Este artículo es una versión escrita de la presentación de Garry Gelade en el OptaPro Analytics Forum 2017 sobre el cruce. El trabajo de Garry apareció en The Guardian y Garry también realizó entrevistas tanto en Keys and Gray Show como en TalkSport.
Figura 1. 1000 cruces aleatorios
Lo que piensa la gente y lo que demuestran las cifras
Un gran centro es una de las imágenes más memorables del fútbol, pero ¿son los centros una forma eficaz de ataque? Hay quien dice que ya está pasado de moda en el fútbol moderno y que sigue siendo una fosilizada obsesión inglesa. Es cierto que en los últimos seis años se ha producido un descenso en el número de centros en el fútbol europeo de primer nivel, de unos 17,5 por partido en 2010-11 a 15 en 2016-17; pero las cifras no muestran diferencias entre la Premier League y otras ligas europeas de primer nivel.
Algunos afirman que los centros son ineficaces, argumentando que hacen falta 92 centros para marcar un gol. Pero esa cifra sólo tiene en cuenta el efecto inmediato de un centro. Si tenemos en cuenta los efectos indirectos de un centro (goles marcados con el segundo balón, saques de esquina y penaltis concedidos), vemos que sólo hacen falta unos 45 centros para marcar un gol, lo que supone un rendimiento mucho mayor.
La crítica más extrema al cruce de fronteras procede del economista checo Jan Vecer. Vecer sostiene que el cruce no sólo es ineficaz, sino contraproducente. En un detallado análisis estadístico, demostró que los equipos que se cruzan menos marcan más goles, y concluyó que si los equipos de la Premier League dejaran de cruzarse, marcarían 15 goles más por temporada.
Desgraciadamente, este argumento encierra un error causal, como podemos comprobar al observar la evolución del marcador a lo largo de los 90 minutos. Analicé los cambios en los porcentajes de cruces utilizando el marco que se muestra en la figura 2. Dividí los partidos en segmentos en los momentos en que se marcaban los goles y examiné cómo cambiaba la frecuencia de los cruces en función de si un equipo marcaba o encajaba un gol.
Figura 2. Análisis de los cambios en la tasa de cruce
Los resultados fueron claros: los cruces disminuyen después de que un equipo marque un gol, y aumentan después de que un equipo encaje un gol.
Los equipos no marcan más goles porque crucen menos, sino que cruzan menos porque marcan más. Y eso es algo muy distinto. Tiene sentido desde el punto de vista futbolístico: un equipo que va ganando suele jugar más a la defensiva que cuando va perdiendo. No hay pruebas de que reducir los centros aumente el número de goles marcados.
Encontrar el tipo de cruz más eficaz
¿Cuál es el tipo de centro más eficaz? ¿Desde dónde debe centrar un equipo y hacia dónde debe dirigir sus centros? Analicé 33.954 centros de tres temporadas de la Premier League, de los cuales 666 tuvieron éxito (un centro se consideraba exitoso si iba seguido de un gol en los seis segundos siguientes).
Para clasificar los cruces utilicé una técnica estadística llamada árbol de inferencia condicional. Para mostrar cómo funciona, lo he aplicado a un ejemplo ligeramente alejado de los cruces en el fútbol profesional. Lo he aplicado a la búsqueda de categorías de supervivientes de la catástrofe del Titanic, donde el gran barco "insumergible" con 2120 almas a bordo se hundió en las gélidas aguas del Atlántico en febrero de 1912. El algoritmo de árbol descubrió nueve categorías de supervivientes, como se muestra en el siguiente diagrama.
Podemos ver, por ejemplo, que los índices de supervivencia de las mujeres tienden a ser superiores a los de los hombres. El índice de supervivencia de las mujeres que viajaban en primera clase (,97) era aproximadamente el doble que el de las mujeres que viajabanen tercera clase. Sólo el 16% de los hombres que viajaban en3ª clase y el 34% de los que lo hacían en 1ª sobrevivieron. Las mujeres y los niños primero.
El árbol de inferencia condicional es especialmente útil cuando el número de aciertos en la muestra de datos es pequeño en comparación con el número de fallos (de hecho, el tipo más tradicional de árbol de regresión que probé en primer lugar no detectó ninguna señal).
Aplicado a nuestros datos de cruces, el Árbol de Inferencia Condicional descubrió distintas categorías de cruces que variaban en función de sus ubicaciones inicial y final, de si eran picados o conducidos, y que tenían porcentajes de éxito que oscilaban entre el 0,2% y el 11,8%. Los centros con menor porcentaje de acierto eran los demasiado cortos o demasiado largos, es decir, los que llegaban más allá del segundo palo o más cerca del primero. La categoría de centro más acertada fue la de un pase conducido que apenas cruzaba la línea central por no más de cinco metros.
Las imágenes siguientes ilustran algunas de las otras categorías cruzadas y ponen de relieve la diferencia en los porcentajes de éxito que puede suponer un pequeño cambio.
Figura 3. Comparación de las categorías 6 y 7.
Las categorías 6 y 7 consisten en centros al área que caen en una zona a unos 4 m a cada lado del primer palo y entre las líneas de 18 y 6 yardas. En lo que difieren es en el origen del centro. Los centros de la categoría 7 se lanzan desde la profundidad -detrás del área- y tienen un porcentaje de conversión de sólo el 0,5%. Los centros de categoría 6 se lanzan desde más arriba, lo que triplica con creces el porcentaje de acierto (1,7%).
Figura 4. Comparación de las categorías 17 y 18
Las categorías 17 y 18 consisten en centros lanzados al segundo palo que se originan a un mínimo de cinco metros de la línea de banda y terminan a no más de cinco metros de la línea central. La diferencia entre ambas es la distancia desde la línea de meta del lugar de llegada. Los centros de la categoría 17 caen detrás del punto penal, mientras que los de la categoría 18 terminan entre el punto penal y la meta. Esta diferencia, aparentemente pequeña, tiene una gran influencia en el porcentaje de acierto. El porcentaje de conversión de los centros lanzados detrás del punto penal es de sólo el 2%, pero los centros lanzados delante del punto penal tienen un porcentaje de éxito del 5,8%.
Aplicación
Junto con un representante de un club de la Premier League, dividí el área desde la que se lanzan los centros con más frecuencia en cuatro zonas (que se muestran en la figura 5). A continuación, consulté los datos para formular recomendaciones destinadas a maximizar los porcentajes de acierto desde cada zona.
Figura 5. Cuatro zonas de cruce
Figura 6a. Recomendaciones para cruzar desde la zona 1
Figura 6b. Recomendaciones para cruzar desde la zona 2
Figura 6c. Recomendaciones para cruzar desde la Zona 3
Figura 6d. Recomendaciones para cruzar desde la Zona 4
Conclusiones
Los centros se ganaron cierta mala fama entre los observadores del fútbol inglés tras el fracaso del intento de Damien Comolli de construir un equipo basado en los centros en el Liverpool. Con grandes centradores como Henderson, Enrique y Downing, además de Andy Carroll esperando en el área, el Liverpool realizó 787 centros en la temporada 2011-12 -muchos más que cualquier otro equipo- para un escaso total de cuatro goles asistidos.
Como ya he escrito aquí, el problema fue probablemente que el énfasis excesivo en los centros llevó a que éstos se entregaran demasiado pronto; los centros del Liverpool se originaban unos tres metros más arriba que los de otros equipos de la Premier League.
Por otra parte, puede que el estilo del Liverpool fuera demasiado previsible. Es mucho más fácil defender si sabes cómo va a jugar tu rival, y el sentido común sugiere que es bueno tener una variedad de opciones de ataque. Si nunca cruzas el balón, o nunca juegas por el centro, tus adversarios tienen más posibilidades de anularte. Así que, aunque los centros aislados no sean la forma más eficaz de marcar goles, creo que es importante tenerlos en cuenta.
La mayoría de las personas con las que hablé -tanto durante como después del Forum OptaPro- se sintieron aliviadas al comprobar que el cruce sigue teniendo un papel en el fútbol moderno. Los comentarios de entrenadores y clubes también fueron muy positivos, y apreciaron la relación demostrable entre los resultados analíticos y las acciones sobre el terreno de juego.
