todavía flota entre el científico y el futbolista. “Se necesitan traductores de un mundo al otro”, se oía entre charla y charla.

No se trata solo de ganancias marginales, sino que son posibles grandes mejoras

Ian Graham (Liverpool)

Vosse de Boode, la responsable del departamento de ciencia deportiva y análisis de datos del Ajax, lleva diez años cerrando esa brecha: “Puedo llamar a la puerta del entrenador y decirle: ‘Mira lo que hemos encontrado”, cuenta. Como cuando notaron algo raro en cómo encaraba los tiros cercanos el portero André Onana (Camerún; 25 años). Se plantaba con los pies más abiertos de lo que se aconsejaba en la cantera. Cuando se disponían a corregir a Onana, De Boode se preguntó: “¿Y si tiene razón él?”. Le cubrieron de sensores, le rodearon de cámaras y lo compararon con lo que hacían los demás porteros: Onana era el más rápido, un 20% más veloz. De modo que, durante ocho semanas, lo que hicieron fue enseñar al resto de los porteros a hacerlo como él. “Me sorprendió que la mejora fuera tan grande en este nivel”, dice De Boode.

El Ajax ha recorrido un camino poco habitual en el uso del big data. En general, los departamentos de análisis más potentes, que en España apenas destaca en el Barça, se han formado al abrigo de propietarios estadounidenses, una cultura en la que el dato lleva años ayudando al negocio. Como en el caso del Liverpool, bajo el mismo paraguas corporativo que los Boston Red Sox de béisbol, Fenway Sports Group. Ian Graham, el físico teórico que dirige su oficina de análisis, compartió alguna clave: “No se trata solo de ganancias marginales, sino que son posibles grandes mejoras”, dijo. Según sus cálculos, elevar el rendimiento un 2%-3% puede llegar a suponer 60 millones de euros más en premios para un club que juega la Champions.

La Operación Firmino

Aunque a lo que más tiempo dedicó sobre el escenario fue a la selección de personal: “Cualquier analista que no esté trabajando en reclutamiento está perdiendo el tiempo”, dijo. A sus informes se atribuye, por ejemplo, el empujón final para contratar a Jürgen Klopp, pese a que en su último año como entrenador del Borussia Dortmund solo terminó séptimo en la Bundesliga. Sobre el escenario, Graham recordó el fichaje de Firmino por 30 millones de euros: “Un jugador de un equipo de la mitad de la tabla en Alemania, sin experiencia en la Premier, que no había sido internacional, que no marcaba más de diez goles al año… Pero tenía cosas que eran importantes para nosotros y no tanto para el mercado, como la cantidad de ocasiones que creaba y su fortaleza en el juego aéreo”, dijo. Y en los pasillos se murmuraba: “No cuenta ni el 10% de lo que hacen”.

Pablo Peña Rodríguez, responsable de innovación de Statsbomb, apunta hacia dónde cree que el acceso a métricas refinadas dirige a la industria: “Cuando el suficiente número de competidores en una Liga adoptan estas nuevas maneras de proceder, dejan de ser opcionales, al menos si no se quiere competir en desventaja”.

Mi sueño es que la opinión no tenga ningún peso en las decisiones, que sean solo los datos

James Cryne (Barnsley)

La ventaja que podía aportar la recolección ordenada de datos ya la intuía Víctor Orta en sus comienzos a las órdenes de Monchi en el Sevilla. Por entonces, antes de la llegada de Statsbomb u Opta, el ahora director deportivo del Leeds construyó un Excel con las puntuaciones que otorgaban los periódicos deportivos de los futbolistas en los partidos que él no podía ver. “Así localizamos a Gameiro, porque L’Equipe casi siempre le daba las más altas”, contó. Ahora trabaja en la elaboración para su club de un modelo propio, mixto: “¿Por qué elegir entre el dato y la gente? No vamos a firmar a alguien solo con los datos, y no vamos a firmar a nadie sin mirar los datos. Hay cosas que no aparecen en ellos”, dijo. Como el análisis psicológico, fundamental cuando se trasplanta un jugador de un sitio a otro.

A su lado en el escenario, uno de los directivos del Barnsley, de Segunda, James Cryne se sitúa en un punto aún más radical: “Mi sueño es que la opinión no tenga ningún peso en las decisiones, que sean solo los datos”. Su conversión viene de una experiencia límite. Después de ver durante años cómo su familia sostenía un club al borde de la quiebra, en 2017 vendieron el 80% a un grupo inversor que incluía a Billy Beane, el ejecutivo del béisbol que inspiró Moneyball. Patrick Cryne, el padre de James, se entregó a los datos para salvar el club, pero James, pese a sus estudios universitarios de matemáticas, dudaba: “¿Y si no es la manera de hacerlo?”, se preguntaba. Pero ahora está convencido: si el equipo volviera a bajar, tienen jugadores para vender que conservan valor. Mientras que recuerda que en su momento de mayor crisis, solo cuatro tenían menos de 24 años y habían jugado más de 100 minutos: un erial más fruto del pánico que del análisis.

También es un gran creyente en las respuestas de los datos Harry Moyal, director general adjunto del Olympique de Lyon, que lo fichó en 2015 de McKinsey. Antes de llegar a los despachos del fútbol, Moyal era un apostante en grupo concienzudo, miembro de una especie de peña quinielística. Ahora ya no puede apostar, así que montó un departamento de análisis de datos en el club que le ayuda al negocio y le permite mantener algo de la diversión: “Predecir el futuro es difícil, pero no imposible”, dijo al auditorio, antes de explicar sus cálculos sobre la longevidad de los mejores rendimientos. “Un futbolista que está entre el 20% de los mejores tiene el 67% de posibilidades de seguir en ese grupo tres años después”, dijo mientras explicaba su método para calcular el riesgo financiero de las operaciones de fichaje del club, el juego en el que apuesta ahora.

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