Clasificaciones objetivas El futbol es un deporte de equipo, de manera que no resulta justo juzgar a los jugadores solo por el número de goles que anotan. Cristiano Ronaldo chuta mucho más que casi cualquier otro jugador en el futbol profesional. Y si chutas mucho, lo más normal es que lleguen los goles. El número de disparos que realiza no es solo una medida de sus habilidades,

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sino también del equipo que está a su alrededor. Ya he demostrado cómo Messi depende de los pases de sus compañeros de equipo. Quizá sean defensas y centrocampistas como Marcelo, James Rodríguez e Isco los que se merezcan la mayor parte del crédito de Ronaldo por sus últimos registros en la Liga. A los centrocampistas y a los defensas no se los puede valorar simplemente en término de goles. Afortunadamente, existe una gran variedad de estadísticas que se pueden utilizar para evaluarlos: no solo los goles sino las asistencias, el número de disparos que llegan o no a su destino, la distancia recorrida, el número de regates, las intercepciones, la tasa de robos y despejes, para nombrar solo unas pocas. Estas estadísticas están disponibles para cada jugador después de cada partido. La dificultad se encuentra en convertir estos números en una medida real de su actuación. Reducir las habilidades a una única medida es el objetivo del Performance Index [Índice de Actuación], que se publica cada semana en la página web de la Premier League. Ahí se puede encontrar el Equipo de la Semana, formado por los jugadores que han realizado las mejores actuaciones de la semana anterior en cada una de las posiciones. También se puede consultar la clasificación acumulativa y descubrir quién es el más regular a lo largo de toda la temporada. Según estas estadísticas, el director de juego del Chelsea, Eden Hazard, fue el mejor jugador en la temporada 2014/2015. Los otros jugadores estuvieron de acuerdo y Hazard fue elegido el Mejor Jugador del Año de los Jugadores. Mientras que los jugadores deciden a quién votan como su Jugador del Año en función de haber jugado contra él durante la temporada, el Performance Index de la Premier League es un modelo puramente estadístico. Su patrocinador, EA Sports, afirma que se trata de un índice objetivo diseñado para «acabar con las discusiones mediante el uso de una variedad completa de estadísticas».11 Con frecuencia, los jugadores y el índice están de acuerdo. Normalmente, la mayoría de los juga11.  www.premierleague.com/en-gb/players/ea-sports-player-perfor mance-index/what-is-the-ea-sports-ppi.html.

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dores nominados para el premio del Jugador del Año también se encuentran entre los diez primeros del Performance Index. No obstante, aunque funciona bien, el Performance Index no es tan «objetivo» como pretenden sus patrocinadores. Todo índice, y no importa lo objetivo que queramos que sea, está diseñado por seres humanos. La tarea de diseñar el Performance Index de la Premier League fue encargada a dos estadísticos de Manchester, Ian McHale y Philip Scarf, que se tomaron en serio el encargo. En primer lugar, tenemos la dificultad de comparar porteros, defensas, centrocampistas y delanteros. Incluso dentro de estos papeles existen subcategorías, como extremo o centrocampista defensivo, y diferentes tareas asignadas a los jugadores, como marcar o sacar de esquina. Cada jugador tiene un papel diferente en el equipo, y su éxito se juzga según criterios diferentes. La segunda dificultad deriva del trabajo en equipo. Es posible que un defensa haga muy poco durante un partido porque el equipo consigue concentrar todos sus esfuerzos en ataque, mientras que el portero del bando más débil es posible que realice un montón de buenas paradas, pero solo porque se ve obligado a ello. Ian y Phil empezaron analizando en detalle qué jugadores participaban en un partido. Empezaron estableciendo un modelo estadístico de cómo las diferentes contribuciones generaban los goles. En cada partido contaron con qué frecuencia los jugadores realizaban ciertas acciones, incluidos pases, robos, cruces, regates, bloqueos y despejes, y también con qué frecuencia les mostraban una tarjeta amarilla o una roja. Después utilizaron una herramienta estadística para ver hasta qué punto el número de estas acciones predecía el número de tiros a portería del propio equipo o del contrario. Lo que ofrece esta herramienta estadística es una medida del efecto, positivo o negativo, en la creación de oportunidades. Descubrieron que cuanto más pasa el balón un equipo, más oportunidades genera, y los cruces culminados con éxito demuestran que son una de las rutas más probables hacia el gol. Al combinar su modelo con los datos de la Premier League de 2003 a 2006, estimaron que cada cruce con éxito equivalía a 10 pases normales en 95

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términos de creación de un disparo. Una expulsión equivalía a perderse 41 intercepciones. Su modelo estadístico permite cuantificar el efecto de la construcción de un ataque que proviene de la defensa y del centro del campo. Entonces Ian y Philip incorporaron la probabilidad de éxito de los disparos y de las paradas, lo que les permitía tener en cuenta la influencia de los delanteros y de los porteros en la creación y supresión de los goles. El método es todo lo «objetivo» que puede ser, en el sentido de que se basa totalmente en los números de varias acciones realizadas en el campo. Toma las acciones de cada jugador, las relaciones con las oportunidades de gol y descubre cuáles son los jugadores que más han contribuido. Una vez que Ian y Phil crearon el modelo con datos históricos, lo probaron en la temporada 2008/2009 para determinar quiénes eran los mejores jugadores. Analizaron cuántos de los diferentes tipos de acciones realizaba cada jugador durante la temporada y calcularon el índice para cada una de ellos. Esa fue la última temporada de Cristiano Ronaldo en el Manchester United, donde fue el máximo goleador, con grandes contribuciones a su lado de Rio Ferdinand, Nemanja Vidić y Ryan Giggs. Liverpool fue un serio aspirante al título, con Jamie Carragher, Steven Gerrard y Dirk Kuyt como los más regulares. Gareth Barry y Gabby Agbonlahor contribuyeron a que el Aston Villa se clasificara para Europa. Así las cosas, ¿quién crees que fue el mejor jugador según el modelo? Bueno, fue el portero del Fulham, Mark Schwarzer. Consiguió un 7.29 en el Índice de Resultados de Partidos de Ian y Phil, por delante de Barry, que ocupó el segundo lugar con 7.06, y de Sol Campbell del Portsmouth, en tercera posición con 6.86. Ronaldo ni siquiera consiguió entrar entre los veinte primeros, ni ningún otro jugador del Manchester United. De hecho, en la lista solo figuraba un delantero, Nicolas Anelka, del Chelsea, y un centrocampista, Gareth Barry. Todos los demás eran porteros y defensas. Sin desmerecer a Schwarzer, que realizó una temporada excelente y fue votado como Jugador del Año del Fulham, pero un portero australiano de 37 años en lo alto de la clasificación 96

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no era exactamente lo que estaban buscando los patrocinadores de la Premier League. Aunque las actuaciones eran importantes, para ellos tenía sentido que la posición final de cada equipo en la liga también formara parte de la clasificación. En su artículo científico sobre el sistema, Ian y Phil defendían su modelo de contribución a cada partido.12 Cuando analizaban por qué los delanteros y los centrocampistas ofensivos no ocupaban una posición más alta en la clasificación, descubrieron que se debía a que se desaprovechaban oportunidades delante de la portería: se reveló que en especial Frank Lampard era «altamente variable» en sus disparos. Los defensores aparecían como más valiosos porque sus intercepciones y sus bloqueos evitaban que entraran los goles. Los defensores paran muchos más goles potenciales de los que anotan los delanteros, haciendo que su contribución al partido sea más significativa. Ian y Phil presentaron sus descubrimientos científicos, pero también eran pragmáticos. Después de hablar con la Premier League, elaboraron un índice revisado, añadiendo puntos por ganar partidos y por el número total de goles, así como por la tasa de éxito, asistencias y dejar el contrincante a cero. Estas enmiendas decantaron el índice de nuevo a favor de los atacantes, y Anelka, que se encontraba en una posición elevada tanto en el viejo índice como en el nuevo, encabezó la clasificación. La Premier League sigue utilizando este índice combinado.13 En la actualidad está dominado por centrocampistas ofensivos y delanteros, y suelen ser los jugadores a los que nos gusta ver. Pero debemos recordar que, en términos puramente estadísticos de las acciones realizadas que crean oportunidades para su propio equipo o evitan las oportunidades del contrincante, esos no son necesariamente los mejores jugadores. Existen héroes defensivos y porteros sin gloria que trabajan para Crystal Palace, West Bromwich Albion y Stoke City que nunca han llegado a estar entre los 10 primeros de la Premier Lea12.  El artículo completo es: McHale, I. G. et al., 2012, «On the development of a soccer player performance rating system for the English Premier League», Interfaces 42(4): 339-351. 13. www.premierleague.com/en-gb/players/ea-sports-player-performan ce-index.html.

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gue, pero que siguen siendo los primeros de la lista de Ian y Phil. Estos jugadores son las verdaderas estrellas estadísticas de la Premier League.

Análisis FC A los entrenadores les resulta imposible ver todos los partidos y evaluar todos los jugadores de todo el mundo. Idealmente, les gustaría tener acceso a algunos números que les permitieran descubrir estrellas emergentes en un estadio inicial. Los datos están disponibles. Los equipos pueden revisar bases de datos masivas en línea con las estadísticas vitales de los jugadores. Un buen punto de partida es la base de datos en el juego de computadora Football Manager. Las estadísticas de los jugadores reales están recogidas por los jugadores del ­juego de computadora, que asisten a partidos de las ligas inferiores o de categorías juveniles y proporcionan las clasificaciones. Recientemente, la ha comprado la empresa de datos deportivos Prozone, que ahora se la proporciona a los clubes. La cuestión es cómo utilizar estos datos de la mejor manera posible. En el beisbol, el uso de estadísticas está muy bien establecido. El beisbol americano tiene una larga historia de utilización de medias de bateo y de lanzamientos, tiempos de carrera e índices de despliegue para evaluar la actuación de los jugadores. El éxito en el uso de estas estadísticas en el traspaso de jugadores está bien documentado en el libro (y en la película) Moneyball, por ejemplo, y en la actualidad el enfoque estadístico se ha extendido por todo el deporte.14 En el futbol, el equipo complica las estadísticas en un grado mucho más elevado que en el beisbol. Es posible que un defensa encabece la estadística de recuperación de balones debido a un papel específico que le ha asignado el entrenador, o porque sus compañeros de equipo siguen perdiendo balones, o porque está mal colocado para interceptar inicialmente el 14.  Lewis, M., 2004, Moneyball: The art of winning an unfair game, W. W. Norton & Company, Londres.

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balón. Es posible que un delantero chute muchas veces, pero para el equipo podría ser mejor que pasara más. El reto está en separar al individuo del equipo. Los defensas que juegan en clubes de la mitad inferior de la liga se enfrentan a situaciones más complicadas que sus homólogos de la mitad superior. Y a los delanteros de los grandes equipos se les presentan más oportunidades que a los que juegan en equipos más limitados. Los jugadores individuales no se pueden valorar de manera adecuada sin tener en cuenta el equipo en el que juegan. En su libro The Numbers Game, Chris Anderson y David Sally explican el fracaso o el éxito potenciales de un equipo de futbol en función de su eslabón más débil.15 Plantean la analogía entre el papel esencial de cada uno de los componentes de una nave espacial y el papel esencial de cada jugador que forma parte de un equipo. Aconsejan a los clubes de futbol que se concentren menos en las pequeñas mejoras que pueden conseguir, por ejemplo, comprando un delantero con una tasa de aciertos ligeramente superior, y más en encontrar jugadores que se ajusten mejor a la estructura del equipo y refuercen la plantilla en lo que es más débil. Las compañías de análisis son conscientes de las limitaciones de las estadísticas de un jugador y trabajan muy duro para mejorar la situación. La empresa de Dan Altman, North Yard Analytics, utiliza los detallados datos de pases de la empresa de análisis de actuación Opta para valorar el impacto general que un jugador tiene en el campo. Dan evalúa al jugador en función de cómo hace avanzar el balón en diferentes zonas del campo y cómo contribuye a los disparos a la portería. Por ejemplo, Dan estudió la actuación del defensa del Everton Leighton Baines durante la temporada 2013/2014 y demostró que su contribución en los partidos estaba fuertemente centrada en el campo contrario.16 Comparado con el lateral medio en la Premier League, Baines contribuía sustancialmente más cuan15.  Anderson, C., y Sally, D., 2013, The Numbers Game: Why everything you know about football is wrong, Penguin, Londres. 16. www.optasportspro.com/about/optapro-blog/posts/2015/film-opta pro-forum-beyond-shots/.

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do el balón estaba en el campo de ataque, pero sustancialmente menos cuando el balón se encontraba en su propio campo. Cualquier equipo interesado en contratar a Baines necesitará un fuerte central zurdo que lo pueda cubrir mientras Baines crea oportunidades de ataque. Construir un equipo consiste en unir todas las piezas. El ojeo estadístico es probablemente menos importante en los clubes más grandes y ricos, que ya disponen de un ejército de ojeadores que buscan nuevos talentos y los jugadores jóvenes compiten para entrar en sus academias. Pero los clubes más pequeños tienen su oportunidad si analizan los números. En 2014, el club danés FC Midtjylland fue adquirido por Matthew Benham, propietario de la página de apuestas Matchbook y del servicio de análisis deportivo Smartodds. Benham está especializado en utilizar modelos matemáticos para predecir los resultados, y ha creado una gran base de datos de actuaciones de jugadores y equipos. Al apostar, sus métodos estadísticos le han proporcionado una fortuna. En Midtjylland, así como en el club inglés Brentford, que también es de su propiedad, Benham pretende integrar el enfoque de los modelos matemáticos en clubes de futbol en funcionamiento. El director deportivo del Midtjylland, Claus Steinlein, vio inmediatamente los beneficios de que el propietario fuera un creador de modelos matemáticos. «Antes teníamos un ojeador y se pasaba la mitad del tiempo entrenando», le explicó Steinlein al periodista del Guardian Sean Ingle. «Ahora tenemos un equipo en Londres que analiza los números y nos sugiere posibles candidatos.»17 El Midtjylland usa las bases de datos para encontrar jugadores que potencialmente encajen en el equipo antes de ver al jugador y hablar con él cara a cara. Las estadísticas son el punto de partida para el ojeo, no lo sustituyen. El Midtjylland ha aplicado en toda su amplitud el enfoque científico del futbol, no solo para el ojeo. Tiene un entrenador de disparos que analiza en detalle el giro que los jugadores dan al balón cuando chutan. Utilizando un análisis exhaustivo 17. www.theguardian.com/football/2015/jul/27/how-fcmidtjyllandanalytical-route-champions-league-brentfordmatthew-benham.

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de un conjunto de elementos, han mejorado en gran medida su tasa de acierto para marcar de falta directa y tiros de esquina. En el descanso el entrenador recibe un informe de las ocasiones creadas por su equipo y por el equipo contrario, y puede ajustar la táctica en consecuencia. En el verano de 2015, el enfoque científico dio sus frutos: el Midtjylland ganó la liga danesa por primera vez en su historia. Es posible que el Midtjylland represente el futuro del futbol, en el que la ciencia esté correctamente integrada en el trabajo del club. Pero este enfoque analítico no se basará en la simple medida estadística de las habilidades del jugador, sino que se centrará en la construcción del equipo. Por otro lado, la analítica tampoco niega que de vez en cuando los jugadores consiguen logros que son realmente inesperados y excepcionales: ningún equipo se quiere perder al próximo Messi porque estén mirando la pantalla de una computadora llena de números. La integración de las matemáticas y de la ciencia en el futbol implica un equilibro que ahora estamos empezando a ajustar.

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