22 octubre, 2019

LA CIENCIA EN LA CREACIÓN DE ESPACIOS

Rendimiento Deportivo
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La nueva Masía es diferente de la anterior. Después de dejar el centro de la ciudad hace 10 años, la masía tradicional ha sido reemplazada por un moderno edificio. Mientras Javier Fernández, data scientist del FC Barcelona, me mostraba los pasillos del nuevo centro, sentía que podía estar en la sede de una empresa tecnológica como Google o en algún departamento de una universidad de renombre mundial. Era fácil olvidar que, al mismo tiempo que realizábamos este tour, a solo unos pocos metros de distancia, Messi y el resto de los compañeros estaban entrenando para la próxima temporada.

Una vez finalizado el tour, nos centramos hablar de la ciencia, para eso estaba aquí. Javier y otros integrantes de su equipo están liderando un riguroso estudio científico para comprender y entender mejor el fútbol. El objetivo es analizar los datos generados por los jugadores de fútbol de la manera más honesta y rigurosa posible.

Javier ve los datos de fútbol con más claridad que la mayoría. Unos meses antes de mi primera visita a Barcelona en agosto de 2018, publicó un artículo, junto con Luke Bornn del equipo de baloncesto Sacramento Kings, sobre cómo el FC Barcelona controla el espacio. La idea clave detrás de su trabajo es de una sencillez impresionante. El método de Javier consiste en pintar el campo de un color que refleje quién llegará primero al balón. Como se puede ver en la imagen a continuación, el FC Barcelona controla las áreas pintadas de verde, y los oponentes, las áreas pintadas de rojo.

Control del campo por parte del FC Barcelona (círculos rojos) y de los oponentes (círculos amarillos). El FC Barcelona controla las áreas verdes. La posición de la pelota se indica con un círculo blanco. Las flechas muestran las velocidades de los jugadores. Los contornos y los números en blanco indican los valores de control del campo. Las dimensiones del eje están en metros.

Un equipo del FC Barcelona que funciona bien “pinta” de verde gran parte del campo, lo que indica que controla el área más grande. Usa la posesión de la pelota para crear espacio para el ataque. Este es uno de los principios básicos de juego que impregna la filosofía del club. Javier y sus colegas han encontrado una manera de medir este concepto, aplicado al equipo para el cual trabajan.

La idea es simple, pero es una visión del fútbol muy diferente de la que muchos de nosotros tenemos. En lugar de solo enfocarse en la pelota, en pases y tiros, o de una forma más amplia y abstracta, en formaciones (como 4-3-3 o 4-2-3-1). El concepto de control del campo es una manera concreta de medir el movimiento sin pelota del equipo que se puede aplicar en casi cualquier situación. Cuando escuchamos a comentaristas de TV hablar sobre cómo un jugador debería haber realizado una carrera o un pase, en contadas ocasiones argumentan cómo los jugadores trabajan juntos como un equipo para crearse espacios mutuamente antes de que les llegue la pelota. En cambio, critican las decisiones individuales. En el FC Barcelona, desde la academia hasta el primer equipo, la atención se centra en lograr una estructura general correcta. Con una buena estructura de colaboración en el campo, las decisiones correctas surgen de manera intuitiva.

El control del campo tiene sus raíces en las matemáticas de hace más de 100 años. En mi libro Soccermatics, examiné una técnica conocida como el diagrama de Voronoi que divide el campo en zonas, donde cada zona son los puntos más cercanos a un jugador determinado. Cuando estaba aplicando este método al fútbol, utilicé material audiovisual del FC Barcelona durante la temporada 2010 -2011 como mi conjunto de datos de prueba. Fue una elección deliberada por mi parte. Ese equipo representaba el fútbol en su perfección matemática, y el ejemplo clave que di fue un gol de Messi en la Champions League contra el Panathinaikos. Los siguientes diagramas muestran la posición del equipo justo antes de que Messi realice un pase de pared con Xavi.

La primer imagen es el diagrama de Voronoi que muestra qué jugador controla qué zona. Xavi, Iniesta y Messi, de negro, se han posicionado para que los defensores del Panathinaikos estén en los bordes del diagrama. Por lo tanto, como se muestra en la segunda figura, abren alternativas de pase triangular.

En matemáticas, esta idea se conoce como dualidad. El problema de dividir el campo en secciones en función de quién está más cerca de cada punto es equivalente a, o el doble de, encontrar los triángulos que conectan a los jugadores cercanos. Las matemáticas nos dicen que crear espacios automáticamente proporciona alternativas de pase. El juego del Barcelona se basa en esta dualidad geométrica. Los triángulos “Tiki-taka” del equipo en el 2010 – 2011 surgieron por la manera en que Pep hizo que su equipo se desplazara para abrir espacios.

Así que aquí estoy ahora, interrogando a Javier sobre los detalles de su trabajo. Yo, como matemático, quiero saber hasta dónde podemos llevar la idea de control del campo. Javier me explicó que un concepto como el control del campo solo se vuelve útil para describir el ataque de un equipo cuando lo consideramos en el contexto de cómo se defienden los oponentes. “Cuando analizamos la creación de espacio, primero necesitamos identificar automáticamente las tres líneas defensivas del equipo”, me dijo.

En términos futbolísticos, estas son consideradas como las líneas creadas por la formación 4-4-2 de los oponentes, por ejemplo. Cuando se juega desde atrás, desde el portero, los jugadores del FC Barcelona primero deben pasar la pelota más allá de los dos delanteros de la oposición, que presionan a los defensores mientras intentan encontrar una abertura. Luego deben avanzar a través de los cuatro centrocampistas, antes de finalmente pasar la última línea de defensa integrada por los últimos cuatro defensores. En el ejemplo anterior, el pase de pared de Messi con Xavi lo llevó a través de la segunda de estas líneas, más allá de la línea del mediocampo.

Si bien puede ser bastante obvio para un observador humano dónde se encuentran las tres líneas defensivas, no es una tarea sencilla hacer que un ordenador detecte automáticamente estas líneas. Aquí es donde intervienen las habilidades de Javier, estudiante de doctorado en Inteligencia Artificial y que ha desarrollado un algoritmo que determina cómo se estructuran las líneas defensivas de la oposición y cuándo un equipo ha pasado de una línea a la siguiente.

“Una vez que podemos detectar automáticamente las líneas de presión defensiva, podemos analizar otras cosas, como la cantidad de espacio del campo que controlamos en el momento en que se intenta un pase entre líneas”, me explicó Javier. “Incluso podemos observar cómo cambia el control del campo con el tiempo, y si un pase llegó en el momento en que el equipo controlaba mejor el área entre las líneas”.

Le pregunto a Javier cuánto tiempo pasará hasta que los entrenadores empiecen a usar estas herramientas en su trabajo diario. Me muestra la herramienta que él y sus compañeros utilizan para identificar automáticamente secuencias en el partido: contraataques, ataques basados​e en la posesión, jugadas ensayadas, etc. Esto les permite a los analistas tácticos obtener rápidamente las secuencias más relevantes y organizar mejor su análisis.

Sin embargo, todavía hay algunos obstáculos a superar antes de que los entrenadores utilicen conceptos matemáticos como el control del campo cuando analicen un partido. “Cuando escuché más de cerca cómo los entrenadores hablaban sobre controlar el espacio, siempre se referían implícitamente a un lugar de valor. Entonces, incluso si un equipo está ganando el control del campo según nuestra medición, ellos no lo llaman creación de espacio a menos que ese espacio tenga valor para el equipo”.

Esto ha impulsado a Javier y a su equipo a desarrollar su próxima herramienta, llamada valor de posesión esperada (EPV, siglas en inglés), un concepto que viene del baloncesto. Analizaré esto más a fondo en un artículo más adelante.

Javier me dijo: “cada desarrollo es parte de una discusión en curso sobre cómo podemos integrar mejor este tipo de analítica en el entrenamiento”.

Existen tres temas que sustentan la analítica del fútbol moderno y forman la base de cómo Javier y yo hablamos sobre la investigación. El primer tema es matemática y geometría. Mi investigación ha analizado cómo los grupos de animales se trasladan juntos. Javier me preguntó cómo creamos nuestros modelos de bandadas de pájaros y bancos de peces, qué reglas usan estas especies para interactuar y cómo podríamos encontrar reglas simples similares para el fútbol. Esta es una pregunta en la que nosotros y otras personas estamos trabajando actualmente: ¿podemos simular un partido de fútbol usando métodos similares a los aplicados en el movimiento de animales? 

El segundo tema es la importancia de la ciencia y la visualización de datos. No es suficiente trabajar con estadísticas, incluso estadísticas avanzadas como los goles esperados. Necesitamos tener herramientas que muestren cómo un equipo juega en conjunto, que identifiquen automáticamente diferentes situaciones del partido y propongan soluciones a los entrenadores. Aquí es donde cobra importancia el Machine Learning. El análisis automatizado del partido, combinado con la información humana, ayudará a los entrenadores a mejorar su propio equipo y prepararse adecuadamente para sus contrincantes.

El tercer tema es el más importante: poner la teoría en práctica. Para mí, la posibilidad más emocionante es mostrar a los jugadores cómo su movimiento rompe las líneas defensivas. Repasar las decisiones tomadas durante el partido: ¿debería haber hecho un pase o un tiro a portería? ¿Debería haber hecho un desdoblamiento o una carrera al área? Estas son preguntas que un jugador puede responder por sí mismo utilizando herramientas basadas en datos.

En esta serie de artículos, analizaré cómo interactúan estos tres temas para cambiar el juego moderno. Voy a profundizar en las investigaciones realizadas tanto en el Barcelona Innovation Hub como en otros lugares. Hablaré con los expertos que están combinando la geometría, la ciencia de datos y el conocimiento futbolístico para proporcionar una nueva forma de analítica del fútbol.

Es aquí donde la revolución de datos futbolísticos comenzará a tomar forma.

 

 

David Sumpter

 

 

Lecturas adicionales:

 

Fernández, Javier, F. Barcelona y Luke Bornn. “Wide Open Spaces: A statistical technique for measuring space creation in professional soccer.” En Proceedings of the 12th Annual MIT Sloan Sports Analytics Conference. 2018.

 

Sumpter, David. Soccermatics: mathematical adventures in the beautiful game. Bloomsbury Publishing, 2016.

 

Bornn, Luke, Dan Cervone y Javier Fernández. “Soccer analytics: Unravelling the complexity of “the beautiful game”.” Significance 15, no. 3 (2018): 26-29.

 

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