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March 30, 2022

Futebol

87 minutos chave para determinar o quão bom é um jogador

By David Sumpter.

“O que você faz por 87 minutos quando não tem posse de bola? É isso que determina se você é um bom jogador ou não» – Johan Cruyff

 

O fato de alas e atacantes poderem manter a posse de bola por apenas 180 segundos significa que suas ações durante a posse de bola representam um 3% da contribuição que o jogador faz durante os 90 minutos em que a bola está em jogo. O aspecto maior e mais interessante da análise de futebol agora é entender como os movimentos dos jogadores criam espaço, como podemos ajudar a melhorar esses movimentos e, para o scouting , medir como cada indivíduo contribui para o time quando não tem posse de bola.

Em meu artigo anterior, enfatizei as três zonas de Paco Seirul·lo: a zona 0 é a posse de bola, a zona 1 é o apoio mútuo e a zona 2 é a cooperação tática. Nesse artigo, analisamos um jogador arquetípico da Zona 0, Adama Traoré, e medimos suas habilidades de drible, e em um artigo anterior, focamos em como o controle de campo pode ser usado para melhorar a cooperação tática na Zona 2. Agora nos concentramos na zona 1, zona de apoio mútuo. É aqui que ocorre a maioria dos movimentos que Cruyff consideraria mais valiosos.

Vamos começar com um exemplo. Marcus Rashford, do Manchester United, corre pelo corredor esquerdo e, ao fazê-lo, cria espaço para ele receber a bola. O sombreado vermelho na parte superior do gráfico mostra o valor desse espaço.

O valor do espaço é calculado combinando dois modelos matemáticos. O primeiro é o controle de campo. Isso nos diz a probabilidade de um passe ser bem-sucedido. Para calcular essa probabilidade, simulamos a física de um passe: a bola chegará ao seu destino ou será interceptada no caminho? O segundo é a probabilidade de o Manchester United marcar um gol se o passe for bem sucedido. Isso é calculado usando um modelo de aprendizado automático. Inserimos informações de vários passes semelhantes anteriores em um modelo estatístico e observamos quantos se transformaram em gol. A multiplicação dessas duas métricas nos permite estimar a probabilidade de os passes para Rashford serem convertidos em gol.

 

Uma coisa a notar é que podemos atribuir esse valor à corrida, mesmo se Rashford não receber o passe ou, como é realmente o caso desse passe em particular, se o passe estiver com peso errado e Rashford precisar frear para recebê-lo.

 

Abaixo está um exemplo que ilustra este ponto. Agora, o jogador em que estamos interessados é Luke Shaw, que divide o corredor esquerdo. As duas imagens mostram como a primeira acelera e depois abre espaço à esquerda. Mais uma vez, nosso modelo mostra o valor do espaço para baixo do corredor. Nesse caso, o passe não chega até ele, mas vai para o centro. No entanto, o valor decorre não apenas do fato de que os defensores devem encaixá-lo para abrir novos espaços, mas também porque ele cria uma opção de passe extra.

Esse quadro, no qual se calcula a probabilidade combinada de sucesso de um passe e sua probabilidade de se tornar um gol, tem nomes diferentes. Em um artigo anterior que escrevi em 2019 junto com Fran Peralta (atual cientista de dados do Athletic Club), Javier Fernandez (ex-chefe de data science do Barcelona) e Pablo Pinacres -Arce ( treinador da equipe feminina do Hammarby), chamamos de PP* PI para suas siglas em inglês . PP significa probabilidade de sucesso do passe e PI impacto no campo, probabilidade de que o passe se transforme em gol. Em outro artigo, Fernandez e colegas chamaram EPV, por suas siglas em inglês, a uma métrica semelhante (Valor esperado da posse). Essa diferença em suas formas de chamá-lo surge devido à existência de diferentes métodos de aprendizado automático que podem ser usados para determinar esses valores. No entanto, o princípio futebolístico é o mesmo: quanto maior o valor do espaço gerado pelo jogador, melhor será o passe.

 

De agora em diante, chamaremos essa métrica de Perigo esperado sem posse de bola, derivado do termo familiar Gols Esperados. Como veremos no próximo artigo, um Gol Esperado refere-se à probabilidade de que um chute se transforme em gol. Da mesma forma, o que chamamos de PI ou probabilidade de que um passe se transforme em gol, pode ser identificado como Perigo esperado (com posse de bola). Coloco (com posse de bola) entre parênteses porque normalmente chamamos de Perigo esperado neste contexto. Por último, o foco deste artigo é o Perigo esperado sem posse de bola, termo que deriva das duas definições citadas acima. Essa métrica é o valor criado pelo deslocamento de um jogador que não recebe a bola.

 

O perigo esperado sem a posse de bola é o ponto de partida para abordar o lance de Johan Cruyff aos 87 minutos. Falo de um ponto de partida porque ainda há muito trabalho a ser feito. As corridas de ataque são apenas uma das muitas atividades praticadas pelos jogadores da zona 1. Lembremos que o futebol é um esporte complexo. Devemos ser modestos sobre o que podemos alcançar. Não existe uma única equação que resolva o jogo. Alguns exemplos de atividades da zona 1 incluem: pressionar no terço final, marcação individual e zonal na área, pressionar passes no meio-campo, deslocar para abrir espaço para quem tem a bola, cruzamentos defensivos… E a lista continua.

 

Voltaremos a alguns deles em artigos futuros. No entanto, para aqueles aspirantes a cientistas de dados, as possibilidades de contribuir aqui são infinitas.

 

* Data analytics de Jernej Flisar en Twelve Football

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