En Agosto de 2017 el Bristol City, equipo del Championship inglés, fichaba a Niclas Eliasson, jugador por ese entonces del IFK Norrkoping de Suecia e internacional sub 21 por la misma selección en 1.8 millones de libras esterlinas, segunda transferencia más cara para el equipo sueco hasta aquel momento. Una vez anunciado el flamante refuerzo, su entrenador de aquel entonces, Lee Johnson, declaraba en la web oficial de los Robins que el fichaje del jugador se había iniciado “de manera muy estadística” con el aporte de base de datos que poseía el club y que a partir de allí “cuanto más lo vimos jugar, más nos gustó lo que vimos”. Y concluía diciendo que “puede ser un jugador muy especial”.
Cuando Johnson decía “de manera muy estadística” se refería a datos específicos e individuales de la performance del jugador en campo jugando para el IFK Norrkoping, esa información les había filtrado al futbolista, el perfil que estaban buscando, de ciertas características técnicas para esa posición. Lo que obviaron incluir en ese análisis de datos fue un detalle no menor que lo hace al fútbol un deporte excepcional, los datos de su contexto. En este caso qué tan competitivo era el IFK Norrkoping en Suecia y que tan competitivo era ese equipo en relación al Bristol City y a la Championship.
Por aquella época el IFK Norrkoping terminaba en la parte alta de la tabla, 6to en la temporada en una liga de 16 equipos.
¿Habían hecho suficiente mérito para ser sextos? De acuerdo a indicadores de rendimiento de cada club en esa temporada el nivel potencial del equipo había estado por debajo de la 6ta posición y en relación al fútbol inglés, el IFK Norrkoping era tan competitivo como un equipo de League 2, dos categorías por debajo de la Championship.
El fútbol, en tanto deporte colectivo, hace que el contexto condicione el dato individual. La táctica planteada para el partido, el estado del campo de juego, la interacción entre los futbolistas de campo hacen que el dato específico de lo que hizo el jugador lleve consigo algo de ruido.
Si a esto le sumamos la diferencia de nivel técnico y táctica, de velocidad en el juego y de potencia física entre la liga Allsvenskan sueca y la Championship inglesa podríamos decir que el riesgo de adaptarse a su nuevo contexto iba a ser aún mayor, de una liga menos competitiva a una liga de mayor nivel, por ende, las probabilidades de tener éxito con ese fichaje podrían verse reducidas, así como también el club inglés no hacía un análisis exhaustivo lo suficiente como para minimizar el riesgo de su inversión.
El fútbol, en tanto deporte colectivo, hace que el contexto condicione el dato individual. La táctica planteada para el partido, el estado del campo de juego, la interacción entre los futbolistas de campo, hacen que el dato específico de lo que hizo el jugador lleve consigo algo de ruido
La hipótesis en este caso a plantear es la siguiente: para entender el dato individual del futbolista primero debemos entender su contexto, en este caso el equipo y donde juega, contra quienes juegan, para así poder sacar conclusiones incluso más certeras. La ecuación para mitigar el riesgo de adaptación a su nuevo contexto la podríamos exponer de la siguiente manera:
.Nivel competitivo de la liga Allsvenskan con la Championship
.Nivel competitivo del IFK Norrkoping en la Allsvenskan
.Nivel competitivo del IFK Norrkoping vs Bristol City
.Por último, ¿qué hizo el jugador dentro de este contexto?
La definición más gráfica que encuentro para describir el scouting de un jugador en su totalidad es la de un rompecabezas. No solo importa que es lo que hace él en el campo, importa lo que hace contextualizado dentro de su equipo. Importa el valor competitivo de su equipo y de la liga en donde se desempeña; la profesionalidad del jugador, qué es lo que hace tanto dentro como fuera del campo de juego. Su alimentación y sus relaciones sociales. Con toda esta información recién ahí estaremos completando la imagen casi completa del futbolista, y aún así, no tendremos las garantías de éxito, pero habremos reducido el margen de error de manera significativa.
Vamos a explicar con un simple ejemplo el porqué de esta teoría. Supongamos que quien escribe es elegido para ser parte del once titular del Manchester City en un partido de Premier League. El City, dirigido por Guardiola, es un equipo que en la mayoría del tiempo tiene la posesión de la pelota a su favor y atosiga a su rival hasta el cansancio. Es un equipo que juega la mayor parte del tiempo en campo rival; y en pocas ocasiones, dependiendo del rival, recibe mayor presión que la que ellos ejercen.
En ese contexto me presento a jugar con una simple instrucción del entrenador: “así como recibís la pelota se la das a Rodri o, a Gundogan, que van a estar cerca tuyo, no hagas ni más ni menos que eso, ningún pase complejo, a un metro tuyo”. Sumémosle que el campo de juego es una alfombra verde, las pelotas están infladas a la perfección y la calidad de jugadores que me acompañan es superlativa. Teniendo todo esto en cuenta es muy probable que bajo este contexto mis datos específicos e individuales recopilados en el tiempo que esté en el campo sean muy favorables para un jugador de mis características.
Ahora extraigamos a este mismo jugador amateur de un contexto de élite y lo ubicamos en un contexto un tanto más adverso. Un contexto donde los futbolistas no son de la misma calidad a los que contrata el Manchester City. El entrenador no es Guardiola y la posesión es quizás más igualada. El campo de juego no tiene la calidad de uno de Premier League y tiene baches para “coleccionar”, lo que incrementa la dificultad para controlar y pasar la pelota. El resultado que arrojen los datos individuales recopilados de ese mismo futbolista serán muy dispares a las de sí mismo en un contexto distinto, aún siendo el mismo.
Volviendo al ejemplo de Eliasson ,y si damos vuelta la moneda y analizamos el caso opuesto, sería un tanto más sencillo evaluar la adaptabilidad de un futbolista que está desempeñándose en el máximo nivel competitivo y decide por algún motivo cambiar hacia una liga de menor relevancia. Supongamos que Messi decide cambiar la Liga española y la Champions League para jugar en la MLS o incluso a la Liga Argentina. En ese caso podríamos aventurarnos a decir que en el plano competitivo y técnico del juego su adaptación será más rápida por el hecho de que hoy día ya se desempeña en un nivel más alto en una liga de mayor dificultad técnica. Después habrá que entender el tiempo que le lleve adaptarse a la coyuntura general, compañeros de equipo, los campos de juego, árbitros e incluso su adaptación a la ciudad y al estilo de vida. En lo que respecta al marco del juego en si, estará listo para competir.
Lo que sucedió en el caso del Bristol City y su recruitment hoy es una práctica frecuente: la utilización de una herramienta relativamente nueva y desconocida todavía para muchos (el buen uso de los datos), con un nivel de complejidad suficiente para quien no posee el conocimiento necesario. Sería como querer leer un lenguaje para el cual no fuimos formados para entenderlo. En estas líneas no existe la intención de calificar de bueno o malo a un jugador de fútbol, sino despertar preguntas ante prácticas rutinarias que ignoran ciertamente las limitaciones de nuestros conocimientos.
En estas líneas no existe la intención de calificar de bueno o malo a un jugador de fútbol, sino despertar preguntas ante prácticas rutinarias que ignoran ciertamente las limitaciones de nuestros conocimientos.
Hoy en día los clubes de fútbol tienen a su disposición una catarata de información y de datos estadísticos como nunca antes se ha visto. La industria de la información y el análisis de datos está compitiendo por quien tiene el mejor algoritmo y en esta competencia siempre hay herramientas más competentes y otras menos. En esta vorágine algunos clubes de fútbol tratan de no quedarse atrás y ser parte de esta nueva ola de información y novedad, pero en muchos casos la falencia es la falta de interrogante ante algo que no manejamos ni estamos familiarizados como lo son las estadísticas y que datos son significativos y cuáles no para el objetivo que perseguimos: qué significan, por qué y para qué me son útiles. En muchos casos, se toman los datos los utilizan de alguna manera que puede bien llegar a tergiversar las buenas intenciones.
De todas maneras los procesos van mejorando y evolucionando. Especialistas en la materia están empezando a ser contratados directamente por los clubes para así brindarles a los directores deportivos ese eslabón que les estaba faltando.De esta manera se empieza a decodificar con mayor certeza el dato o incluso crean sus propias métricas para dar un poco de sentido al entramado de datos que a veces confunde más que las soluciones que aporta.
En muchos casos la falencia es la falta de interrogante ante algo que no manejamos ni estamos familiarizados, como lo son las estadísticas y qué datos son significativos y cuáles no para el objetivo que perseguimos: qué significan, por qué y para qué me son útiles
Esta temporada, Niklas Eliasson fue transferido al Nimes francés dejando atrás el Bristol City, equipo donde nunca pudo asentarse como un titular indiscutido ni tampoco alcanzó el listón de “especial” que su entrenador se había aventurado a vaticinar.
*Ricardo Larrandart es consultor deportivo. Ex Brentford FC y Analista Senior en Smartodds.
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