(dpa) – Hace tiempo que el fútbol profesional está inundado de datos. La buena y la mala suerte pueden calcularse, lo que en última instancia aumenta las posibilidades de ganar. Pero, ¿realmente mejora esto el deporte?
Si el Borussia Dortmund hubiera confiado en los datos, quizá Jürgen Klopp seguiría siendo hoy siendo entrenador. O al menos probablemente se habría quedado un poco más allá del verano de 2015.
Es una tesis atrevida, pero la historia que hay detrás cuenta un poco sobre la progresiva digitalización del fútbol profesional.
Cuando el Dortmund cayó inesperadamente al fondo de la tabla de la Bundesliga en la primera mitad de la temporada 2014/15, el bloguero Colin Trainor analizó la situación para el sitio web «statsbomb.com».
El analista de datos llegó a la conclusión de que el equipo de Klopp debería haber marcado 25 goles en lugar de 17. El resultado: el equipo debería haber ocupado el cuarto puesto tras 17 jornadas y no el penúltimo.
Estos datos los obtuvo a partir de un modelo conocido como «Expected Goals»(xG), que podría traducirse como goles previstos. En términos sencillos, resume las probabilidades de que los disparos en un encuentro acaben en gol. Las cifras de una base de datos de innumerables partidos anteriores sirven de base para ello.
La conclusión de Trainor fue la siguiente: el Borussia Dortmund tuvo una suerte inusualmente mala durante un periodo de tiempo prolongado y debería haber marcado más goles y, por tanto, haber sumado también más puntos.
De hecho, en la segunda mitad de la temporada, la mala suerte desapareció y el Borussia llegó incluso a clasificarse para la Liga de Campeones. Pero la marcha de Klopp ya había sido anunciada para entonces.
Es solo una historia de muchas, pero destaca la influencia de los datos en el fútbol. Desde hace tiempo, los valores xG se muestran a los espectadores en las retransmisiones de la Bundesliga por televisión.
Los entrenadores preparan a sus equipos para sus próximos rivales con métricas como el control del espacio o el índice de presión. No solo se puede calcular la suerte y la mala suerte, sino que también se pueden utilizar ordenadores para encontrar el nuevo fichaje ideal para tu equipo.
Gracias al llamado ‘big data’, el fútbol se ha convertido desde hace tiempo en un juego de datos. ¿O no?
«Experimenté esta avalancha de datos por primera vez cuando era entrenador del Fulham en Inglaterra en 2014», cuenta el veterano técnico alemán Felix Magath, que adopta una visión crítica del tema.
«La falacia es que los datos pueden decirnos cualquier cosa, porque lo absurdo es que el fútbol lo siguen jugando personas. Y cada día somos diferentes», explica.
Magath reconoce que ni siquiera sabe de qué datos se dispone actualmente. «Pero en cualquier caso, demasiados. Pero hay un dato, la tabla: no miente», dice.
Entonces, ¿se equivocó Colin Trainor? Hay bastante gente que ve las cosas de forma bastante diferente a Magath. En la actualidad, y de manera generalizada, todos los grandes clubes.
Desde hace tiempo, todos los estadios de la Bundesliga disponen de cámaras de seguimiento que registran 3,6 millones de puntos de datos posicionales por partido. Esto significa que ni un solo movimiento de un jugador o de un balón pasa desapercibido.
La Liga Alemana de Fútbol (DFL) pone algunos de estos datos en bruto a disposición de los clubes de la Bundesliga en directo. Los analistas se sientan junto a cada entrenador en el banquillo y pueden proporcionarle esta información a través de una tableta.
Pero, de esta ingente cantidad de datos tan variados, ¿qué es lo que realmente ayuda a ganar un partido?
«Los pases recibidos, los kilómetros recorridos por un equipo, la posesión del balón, todas las métricas simples, no tienen absolutamente ninguna importancia para saber qué equipo ganará o perderá un partido de fútbol», afirma el científico deportivo Daniel Memmert, de la Universidad del Deporte de Colonia.
Un ejemplo: en la legendaria semifinal del Mundial 2014 entre Alemania y Brasil, los brasileños fueron mejores en muchas de estas sencillas métricas. A pesar de ello, la selección alemana se impuso al final por 7 a 1.
Sin embargo, Memmert y su equipo han demostrado científicamente que las posibilidades de victoria aumentan para el equipo que tiene un mayor presencia en el área de 30 metros del adversario.
El equipo que presiona mejor también tiene más posibilidades de ganar. «Las métricas más complejas crean este significado», explica Memmert.
Todas estas cosas se pueden calcular hoy en día. No solo los grandes clubes, como el Manchester City, ganador de la Liga de Campeones, emplean desde hace tiempo a matemáticos u otros científicos para filtrar a partir los datos disponibles lo qué beneficiará en última instancia al entrenador Pep Guardiola.
Algunos clubes de la Bundesliga también trabajan con matemáticos o estadísticos. Además de los datos de la DFL, la mayoría de los clubes también obtienen datos de proveedores externos como Stats Perform o Impect.
Y esto es solo una pequeña parte de un área de negocio enorme. En la Premier League inglesa, algunos clubes incluso compraron hace años algunos de estos proveedores externos para tener acceso exclusivo a sus datos.
«Por supuesto, todo esto también tiene que ver con el dinero. Alguien que tiene mucho dinero puede comprar grandes cantidades de datos y, por supuesto, los mejores jugadores», critica Magath. «Si al final ganas, por supuesto puedes decir que fueron los datos», añade.
Por Nils Bastek y David Langenbein (dpa)