Uma revolução significativa de dados no futebol provavelmente não era possível em 2002, pois a metodologia de Billy Beane, mais tarde chamada de Moneyball, mudou para sempre a avaliação de talentos do beisebol, o recrutamento de jogadores e as eficiências de avaliação, contrariando a sabedoria convencional. A complexidade e a fluidez do futebol americano atrasaram o esporte nesse aspecto, enquanto outros esportes segmentados adaptaram o modelo. Mas, 15 anos depois, a tecnologia avançou drasticamente as possibilidades, e a ciência de dados está lidando com o jogo mundial como nunca antes.
The Numbers Game: How Data is Changing Football (O jogo dos números: como os dados estão mudando o futebol americano), um documentário lançado na sexta-feira pela FourFourTwo Films, apresenta o vice-presidente executivo de operações de beisebol do Oakland Athletics e tema do livro best-seller de 2003 do autor Michael Lewis. Ele aborda a crescente influência da análise baseada em dados no futebol americano - um esporte que não é exatamente estranho a Beane.
"É um esporte muito dinâmico", disse Beane, parte do conglomerado que comprou o Barnsley, time da Championship, no final de 2017. "O beisebol é muito parado e se presta a medições, mas, por outro lado, há muito mais eventos ocorrendo durante uma partida de futebol do que em um jogo de beisebol - e qualquer pessoa versada em modelagem, seja com base em ciência da computação ou matemática, lhe dirá que quanto mais dados você tiver, melhor será sua capacidade de montar os modelos."
Isso é algo que outro dos participantes do filme conhece bem. A FourFourTwo conversou com o diretor de ciência de dados da STATS, Patrick Lucey, para falar sobre o futuro do big data e do aprendizado profundo no futebol.
"Na verdade, o futebol vem coletando a maior quantidade de dados há mais tempo", disse Lucey. "Mas o futebol é o esporte mais complexo. Tem poucos gols, é contínuo, tem variações de tempo. É muito estratégico. É muito subjetivo.
"Então, digamos que você e eu estivéssemos analisando o jogo. Poderíamos ter opiniões diferentes. Quando o comparamos com outros esportes, como o basquete, que tem muitos gols. O tênis e o futebol americano são segmentados. O beisebol é segmentado. É muito fácil fazer a análise. Você tem muitos pontos de dados.
"Portanto, a chave para o futebol é, na verdade, criar a linguagem certa e fazer a pergunta certa para coisas específicas. Como estava nossa formação? Como pressionamos? Como estávamos nos lances de bola parada? Atacamos no contra-ataque? Temos que aprender diretamente com os dados sobre todas essas coisas diferentes."
Isso é particularmente verdadeiro para os clubes que não têm o luxo de ter bolsos cheios. O filme explora o uso de dados por clubes como o Forest Green Rovers, um parceiro da STATS que joga na Liga Dois do futebol inglês, e reconhece que a natureza de alto risco da promoção e do rebaixamento no futebol torna as coisas muito mais consequentes.
"A parte de recrutamento para um clube pequeno é muito, muito importante", disse o técnico do Forest Green, Mark Cooper. "É importante que sejamos diferentes. Em janeiro, todos os clubes estarão atrás dos mesmos jogadores e, provavelmente, não poderemos competir por esses jogadores que todos estão procurando, então temos que encontrar outros tipos de jogadores. Temos uma maneira diferente de jogar e precisamos encontrar jogadores que se encaixem nela. E temos que usar os dados para isso."
Olhando para o futuro, o que já foi alcançado é apenas o começo, com métodos cada vez mais avançados de análise preditiva e avaliação de jogadores em andamento.
"Há muitas coisas legais nas quais as pessoas ainda não pensaram", disse Lucey. "A ideia de ghosting - ser capaz de simular jogadas que você nunca viu antes.
"Você pode ter um exemplo de uma jogada e dizer: 'Bem, como essa equipe se defende nessa situação? O que acontece se eu trocar esse jogador por outro? Como o resultado muda? Em termos apenas de forma do corpo - para onde o jogador está olhando? Ele está tomando as decisões corretas? Em termos de análise de lesões, carga do jogador, fadiga, como sua técnica está mudando ao longo do tempo. Agora, usando redes neurais profundas, podemos de fato simular essas coisas."
Isso significa que o esporte mais popular do mundo finalmente conseguiu ajustar a solução de problemas que Beane assumiu há quase duas décadas.
"O objetivo é pago no mundo de hoje. O que não deveria acontecer com o cara que criou todas essas coisas?" disse Beane. "Medir essas coisas é realmente o desafio. Dar o devido crédito ao desempenho do jogador é o que todos nós estamos tentando alcançar, não apenas no beisebol, mas em todos os esportes."
