Com um objetivo tão ambicioso, o Barça Innovation Hub apresentou este ano sua pesquisa na importante conferência mundial MIT Sloan Sports Analytics. O estudo propõe um modelo matemático que avalia a qualidade das decisões tomadas pelos jogadores em função da posição de seus colegas e rivais a cada instante de tempo e é assinado por Javier Fernández, chefe do Sports Analytics do próprio clube, Luke Bornn, vice-presidente e responsável por Estratégia e Análise de Sacramento Kings e antigo professor de Harvard, e Dan Cervone, diretor de Quantitative Research do Los Angeles Dodgers.

“O futebol é jogado com o cérebro. Você deve estar no lugar certo, no momento certo, nem muito cedo nem muito tarde”. Johan Cruyff resumia assim o objetivo principal de tomar decisões no futebol e defendia estar no lugar adequado no instante preciso como a peça fundamental do jogo de posição.  Sobre esta base, Cruyff insistia que “está estatisticamente provado que os jogadores não têm a posse da bola mais de três minutos e meio. O mais importante é o que fazem durante os 87 minutos em que eles não têm a posse. É o que faz com que você seja um bom jogador ou não”. Desta forma tão gráfica, ele ilustrava como o talento individual também deve estar a serviço da produção do melhor contexto possível ao redor da bola com os movimentos dos jogadores sem ela.

Nos últimos anos, boa parte da análise quantitativa no futebol se concentrou na aplicação de análises estatísticas de ações isoladas.  Passes com sucesso, finalizações ou porcentagens de posse são dados de ações individuais que não consideram o contexto em que acontecem.  Entretanto, a proposta apresentada implica inverter este aspecto fundamental através de uma nova variável, o EPV (Expected Possession Value, em inglês) ou valor de posse esperada, que determina a qualidade da disposição dos jogadores no campo em cada momento para concluir a ação em gol. Da mesma forma, a evolução do EPV em cada instante de tempo permite avaliar o impacto das decisões dos jogadores (tanto do que tem a bola quanto dos que não) em função de sua contribuição para melhorar ou piorar este valor.

Para poder chegar a construir este modelo matemático, a equipe de pesquisadores processou a posição dos jogadores em cada frame de vídeo dos jogos disputados durante duas temporadas pelo FC Barcelona.  Através de algoritmos do Machine Learning, os pesquisadores foram capazes de determinar o impacto que, segundo a segundo, a disposição dos jogadores tem na probabilidade de evoluir até o gol.

Parece um truque de adivinhos, mas é só parte dessa vanguarda na aplicação da inteligência artificial no futebol, na qual o Barça Innovation Hub é uma referência global. O modelo ainda está em fase de desenvolvimento, mas espera-se muito desta ferramenta que foi possível graças ao trabalho conjunto de treinadores, analistas de jogo e cientistas de dados do clube.  Este modelo pode ser aplicado em uma série de casos práticos, como a avaliação de risco e benefício dos passes, a identificação de superioridades posicionais de acordo com o contexto, e a determinação de opções alternativas para cada jogador em cada momento, entre outros. É mais um exemplo de como a inteligência artificial está atingindo o futebol na mão de uma implementação técnica voltada para o usuário final, o coach.

O download completo do artigo em inglês está disponível aqui.

A equipe Barça Innovation Hub