Goles esperados. Pases esperados. Pases progresivos. Basculaciones. Apoyos. Pasillos interiores. Superioridades posicionales. Atacar el espacio. Y la trama se vuelve más espesa todavía con la inteligencia artificial, el machine learning, los modelos predictivos y el bendito big data. De pronto, un día, el fútbol se volvió complicado. En este momento de Euro 2020 y Copa América superpuestas, cada partido genera volúmenes de contenidos basados en datos visuales, métricas explicativas, radares y mapas de calor como para alimentar papers sobre sistemas de juego, ahí donde otros solo esperan pasar 90 minutos de distracción tirados en el sofá. Nos declaramos totalmente a favor del uso de los datos y la innovación tecnológica que ahora tomó por asalto al fútbol. También somos fans de la necesidad de bajar un poco a tierra algunas ideas y conceptos como para no agitar tanto las aguas para que parezcan más profundas de lo que son. Estamos justo en medio de la confusión.

El fútbol todavía tiene que acomodarse a su propia experiencia de datos como ya lo hicieron otros deportes. Sabemos hoy que no hay mejor forma de comprender el cambio de estilo de juego y lanzamientos de 3 puntos en la NBA que observando los maravillosos dataviz que con la potencia de un meme nos permiten entender qué fue lo que pasó hace 20 años atrás y que pasa ahora. El recorrido está iniciado y la búsqueda pasa por advertir cuál es la información relevante para que el fútbol sepa qué datos lo representan y lo explican. Sobre todo si entendemos que hay datos para entrenadores, preparadores físicos, cuerpos médicos, medios y fans. No todos quieren ni precisan lo mismo.

La confusión principal es la de pretender que un resultado de un partido se explique a partir de la suma de pases exitosos, regates consumados, duelos ganados y tiros a puerta. Leer el fútbol así es hacerse trampa al solitario

La confusión principal es la de pretender que un resultado de un partido se explique a partir de la suma de pases exitosos, regates consumados, duelos ganados y tiros a puerta. Leer el fútbol así es hacerse trampa al solitario. Es más que probable que un partido de fútbol no logre ser debidamente explicado con esa lógica, para un deporte que presume las 24 horas del día de no tenerla. Con los datos en el fútbol podemos explicar estilos de juego, tendencias de campeonatos, cómo se adaptan los futbolistas a los sistemas, influencia de lesiones en las ligas, flujos de transferencias de jugadores, formas de ocupar los espacios en la cancha y secuencia de pases entre compañeros.

Dos ideas, una contradicción

El fútbol es un deporte complejo para analizar y además está muy cómodo en ese espacio de deporte singular que se autoadjudica y que objetivamente lo tiene. “Es fútbol”, es la explicación que se ofrece cuando algo no termina de ser decodificado con precisión.¿Qué quiere decir eso? Según mi mirada significa que el fútbol en principio contiene dos ideas que se repelen entre sí: es un juego donde en sus 90 minutos puede pasar cualquier cosa (“cualquiera le gana a cualquiera”) y a la vez es el deporte donde siempre salen campeones los mismos. Aleatorio por un lado y totalmente predecible por el otro.

Tanto es así que entre los contenidos irónicos sobre fútbol que abundan en las redes sociales, hay uno basado en teorías conspirativas que indica que “Atalanta es un equipo que siempre gana 4 a 2, pero nunca gana la Serie A”. La broma sintetiza esas dos ideas que apuntan a una contradicción. Es posible que en los 90 minutos el resultado sea inesperado, cambie sobre la hora y no sea justo, y también es real que los campeonatos suelen ser siempre para Bayern Munich, PSG, Barcelona, Real Madrid, Boca, Flamengo. Tuvo que suceder una pandemia para que algunos campeones inesperados se colaran en esos listados.

También es grande y permanente la tentación de posarse en lo absolutamente excepcional (¡Leicester City campeón de Premier League en 2016!) para proyectar desde ahí todo análisis sobre lo volátil que es el fútbol para las predicciones. Lo que acontece como excepción se toma como regla. Otro buen uso de los datos nos mostraría que aquel Leicester City fue el que tuvo la menor tasa de lesiones de todo el campeonato. Claudio Rainieri contó con un plantel corto, pero extremadamente sano como para capitalizar la situación desde un factor que ningún software de match analysis podría captar, como tampoco la opinión de un comentarista. Pero si lo hizo el departamento de ciencias deportivas del Leicester City, encabezado por un genio como Paul Balsom, que justamente dejará el club a fin de mes tras 13 años de trabajo.

Vemos lo que antes no veíamos

Dejemos las excepciones. La tarea que tiene el fútbol por delante es la de filtrar cuales son los datos que lo explican como deporte y que ayudan a una mejor comprensión de lo que sucede en el juego. En ese proceso también hay que determinar cuales son las métricas útiles para los cuerpos técnicos, cuales lo son para los analistas en los medios y cuáles son los que generen atractivo para los fanáticos. El fútbol es uno solo, pero no todas las partes que se acercan a él precisan lo mismo.Podríamos hacer el ejercicio intelectual de pensar si parte de esa simpleza que el fútbol lleva implícita como deporte, en realidad no tiene que ver con que antes no había instrumentos de medición, métricas ni herramientas visuales para explicarlo mejor. Porque si el fútbol fuera tan sencillo como se dice desde hace décadas, entonces no existirían futbolistas y entrenadores, que a la luz de lo que dicen otros futbolistas y entrenadores, “no entienden el juego”. Y si no lo entienden ellos mismos, que queda entonces para los periodistas y los espectadores.

La tecnología ahora nos permite capturar y cuantificar aspectos del juego que antes eran invisibles. La tendencia de seguir un partido según donde se ubique la pelota es la acción más común de un espectador. Las herramientas tecnológicas se ocupan de aquello que no vemos, y que es muchísimo.

El fútbol se baja el precio cuando se vende como una mera expresión de la naturaleza humana y se lo sube por demás cuando presume de no ser alcanzado por la tecnología

El fútbol se baja el precio cuando se vende como una mera expresión de la naturaleza humana y se lo sube por demás cuando presume de no ser alcanzado por la tecnología y la capacidad operativa del análisis de datos para describir procesos y tendencias. No todo en el fútbol se explica desde los modelos matemáticos y también existe el derecho de no querer consumirlo y disfrutarlo atravesado por las métricas. Pero tampoco es cierto que nada de lo que surja de las estadísticas avanzadas contribuya a conocer mejor lo que sucede en el campo de juego.

Alejandro Sabella fue un entrenador que llevaba el ejercicio de la docencia puesto. Me fascina este video donde explica cómo Estudiantes de la Plata jugó la final del Mundial de Clubes a Barcelona en 2009. El equipo de Pep Guardiola comenzaba a posicionarse como el referente global del juego de posesión que concentró el debate futbolístico en los años siguientes. Sabella revela su perfil como técnico y maestro, resume la idea de que en 90 minutos puede darse cualquier resultado, pero a la vez hace explícito el favoritismo del Barcelona y cómo Estudiantes debía concentrarse todo el partido para hacer fallar al dueño de todas las tendencias. El video es fabuloso, finalmente, porque demuestra que una tiza y un pizarrón son herramientas suficientes cuando el mensaje que se quiere transmitir es simple, pero hay que explicar la complejidad de un sistema de juego. Spoiler vintage: Barcelona ganó esa final con un gol de Messi con el pecho en tiempo suplementario.

La sensación de que el fútbol se ha vuelto más científico por el uso de los datos corresponde a una de las características de la época: la abundancia de información. En el viejo paradigma la manera de ocultar algo se daba a partir de la falta de información o directamente la censura. Ahora, si queremos que alguien no sepa algo, llenemoslo de información que no pueda procesar. Al mismo tiempo podemos pensar que, si el fútbol se ha transformado en algo que no era, tal vez eso sucedía porque no había forma de hacerlo. Justamente por la ausencia de herramientas para generar esa valiosa información. El fútbol quería encontrar respuestas, pero no tenía cómo.

“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 (…) 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”, dijo Johan Cruyff, que como jugador quería tener la pelota todo el tiempo y como entrenador, mucho más. Cuando Javier Fernández, jefe de sports analytics del Barcelona, Luke Bornn, VP y responsable de estrategia y análisis de Sacramento Kings y Dan Cervone, director de Quantitative Research de Los Angeles Dodgers se unieron para presentar un modelo matemático que evaluara la calidad de las decisiones tomadas por los jugadores, en función de la posición de sus compañeros y rivales en cada instante de tiempo, lo hicieron en base a esos principios que sostenía Cruyff.

Ese estudio presentado en MIT Sport Sloane Analytics Conference en 2019 alumbró la idea de Expected Possession Value (EPV) o valor de posesión esperada, métrica que determina la calidad de la disposición de los jugadores en el campo en cada instante de tiempo para concluir la acción en gol. A Cruyff le hubiera encantado tener algo así. Mientras no lo tuvo, hizo lo que ambicionaba: que sus equipos fueran los que siempre tuvieran la pelota.

“Esos datos (rendimiento físico) los utilizan los preparadores. No los preciso. Yo espero el momento en que los datos me ayuden a resolver cuestiones tácticas del rival..” Nagelsmann está preparado para cuando el futuro llame a su puerta

Julian Nagelsmann es un entrenador de esta generación. Trabaja con datos con la normalidad con la que hace 50 años los equipos de fútbol tenían aguateros como toda innovación. En una reciente videoconferencia organizada por FIFA y Kinexon, de la que hablamos en un episodio del podcast, contó que las métricas de rendimiento físico ya no le quitan el sueño. “Esos datos lo utilizan los preparadores. No los preciso. Yo espero el momento en que los datos me ayuden a resolver cuestiones tácticas del rival” Nagelsmann está preparado para cuando el futuro llame a su puerta. Sabe que no falta tanto.

La tarea por delante es conocer qué dato encuentra a cada destinatario. Hay datos para entrenadores y para fan engagement. El rol de quienes comunican es vital para no alimentar la confusión, especialmente en los medios masivos y cuentas de redes sociales de gran alcance. Un periodista o analista que comunica con datos debería hacerlo para que el público lo entienda. Un lenguaje cargado de términos más cercano al argot de los entrenadores que a la audiencia, hace más arduo el camino para “elevar el debate”. Creer que los datos no son un soporte para contarle a un espectador lo que sucede en el campo, corresponde a otra época del fútbol que claramente no es la actual.

Estamos generando mucha información. Tenemos que organizarla y aprender a darle valor. Lo que precisamos no es que nos digan que los datos en el fútbol son demasiados, sino que nos den una mano para utilizarlos mejor. Sabemos menos de lo que creemos.