Data Science já está presente no monitoramento do desempenho de jogadores, preparação de táticas contra outros times ou na análise de jogadores potencialmente interessantes.
Data Science está sendo incorporada nos mais diversos aspectos do mundo futebolístico. Um dos clubes que está à frente nesse cenário é o Liverpool, que agrega dados em decisões que mudam as partidas enquanto elas acontecem. Por exemplo, na composição de jogadas.
Segundo o site Liverpool.com, dedicado ao time, é isso que permite à equipe planejar jogadas como a reproduzida a seguir. Nela, o time monta um bloco sólido e estreito durante as partidas, uma manobra que tem resultado em vitórias. O site afirma que o departamento de análise de dados gera conhecimento que influencia verdadeiramente nesse tipo de tomada de decisão.
A equipe que chefia o clube tem um perfil marcadamente voltado aos dados. Michael Edwards, diretor esportivo do clube, é um ex-analista. O grupo Fenway Sports, proprietário do Liverpool FC, tem um histórico de valorização de dados. O empresário John Henry investiu no beisebol antes de explorar o mundo do futebol e é conhecido por oferecer a Billy Beane, o homem por trás do conceito de Moneyball, um acordo de 12,5 milhões de dólares para se tornar gerente geral do Boston Red Sox em 2002.
Ian Graham é o diretor da divisão de pesquisa de Liverpool. Ele tem doutorado em física teórica e acredita que a análise dos números sofisticados que existem sob a superfície pode ser utilizada para avaliar jogadores e tendências mais amplas do esporte.
Controle do campo
Um exemplo representativo da influência dos dados durante as partidas é o chamado “controle do campo”.
Tim Waskett, astrofísico, e Will Spearman, doutor em filosofia, são dois membros da equipe de Data Science do Liverpool. Ambos já falaram publicamente sobre o conceito de controle do campo, por meio de gráficos tal como o reproduzido a seguir. Ele apresenta as regiões controladas por determinados jogadores.
O jogador circulado em amarelo tem a posse da bola e, essencialmente, o time dele tem acesso às áreas azuis do campo, enquanto as áreas vermelhas são controladas principalmente pelo adversário. Assim, os dados sugerem que o jogador passe para um companheiro de time posicionado dentro de uma zona azul.
Waskett já afirmou que, ao combinar dados de eventos e rastreamento, o Liverpool consegue compreender como cada ação em campo afeta a probabilidade de um gol ser marcado. Um dos gráficos usados para demonstrar a teoria pode ser visto a seguir.
Waskett afirmou: “O time vermelho é o Liverpool e as áreas em vermelho são os lugares em que podem chegar antes dos jogadores em azul. Tudo se transforma em probabilidade de gol e esse valor, 1,3%, é a probabilidade de um gol ser marcado, com a bola nessa posição, nos próximos 15 segundos”. Como o Liverpool.com defende, as informações são altamente complexas, mas uma vez que as especificidades são filtradas e usadas no clube, as descobertas podem fornecer uma plataforma para o Liverpool obter uma vantagem sobre os concorrentes.
Jürgen Klopp é o técnico que comanda o Liverpool. Todas as conclusões realizadas pelo departamento de Data Science do clube são interpretadas e aplicadas por ele. Os bons resultados da temporada mais recentes podem, em parte, ser atribuídas à compreensão sobre controle de campo e as vantagens oferecidas pela ciência dos dados.
Data Science e o futebol
A inclusão de dados pode ter um efeito revolucionário no futebol. O site FiveThirtyEight já é famoso pelas previsões certeiras que produz a partir de seus modelos estatísticos. Falando no Liverpool, a probabilidade de vitória na Premier League é alta.
Como o portal Data Science Central já comentou, os grandes clubes usam Data Science para melhorar o desempenho de seus próprios jogadores, preparar táticas contra outros times ou analisar jogadores potencialmente interessantes.
A seleção da Alemanha usa o sistema miCoach, da Adidas, um serviço de monitoramento fisiológico que coleta e transmite informações diretamente dos corpos dos atletas – tais como frequência cardíaca, distância, velocidade, aceleração e potência. As informações são disponibilizadas ao vivo em um iPad durante o treinamento e também são analisadas em profundidade posteriormente.
Uma das empresas mais importantes do setor é a australiana Catapult Sports, focada em dados do Sistema Global de Navegação por Satélite (GNSS). Ele é cada vez mais importante para cientistas e treinadores de esportes, que o monitoram para medir o movimento e a fadiga dos jogadores.
Outro pioneiro em dispositivos de rastreamento é a GPSport, adquirida pela Catapult Sports em julho, conhecida por seus sofisticados dispositivos de monitoramento de desempenho, que incorporam rastreamento GPS avançado com freqüência cardíaca. O grupo trabalha com mais de 450 equipes em todo o mundo, incluindo Chelsea, Real Madrid e a seleção brasileira.
Muitas ligas e clubes de futebol também colaboram com a Opta, fornecedora de dados que podem determinar todas as ações de um jogador em uma zona específica no campo, independentemente de ele ter uma bola ou não. Ela também gera mais de 100 categorias estatísticas específicas da partida, como chutes, gols, assistências, cartões amarelos e vermelhos, duelos vencidos e perdidos, além de categorias menos conhecidas, como escanteios precisos, cruzamentos bloqueados eficazes ou lançamentos precisos pelos goleiros.
O futebol é cada vez mais impulsionado por Big Data. Entender a maneira como dados embasam decisões nos esportes pode gerar insights sobre quais dados são necessários para sustentar decisões nas mais diversas áreas – e, com certeza, nos negócios.
