No simpósio do Barça Sports Technology, tive a honra de presidir uma conferência sobre como levar dados para o âmbito do esporte. Sergio Oliva (vice-presidente de estratégias do Philadelphia 76ers), Charlie Rohlf (gerente de estatísticas e dados da NBA) e Ian Grahan (diretor de pesquisas do Liverpool FC) estiveram presentes. O debate foi de grande abrangência: desde se a posição principal da analítica está no campo de jogo ou em uma sala de reuniões até como podemos criar uma métrica para as contribuições de defesa e ataque.

Foi uma experiência incrível poder aprender com estes especialistas sobre suas rotinas diárias de trabalho, mas no final da conferência eu tinha uma pergunta bem diferente a fazer. Uma pergunta de cunho filosófico, mas também uma pergunta que revela muito sobre a forma como vemos a analítica do futebol. Gostaria de saber “o futebol é mais matemático que os demais esportes?”

Primeiro fiz essa pergunta a dois analistas do basquetebol. A resposta de Sergio Oliva foi ao ponto exato. Não. O basquetebol é muito mais matemático. Seu raciocínio foi direto e objetivo. Era muito mais fácil usar a estatística para descrever o basquetebol do que o futebol, porque é composto de jogadas discretas. São 24 segundos no relógio quando uma equipe tem a posse da bola. Isso faz com que seja muito mais fácil medir tanto o sucesso quanto o fracasso das inúmeras táticas existentes no futebol, onde as jogadas podem durar de 1 a 2 segundos e até cinco minutos na posse de bola.

Charlie Rohlf seguiu a mesma linha de raciocínio. Imaginava que o basquetebol era muito mais suscetível de se delinear e se analisar, portanto, mais matemático. Mas meu contra-argumento para ele foi que isso já se fazia no basquetebol, no beisebol, o que é mais estatístico que matemático. Vejo a matemática como a ciência dos padrões e o futebol, por ser mais fluido e dinâmico, têm uma variedade mais ampla de padrões. Charlie aceitou a resposta, mas disse que eu estava focado em padrões táticos. Se considerarmos os movimentos dinâmicos dos corpos dos atletas, então o basquetebol teria tantos padrões quanto o futebol. No basquetebol os dados de rastreamento são tão exatos que levam em consideração a posição do corpo. Uma particularidade notada no trabalho do próprio Charlie, que identifica os momentos defensivos mais importantes nas partidas de basquetebol, capturando a beleza do esporte que, muitas vezes, passa despercebido pelos observadores. Também ajuda a melhorar a métrica defensiva para avaliar as contribuições do atleta.

Embora ainda existam poucas dúvidas de que grande parte da analítica do esporte se fundamenta em estatísticas mais discretas. No Barça Sports Analytics Summit, um dia antes, Dan Cervone comentou sobre seu trabalho na analítica do beisebol no LA Dodgers. O beisebol é um esporte onde as estatísticas tiveram um grande impacto, com a história do Moneyball de Billy Beane (ou foi Brad Pitt?) levando os Oakland A para uma disputa vencedora recorde. Dan explicou como os Dodgers usam o algoritmo para decidir as “mudanças” da equipe, o movimento das posições de campo no intuito de entender o estilo das rebatidas do rebatedor. No beisebol, cada aspecto do jogo é delineado em termos de discrição.

A matemática é mais que estatísticas discretas. A magia do cálculo de movimento de Isaac Newton é não se restringir aos tempos discretos. Portanto, eu esperava que Ian Graham, dado seu papel em Liverpool e sua formação como físico, apoiaria meu argumento. O argumento de que, embora a maioria das ideias matemáticas sejam mais significativas no futebol do que em outros esportes, continua sendo o esporte menos suscetível à análise matemática. Poderá haver um futuro onde toda a beleza matemática do futebol seja revelada, mas, por enquanto, Ian acredita que o foco deverá estar na garantia de que temos nossos números corretos na busca por talentos. Sua abordagem para encontrar os melhores jogadores era semelhante aos métodos usados no basquetebol, atribuindo valores às suas ações. Quando ele explica como o Liverpool usou os números na contratação de Salah, Robertson e até mesmo Klopp, fica claro que sua abordagem foi bem-sucedida. Porém foi mais estatística que geométrica.

O debate continuou no Twitter após o encerramento da conferência. Lee Mooney, que há pouco tempo atrás era chefe de informação de dados do City Football (grupo Manchester City), me apoiou dizendo que “Beisebol, críquete e a NFL estariam na extremidade mais discreta da escala (com um) fluxo de dados geométricos muito menos expressivos”.

A pergunta sobre qual esporte é mais matemático não é simplesmente filosófica. Ela trata de como a analítica será delineada no futuro. Está relacionada com as habilidades que precisaremos desenvolver para analisar o jogo. A sugestão de Lee Mooney foi que poderíamos classificar “quanto da partida requer um jogo de mecanismos matemáticos contínuos versus um jogo de mecanismos matemáticos discretos?”

Penso que a distinção entre discreto e contínuo já é parte de uma resposta. Mas acho que o ponto mais importante é sobre a variedade de habilidades matemáticas necessárias para se trabalhar em um jogo. Em Hammarby, onde trabalho, usamos a probabilidade para examinar os objetivos esperados e projetar a posição final na liga. Usamos a geometria para analisar as decisões de passes. Usamos a mecânica newtoniana para simular a dinâmica da bola. Usamos a teoria dos jogos para pensar em como enfrentar a oposição na semana seguinte. Usamos a teoria dos gráficos para analisar os passes. Usamos a topologia para pensar em como controlamos diferentes áreas do campo ou quadra.

Como escreveu Chris Anderson, autor de “The Numbers Game”, em nossa discussão no Twitter: “Não pode haver uma abordagem “certa” para delinear decisões e comportamentos dentro (ou fora) de um campo de futebol. A beleza está na complexidade das multicamadas do jogo, permitindo uma infinidade de abordagens e informações analíticas”.

Precisamos de muitos modelos diferentes para entender o futebol, e eu argumentaria até que precisamos de muito mais modelos do que o beisebol e o basquetebol; portanto, o futebol é o esporte mais matemático.

Porém, justo no momento em que acreditava ter vencido a discussão, Darren O’Shaughnessy, analista de esportes do clube australiano de futebol St. Kildas, aparece e escreve: “Austrália envia: 18 jogadores de campo, dois tipos de passes, um dos quais pode ser marcado. Substituições constantes, sem impedimentos, contato total, a maioria das decisões sob forte pressão física se aproximando. Quanta matemática encantadora”.

Lamento, torcedores do futebol, mas temos um vencedor. Quaisquer que sejam os desafios que temos para entender a beleza do nosso jogo, os desafios com os esportes em seus opostos são ainda maiores.

David Sumpter continua sua série sobre analítica nos esportes.