Critério de Desempate

Um texto sem números sobre os números no futebol: Parte 1 – Contextualização

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

Que nome você dá pro estilo do Fernando Diniz? Ofensivo? Não acho justo dizer isso só pela forma como ele tratou o Tchê Tchê no jogo contra o Bragantino. Eu diria que o estilo do Diniz está mais para o de posse de bola, não necessariamente ofensivo ou defensivo. Minha definição de jogo ofensivo é quando ele é executado no campo de ataque. Ou, de forma mais genérica, escolher jogar justamente onde seu oponente é mais forte. E é o que eu me proponho a começar agora: deixo de lado minha principal arma, os números, pra tentar falar sobre eles com quem os evita.

É uma hipérbole dizer que estou direcionando este conteúdo para um “oponente”. O que eu sempre acreditei foi na interdisciplinaridade, e não é diferente quando falo em analytics*. Então, a proposta é justamente quebrar uma barreira. Enquanto eu tento tirar a fantasia de monstro que a inteligência artificial usa, quero que esse debate sirva de convite à contribuição do público. Eu tenho segurança de que nenhuma ciência deve caminhar sozinha.

Eu também gosto de pensar em contribuições entre esportes. O Barcelona, através do seu programa Barça Innovation Hub, promoveu o evento Sports Tomorrow no ano passado, e eu tive a oportunidade de ver uma palestra sobre o quanto o futebol e o handebol podem aprender um com o outro, e outra sobre como o tênis está muito atrasado na utilização de dados quando comparado a outros esportes. Esse tipo de conteúdo me fascina.

A gente vê o analytics presente, por exemplo, no futebol americano. O que é mais fácil e intuitivo, dado que o jogo tem jogadas segmentadas e uma variabilidade grande nos placares. O basquete também tem uma enorme variabilidade, o que gera muitos dados e oferece ao torcedor diversas formas de entender melhor o que acontece no jogo; eFG% (aproveitamento que considera arremessos de três), PER (avaliação de desempenho por minuto), VORP (compara o valor de um jogador com um reserva médio) e ORBs (rebotes ofensivos) fazem parte do dia a dia do esporte e o enriquecem. Do beisebol eu só vou dizer que o esporte tem um filme premiado sobre o tema com o Brad Pitt no elenco, e é suficiente pra dimensionar a aceitação do tema.

O futebol ainda não é assim. Ele (talvez junto com o rugby, palpite meu) é o último terreno que a estatística ainda não se firmou. Não é que não dá – os esportes supra mencionados também viveram sua fase de “não dá”. É que o futebol é mais aleatório, mais caótico, menos previsível. É possível medir, objetivamente, o tamanho da influência da aleatoriedade em um jogo, ou mesmo em um campeonato. Não há gols nem partidas suficientes pra se alimentar um bom e confiável modelo preditivo.

Mas qual o estágio do analytics no futebol, então? Depende do ponto de vista. Pensando nos clubes, a mudança está acontecendo agora, e quem não está considerando, está atrasado. Mês passado o Manchester City contratou Laurie Shaw, professor de astrofísica de Harvard. O físico William Spearman já é uma cabeça reconhecida por trás do sucesso do Liverpool. Há muitos outros nerds em grandes clubes do mundo, e já tem histórias grandes como Brentford e Midtjylland pra contar fora da Premier League.

O que eu quero discutir é o ponto de vista do jornalismo e do torcedor. Que tipo de desenvolvimento a matemática e a estatística podem trazer pro leigo? E pra chegar lá, a gente precisa conversar sobre o que é isso, de onde veio isso, que língua isso fala, e se isso vai tomar nossos empregos (THEY TOOK OUR JOBS).

Acontece que, como você pode ver, eu já estou concluindo e nem comecei a argumentar. Então, o que eu achei que seria um texto, serão na verdade cinco. Semana que vem a gente conversa sobre o que pode mudar pra gente no curto prazo. Depois vamos discutir sobre os benefícios para a imprensa e para a torcida. E eu encerro o argumento falando sobre como o jogo pode mudar com esse novo foco. Não desistam de mim. Nem da matemática. Ainda.

Aproveitando, peço desculpas a quem gostou dos primeiros textos da coluna e esperou aí quase um semestre por atualizações. Tenho algumas justificativas, mas a principal foi ter feito o curso Mathematical Moddeling of Football, da Uppsala University, que comeu quase todo meu tempo livre. O trabalho final do meu grupo no curso, caso alguém se interesse, está aqui. Outra coisa é que eu disponibilizei todos os códigos que usei nos textos anteriores. Tem código bem ruim ali, que eu certamente faria diferente hoje, mas tem disso na vida do programador.

*Analytics é o termo que abrange matemática, estatística, inteligência artificial e essa parafernalha toda. Eu evito ao máximo usar anglofonismo, mas aqui eu ainda não achei um bom substituto. Não serve “Ciência de dados” porque confunde com Data Science. O melhor que eu consigo pensar hoje é “Inteligência Analítica”, mas como ninguém usa ainda, não funciona bem. Aceito sugestões, então.

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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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