O jogo bonito está em uma corrida por talentos fora do campo que podem oferecer uma vantagem competitiva por meio de big data – Ben Lyttleton
Com a Copa do Mundo da FIFA 2022 no Catar, concluída em 18 de dezembro, algumas das ações mais importantes aconteceram fora do campo. A maioria das equipes analisa os dados sobre as tendências dos goleiros para tentar determinar como vencer uma disputa de pênaltis, se houver um empate no final do jogo (como ocorreu entre Argentina e França).
Esse tipo de análise é apenas uma pequena parte da revolução que ocorre nas diretorias de alguns dos maiores clubes de futebol do mundo. Hoje, a contratação mais importante não é mais o atacante de 30 gols por temporada ou o imponente zagueiro. Em vez disso, há uma corrida para contratar a pessoa que identifica os talentos.
O departamento de pesquisa do Liverpool FC, time que venceu a Premier League da Inglaterra em 2020, por exemplo, agora é liderado por um físico formado pela Universidade de Cambridge. O Arsenal FC contratou recentemente um ex-engenheiro de software do Facebook como cientista de dados. O atual campeão da Premier League, o Manchester City, contratou um importante cientista de IA, com doutorado em astrofísica computacional, para seu departamento de pesquisa. O novo proprietário do Chelsea FC, Todd Boehly, buscou contratar um novo diretor esportivo com experiência em dados.
Todos são exemplos da Inglaterra, onde os clubes mais ricos do esporte investem para ganhar vantagem competitiva. O futebol tem uma história rica desse tipo de análise.
O contador Charles Reep se tornou o primeiro analista de dados do futebol na década de 1950. Bem antes dos computadores pessoais, Billy Beane e do momento Moneyball no beisebol, em 2003. Isso foi seguido, em 2009, pelo equivalente ao futebol, Soccernomics, de Simon Kuper e Stefan Szymanski***. A partir disso, a análise esportiva baseada em dados entrou em uma nova era.
Entre as conclusões de Kuper e Szymanski: os goleiros são subvalorizados no mercado de transferências e os jogadores do Brasil são supervalorizados.
O próximo passo na análise de futebol é usar dados para desenvolver e projetar o desenvolvimento dos próprios jogadores, o que é uma perspectiva muito mais complicada. Novas análises de dados buscam responder a perguntas sobre o futuro, medir a distância percorrida pelos jogadores, os sprints feitos, as velocidades cronometradas e sua posição no campo, os gols, assistências e ameaças esperadas.
Compreender como os dados podem prever o desempenho futuro é o desafio enfrentado por todos os tomadores de decisão – aqueles que pagam grandes somas em taxas de transferência de jogadores e aqueles que selecionam os times para os jogos. Por exemplo: se um atacante marca 25 gols na primeira divisão da Holanda, quantos ele marcaria na Premier League da Inglaterra, onde a qualidade de jogo é maior (outro fato comprovado pelos dados)?
Um clube da Premier League que não quer ser identificado usa uma ferramenta para avaliação. Essa ferramenta calcula o Valor de Mercado (Market Value – MV) de cada jogador, que leva em consideração vieses naturais como posição, nacionalidade, time atual e idade, e o compara com seu Valor Intrínseco (Intrinsic Value – IV), que avalia seu valor agregado real em campo.
O futebol é uma indústria em que os times podem superar os rivais comprando e vendendo jogadores de maneira inteligente no mercado de transferências – algo que você não vê em outros esportes, como o futebol americano, por exemplo. Esta ferramenta pode ajudar tanto um clube vendedor (ao identificar jogadores com alto MV e baixo IV) e um clube comprador (ao encontrar jogadores com alto IV e baixo MV).
Alguns clubes estão mais dispostos a falar sobre o uso de dados. O FC Midtjylland conquistou o campeonato dinamarquês três vezes desde 2014. A equipe diz que tudo se resume aos números: ao contratar jogadores subvalorizados (como o meio-campista Tim Sparv), um técnico de bola parada e um técnico de reposição – ganharam uma vantagem competitiva.
Alguns clubes na Europa também começaram a medir atributos intangíveis que são mais difíceis de ver, como resiliência e compostura. Existem aplicativos de dados para melhorar a biomecânica, o processamento cognitivo e o desempenho tático. O Chelsea, por exemplo, mediu a psicologia do desempenho do jogador, o que mapeia a confiança, o foco e as ações baseadas na motivação por meio de dados. Os dados também mudam a forma como os treinadores são selecionados, como os clubes contratam treinadores táticos específicos para se adequar ao perfil de jogo de seu time.
Em síntese, o futebol é, obviamente, um esporte emocional – depende do instinto, da paixão e do caráter. Portanto, é natural que haja uma reação à revolução dos dados. O uso de dados no futebol e, na verdade, na vida, não mudará opiniões e não deve impedir o julgamento humano. Se essa nova abordagem mantém o jogo bonito é outra questão. O objetivo é encontrar os dados certos para tomar as melhores decisões. E no futebol, como na vida, o jogo continua em busca dos números certos.
** Este artigo foi elaborado a partir da leitura inicial do e-book intitulado Twelve Yards The Art and Psychology of the Perfect Penalty Kick e do artigo Data and decisions in soccer do Ben Lyttleton. Aproveito e indico a leitura. **
*** Ben Lyttleton cofundou uma consultoria de futebol, há dez anos, com os autores do livro. Já algum tempo, aplicam dados ao futebol, muitos deles são retrospectivos, o que tentam explorar o desempenho passado para explicar o que poderia acontecer em campo. Dessa forma, forneceram à seleção holandesa um dossiê de pênaltis antes da final da Copa do Mundo de 2010 contra a Espanha. O Professor Ignacio Palacios-Huerta, especialista em teoria dos jogos, mostrou tendências e padrões de pênaltis dos jogadores espanhóis. Os holandeses estavam confiantes de que teriam vencido nos pênaltis, contudo a Espanha marcou quatro minutos antes do final do jogo. ***
Referências
https://www.penguinrandomhouse.com/books/317742/twelve-yards-by-ben-lyttleton/9780143127307/
thiagobruno.blog 