Aplicando los principios de Johan Cruyff al data science
Con un objetivo tan ambicioso, el Barça Innovation Hub ha presentado este año su investigación en la importante conferencia mundial MIT Sloan Sports Analytics. El estudio propone un modelo matemático que evalúa la calidad de las decisiones tomadas por los jugadores en función de la posición de sus compañeros y rivales en cada instante de tiempo y lo firman conjuntamente Javier Fernández, jefe de Sports Analytics del propio club, Luke Bornn, vicepresidente y responsable de Estrategia y Análisis de Sacramento Kings y antiguo profesor de Harvard, y Dan Cervone, director de Quantitative Research de Los Angeles Dodgers.
“El fútbol es un juego que se juega con el cerebro. Debes estar en el lugar adecuado, en el momento adecuado, ni demasiado pronto ni demasiado tarde”. Johan Cruyff resumía así el objetivo principal de tomar decisiones en el fútbol y defendía el estar en el sitio adecuado en el instante preciso como la pieza fundamental del juego de posición. Sobre esta base, Cruyff insistía en que “está estadísticamente probado que los jugadores no tienen el balón más de tres minutos de media. Lo más importante es lo que hacen durante los 87 minutos que no tienen la pelota. Es lo que hace que seas un buen jugador o no”. De esta forma tan gráfica ilustraba cómo el talento individual también debe estar al servicio de generar el mejor contexto posible alrededor del balón con los movimientos de los jugadores sin balón.
En los últimos años buena parte del análisis cuantitativo en el fútbol se ha centrado en aplicar análisis estadísticos de acciones aisladas. Pases de éxito, remates o porcentajes de posesión, son datos de acciones individuales que no tienen en cuenta el contexto en el que acontecen. Sin embargo, la propuesta presentada supone invertir este aspecto fundamental a través de una nueva variable, el EPV (Expected Possession Value en inglés) o valor de posesión esperada, que determina la calidad de la disposición de los jugadores en el campo en cada instante de tiempo para concluir la acción en gol. De la misma forma, la evolución del EPV en el tiempo permite evaluar el impacto de las decisiones de los jugadores (tanto del que tiene el balón como los que no) en función de si han contribuido a mejorar o empeorar este valor.
Para poder llegar a construir este modelo matemático, el equipo de investigadores ha procesado la posición de los jugadores en vídeo de los partidos disputados durante dos temporadas por el FC Barcelona. Mediante algoritmos de Machine Learning los investigadores han podido determinar el impacto que tiene, segundo a segundo, la disposición de los jugadores sobre la probilidad de que la posesión acabe en un gol
Parece un truco de adivinos, pero solo es parte de esa vanguardia en la aplicación de la inteligencia artificial en el fútbol, en la que el Barça Innovation Hub es un referente global. El modelo aún está en fase de desarrollo, pero se espera mucho de esta herramienta que ha sido posible gracias al trabajo conjunto de entrenadores, analistas de juego y científicos de datos del Club. Este modelo se puede aplicar en un sinnúmero de casos prácticos tales como la evaluación de riesgo y beneficio de los pases, la identificación de superioridades posicionales de acuerdo con el contexto, y la determinación de opciones alternativas para cada jugador en cada instante, entre otros. Es un ejemplo más de cómo la inteligencia artificial esta llegando al fútbol de la mano de una implantación técnica centrada en el usuario final, el entrenador.
El paper completo, en inglés, puede descargarse aquí.