La matemática siempre estuvo en el fútbol


Un pedido para que la analítica avanzada llegue a canchas peruanas


Juan Carlos Saravia es escritor y experto en estadística y táctica de fútbol. Ha liderado equipos de analítica avanzada en salud, educación y consumo masivo. Es fundador de Matemáticamente Posible, un espacio que busca un acercamiento a los conceptos matemáticos del fútbol creando debates potentes, alturados y modernos. Es creador de contenido de estadística aplicada al fútbol mundial en redes sociales: @matemposible.


Con el boom de la analítica avanzada —es decir, los datos y la posibilidad de guardarlos y explotarlos— en la actualidad se está intentando usar la data para todos los rubros. El fútbol, obviamente, al ser uno de los deportes más importante del mundo, no es la excepción. Pero lo curioso es que la estadística y la matemática en el fútbol han tenido presencia desde hace más de 70 años.

Alrededor de 1925, Henry Chapman, el entrenador inglés del Arsenal de Inglaterra, hizo una revolución táctica en el fútbol para contrarrestar la nueva regla del fuera de juego, más conocida como offside en inglés. Pero lo que no se sabía es que la revolución de Chapman ayudaría a generar otro cambio drástico 25 años después. 

Charles Reep, un contador y fanático del fútbol, estaba fascinado con la estrategia que había implementado Chapman. Pero luego de aprender sobre ella en 1933 y retomar el fútbol en 1950, luego de la Segunda Guerra Mundial, Reep se quedó decepcionado de que, salvo las ideas de Chapman, Inglaterra, la madre del fútbol, no había hecho ninguna innovación en el deporte. 

Durante un partido entre Swindon Town y Bristol Rovers, después del primer tiempo, Reep estaba absolutamente frustrado por lo poco eficientes que eran los equipos para atacar y por la lentitud del partido. Es así que para el segundo tiempo decidió sacar un lapicero y una libreta, y comenzó a recolectar acciones del partido que consideraba relevantes, como la posición en la cancha de los jugadores y la secuencia de pases. Al final del partido terminó recogiendo 147 jugadas de ataques de Swindon, que ganó 1-0 el partido.

Y aquí  vino lo interesante: primero Reep hizo una simple extrapolación y asumió que Swindon tendría aproximadamente 280 jugadas de ataque en un partido. Fue así como en 1950 el contador se enrumbó en la recolección de información de partidos. Un año después consiguió su primer trabajo como consultor de Bristol y, con sus conclusiones matemáticas, ayudó a que el equipo no descendiera de categoría. 

Luego de ello, Reep saltó de equipo en equipo: Brentford, Wolves, y cinco años después se convirtió en analista de fútbol de otro equipo inglés, el Sheffield Wednesday. Si bien luego de eso su participación con equipos fue esporádica, al final logró ayudar a casi 23 diferentes entrenadores a lo largo de su carrera y registró 2.200 partidos. Llegó, incluso, a publicar un artículo sobre sus conclusiones en el Journal of the Royal Statistical Society. 

En la actualidad me dedico a hacer análisis de datos de empresas, así como de fútbol. Cuando converso con los interesados, suelen hacer referencia a Moneyball, la película que relata la historia de Billy Bean —interpretado por Brad Pitt— y el equipo de béisbol de los Atléticos de Oakland, historia que comenzó en los noventa. En la película se narra cómo se utilizan las estadísticas para fichar a los jugadores más adecuados según las necesidades del equipo y se logra salvarlo del fracaso.

Si bien el béisbol está muy adelante en términos de analítica avanzada en comparación con el fútbol, en los últimos años el “deporte rey” ha ganado bastante terreno. En casi toda Europa se utiliza analítica avanzada para asesorar equipos. Incluso en Latinoamérica hay empresas que trabajan con equipos mexicanos y brasileños que utilizan datos para analizar sus propios patrones de juego y los del rival. 

En Perú se habla mucho de reestructurar el fútbol y, si bien se proponen siempre cambios muy importantes —como el trabajo con menores, que la primera división tenga menos equipos, la regulación de la contratación de extranjeros y la bolsa de minutos para jóvenes—, casi no se habla de utilizar datos avanzados como lo hacen otros países para obtener una ventaja competitiva. 

Quizás algunos argumenten “que es algo nuevo”, que el fútbol “es impredecible” y que los conocedores son únicamente los jugadores, entrenadores y “allegados al fútbol”. Claramente, por la historia contada no estamos ante algo nuevo y existe un gran espacio para los estadísticos y la gente de análisis de datos. Profesionales como Reep no entorpecieron o le quitaron el trabajo a los entrenadores, sino que aportaron a que cumplan sus objetivos. 

Como hemos visto, en Europa no es un fenómeno nuevo. El boom de los datos solo ha sido una forma de refinar y mejorar lo que ya se sabía, pero pareciera que en Perú seguimos con la cultura del talento y “el chocolate” como único argumento para obtener resultados. Modernizar la forma de ver el fútbol e incluir la analítica avanzada es primordial, y no solo para identificar nuevos talentos, sino para obtener la mejor performance de un equipo. 

Hasta hoy, los datos se han usado como un argumento periodístico más que como una herramienta de análisis táctico del juego. ¿Llegará el día en que la inclusión de datos complejos sea la regla y no la excepción en Perú? Pienso que si queremos ser competitivos a nivel mundial de forma sostenible, debemos explotar las tendencias actuales, sino estaremos condenados a ir al mundial cada 36 años. 

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