BIHUB PATH

marzo 30, 2022

Fútbol

Los 87 minutos clave para determinar qué tan bueno es un jugador.

By David Sumpter .

«¿Qué haces durante los 87 minutos cuando no tienes la posesión del balón? Eso es lo que determina si eres un buen jugador o no» – Johan Cruyff

 

El hecho de que los extremos y delanteros puedan mantener la posesión de balón por tan sólo 180 segundos hace que sus acciones durante la posesión representen una mínima parte de la contribución que ese jugador hace durante los 90 minutos que el balón está en juego. El aspecto más grande e interesante sobre el análisis del fútbol en este momento es comprender cómo los desplazamientos de los jugadores generan espacios, cómo podemos ayudar a mejorar esos desplazamientos y, para el scouting, medir cómo cada individuo contribuye con el equipo cuando no tiene posesión del balón.

En mi artículo anterior, puse énfasis en las tres zonas de Paco Seirul·lo: la zona 0 es la posesión de balón, la zona 1 es apoyo mutuo y la zona 2 es cooperación táctica. En ese artículo, analizamos un jugador de zona 0 arquetípico, Adama Traoré, y medimos sus habilidades de regateo. En un artículo anterior, nos enfocamos en cómo el control del campo puede usarse para mejorar la cooperación táctica en la zona 2. Ahora nos centramos en la zona 1, zona de apoyo mutuo. Es aquí donde ocurren la mayoría de los desplazamientos que Cruyff consideraría más valiosos.

Empecemos con un ejemplo. Marcus Rashford del Manchester United baja por la banda izquierda y, al hacerlo, abre un espacio que le permite recibir el balón. El sombreado rojo en el extremo superior del gráfico muestra el valor de dicho espacio.

 

El valor del espacio se calcula combinando dos modelos matemáticos. El primero es control de campo, que nos indica la probabilidad de que un pase sea exitoso. Para calcular esta probabilidad, simulamos la física de un pase: ¿llegará el balón a destino o será interceptado en el camino? El segundo es la probabilidad de que Manchester United anote un gol si el pase es exitoso, y se calcula usando un modelo de aprendizaje automático.

Ingresamos a un modelo estadístico información de varios pases similares anteriores y observamos cuántos se convirtieron en gol. Multiplicar esas dos métricas nos permite estimar la probabilidad de pases a Rashford que se convertirán en gol. 

 

Algo a destacar es que podemos asignar este valor a la carrera, incluso si Rashford no recibe el pase o, como en este caso en particular, si se pondera mal el pase y Rashford debe frenar para recibirlo. 

A continuación, se puede observar un ejemplo que ilustra este punto.  Ahora el jugador que nos interesa es Luke Shaw, quien desdobla por la banda izquierda. Las dos imágenes muestran cómo el primero acelera y luego abre espacio por la izquierda. Una vez más, nuestro modelo muestra el valor del espacio hacia abajo de la banda. En este caso, el pase no llega a él, pero se dirige al centro. Sin embargo, el valor surge no sólo del hecho que los defensores deben encerrarlo para así abrir nuevos espacios, sino de que él genera una opción extra de pase.

Este marco, en el que se calcula la probabilidad combinada de éxito de un pase y su probabilidad de convertirse en gol tiene diferentes nombres. En un artículo anterior que escribí en 2019 junto con Fran Peralta (actual data scientist en el Athletic Club), Javier Fernandez (antiguo jefe de data science en Barcelona) y Pablo Pinacres-Arce (entrenador del equipo femenino de Hammarby) lo llamamos PP*PI por sus siglas en inglés. PP significa probabilidad de pase exitoso y PI impacto en cancha, probabilidad de que el pase se convierta en gol. En otro artículo, Fernandez y sus colegas  llamaron EPV, por sus siglas en inglés, a una métrica similar (Valor de Posesión Esperado). Esta diferencia en sus formas de llamarlo surge debido a la existencia de los diferentes métodos de aprendizaje automático que pueden utilizarse para determinar estos valores. Sin embargo, el principio futbolístico es el mismo: A mayor valor del espacio generado por el jugador, mejor será el pase.

 

Desde ahora, llamaremos a esta métrica Peligro esperado sin posesión de balón, derivado del conocido término Goles Esperados”. Como veremos en el siguiente artículo, un Gol Esperado se refiere a la probabilidad de que un golpeo se convierta en gol. De igual manera, lo que llamamos PI o probabilidad de que un pase se convierta en gol, puede identificarse como Peligro Esperado (con posesión de balón). Por último, el foco de este artículo es el Peligro Esperado sin posesión de balón, término que deriva de las dos definiciones mencionadas anteriormente. Esta métrica es el valor creado por el desplazamiento de un jugador que no recibe el balón.

 

El Peligro Esperado sin posesión de balón es un punto de partida para abordar el desafío de los 87 minutos de Johan Cruyff. Hablo de un punto de partida porque aún hay mucho trabajo por hacer. Las carreras de ataque son solo una de las variadas actividades que realizan los jugadores en la zona 1. Recordemos que el fútbol es un deporte complejo y debemos ser modestos sobre lo que podemos alcanzar, no existe sólo una ecuación que resuelva el juego.

Las acciones que se pueden llevar a cabo en la zona 1 son múltiples: presionar en el tercio final, marcaje individual y zonal en el área, ejercer presión sobre pases en el medio campo, desplazarse para generar espacios para quien posea el balón, centros defensivos…y la lista sigue. 

 

Volveremos sobre algunas de estas acciones en futuros artículos. Sin embargo, para aquellos aspirantes a data scientists, las posibilidades de realizar un aporte aquí son infinitas.

 

*Data analytics de Jernej Flisar en Twelve Football

KNOW MORE

¿Quieres saber más?

  • Suscríbete
  • Contáctanos
  • Únete al HUB

Mantente al día con nuestras novedades

¿Tienes preguntas sobre Barça Universitas?

  • Startup
  • Centro de Investigación
  • Corporativo

Por favor, completa los campos:

Por favor, completa los campos:

Por favor, completa los campos:

El Formulario ha sido enviado exitosamente.

Por favor, completa los campos:

Por favor, completa los campos:

Por favor, completa los campos:

El Formulario ha sido enviado exitosamente.

Por favor, completa los campos:

Por favor, completa los campos:

Por favor, completa los campos:

El Formulario ha sido enviado exitosamente.