Amb un objectiu tan ambiciós, el Barça Innovation Hub ha presentat aquest any la seva investigació a la important conferència mundial MIT Sloan Sports Analytics. L’estudi proposa un model matemàtic que avalua la qualitat de les decisions que prenen els jugadors en funció de la posició dels companys i els contraris en cada moment. El signen conjuntament Javier Fernández, cap de l’Sports Analytics del Barça; Luke Bornn, vicepresident i responsable d’Estratègia i Anàlisi dels Sacramento Kings i exprofessor de Harvard, i Dan Cervone, director del Quantitative Research dels Los Angeles Dodgers.
“El futbol és un joc que es juga amb el cervell. Cal ser en el lloc adequat en el moment adequat, ni massa aviat ni massa tard”. Així resumia Johan Cruyff l’objectiu principal de prendre decisions al futbol, i defensava que la peça fonamental del joc de posició era ser al lloc adient en l’instant precís. Sobre aquesta base, Cruyff insistia que “està estadísticament provat que els jugadors no tenen la pilota més de 3 minuts de mitjana. El més important és el que fan durant els 87 minuts que no tenen la pilota. Això és el que fa que siguis un bon jugador o no”. D’aquesta manera tan gràfica il·lustrava com el talent individual ha de servir també per generar el millor context possible al voltant de la pilota amb els moviments dels jugadors sense pilota.
En els darrers anys, bona part de l’anàlisi quantitativa al futbol s’ha centrat en aplicar anàlisis estadístiques d’accions aïllades. Les passades correctes, les rematades o els percentatges de possessió són dades d’accions individuals que no tenen en compte el context en què es produeixen. Tot i això, la proposta presentada implica invertir aquest aspecte fonamental per mitjà d’una nova variable, l’EPV (de l’anglès expected possession value) o valor de possessió esperada, que determina la qualitat de la disposició dels jugadors al camp en cada moment perquè l’acció acabi en gol. De la mateixa manera, l’evolució de l’EPV en el temps permet avaluar l’impacte de les decisions dels jugadors (tant del qui té la pilota com els que no) segons si han contribuït a millorar o a empitjorar aquest valor.
Per arribar a construir aquest model matemàtic, l’equip d’investigadors ha processat la posició dels jugadors en vídeo dels partits del FC Barcelona durant les dues darreres temporades. Mitjançant algoritmes de Machine Learning, els investigadors han pogut determinar l’impacte que té, segon a segon, la disposició dels jugadors sobre la probabilitat que la possessió acabi en gol.
Sembla un truc d’endevins, però només és part d’aquesta avantguarda en l’aplicació de la intel·ligència artificial al futbol, de la qual el Barça Innovation Hub n’és un referent global. El model encara està en fase d’elaboració, però se n’espera molt d’aquesta eina, que ha estat possible gràcies al treball conjunt dels entrenadors, els analistes i els científics de dades del Club. Aquest model té moltes aplicacions pràctiques com l’avaluació de risc i benefici de les passades, la identificació de superioritats posicionals d’acord al context, i la determinació d’opcions alternatives per a cada jugador en cada instant, entre altres. És un exemple més de com la intel·ligència artificial està arribant al futbol de la mà d’una implantació tècnica centrada en l’usuari final, l’entrenador.
L’article sencer, en anglès, es pot baixar d’aquí.