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Um texto sem número sobre números no futebol: Parte 4 – A relação com a torcida

Futebol não se joga em planilhas. Talvez o melhor jeito de começar a falar sobre a influência dos números no torcedor ou torcedora seja concordando com isso. Mas, do meu ponto de vista, tem um ajuste pra ser feito: futebol não se joga apenas em planilhas. Porque aqueles 90 minutos que nos deixam completamente pirados são, na verdade, os últimos 90 minutos de um jogo que começa muito, muito antes. Normalmente, em planilhas.

No texto da semana passada, eu falei sobre a responsabilidade que a imprensa tem em passar informação correta e com responsabilidade (e, claro, como o analytics pode ajudar nisso). A torcida não tem essa obrigação. A ela, é dado o direito do sentimento, da vaia, do exagero. Por conta disso, a entrada da modelagem de dados no futebol pede uma reflexão completamente diferente do que se oferece ao torcedor ou torcedora.

Antes de entrar no detalhe, um alerta: este talvez seja o argumento mais complicado de construir nesta série. Um motivo é que eu estou exatamente no meio dos dois terrenos, ou seja, entre o torcedor e o analista de dados, o que é uma armadilha. Além disso, é sempre incorreto dizer “o torcedor pensa isso, fala aquilo, etc”, quando na verdade há diversos tipos de torcedor e torcedora. É por conta disso que, correndo o risco de cometer várias injustiças, eu vou considerar aqui um fator comum do fã mais superficial ao mais envolvido: a paixão pelo clube.

Com o contexto definido, vou tentar encontrar padrões de torcedor ou torcedora. E a primeira coisa que me ocorre é que ninguém gosta de quem fala mal do seu time. “Eu posso falar mal, mas ninguém de fora pode”, certo? A primeira reação que a gente tem é que o palpiteiro da vez está falando sem conhecimento de causa. Não interessa se é verdade, a reação é contra o mensageiro e não contra a mensagem.

Se a estatística disser que o seu time está rendendo acima do esperado e credita isso à sorte, a torcida não pensa “será que é sorte?”, ela grita “que absurda essa desmoralização”. Como um modelo matemático OUSA criticar aquele atacante que decidiu o clássico no último minuto? Não é muito diferente do que se vê quando ocorre um elogio. Entre um modelo matemático que diz que seu time tem o melhor desempenho do campeonato e outro modelo que diz que o melhor time é mesmo o líder (ao invés do seu), o primeiro é muito melhor aceito, independente de outros critérios.

Mas essa reação é ainda menos evidente numa torcida do que a lealdade ao clube. A paixão faz com que o torcedor ou torcedora compre, praticamente sem ressalvas, a narrativa do próprio time, alheio a qualquer contexto. Já vi até gente deturpar suas visões políticas pra poder defender uma ação mais polêmica do seu clube.

Então, eu entendo que a aceitação dos modelos matemáticos pelo público passa muito pela adoção de departamentos de ciência de dados dentro dos clubes. A gente costuma dizer que o Brasil tem milhões de treinadores. Mas essas mesmas pessoas viram advogados quando o clube pede um ato trabalhista, viram ortopedistas quando um jogador ou jogadora não cumpre a previsão de afastamento por uma lesão mais grave, e vão virar estatísticos quando o clube basear suas contratações e estilos de jogo em modelos matemáticos.

Não é algo que vai acontecer daqui pro fim do ano. As ciências exatas no esporte ainda têm esse estigma do nerd que nem gosta de futebol e nem tinha que estar aqui falando. Mas acreditem em mim, os caras mais doidos por dados de futebol que eu conheço no Brasil também cantam, xingam, cornetam, comemoram golaços e chegam até ao cúmulo de jogar uma pelada. Mas né, a humanidade é um dos grupos de pessoas mais difíceis pra se falar sobre matemática.

Então, a relação da torcida com a estatística é, na verdade, um efeito colateral. Não tanto da imprensa, mas dos clubes. Agora, pra quem acompanha a Trivela e particularmente esta coluna, eu presumo que o envolvimento com o clube do coração seja um pouco maior que esperar bons resultados. Sendo assim, uma pessoa mais envolvida com o time tem um papel um pouco mais importante: fomentar o uso do analytics dentro do seu clube. Como eu disse no primeiro texto da série: o clube que ainda não aderiu a esse mundo já está atrasado.

E se você ainda tem receio de algum prejuízo que a estatística pode trazer ao futebol, eu te tranquilizo. O beisebol já era chato antes do analytics, e o futebol definitivamente não vai ficar chato a esse ponto (em minha defesa, eu gosto de beisebol, mas é muito chato). O basquete mudou um pouco e continua muito emocionante e cativante. O objetivo não é mudar o futebol, mas sim que a estatística permeie a sabedoria convencional.

As possíveis mudanças no futebol são o tema o próximo texto dessa série. Mas até lá, pensem no seguinte: nos países desenvolvidos, usa-se com frequência a sigla STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics) pra designar as ciências mais diretamente relacionadas ao progresso. No Brasil, esse debate mal toca a superfície. Eu acho que, se a matemática ajudar seu time a ser campeão, talvez você se convença que ela é importante pra sociedade.

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Rodrigo Salvador

Rodrigo Salvador é matemático industrial e mestre em Engenharia de Produção. Nas horas vagas e algumas outras, entusiasta da análise de dados no futebol

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