Introducción
Las formaciones son conceptos que todos los aficionados al fútbol entienden y son un tema común de discusión, ya sea un clásico 4-4-2, un 4-2-3-1 que domina la posesión o las siempre populares variantes de tres en raya. Pero, ¿nos dice eso realmente la historia completa de cómo se alinea tu equipo? ¿Es lo mismo el 4-3-3 de Pep Guardiola que el 4-3-3 de Jürgen Klopp?
El comentarista de Sky Sports Jamie Carragher ha hablado en el programa Monday Night Football de Sky Sports sobre la necesidad de observar las formaciones dentro y fuera de la posesión y el proceso manual que se lleva a cabo para reconocer estas distinciones.
El problema es que el análisis de la formación sigue siendo una tarea subjetiva y lenta, en la que expertos como Carragher tienen que pasarse las mañanas repasando vídeos para averiguarlo. Hasta ahora...
Con el análisis de forma patentado deOpta Vision, podemos utilizar datos de seguimiento y las últimas técnicas de aprendizaje automático para profundizar en los detalles más sutiles de la forma real de un equipo, tanto dentro como fuera de la posesión, y eliminar algunos de los puntos débiles de las medidas más tradicionales, como las formaciones iniciales y las posiciones medias. Podemos ahorrarle la tarea a Jamie un lunes por la mañana.
¿Qué es el análisis de formas?
Los datos de seguimiento de los deportes de equipo son intrínsecamente desordenados, ya que los jugadores se mueven constantemente por el campo. El modelo de Análisis de Formas de Opta Vision descubre la estrategia que subyace a este movimiento teniendo en cuenta la posición de los jugadores en relación con los demás en cualquier momento del partido. Al diferenciar entre cuando un equipo está jugando con posesión o sin ella, nos permite distinguir entre sus formas de ataque y defensa.
Para establecer estas relaciones con las formas conocidas que se utilizan en el fútbol, utilizamos agrupaciones jerárquicas a partir de datos de seguimiento de más de 2.000 partidos para identificar 17 formas distintas cuando un equipo tiene la posesión, y 13 formas distintas cuando un equipo no la tiene. Gracias a este enfoque basado en los datos, no estamos sesgados por las etiquetas tradicionales de las formaciones y podemos identificar las formas más utilizadas por los equipos.
Para detectar la forma de un equipo (y los cambios de forma) dentro de un partido, seguimos un planteamiento de tres pasos:
- Dividir el juego en intervalos distintos cuando un equipo juega con o sin posesión.
- Dentro de estos intervalos, utilizamos una técnica de aprendizaje automático no supervisado para identificar una forma para el equipo dentro y fuera de la posesión, respectivamente.
- Asignar la forma más probable de nuestras plantillas (17 en posesión y 13 fuera de posesión) a la forma reconocida dentro del intervalo.
Los distintos intervalos de posesión se interrumpen naturalmente por interrupciones del juego (por ejemplo, sustituciones, goles y tarjetas rojas) o pérdidas de balón, ya que son los principales motivos para que los entrenadores cambien de táctica. Cada intervalo debe contener una cantidad mínima de tiempo de posesión del balón en juego para poder obtener datos suficientes.
Solicitudes: Chelsea vs Wolves
Echemos un vistazo a las formas tradicionales de medir la estructura del equipo y luego veamos cómo el Análisis de Formas cuenta la historia durante el primer partido de Thomas Tuchel en la Premier League al mando contra el Wolverhampton Wanderers allá por enero de 2021.
Gráfico de la alineación inicial
La representación más común de la forma de un equipo es la formación inicial o el gráfico de la alineación, que normalmente se ve en los informes posteriores al partido o una hora antes del comienzo con la publicación de las noticias del equipo (como los ávidos usuarios de la Fantasy Premier League saben muy bien). Estas formaciones tienen que ser asignadas manualmente o anticipadas por un analista que esté viendo el partido porque, como es lógico, los entrenadores rara vez están dispuestos a dar a conocer información táctica de este tipo.
¿Cómo planteó Thomas Tuchel su primer partido al frente del equipo? Sorprendió a muchos al pasar de los cuatro defensas favoritos de Frank Lampard a una zaga de tres al estilo "era Conte", comenzando con una formación 3-4-3 y utilizando a Ben Chilwell y Callum Hudson-Odoi como laterales:
Los gráficos de alineación de este tipo son una representación muy estática de la forma de un equipo, y cualquiera que haya visto a un equipo de Pep Guardiola en los últimos años sabe que estas formaciones pueden ser mucho más fluidas en la realidad. Estas formaciones tienen dificultades para mostrar los matices de la verdadera forma de un equipo durante el partido y pueden estar sesgadas por la asignación de posiciones tradicionales a los jugadores. ¿Jugará Callum Hudson-Odoi el mismo papel de lateral que Ben Chilwell?
Posiciones medias
Ahí es donde resultan útiles los gráficos de posición media. Automatizados por datos, los utilizan habitualmente los locutores y nos dan una idea adicional de las posiciones que ocupaban los jugadores dentro de esas formaciones. Las posiciones medias del Chelsea contra el Wolves sugieren que Hudson-Odoi era el lateral mucho más adelantado y que los dos delanteros a ambos lados de Olivier Giroud jugaban muy estrechos.
Contrariamente a lo que la mayoría de la gente espera, los gráficos de posición media se basan normalmente en la ubicación media de los toques de un jugador y no en las ubicaciones físicas de los jugadores (dejaremos para otro momento lo que son los "toques"). Por supuesto, cuando están disponibles, los datos de seguimiento se pueden utilizar en estos gráficos de posición media para retratar con mayor precisión las posiciones de los jugadores, pero ambos métodos siguen teniendo sus limitaciones:
- ¿Cómo distinguir con precisión las posiciones entre en posesión y fuera de posesión?
- ¿Qué ocurre si la posición de un jugador cambia durante el partido (por ejemplo, los laterales cambian de lado)?
- ¿Qué ocurre si un equipo cambia de formación durante el partido?
- ¿Cómo mostramos con precisión la ubicación de los sustitutos que entran en juego al final del partido?
Si bien el uso de un enfoque basado en datos de seguimiento puede aliviar el problema de la entrada y salida de la posesión, todavía se puede ver cómo algunos de los problemas anteriores son evidentes cuando nos centramos en las posiciones medias de los Wolves:
Si bien la formación parece la esperada en el gráfico de la alineación (3-4-1-2), las posiciones medias de los tres delanteros del Wolves parecen estar todas en el mismo sitio, sobre todo cuando no tienen la posesión. Sabemos que esto no puede ser una representación exacta de la verdadera forma de los Wolves durante el partido.
Análisis de formas
Utilizando los resultados del Análisis de Formas del Chelsea contra el Wolves, ahora podemos identificar claramente las formas, tanto dentro como fuera de la posesión, que cada equipo utilizó con más frecuencia durante el partido:
En el caso del Chelsea, podemos ver que sus laterales se adelantan mucho más cuando el equipo tiene la posesión y que los delanteros extremos permanecen bastante estrechos.
Aunque se trata de percepciones similares a las que encontramos utilizando las posiciones medias, ahora también podemos comprender con mayor precisión las ubicaciones de los tres delanteros de los Wolves asignando las ubicaciones de cada jugador dentro de las formas identificadas.
Con el análisis de forma, podemos ver que las posiciones medias eran engañosas para los tres delanteros del Wolverhampton porque rotaban durante el partido. Aunque esto pueda parecer obvio, ahora podemos cuantificarlo. Daniel Podence ocupó la posición más central de los delanteros en esta forma el 56% del tiempo, pero tanto Pedro Neto como Adama Traoré también aparecieron allí durante el partido (16% y 13% del tiempo respectivamente). El marco del Análisis de Formas también incorpora a los suplentes, reconociendo que Willian José (que entró en el minuto 72 ) jugó el 11% del total de minutos en esta posición central.
Esto se confirma en las siguientes capturas de pantalla, ya que se puede ver claramente que los delanteros de los Wolves estaban en sus posiciones esperadas en el minuto 5, pero quince minutos más tarde habían cambiado. Esto fue algo habitual durante el partido.
Además de detectar la forma más utilizada por un equipo, aplicando el modelo a diferentes intervalos de tiempo, también puede permitirnos detectar cuándo un equipo cambia de forma durante el partido. En la actualidad, esto solo es posible cuando un analista lo registra manualmente durante el partido, pero es un cambio táctico importante que hay que reconocer en el análisis.
Resumen
Con este enfoque basado en los datos, Shape Analysis cuenta con una serie de aplicaciones escalables que pueden ahorrar mucho tiempo a los analistas del sector y mejorar la capacidad de contar historias para atraer a los aficionados:
- ¿Cómo será el Manchester United durante los 10 primeros partidos de Eric ten Hag en el cargo?
- ¿Cómo modificó Antonio Conte el esquema del Tottenham para lograr la victoria en el Etihad?
- ¿Con qué frecuencia Bukayo Saka del Arsenal rota de posición durante un partido?
- ¿Qué forma utiliza el Manchester City de Pep Guardiola dentro y fuera de la posesión?
- ¿Cuál ha sido la forma goleadora más eficaz del Liverpool?
Como novedad para 2022-23, el Análisis de Formas de Opta Vision identifica automáticamente la forma de un equipo (y los cambios de forma) en un solo partido, lo que puede aplicarse a varios partidos para proporcionar información útil. Las formaciones son los primeros bloques de construcción, pero las formas ensamblan una historia más descriptiva.
