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07/06/2019
Convirtiendo remates en goles gracias a la analítica

El uso de la analítica en los deportes no es un concepto nuevo. Un ejemplo de esto son los fanáticos de la NBA, que utilizan esta herramienta y las estadísticas para entender los partidos.

Lo cierto es que las nuevas tecnologías, en especial la analítica, se han convertido en un jugador más o incluso parte del cuerpo técnico de los equipos deportivos. Son soluciones capaces de brindar información relevante que permiten a los equipos tomar las mejores decisiones.

Incluso los medios de comunicación deportivos utilizan estadísticas y otros grupos de datos para comentar y dar explicación a distintos sucesos, donde muchas veces los fanáticos simplemente dicen que “son cosas del fútbol”.

“Actualmente estamos desarrollando un software llamado ‘Expected Goals’ (Goles Esperados), la que mide la calidad de un remate al arco basado diferentes variables, tales como el pase previo, el ángulo y la distancia a la portería, el tipo de intento y la claridad de la oportunidad”, comenta Marcelo Sukni, Gerente General de SAS Chile.

El ejecutivo afirma que esta solución puede analizar 10 remates de 10 jugadores diferentes que intenten hacer un gol desde el borde del área, con su pie derecho y que sean asistidos por otro futbolista. Si dos de ellos anotan, este tipo de oportunidades tiene una posibilidad de gol del 20%.

Si se aplica lo mismo a un remate 10 metros más atrás, la posibilidad de gol se reduce a la mitad, por lo que mientras más y variado rematen los jugadores de un equipo, Expected Goals puede indicar individualmente a cada jugador cual tipo de remate puede ser más efectivo.

Cuando terminó la temporada 2017/18 de la Premier League, Mohammed Salah había anotado un récord de 32 goles en una sola temporada. Para el campeonato siguiente, todas las miradas estaban puestas en él, ya que en ocho partidos solo había convertido tres goles, pero generado una gran cantidad de oportunidades.

Al comparar estos datos con la analítica predictiva, se determinó que, en realidad, esto no era el comienzo de una debacle en su carrera, sino una falla en el tipo de remates con el que el delantero egipcio estaba intentando marcar.

Ocho partidos más tarde, Salah se encontraba en la cima de la tabla de goleadores, aumentando su rendimiento y equiparando la cantidad de “goles esperados” con aquellos que efectivamente concretó, simplemente porque comenzó a intentar anotar de maneras más similares a las que lo habían llevado al éxito la temporada anterior.

Cuando Jamie Vardy fue el máximo goleador de la Premier League (20 anotaciones), tuvo cinco posibilidades fallidas menos en comparación a sus goles convertidos, algo muy extraño en el mundo del fútbol, donde regularmente los remates al arco superan en cantidad a los goles.

La analítica diría que este récord no sería sostenible a lo largo del tiempo, mucho menos en temporadas de 38 partidos cada una. Aun así, al finalizar el campeonato siguiente, Vardy logró celebrar 11 veces, contra solamente ocho oportunidades falladas, por lo que al extender la muestra en el futuro es probable que los resultados sean siempre similares confirmando que el inglés es un jugador certero a la hora de definir.

A pesar de que Expected Goals es un gran punto de partida, el fútbol es un deporte que cuenta sus historias dentro de un contexto. Las individualidades son una realidad y a veces las variables con las que se generan las oportunidades no son más importantes que una definición tranquila para poner la pelota en la red.

Mientras más datos se acumulen se podrán acomodar mejor las variables, para así predecir los goles que vendrán con la mayor precisión posible. Más adelante, será posible mirar en detalles las oportunidades que cada jugador tuvo para anotar, y de manera individual, se podrá saber con mayor exactitud porque algunos futbolistas hacen goles en algunas situaciones y en otras no.

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