Universidad
Politécnica de Madrid

16.11.2020

Tradicionalmente, el análisis de datos en el fútbol se ha centrado en el jugador. El número de goles, las ocasiones falladas, el porcentaje de acierto en el pase, o la distancia recorrida son ejemplos de datos disponibles para cualquier aficionado al fútbol. Además, el acceso a esta información se produce prácticamente en tiempo real. Sin embargo, durante los últimos años,  tanto el tipo de datos adquiridos como las técnicas de análisis están cambiando radicalmente, lo cual se podría traducir, en el futuro, en un cambio en la forma de juego de los equipos.  El motivo principal es que todos los eventos que ocurren en el campo se graban, etiquetan y clasifican. Desde la posición exacta en la que se inicia y finaliza cada pase, hasta la altura de cada disparo a puerta y la posición de los defensas en ese instante. Por si fuera poco, un sistema de cámaras instaladas en todos los estadios de primera y segunda división por LaLiga, permite conocer la posición de cada jugador con un error menor a 10 centímetros y una resolución temporal de 25 imágenes por segundo.

 “La cantidad de datos que tenemos sobre todo lo que ocurre en un campo de fútbol es enorme, lo cual es gran avance, pero al mismo tiempo supone un gran reto, dado que la complejidad de dichos datos hace que su análisis no sea sencillo” afirma Javier M. Buldú, coordinador de Laboratorio de Redes Biológicas (UPM-URJC) del Centro de Tecnología Biomédica y co-autor de un artículo científico recientemente publicado en la revista Nature Scientific Reports. 

En este trabajo se analizan todos los partidos de la temporada 2018/2019 de LaLiga Santander, centrándose en la información espacio-temporal de los pases entre jugadores. “Construimos la red de pases de los 380 partidos de la temporada. Estas redes están formadas por nodos (áreas del campo) que se conectan entre sí mediante enlaces (pases), dando lugar a lo que llamamos redes-de-pases. A continuación, estudiamos como las redes de cada equipo crean patrones diferentes a lo largo del partido, analizamos su estructura y comparamos las redes de unos equipos con otros”, explica David Garrido, miembro del Grupo de Investigación del Centro de Tecnología Biomédica. La Figura 1 muestra un ejemplo de este tipo de redes de pases. Como podemos ver, el campo se divide en segmentos cuyas conexiones entre sí dependen del número de pases entre cada par de segmentos. Estas redes son diferentes para cada equipo y varían de un partido a otro.

Figura 1.- Ejemplo de una red de pases de campo, concretamente la del F.C. Barcelona en su partido contra el R.C.D. Espanyol (temporada 2018/2019). El grosor de las conexiones entre zonas del campo es proporcional al número de pases entre dos zonas, mientras que el tamaño de los círculos indica la importancia de cada una de las zonas del campo cuando la posesión fue del F.C. Barcelona. Los datos han sido suministrados LaLiga mediante el software Mediacoach.

Redes Complejas y Fútbol

La Ciencia de las Redes, también conocida como Teoría de Redes Complejas, se basa en el análisis de la estructura de una red para explicar los procesos que en ella ocurren. Esta disciplina está permitiendo avanzar en el conocimiento de infinidad de sistemas organizados en red y tiene aplicaciones que van desde la predicción de trending topics en Twitter, a la propagación de epidemias o incluso a la detección temprana de enfermedades neurodegenerativas mediante el análisis de redes cerebrales.

El trabajo publicado en Nature Scientific Reports va un paso más allá y aplica varias de las metodologías de la Ciencia de las Redes al estudio del juego de los equipos de fútbol. 

“No se puede describir el comportamiento de lo que hace un jugador en el campo analizando únicamente sus números individuales. Hace falta incluir la información de la interacción, no solo con sus compañeros, si no también con sus rivales. Esta es la premisa en la que se basan las Ciencias de la Complejidad: no es posible analizar un sistema complejo descomponiéndolo en sus partes individuales, hay que analizar el conjunto. Curiosamente, la idea que fundamenta las Ciencias de la Complejidad, la repite el mejor jugador del partido en cada entrevista: No soy yo, es el equipo”, comenta Javier Buldú.

Uno de los méritos de este trabajo es que analiza la evolución de las redes de pases de cada equipo a lo largo de la temporada, “transformamos las redes de pases de un equipo en matrices y las comparamos a lo largo de sus 38 partidos. Repetimos el proceso para todos los equipos y cruzamos las comparaciones. De esta manera, podemos detectar qué equipos tienen un patrón más regular, es decir, qué equipos juegan de una manera más definida”, explica Daniel R. Antequera, otro de los investigadores que ha participado en el trabajo, y añade “pero no solo eso, también podemos ver cómo se comportan los equipos cuando juegan fuera o en casa, e incluso qué equipo se mantuvo más fiel a su estilo en un partido concreto”.

Un estudio multidisciplinar

El artículo es un claro ejemplo del valor añadido de los estudios multidisciplinares en el fútbol, dado que ha supuesto una colaboración entre científicos del Centro de Tecnología Biomédica, el “Área Deportiva y Mediacoach” de LaLiga, e investigadores de la ESADE Business School. Tal y como explica Buldú, “este artículo no se podría haber llevado a cabo sin la ayuda del Área Deportiva de LaLiga, que dispone de todos los datos necesarios para poder realizar el análisis, pero también de los conocimientos para poder interpretarlos”.

¿Adivinan cuales son los dos equipos que presentan mayor consistencia? Efectivamente, el Real Madrid y el F.C. Barcelona, que curiosamente acabaron en lo alto de la tabla, tercero y primero, respectivamente. El Real Betis, entrenado esa temporada por Quique Setién y el Atlético de Madrid del Cholo Simeone les siguen en el ranking de consistencia.

 “En este primer estudio solo hemos trabajado con las redes de pases, es decir, no le hemos dicho al algoritmo quién creó más ocasiones, quién marco más goles o quién obtuvo más puntos. A pesar ello, los equipos más consistentes parecen acabar en lugares altos de la tabla. Curiosamente, hemos detectado que el F.C. Barcelona fue el equipo que reunía dos requisitos al mismo tiempo: Tener una red de pases muy consistente y, además, ser la más diferente al resto de los equipos. En neurociencia, a esta propiedad se le llama identificabilidad, por lo que diríamos que el F.C. Barcelona fue el equipo más identificable, o en otras palabras, el más diferente al resto de equipos de LaLiga”, comenta Buldú.

Según los investigadores que han participado en este proyecto, todavía es pronto para evaluar el impacto que tendrá este tipo de metodologías, pero tienen claro que, cada vez más, los clubs que quieran tener una ventaja diferencial sobre el resto, tendrán que integrar científicos en sus plantillas. ¿Cambiará entonces la forma de entender y jugar al fútbol?

Referencia bibliográfica:
D. Garrido, D. Ruiz Antequera, J. Busquets, R. López del Campo, R. Resta Serra, S. Jos Vielcazat, and J.M. Buldú (2020) Consistency and identifiability of football teams: A network cience perspective Nature Scientific Reports 9:13602 (2019). http://www.nature.com/articles/s41598-020-76835-3