Sejam todos bem-vindos a minha coluna, aqui vamos falar muito de analytics. Espera! Não sabe o que significa analytics? E inteligência analítica? Piorou? Então análise de dados pode ser mais familiar, correto? Tudo bem, falaremos então estatísticas e números. Você que corre da matemática, não se assuste, não vamos fazer contas mirabolantes, equações de segundo grau, integral e derivada. Esse espaço vai ser dedicado a mostrar a importância dos números para o futebol e ajudar-lhe a entender mais nosso tão amado esporte.
Indústria 4.0 é um termo que está sendo amplamente utilizado para descrever a revolução dos dados. Os avanços tecnológicos permitem que o volume de dados produzidos dobre a cada ano. Serviços de streaming bem conhecidos hoje como Spotify, Deezer e Netflix, são possíveis devido a essa quantidade de dados que está disponível.
Analytics no futebol
Mas onde o esporte se encaixa nisso tudo? Pois bem, quem assistiu ao filme Moneyball – O homem que mudou o jogo ou leu o livro de mesmo nome, entende a importância da estatística para revolucionar uma franquia. O baseball é um dos esportes mais avançados em termos de analytics. Os departamentos contam com vários profissionais e os bastidores remetem a uma corrida espacial em termos de inovações e de estar à frente dos concorrentes.
No basquete, em especial a NBA, a última década sofreu uma transformação no modo de jogar; a utilização do arremesso de 3 pontos tornou-se um padrão para todos os times e um modelo que parece irreversível. Essa mudança no jogo foi incentivada por Daryl Morey, executivo que bancou o analytics e foi disruptivo para a liga. Nas imagens abaixo pode-se conferir a tendência de arremessos por posição.
No futebol ainda estamos um pouco mais atrasados, apesar da produção científica na área crescer a cada ano. O futebol tem uma dificuldade maior de se modelar por ser um esporte praticado com os pés e cujo maior objetivo, o gol, acontecer de forma rara, assim é mais difícil de simular com confiança o que aconteceu com o basquete por exemplo.
Em contrapartida gostaria de apresentar como a produção das estatísticas mudaram. Antigamente preocupavam-se apenas em contar os gols e saber os artilheiros de cada equipe; depois introduziu-se a assistência, o interesse passou a ser em também saber quem são os garçons, quem facilitam esse momento de êxtase no jogo.
Com o Barcelona e Espanha da década passada, começamos a nos interessar mais em saber a posse de bola, quais times ficam mais tempo com a pelota, quais trocam passes e quem ‘controla’ o jogo. Isso que lhe apresentei é apenas a ponta do Iceberg, o que a mídia vende ao torcedor. Estes são dados de report, geralmente os dados que resumem o jogo, aqueles registrados em súmula como gols, substituições e cartões.
Leia também: ‘Inovação no futebol não é apenas tecnologia‘, do nosso parceiro Caio Derosso.
Estamos começando a ter mais acesso aos dados de evento, ou seja, todas as ações em que houve contato com bola. Aplicativos e sites como Sofascore, Whoscored, o próprio Google se alimentam de dados de eventos para disponibilizar quantos chutes o atleta deu, quantos desarmes fez, entre outras ações. Ainda há o ”tracking data”, traduzindo para dados de movimento, retornando à posição e movimentação de cada jogador. Guardarei o tópico para o futuro.
Falamos aqui já destes tipos de dados, agora você pode se questionar: para que eles servem? O que porcentagem de bola me informa? Eu respondo: Sozinha quase nada! Dados não passam de números e números de forma isolada não representam muito. Imagine que dados são como ingredientes de uma receita, eles só vão fazer sentido quando combinados e manipulados. Um exemplo é a posse de bola, se um time teve 70% de posse o que isso quer dizer? Basicamente que ele trocou mais passes que seu adversário, então comece a se perguntar onde esses passes foram trocados. Quantos desses foram para trás? Quantos desses buscaram a meta adversária? Esses passes precederam o chute? Quebraram linhas?
O papel dos números nos jogos é semelhante ao da tática. Enquanto o pessoal da análise tática identifica padrões de movimentos, os números vão quantificar essas ações e a partir disso poderemos traçar esses comportamentos. Eles não estão aqui para substituir o olho humano, eles vêm para acrescentar na compreensão do jogo, para descrever em poucas linhas o que não podemos sintetizar de maneira rápida. Não temos a capacidade de assistir uma partida e medir a distância do passe, contar quantas tentativas de interceptação, saber o quanto o jogador foi preciso nas tentativas de chute. Os números têm uma relação mútua com o CONTEXTO.
Deixo aqui um exemplo de como podemos utilizar esses dados para fazer uma análise. Dois sites gratuitos que gosto muito são o Sofascore e Whoscored. Neles é possível extrair muitas informações, sempre lembrando que elas dependem do contexto.
Analytics em ação
No dia 24 de janeiro, o Flamengo se encaminha até a Arena da Baixada para tentar engatar uma sequência de 4 vitórias na busca pelo título. Athletico Paranaense sempre foi um mandante temido e seria difícil conquistar a vitória. Como os números ajudariam a entender a forma de jogar da equipe de Curitiba?
No Sofascore, assim que entra na página do Brasileirão, é possível encontrar uma aba com os melhores jogadores. Nela é possível conferir um ranking de cada estatística para saber os destaques individuais.
Quem é curioso igual a mim, navegaria por todas as abas e encontraria uma com eficácia nas bolas longas por partida. Ao se deparar com os melhores jogadores, vemos que os mais eficazes no quesito são os zagueiros do Athletico Paranaense e em 4° o volante Wellington.
A partir deste dado, temos uma pista de que o Furacão não gasta muito tempo trocando passes curtos na defesa, a saída de bola é construída através de passes longos, agora para onde são esses passes? Bom, agora iremos recorrer ao Whoscored. Na página do Brasileirão, existe a seção Team Statistics e nela podemos encontrar mais algumas informações sobre o tipo de passe. Em Serie A Situational Statistics existe a opção de rankear os clubes por tipo de passe, observando bolas longas por jogo, vemos que o Athletico é o primeiro em tentativas, corroborando com a nossa suspeita inicial.
Abaixo há Serie A Positional Statistics onde podemos encontrar a resposta para direção dos passes. Em Attack Sides, há a distribuição percentual dos lados que as equipes mais utilizam para atacar.
O rubro-negro paranaense é o time que menos utiliza o meio do campo no ataque, então os passes longos tendem a buscar os laterais do time, Jonathan e o jovem Abner. Ainda se for em Shot Zones, encontramos as regiões de chute.
O Atlhetico Paranaense é um dos times que percentualmente menos chutam de fora da área, a maior parte de seus chutes é realizada na grande área.
Agora podemos contar a história. O Furacão costuma abusar das bolas longas na saída de bola, os zagueiros conectam passes para os laterais que avançam até a linha de fundo buscando jogadores na grande área.
Pois bem, o Flamengo perdeu a partida por 2×1 e deixo aqui os melhores momentos para que se tire a própria conclusão
Compreendeu o que é Analytics e como ele está relacionado ao futebol? Pois bem, assim será nosso diálogo nos próximos textos. Será o nosso espaço para que possa ter outro olhar para o futebol, além das mesas redondas na TV que rodam sobre os mesmos temas. E lembrem-se, os números dependem do CONTEXTO.
Texto de Caio Batatinha.
