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El fútbol no es una ciencia exacta, pero eso no significa que las matemáticas no puedan ayudar a equipos de talla mundial (y algunos más modestos de Colombia) a ganar sus partidos.

¿Vieron la película Moneyball? ¿No? Bueno, permítanme ponerlos al tanto: Brad Pitt, quien es el director de uno de los equipos de béisbol con menos capital en Estados Unidos, busca la manera de crear un equipo ganador para la temporada. Los mejores jugadores cuestan demasiado como para poder costearlos, así que Brad (entre amigos le decimos sólo Brad) emplea un método sustentado por el cálculo y las estadísticas para encontrar y reclutar a los futuros miembros de su equipo. El béisbol es un juego que se ha basado por décadas en reclutadores y su “ojo” para ver el talento, un juego supersticioso y lleno de estigmas injustificados hacia jugadores que lanzan raro o que llevan vidas complicadas por fuera del campo, pero un director logra demostrar que lo único que no miente son las cifras. Con estas forma un equipo que puede llevar a la gloria.

Esta es una historia real. Relatada primero en un libro de Michael Lewis, es la historia sobre cómo Billie Bean, durante la temporada de beisbol del 2002, llevó a los Oakland Athletics a conseguir la racha de victorias más larga en la historia de la liga americana. Lo hizo usando las sabermetricas, el análisis estadístico de los jugadores. El mismo análisis que dos años después usarían los Red Sox para ganar la Serie Mundial por primera vez desde 1918 –levantando la llamada “maldición del Bambino”–.

Pero viniendo de una nación que se preocupa más por los goles que por las carreras, por las láminas de álbumes de Panini que por las tarjetas de beisbolistas, por la pierna de Falcao que por el brazo de lanzar de Madison Bumgarner, no pude evitar preguntarme... ¿puede usarse esto para el fútbol? ¿Pueden reducirse los partidos de la selección Colombia, o incluso de los equipos locales, a meros cálculos estadísticos y ganar gracias a eso?

Bueno, la verdad es que es complicado. No lo digo solo por el hecho de que no tengo calculadora para hacer las operaciones, sino porque la estructura matemática necesaria para hacer dichos cálculos en el fútbol no está plenamente establecida. Solo hay que considerar el término sabermetricas para darse cuenta de esto: las primeras letras de la palabra vienen de las siglas en inglés de la Sociedad para la Investigación del Béisbol de América, lo que significa que siquiera usar este término en el fútbol sería erróneo. Implica, además, que los estudios estadísticos de las sabermetricas son obsoletos para el fútbol, pues los datos de esta sociedad con más de 40 años de antigüedad se centran en variables de los jugadores como cuántas carreras puede hacer, defensa de las bases, promedio de bateo, etc.

Como dije, es complicado… pero no imposible. De hecho, se hace desde hace algún tiempo.

El fútbol requiere y tiene sus propias estadísticas y análisis de datos, como cuál es el jugador que hace más goles, el que retiene el balón por más tiempo, los que lo roban con mayor frecuencia. Pareciera que estas estadísticas han sido más usadas por los fanáticos y las compañías que crean tarjetas de colección, que por el cuerpo técnico de los equipos. Incluso sin las estadísticas de los jugadores, algunos estudios han formulado estrategias basadas en modelos científicos para aumentar el rendimiento de los equipos. El Instituto de Sistemas Complejos de Nueva Inglaterra, por ejemplo, tiene un artículo en el cual estudia los patrones en las formaciones de los equipos y determina como el dominio de ciertas áreas por parte de cada jugador según la posición del balón da mejores oportunidades de ganar –este estudio está ligado a la teoría de sistemas dinámicos, usada en varios deportes–. Otras instituciones corren modelos informáticos para probar formaciones y estrategias basadas en estadísticas para medir su eficiencia.

¿Suena demasiado complejo? Lo es. Es por eso que estas nuevas técnicas han sido mal recibidas por muchos técnicos y jugadores que, además de no comprender plenamente qué son todos esos números, son de la vieja escuela y piensan: ¿quién le puede poner una cifra a la Mano de Dios de Maradona? ¿Cómo predecir esos remontes legendarios, o la jugada de película con la que sorprende a todos un jugador? El talento es lo que vale, para quienes ya llevan un buen tiempo en el juego. Según el libro Soccernomics, incluso aquellos que usan las estadísticas en los clubes ingleses lo ocultan, avergonzados de confiar en los números. Además, siendo el fútbol un deporte de mucho más movimiento y dependencia entre jugadores, es lógico suponer que las variables son mucho más complejas y difíciles de estudiar.

Sin embargo, la realidad es que los números llegaron para quedarse. Billie Bean predijo en cierta ocasión que el fútbol seguiría al béisbol en convertirse “más en ciencia que deporte”. De hecho, Bean, además de seguir como el director de los Oakland Athletics, trabaja actualmente ayudando al equipo de fútbol profesional de San José a desarrollar un modelo sabermétrico para implementarse en el deporte. Al menos por este lado, el fútbol en Estados Unidos parece avanzar en esta dirección, aunque las noticias no resuenan por estos lares porque… bueno, admitámoslo, ¿a quién le importa el fútbol de allá?

Ahora bien, si digo que la Premier League también avanza en esta dirección, ahí sí todos voltean a mirar con la boca abierta. En efecto, los clubes ingleses tienen, desde hace ya varios años, su propia división de análisis de datos –en algunos casos contratan firmas externas, como Prozone y Opta–, encargados de recopilar estadísticas y de estudiar partidos anteriores para encontrar tendencias en los juegos. Gracias a este tipo de análisis sabemos que más del 99% de las ofensivas no son exitosas, que los tiros de esquina no mejoran las probabilidades de un equipo de anotar, y que solo el 2% de los tiros por fuera del área se convierten en goles, pero los jugadores aman hacerlos para alardear de su habilidad –los estoy mirando a ustedes, argentinos–. Datos así, tanto del juego como de los jugadores, pueden significar la victoria si son bien interpretados e implementados en la cancha.

La mejora también se puede presentar en otras acciones por fuera de la cancha, como el scouting. Esta es la materia prima del sistema Moneyball, un libro que muchos directores de clubes ingleses se tomaron muy en serio. La recolección de datos estadísticos de otras ligas alrededor del mundo se ha convertido en una herramienta vital para los clubes más grandes. Es por esto que el Chelsea reveló en 2011 tener más de 32 millones de datos basados en unos doce o trece mil partidos de diferentes ligas. Aunque la compra de jugadores no depende solo de los datos, ciertamente han ayudado a dar algo de sustento a la mística tarea del reclutamiento.

El problema es que en otros casos el sistema ha fallado, sea porque no se han interpretado bien los datos o por mera suerte –y esa es una variable que está en todo pero la gente parece olvidar–. Algunos recuerdan la vez en la que Alex Ferguson, del Manchester United, vendió a uno de sus jugadores basado meramente en las estadísticas, que parecían señalar que el defensa estaba en declive. Un grave error: Jaap Stam, el jugador en cuestión, tuvo varios años de excelente desempeño en Italia, a donde fue vendido. Muchos otros tienen aún en la mente el caso de Damien Comolli, antiguo director del Tottenham y el Liverpool, quien quiso adaptar el modelo de Moneyball adquiriendo jugadores subestimados con gran potencial, acorde a las estadísticas. Se conseguían jugadores excepcionales a un excelente precio. Parecía una idea perfecta que funcionó muy bien para el Tottenham; pero con el Liverpool esta terminó costando millones de dólares al equipo en transferencias que no funcionaron. Comolli se encontró sin empleo al poco tiempo, en 2012.

Así que ahí lo tienen. La verdad es que desde los noventa las matemáticas y el análisis han estado andando de la mano con el fútbol –de hecho, el primer intento de recoger datos en el fútbol se hizo en los años cincuenta, por el inglés Charles Reep–. Pero es ahora, con nuevas técnicas y tecnologías, que la industria está al borde de un cambio revolucionario, con todos los riesgos y ventajas que esto implica. “Siempre digo, en el casino hay una razón por la que las personas que cuentan cartas son expulsadas y quienes apuestan con su instinto no”, dijo Bean a Simon Kuper en el libro Soccernomics, “si alguien tiene la razón 30% de las veces apostando con su instinto, y tú puedes encontrar la manera de estar acertado 35% de las veces, creas una ventaja del 5%, y en los deportes eso puede hacer la diferencia entre ganar y perder”.

La tendencia ya empieza a verse en Colombia. La selección de mayores utiliza análisis estadístico, pero no se pronuncia al respecto y prefiere mantener todo en absoluto secreto –“ellos tienen su fórmula y son muy reservados con eso”, me comentó la gente de comunicaciones de la Federación Colombiana de Fútbol–. Así de importantes pueden ser estos números. De igual manera, algunos clubes locales, como el Independiente Santa Fe y el Deportivo Cali, utilizan el análisis de datos y el análisis estadístico para asesorarse en el entrenamiento de sus jugadores.

Si somos sabios, encontraremos la manera de balancear el talento con los números… y evitaremos que Javier “Refisal” Bonnet siga comentando los partidos de nuestra selección. 

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