Juego de pases

El análisis estadístico de juegos deportivos, a partir de grandes volúmenes de datos, es un área en crecimiento que ha llamado la atención de la ciencia básica. Con un alto impacto potencial en las competencias en equipo, hasta el momento estos estudios se han aplicado más a ciertos deportes que a otros. Mientras muchos equipos de basquetbol o béisbol en Estados Unidos han incorporado herramientas de la industria del conocimiento para diagramar sus entrenamientos, en el fútbol se han tenido mucho menos en cuenta.

Sin embargo, bajo la idea de que estos análisis pueden servir también para entender mejor ciertos aspecto del fútbol, físicos del CONICET, a partir de una base de datos que compila todos los eventos espacio-temporales registrados en cada juego de la temporada 2017-2018 de las cinco ligas más importantes de Europa (la italiana, la inglesa, la española, la alemana y la francesa), desarrollaron un modelo sencillo que permite representar, en términos estadísticos, las características principales de la dinámica de los llamados intervalos de posesión de la pelota (BPIs). Los resultados fueron publicados recientemente y destacados como “Featured in Physics” y “Editors’ Suggestion” en la revista Physical Review E de la American Physical Society.

“Los BPIs son las secuencias de eventos espacio-temporales de un partido en los que un solo equipo de manera continua juega conservando la pelota, mientras el rival presiona para recuperarla o se repliega defensivamente. Estos intervalos, como se sabe, son muchos a lo largo de un encuentro y pueden durar desde uno pocos segundos hasta algunos minutos. Lo que nosotros hicimos fue, a partir de una enorme base de datos que publicaron unos científicos italianos, obtener observables estadísticos –es decir, distintas distribuciones- que caracterizan el juego en esos intervalos de tiempo”, explica Andrés Chacoma, becario posdoctoral del CONICET en el Instituto de Física Enrique Gaviola (IFEG, CONICET-UNC) y primer autor del trabajo.

Las distribuciones estadísticas respecto de qué es lo que ocurre en estos intervalos, y que toman en cuenta datos cómo la duración del BPI, la distancia a la que se realizan los pases, las razones por las que la posesión se ve interrumpida, la totalidad de pases que se producen o la cantidad de jugadores que intervienen, fueron obtenidas a partir de la recopilación de 625 195 BPIs ocurridos en 1826 partidos.

“Algo que llama la atención es ver que las distribuciones son muy similares para todos los partidos de todas las ligas. Esto quiere decir que la dinámica de posesión de pelota, al menos hoy por hoy, está muy estandarizada. Más allá de que a los que nos gusta el futbol veamos algo casi artístico en su desarrollo, la profesionalización del juego hace que la magia aparezca generalmente como eventos extremos de la estadística. Es notable que tal vez sea esto lo que le da esa belleza única al juego”, apunta el físico.

El modelo

“A partir de observables estadísticos, lo que hacemos los físicos es tratar de construir modelos sencillos con interacciones que permitan representar la dinámica real de diferentes sistemas. Así, podemos modelar, por ejemplo, las interacciones moleculares que ocurren durante el movimiento de un gas y luego hacer simulaciones para probar la solidez del modelo. Lo que hicimos en este caso con los intervalos de posesión de pelota en el fútbol es similar y, pese a que se trata de un sistema muy complejo, el modelo que propusimos es muy simple y funciona muy bien”, afirma Chacoma.

El modelo consiste en tres agentes (tres jugadores), dos de los cuales son compañeros de equipo y tienen la posesión de la pelota, y el tercero (el defensor) es el que trata de recuperarla. Los jugadores en este sistema pueden moverse en dos dimensiones (al igual que el balón) y los compañeros pueden realizar pases el uno al otro. En este juego simulado, el BPI finaliza una vez que el defensor alcanza al jugador rival que tiene el balón y emula un duelo. Esto se debe a que la estadística muestra que alrededor de un 75 por ciento de los duelos derivan en un cambio de posesión de pelota y que esta es a la vez la razón más frecuente por la que se interrumpen los BPIs.

“Una vez que definimos el funcionamiento básico del modelo, establecimos probabilísticamente las estrategias que pueden llevar adelantes los jugadores -por ejemplo, la probabilidad de que el jugador que tiene la pelota haga un pase a su compañero-, y luego lo pusimos a prueba tomando en cuenta tres observables estadísticos fundamentales: el tiempo de duración de los BPIs, la distancia de los pases y la cantidad de pases que se producen en cada BPI. Lo que pudimos ver es que en estos tres aspectos, la estadística que se obtiene de las simulaciones se ajusta muy bien a lo que se observa en la realidad”, señala Chacoma.

De acuerdo con los investigadores, modelos de este estilo podría llegar a servir eventualmente para plantear entrenamientos alternativos, orientados y guiados a partir de un fuerte análisis estadístico previo, “Por ejemplo, para las diseñar prácticas en espacios reducidos en las que se ejerciten ciertos aspectos tácticos del juego”, indica el físico.