El comienzo del año es siempre una época agitada para los eventos de análisis deportivo y, por tanto, para mi calendario.
De enero a marzo, hay un evento OptaPro al mes, cada uno en un país diferente. Esta es mi versión de la rutina de sábado a martes a la que se enfrentan muchos en el sector, y aplaudo a quienes la superan sin rechistar.
Los comienzos de 2019 han sido ligeramente diferentes. La Sloan Sports Analytics Conference del MIT fue una bienvenida guarnición de multi-sports-analytics-mega-event, que me ayudó a deconstruir y digerir adecuadamente mi plato principal de conferencias sobre analítica del fútbol.
Hasta hace unos años, el fútbol era sólo una pequeña parte del debate en Sloan. Este año, sin embargo, hemos visto múltiples paneles y charlas específicos sobre fútbol, varios pósters sobre fútbol y el ganador del concurso de trabajos de investigación centrado en el fútbol. Ya no se puede decir que el deporte rey sea demasiado fluido para analizarlo. Aprieta un poco el baloncesto, baraja el béisbol, hay sitio para nosotros en la mesa de los principales deportes influidos por la analítica.
A continuación expongo mis reflexiones sobre un par de charlas que me gustaron, y tres preguntas que me surgen al comparar mis experiencias en Sloan con el estado actual de la analítica en el fútbol.
El futuro del fútbol
Mi primera sesión fue la mesa redonda "Modelar el futuro del juego", patrocinada por OptaPro. El debate fue muy amplio y abordó temas como las características que deben tener los jugadores jóvenes para triunfar, qué métricas pueden utilizarse para predecir si un jugador se convertirá en profesional sénior o no y el futuro impacto de la RV para ayudar a los jugadores a aprender y mejorar.
La discusión en torno al desarrollo de jugadores es una que impacta tanto al fútbol aquí en Inglaterra (por el pequeño problema del Brexit y la dificultad para obtener visas de trabajo) como en Estados Unidos (menos equipos obtienen valor del SuperDraft en la MLS y más invierten en sus propias academias).
Será interesante echar la vista atrás dentro de unos años y ver cómo han cambiado los procesos desde la perspectiva del scouting a medida que crece la muestra de datos de jóvenes y una nueva generación de entrenadores se pone al timón del deporte. Con un camino tan diferente en el fútbol en comparación con los deportes tradicionales de Estados Unidos, se trata de un área en la que el fútbol puede dar forma a su propio futuro analítico.
Aunque en los próximos cinco años los clubes progresarán sin duda a ritmos diferentes (como hemos visto en los últimos cinco), las áreas clave que se convertirán en la norma en el contexto de los datos y análisis que informan sobre el progreso de los jugadores probablemente giren en torno a la gestión de los préstamos y la provision de experiencias de juego adecuadas. Si bien esto ya se está haciendo hasta cierto punto, en la actualidad se limita a confirmar un equipo para dicho jugador, en lugar de explorar cómo un préstamo afecta a su desarrollo futuro.
Esto se extenderá al número de jugadores que se conviertan en profesionales con sus clubes, en lugar de ser vendidos o abandonar el fútbol. Un club que entienda cómo es el futbolista moderno ahora y dentro de cinco años en su liga podrá adaptar un programa de academia para desarrollar jugadores con un conjunto de habilidades orientadas a este objetivo.
A la caza del unicornio
A continuación, asistí a la mesa redonda sobre análisis de baloncesto "En busca de unicornios". El panel comenzó con un debate sobre qué es un "unicornio" (básicamente, un jugador completamente atípico en términos de habilidades/perfil). Inmediatamente vi paralelismos con los tipos de debates que tenemos en el fútbol, tanto los que tienen que ver con animales míticos ("¿se puede ganar sin una superestrella/unicornio?") como los que no ("¿qué pasaría si pusiéramos al ex-gran-jugador-x en la liga actual?").
A menudo se debate sobre cómo el equipo x ganó el título y, y fue debido a su estilo de juego único z. Luego vemos cómo otros equipos replican el estilo z. Luego vemos que otros equipos reproducen el estilo z, y los estilos no cambian hasta que otro equipo sale de su órbita y empieza a hacer zag mientras todos los demás hacen zig.
Como señaló Paul Pierce en la mesa redonda, la NBA es una "liga de imitadores". Aunque en el fútbol no vemos estilos de equipo tan parecidos a los del baloncesto, fue un buen debate sobre cómo encontrar una ventaja y cómo pensar (¡pero no disparar!) fuera de lo común puede reportar beneficios, siempre que se siga luchando contra la inercia.
Creo que hay una narrativa mediática en nuestro deporte sobre cómo los equipos buscan adoptar el estilo del equipo de moda (el Leicester City gana la liga, ¡la posesión ha muerto! El Manchester City gana la liga, ¡viva la posesión!), donde la cuestión es la ceguera ante el hecho de que un partido de fútbol se puede ganar de muchas maneras diferentes. El jurado del "Unicornio" estuvo de acuerdo en que, aunque los Milwaukee Bucks, los Houston Rockets y los Golden State Warriors tienen números similares, juegan un baloncesto muy diferente e incomparable.
También hubo un gran consejo de Mike Zarren, ayudante del GM de los Boston Celtics, sobre cómo un analista no debe decir nada cuando no sabe. Dean Oliver hizo un comentario similar en su discurso de apertura en el OptaPro Forum hace un par de años, y ciertamente puedo recordar situaciones en las que desearía haber suscrito esa línea de pensamiento en el pasado.
Ya me he referido brevemente a los carteles, pero me han impresionado mucho los dos que se han presentado sobre fútbol, en parte porque ambos se han elaborado utilizando únicamente datos de eventos. Para mí, se trata de una gran refutación de la idea de que hemos exprimido hasta la última gota de utilidad de este conjunto de datos. El póster de Derrick Yam, de Statsbomb, identificó un marco para analizar el rendimiento de los porteros, mientras que el cuarteto de SciSports desglosó el rendimiento de juego bajo diferentes facetas de presión (presión en términos de importancia del juego, no Roberto Firmino respirándote en la nuca).
Retos de futuro
vision por ordenador fue uno de los temas principales de la conferencia de este año, en la que se presentaron numerosos resultados basados en datos generados con este método. El mensaje subyacente parecía ser que necesitamos información más detallada sobre la postura corporal para responder a las preguntas de los entrenadores. Creo que, si bien eso puede ser cierto para los deportes más avanzados analíticamente, puede ser un caso de demasiado demasiado pronto para el fútbol. Aunque no estoy en desacuerdo con la idea de que unos datos de mejor calidad pueden servir de base para un análisis de mayor calidad, esto plantea varios retos para nuestro sector de cara al futuro.
El primero de ellos es considerar cuál es la mejor manera de obtener valor de los datos de seguimiento. A mí me parece que el verdadero valor de los datos de seguimiento es proporcionarnos mejores denominadores. Por ejemplo, si tomamos el número total de pases hacia delante y somos capaces de entender si proceden de situaciones en las que un jugador está bajo presión, está rompiendo una línea o pasando a un compañero en el espacio. La mayor parte del valor a corto y medio plazo residirá en la posibilidad de enriquecer los datos de los eventos con calificativos que los analistas no pueden seguir en directo o cuyo seguimiento después del partido exige demasiado trabajo.
La segunda es considerar cuál es la solución para colmar la brecha de competencias entre los analistas que pueden obtener valor de los datos de eventos y los que pueden hacer lo mismo con los datos de seguimiento. Con los datos de eventos, personas como Rob Carroll han proporcionado a los analistas de vídeo las herramientas para seguir adelante y producir una visión significativa a partir de los datos de eventos, simplemente utilizando Excel. Este enfoque no puede reproducirse con los datos de seguimiento. En mi opinión, el salto en complejidad entre estos conjuntos de datos hace recaer la responsabilidad en los creadores de productos, o presiona a los equipos para que contraten a alguien con los conocimientos necesarios para utilizar estos datos. Aunque algunas empresas han mostrado enfoques realmente innovadores para capturar datos de vídeo, el reto será ampliarlos y proporcionar los datos en un formato fácil de digerir y analizar.
Por último, preveo una escasez de lo que yo llamaría "traductores" en el sector. Es probable que ahora mismo sólo haya un puñado de personas que tengan un trabajo como éste, que implica diseñar y aplicar una estrategia en torno al uso de datos dentro de un club y tiene un conocimiento táctico relevante del juego. Esta persona es responsable de elegir qué tecnología, datos y productos se utilizan, el personal que se contrata y es experta en comprender las necesidades de los departamentos de academia, contratación y análisis. No hacen (siempre) el trabajo más técnico, pero lo entienden perfectamente. A medida que los equipos empiezan a contratar a más personal técnico, contar con alguien no técnico que se encargue de reunirlo todo parece un paso vital para conseguir su aceptación y que realmente se incorpore a los procesos de toma de decisiones.
Para aquellos que buscan entrar en la industria, yo ofrecería esto como una lectura obligada. Creo que hay una escasez de personas que comprendan perfectamente cómo trabajan los clubes en el análisis y la contratación, la oferta de productos disponible en el mercado y la combinación de habilidades necesarias para que un analista o científico de datos tenga éxito en un club. Aunque la analítica del fútbol es un campo predominantemente técnico, no cabe duda de que se necesitan personas capaces de escribir el libro de jugadas y dejar la ejecución a otros.
