20 de sep. de 2022

Columnas

El Big Data llegó al fútbol al estilo Moneyball

Dos doctores en física, un doctor en astrofísica y un ex campeón de ajedrez juvenil con un postgrado en matemáticas. Cualquiera podría pensar que son los integrantes de un departamento de ciencia en una universidad o un equipo de trabajo en la NASA. Pero no: son los 4 miembros que componen el exitoso departamento de investigación de Liverpool FC, responsables de la contratación de Jurgen Klopp, Salah y de una política de fichajes 100% respaldada por el Big Data.

El 31 de enero de 2015, el Borussia Dortmund visitó al Bayern Leverkusen por la fecha 18 de la Bundesliga. Fue un empate 0-0 que, a pesar del punto rescatado, sepultó al Dortmund en el último lugar de la tabla. Jurgen Klopp vivía su séptima temporada en el equipo y, a pesar de los momentos gloriosos vividos en el club, como el bicampeonato de 2011-2012 o la final de Champions League de 2013, el club le informó que a final de temporada separarían sus caminos. Quizás el saber que estaba desahuciado fue un aliciente, porque desde ese partido duplicó el rendimiento del equipo (de 30% a 60%), dejándolo en la séptima posición.

Unos meses después y a más de 700 kilómetros de distancia, se jugó por la octava jornada de la Premier League, en Goodison Park, el clásico de la ciudad: Everton contra Liverpool. Brendan Rodgers, entrenador de los "Reds", venía de una temporada en la que no se habían cumplido las expectativas (Liverpool quedó 6°). Para revertir la situación, para la nueva temporada se invirtió en jugadores importantes, como Roberto Firmino y Christian Benteke. Los 11 puntos en 7 fechas tenían muy inconforme a los dirigentes, que veían cómo el equipo no levantaba cabeza por segunda temporada consecutiva. Tras el empate 1-1 que dejó al Liverpool en la 10° posición, decidieron cambiar de entrenador.

Dada la mala campaña de Rodgers el año anterior, los mandamases del club ya se habían abocado a la tarea de buscar un posible reemplazante: un nombre que gozaba de cierta admiración en el mundo del fútbol era el de Klopp. Pero debido a su bajo rendimiento en su último año con el Dortmund, generaba cierta resistencia, lo que llevó al Departamento de Investigación, liderado por Ian Graham, Doctor en física de Cambrigde, a desarrollar un modelo matemático con indicadores de los jugadores del Dortmund para entender en profundidad las razones de su mala campaña.

Luego de analizar todos los partidos, Graham concluyó que el Dortmund claramente seguía siendo el 2° mejor equipo de Alemania. Pero sus buenas actuaciones no se veían reflejadas en los resultados. Al comparar con las últimas 10 temporadas de la Bundesliga descubrió que de los 180 equipos, el de Klopp en 2015 había sido el 2° con más mala suerte.

Con estos argumentos, Graham y su equipo lograron convencer a la directiva del Liverpool de contratar al alemán, que en octubre de 2015 se convirtió en el tercer director técnico extranjero en los más de 100 años de historia de los "Reds". Un mes después de su llegada tuvo la primera reunión formal con Graham, donde el matemático le mostró el trabajo que hacían en el departamento que lidera y parte del análisis realizado sobre el Dortmund. Klopp, impresionado, le preguntó cuántos partidos tuvo que ver para llegar a esas conclusiones. «Ninguno», contestó Graham.

Ian Graham, Director del Departamento de Investigación en Liverpool F.C.

Que un club gigante en la historia del fútbol mundial como el Liverpool tome decisiones en base a sugerencias de profesionales que no ven partidos es una prueba clara de la potencia del Big Data y cómo ha penetrado en el fútbol. Pero esto no siempre fue así. Antes de llegar a Liverpool, Graham estuvo 4 años en una empresa pionera en análisis de datos deportivos asesorando al Tottenham. Lamentablemente, sus contrapartes tenían poco interés en sus sugerencias.

En 2012, Fenwey Sports Group, dueños de los Red Sox y nuevos dueños del Liverpool, comenzaron a implementar su cultura inspirada en el béisbol, en la que el uso de datos tenía un nivel de madurez sumamente avanzado. En particular en el equipo de Boston esto era un éxito probado, ya que después de replicar el modelo de Billy Beane, contado en detalle en la novela y película Moneyball, lograron ganar una serie mundial en 2004, tras 86 años de sequía.

En Liverpool quisieron replicar este éxito, y para implementar esta metodología decidieron contratar un equipo de primer nivel, cuyo líder sería Ian Graham. Su foco desde un inicio fue apoyar en los mercados de fichajes, donde a través de modelos pudiese entregar más certezas sobre el futuro de un jugador de interés. Con los años ha desarrollado una estrategia de fichajes que se convirtió en una marca del Liverpool, caracterizada por tres pilares:

1. Gran volumen de jugadores evaluados: Graham cuenta con una base de datos con más de 100 mil jugadores y extremadamente detallada. Este elemento es clave para el éxito de la estrategia, ya que permite hacer filtros más finos, y que al ir descartando jugadores, el universo de elegibles siga siendo muy grande.

2. No suele romper el mercado: otro de los puntos de Graham es que la inversión realizada por un jugador es un mal predictor de su éxito. Dado esto, la mayoría de las veces no se justifica invertir grandes sumas de dinero. Por ejemplo, revisando los jugadores comprados en la Premier el 2020, la correlación entre minutos jugados y precio pagado es muy baja.

% de minutos jugados vs precio de jugadores comprados sobre 10MM euros en mercado de verano Premier League 2020/21 Fuente: https://analyticsfc.co.uk

3. Contratar poco, pero bien y a bajo riesgo: «La mitad de las transferencias fallan» aseguraba Graham en la 2021 StatsBomb Conference. Se basaba en un estudio que buscaba entender las razones por las que los fichajes, a veces vinculados a exorbitantes inversiones, fracasaban. Agrupó en 6 familias los motivos y planteó que si lograran estar 90% seguros de que un fichaje no fallaría por ninguna de las 6, a nivel global sólo estarían seguros un 53%. Dado esto, buscan fichajes donde el nivel de riesgo sea lo más bajo posible, y esto los lleva a realizar menos fichajes.

Fuente: The Athletic

Además de participar de la estrategia de fichajes, también se involucraron directamente con el scouting. El proceso es multidisciplinario y se utilizan varios de los métodos tradicionales (veedores, revisión de videos, etc), mientras su equipo busca aportar con jugadores que los scouters pasaron por alto, pero que brillan en los datos.

El ejemplo más claro es Andy Robertson, lateral izquierdo titular adquirido en 8 millones de dólares al Hull City el 2017 (cuando el equipo había descendido). Llegó a la Premier League a los 22, jugaba en un equipo de mal rendimiento y su perfil de lateral sumamente ofensivo desencajaba en este mediocre equipo defensivo. Hoy Robertson está tasado en 70 millones.

Andrew Robertson jugando por Hull City

Este año, el departamento cumplió su primera década y las diferencias entre sus inicios y la actualidad son abismales. La cantidad de datos disponibles y las tecnologías para capturarlos han avanzado de manera exponencial. El nivel de análisis de la táctica es muchísimo más detallado y ya tiene la capacidad de simular un partido con precisión. Además, las líneas de trabajo crecieron junto con los integrantes del equipo.

Sin embargo, la diferencia más radical está en cómo derrumbaron viejos paradigmas del fútbol y lograron ser parte del cambio de cultura no solo del club, sino que de la Premier completa. Sin ir más lejos, en marzo del año pasado, el Manchester City contrató 4 astrofísicos.

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