El estado de la analítica: Cómo ha cambiado la NFL y en qué se ha quedado corta

Los jugadores de fútbol suelen centrarse en hacerse más grandes, más fuertes y más rápidos para dominar a cualquiera que se alinee frente a ellos en el campo de juego.

O, como dijo el extremo defensivo de los 49ers de San Francisco Dee Ford a Sports Illustrated: "Los entrenadores de la vieja escuela dicen: 'Tienes que ser duro'".

Lo último que necesitan los equipos de fútbol es un ordenador escupiendo números o un analista con un máster que nunca ha jugado al fútbol calculando formas de obtener una ventaja ganadora.

Al menos eso es lo que la cultura machista del deporte rey, plagada de analogías bélicas derivadas de su naturaleza violenta, nos ha transmitido sobre la forma en que este deporte percibe desde hace tiempo las pilas de datos y los análisis avanzados.

Pero eso no es del todo exacto.

No cabe duda de que el fútbol tiene una historia complicada con las métricas avanzadas. En un sentido, la práctica del análisis cuantitativo como forma de obtener una ventaja táctica ha formado parte del juego durante décadas, y algunas organizaciones se sentirían ofendidas por una etiqueta fuera de lugar. La propia liga jugó con un sistema para clasificar mejor el juego de los mariscales de campo durante 30 años antes de que el comité del comisionado Pete Rozelle estableciera finalmente la innovadora fórmula de clasificación de pasadores para determinar el líder de pases de la NFL a partir de 1973.

Paul DePodesta desempeñó un papel clave en el movimiento "Moneyball" del béisbol antes de pasarse a la NFL. (AP)

La otra cara de la moneda, sin embargo, es que los directores generales y los entrenadores no adoptarán plenamente la analítica hasta que no tengan la confianza necesaria para realizar movimientos poco convencionales y basados en datos, evaluar jugadores, cambiar alineaciones y tomar decisiones el día del partido sin miedo a ser despedidos. Y eso es totalmente comprensible: Las carreras son cortas y la expectativa de ganar inmediatamente está siempre presente. En esas circunstancias, aceptar lo que puede considerarse poco convencional es un paso difícil de dar.

Las cosas llegaron a un punto crítico a principios de este siglo, cuando los propietarios de los distintos deportes se preguntaron si la forma en que el director general de béisbol Billy Beane, su ayudante Paul DePodesta y los Oakland A's, con problemas de liquidez, habían tenido éxito al adoptar un modelo de ojeadores y evaluación de jugadores basado en el análisis podría ayudarles a sacar el máximo partido de sus gastos.

"Lo más entretenido que puedes hacer es ganar partidos, y si eres un ejecutivo debes hacer todo lo posible para tomar las decisiones más inteligentes y eficientes que puedas". - Billy Beane, ejecutivo de béisbol

La estrategia de los A's, que cambió el juego, fue el tema del libro de Michael Lewis "Moneyball: El arte de ganar un juego injusto", de Michael Lewis, y apareció en la adaptación cinematográfica de 11 años, que fue nominada a seis premios de la Academia, entre ellos el de Brad Pitt por interpretar el papel de Beane. Aunque la fe en el valor de las métricas modernas se extendió a diferentes velocidades y en distintos grados, las franquicias de todos los deportes empezaron a adoptar la mentalidad de que realmente vale la pena tener en cuenta los datos y confiar en ellos.

Con el tiempo, los equipos de fútbol no han sido diferentes, aunque los despachos más innovadores se han enfrentado, como era de esperar, a un camino más cuesta arriba que los que les precedían en el béisbol y el baloncesto. Aun así, habría sido difícil imaginar cómo la analítica del fútbol (y los cambios en las reglas) cambiarían la forma en que se estructuran las oficinas, influirían en la estrategia ofensiva y aparentemente devaluarían lo que una vez fue una de las posiciones más importantes en el campo. Tampoco había forma de predecir cómo la tecnología y los datos de seguimiento alterarían la forma en que algunas franquicias ven el juego.

"El hecho de que esto haya sucedido no es una sorpresa en absoluto", declaró Beane a The Washington Post sobre la difusión de la analítica en el deporte. "Al principio, tardó más de lo que hubiera esperado. Pero una vez que cobró impulso, fue más rápido de lo que hubiera esperado".

Bill James trató de ampliar el proceso de pensamiento más allá de los números de las tarjetas de béisbol a la "línea en constante expansión del análisis numérico." (AP)

"Lo más entretenido que puedes hacer es ganar partidos, y si eres un ejecutivo debes hacer todo lo posible por tomar las decisiones más inteligentes y eficientes que puedas", añadió. "Si eso resulta en un partido menos entretenido para una o dos personas, habrá tres personas a las que les guste más. Perder partidos no es entretenido para nadie".

Fue a partir de la década de 1980 cuando Bill James, un aficionado al béisbol y aspirante a escritor, intentó ampliar el proceso de pensamiento más allá de los números del reverso de una tarjeta de béisbol y adentrarse en lo que él llamaba "la línea en constante expansión del análisis numérico". James acabó trabajando con STATS, Inc. -ahora Stats Perform para publicar libros sobre sus revolucionarias estadísticas.

Gracias a su trabajo, llegaría a ser conocido como el Padrino de la Sabermetría, la Sociedad para la Investigación Americana del Béisbol (SABR). James inspiró a otros a seguirle con sus propias ideas, algoritmos, estadísticas, artículos y libros, como 'The Hidden Game of Baseball: Un enfoque revolucionario del béisbol y sus estadísticas', de John Thorn, Pete Palmer y David Reuther. La avalancha de nueva información siguió evolucionando en los años 90 y se aceleró a partir de entonces.

Unos 30 años antes de que Moneyball introdujera la moda de los números en la cultura dominante y en todos los deportes, Virgil Carter, quarterback de los Cincinnati Bengals que había cursado un máster en Northwestern, y Robert Machol, ingeniero de sistemas al que se atribuye ser pionero en la investigación de la turbulencia en las estelas, escribieron un artículo académico titulado "Operations Research on Football" (Investigación de operaciones en el fútbol americano) que presentaba datos sobre el valor de la posesión e introducía los puntos esperados.

La influencia de Thorn y Palmer se extendió al fútbol en 1988, cuando se asociaron con Bob Carroll para escribir "El juego oculto del fútbol", que se basaba en los conceptos de Carter y Machol y popularizó los puntos esperados añadidos (EPA). El EPA toma varios factores, como el down, la distancia por recorrer, la posición en el campo, la ventaja de jugar en casa y el tiempo restante, y asigna un valor numérico al resultado de cada jugada.

La fórmula fue resucitada por Brian Burke, de ESPN, en 2010, y el auge del movimiento de análisis avanzado junto con las redes sociales contribuyeron a que ganara una popularidad que nunca tuvo en sus inicios. A principios de la década de 2000, la cobertura del fútbol americano había seguido la tendencia de Moneyball con la creación de sitios web dedicados al análisis de estadísticas como Burke's Advanced NFL Stats, Football Outsiders, numberFire y Pro Football Focus.

En ESPN, Brian Burke ayudó a la EPA a ganar una popularidad que nunca tuvo en sus inicios. (espnpressroom.com)

El concepto de EPA se convirtió en la base del QBR total de ESPN, una estadística que pretendía medir mejor el rendimiento de un quarterback y proporcionar una alternativa más precisa y basada en datos a la otrora innovadora puntuación de pasador. Considerado ya por algunos como el Bill James del baloncesto, Dean Oliver aportó su mente analítica al fútbol americano como parte del Grupo de Estadísticas e Información de ESPN que desarrolló el QBR total, junto con las aportaciones de los analistas Trent Dilfer, Jon Gruden y Ron Jaworski. Oliver ya había intentado romper moldes en 2004 con su innovador trabajo "Basketball on Paper", en una época en la que las métricas modernas aún no se habían generalizado en los despachos de los directivos de la NBA ni entre los aficionados.

Al igual que hizo en sus inicios con James, Stats Perform estaba a la vanguardia cuando empezó a recopilar datos de fútbol X-Info ya en 1992, antes de añadir cosas como objetivos defensivos, placajes rotos, presiones y formaciones de la línea defensiva, defensas en el área y tiempo de liberación del quarterback y participación del jugador. Con el tiempo, se incluyeron aspectos tan avanzados como los esquemas de juego y las rutas ofensivas y defensivas.

"Más vale que consigas un entrenador jefe que realmente crea en (la analítica), o vas a tener conflictos realmente serios". - Joe Banner, ex ejecutivo de la NFL

Fue por aquel entonces cuando el innovador ejecutivo de los Philadelphia Eagles, Joe Banner, trató de obtener una ventaja estratégica de los datos creando lo que se cree que fue el primer departamento de análisis de la NFL y contratando a estudiantes del MIT para realizar estudios. Banner proclamó que había "una ventaja competitiva en la analítica" y estaba decidido a ayudar a que la información se abriera paso frente al temor de que los científicos de datos quitaran poder de decisión a los entrenadores y de que los empollones informáticos les quitaran el trabajo.

"Los análisis son información sofisticada, precisa y de calidad", declaró Banner a The Washington Post. "Ningún entrenador debería tener miedo de eso".

"El fútbol se rige en gran medida por la sabiduría convencional. La mayoría de las industrias son así. Pero en el fútbol es así en grado extremo".

Joe Banner, ex ejecutivo de los Eagles, creó el que se cree que es el primer departamento de análisis de la NFL. (AP)

Los Cleveland Browns pusieron de manifiesto su compromiso duradero con la analítica al nombrar a Banner director ejecutivo de la franquicia en 2012 y contratar a DePodesta -mano derecha de Beane a principios de la era Moneyball- como director de estrategia en 16 años. Tras dejar los Browns para unirse a los Atlanta Falcons, Banner declaró a ESPN tras la histórica contratación de DePodesta que, aunque el uso de la analítica debería aumentar en la NFL, las consecuencias de una apuesta forzada por los datos podrían ser desastrosas.

Este fue su revelador comentario en la radio ESPN hace sólo cinco años, que reveló lo lejos que la liga todavía tenía que ir en términos de adopción de las métricas modernas: "Es mejor que tengas un entrenador que realmente crea en esto, o vas a tener serios conflictos. ... Los análisis te dirán que cambies a los jugadores que se van haciendo mayores por futuras selecciones del draft y que acumules tantas selecciones del draft como puedas. ... Va a hacer falta un entrenador único en la NFL. Ahora mismo no hay ninguno de los 32 que llegue y diga: 'Eh, yo creo en eso'".

Sin embargo, hay indicios de que la evolución de la analítica se ha extendido desde los despachos hasta los cuerpos técnicos, dando lugar a un cambio revolucionario en la estrategia que probablemente debería haberse producido mucho antes. El ascenso de jóvenes e inteligentes directores generales y entrenadores con mentalidad ofensiva ha desempeñado un papel en este movimiento de ritmo glacial.

Se cree que los New England Patriots han incorporado algún nivel de análisis durante años porque sus decisiones a menudo se ajustan a lo que sugieren los datos, aunque hay tanto secretismo en torno a la organización que nadie lo sabe con certeza. Los Jacksonville Jaguars también están considerados como uno de los líderes en el uso de las métricas modernas después de que lanzaran abiertamente uno de los departamentos de análisis más notables de la liga bajo la dirección del ejecutivo Tony Khan. Y el director general de los Minnesota Vikings, Rick Spielman, ha hablado abiertamente de su uso de un centro de datos en sus instalaciones de entrenamiento.

"Ahora tenemos innumerables modelos ingiriendo miles de puntos de datos por partido, generando más elementos narrativos y mejores predicciones para futuros partidos". - Kyle Cunningham-Rhoads, analista de datosAI Stats Perform

Stats Perform ha desempeñado un papel clave en este avance, proporcionando análisis y servicios estadísticos a muchos equipos, desde la recogida y distribución de datos brutos hasta la creación de una interfaz de usuario para presentar los datos brutos y, por último, el uso de los datos para proyectar el resultado del juego y de los jugadores.

"Históricamente, el fútbol es muy limitado en cuanto a los tipos de estadísticas disponibles", explica Kyle Cunningham-Rhoads, analista de datosAI Stats Perform . "Hay 22 jugadores en el campo en cada jugada, pero en el box score sólo dos o tres obtienen realmente una estadística en cada jugada. Queríamos tener más contexto sobre lo que hacían los jugadores y una mayor capacidad para contar la historia de un partido".

"Tuvimos que averiguar qué teníamos que recopilar para responder a preguntas sobre evaluación y predicción de jugadores, y luego tuvimos que probar y refinar esos puntos de datos para averiguar cuáles eran valiosos y cómo utilizarlos. Ahora tenemos innumerables modelos que ingieren miles de puntos de datos por partido, generando más elementos narrativos y mejores predicciones para futuros partidos."

La liga experimentó otra evolución gradual que comenzó con los cambios en las reglas de 1978, que ilegalizaron que los defensas hicieran un contacto significativo con un receptor a más de cinco yardas de la línea de golpeo, y que acabó provocando la caída de muchos récords de pases en las últimas temporadas.

Entre medias, hemos sido testigos del auge del ataque de la costa oeste, el no-huddle, el run-and-shoot, el K-Gun y más normas que limitaban a los defensas y protegían a los quarterbacks y a los receptores. Hubo el Greatest Show on Turf, el spread offense, el uso de tight ends y running backs como receptores, el RPO y más normas que restringían el contacto en la secundaria.

Al final, los cambios intencionados en las reglas de la NFL y las consiguientes innovaciones en los esquemas tuvieron el efecto deseado: Los aficionados acudieron en masa a ver cómo más pases daban lugar a más touchdowns y las audiencias televisivas aumentaban sustancialmente. Sin embargo, también provocó algo que habría sido inimaginable hace 30 años: lo que una vez fue una de las posiciones más prestigiosas del juego se convirtió en una de las más reemplazables.

Diez de los 11 años con más intentos de pase (68,3-71,5) se produjeron entre 2011-20 y las temporadas de la NFL con menos intentos de carrera por partido en toda la liga (51,8-54,6) tuvieron lugar entre 2010-20. Las 10 temporadas con más intentos de carrera (75,0-82,5) se produjeron durante la era de las tres yardas y una nube de polvo de 1935-51.

Con menos carreras, el valor de un buen corredor parece haber caído en picado. Después de que 43 corredores fueran elegidos en la primera ronda del draft de la NFL entre 1970 y 1979, y 50 entre 1980 y 1989, ese número cayó hasta los 30 en las décadas de 1990 y 2000, antes de descender a sólo 16 entre 2010 y 19 años. El último corredor elegido con el número 1 fue Ki-Jana Carter, de Penn State, en 1995 y, desde entonces, ha habido 17 mariscales de campo elegidos con el número 1 después de que Cincinnati eligiera a Joe Burrow, de LSU, en 2020. Y con algunas excepciones, los equipos ya no están dispuestos a pagar a los running backs las grandes sumas de dinero que pagaban en el pasado. Según Spotrac, 12 de los 13 jugadores mejor pagados el año pasado fueron QBs, mientras que el back mejor pagado fue Christian McCaffrey en el número 58.

En cierto modo, los hábitos de reclutamiento de las oficinas en los últimos años exponen una división cada vez menor, pero aún persistente, entre ellas y sus equipos de entrenadores. Sigue habiendo momentos que no se pueden ignorar, que revelan el conservadurismo arraigado del juego, y la manta de seguridad del juego de carrera no se ha disipado por completo.

No fue hace mucho cuando el entrenador Lovie Smith proclamó que sus Chicago Bears, que durante mucho tiempo han contado con corredores estrella a lo largo de su historia, necesitan "bajar del autobús corriendo." En 2019, los medios y los fanáticos de Chicago criticaron al entrenador Matt Nagy por no correr más el balón durante una decepcionante temporada de 8-8. Todo esto incluso después de que los datos muestren que los equipos siguen corriendo demasiado en los primeros downs y los estudios de footballoutsiders.com y el escritor de Seahawks Advanced Stats Sean Clement, quien se convertiría en analista de los Baltimore Ravens, revelaron que "establecer la carrera" al principio de los juegos en realidad no "abre" el juego de pase más adelante.

En los últimos cinco años, los pases en primeros downs han promediado unas sorprendentes 7,6 yardas por intento, mientras que las jugadas de carrera en las mismas situaciones han ganado 4,3 yardas. Y el 30,4% de los intentos de pase en el primer down han terminado moviendo las cadenas, pero sólo el 12,8% de las jugadas de carrera han conseguido otro primer down. Aun así, los equipos de la NFL corrieron el balón en el 50,3% de sus jugadas de primer down en 2020 y pasaron el balón solo en el 49,7%.

Entonces, ¿cuándo deben correr los equipos? Bueno, los datos les ruegan que lo hagan cuando es cuarta-y-2 o menos para ganar. En esas situaciones, la liga ha convertido el 63,3% de sus intentos desde 2012: el 67,7% en jugadas de carrera y el 56,2% en jugadas de pase. A pesar de la alta tasa de éxito, los equipos han optado por lanzar o intentar un gol de campo el 63,1% de las veces durante ese período.

Tasas de conversión de cuarto ydos o menos - Desde 2012

Así que lo único que impidió que la famosa decisión de Bill Belichick de ir a por todas en la cuarta y 2 en la yarda 28 de los Patriots contra Peyton Manning y los Indianapolis Colts en 2009 fuera una decisión basada en datos sólidos es que optó por pasar en lugar de correr.

Los analistas de datos han comparado esta decisión con la que han afrontado los entrenadores de béisbol con el bunting, porque en ese deporte muchos equipos han aprendido que no deben renunciar a uno de los 27 outs que tienen para trabajar en un partido. Del mismo modo, los datos dicen que los equipos de la NFL deben hacer todo lo posible por mantener la posesión del balón.

"Cada uno de esos (intentos fue una) clara decisión analítica de ir a por dos. Podría decirte analíticamente, si miras los números, que ni siquiera está cerca". - John Harbaugh, entrenador de los Ravens

Lo mismo podría decirse de los intentos de 2 puntos, ya que la tasa de conversación de la NFL en las últimas tres temporadas ha sido del 49,1% (183 de 373) para un valor esperado de 0,982 puntos. En ese mismo periodo, los pateadores han acertado el 93,7% de sus intentos de punto extra, lo que supone un valor esperado de 0,937 puntos. Aun así, los equipos eligieron patear el punto extra el 91,1% de las veces de 2018 a 20.

Que no funcione no significa que esté mal. El entrenador de los Ravens, John Harbaugh, utilizó los datos para defender sus decisiones después de que su equipo fuera 3 de 4 en cuartos downs, pero falló en tres intentos de 2 puntos en una derrota por 33-28 ante los Kansas City Chiefs el 22 de septiembre de 2019.

"El objetivo era anotar tantos puntos como pudiéramos", dijo Harbaugh a ESPN. "Cada uno de esos (intentos fue una) clara decisión analítica de ir por dos".

"Podría decírtelo analíticamente, si miras los números, ni siquiera está cerca", añadió. "Para que entiendas en términos de porcentaje de oportunidades para ganar el partido, sólo te digo que eso es lo que dicen los análisis. Eso es lo que dicen. Así es como funciona".

El entrenador de los Ravens, John Harbaugh, usó los datos para defender sus decisiones después de una derrota ante los Chiefs el 22 de septiembre de 2019. (AP)

Algunos equipos todavía están tratando de averiguar cómo funcionan los datos de seguimiento de jugadores de la NFL después de haber tenido solo acceso a Next Gen Stats (NGS) durante las últimas tres temporadas. NGS, que se convirtió en una iniciativa de la liga por primera vez en 2014, permite a las franquicias con visión de futuro construir modelos para analizar jugadas y jugadores de manera diferente.

La propia liga ideó el servicio en colaboración con Zebra Technologies para recoger datos de dispositivos de seguimiento del tamaño de una moneda de cinco centavos en el balón y en las hombreras de cada jugador. Puede revelar información como la trayectoria y la velocidad de un pase, la aceleración de un jugador, lo ajustado de la ventana en la que un quarterback se sentía cómodo lanzando y qué receptor obtuvo la mayor separación en qué rutas y en qué situaciones.

El NGS se ha integrado en las retransmisiones de los partidos y en NFL.com, y proporcionó a los medios de comunicación y a los aficionados una nota inmensamente popular en febrero al revelar que el quarterback de los Chiefs Patrick Mahomes había corrido un total de 497 yardas antes de lanzar el balón o ser derribado en la derrota de los Chiefs en la Super Bowl 55 ante los Tampa Bay Buccaneers.

La liga también creó el Next Gen Stats Draft Model para ayudar a los equipos en el proceso de ojeo y determinar cómo se proyecta un jugador a la NFL en función de su perfil atlético, de producción y de tamaño.

"Es una relación de mano a mano. El cine siempre forma parte de ella. ... Pero ignorar el poder de la información y los datos disponibles sería dejar pasar el tiempo". - John Pollard, Vicepresidente de Zebra Technologies

"Es una relación muy estrecha", explica a The Washington Post John Pollard, Vicepresidente de Zebra Technologies y ex Director General de Soluciones Deportivas de Stats Perform. "El cine siempre forma parte de ello. ... Pero ignorar el poder de la información y los datos disponibles sería que el tiempo pasara de largo".

A pesar de la resistencia que todavía oponen algunos contemporáneos de la vieja escuela, la sed de conocimientos en el fútbol es tan desmedida como en cualquier otro deporte y el deseo de obtener el mayor número de victorias por dólar es igual de elevado. Con una vasta extensión de información aún por descubrir, los equipos inteligentes seguirán sin dejar piedra sobre piedra mientras amplían los límites de hasta dónde pueden llevarles los datos.

"En todos los campos hay demasiado, 'Así es como siempre lo hemos hecho', y en la NFL eso es particularmente extremo", dijo Banner. "Ahora viene el gran cambio".

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