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Tejiendo redes con los pies: estudiando el futbol desde la complejidad

Cesar Montes Figueroa

28 de junio de 2019

En los deportes de conjunto las estadísticas suelen ser un aliado importante en la toma de decisiones de los entrenadores. Hoy en día existen diversas empresas dedicadas a proveer y analizar esa información, sin embargo, los datos pueden no ser suficientes al no brindar una imagen completa de lo que pasa en la cancha.

Tomemos por ejemplo al Liverpool. El equipo inglés de futbol disputó las dos últimas finales de la UEFA Champions League. En 2018 su posesión del balón fue del 35% con 13 tiros, 2 de ellos a puerta. En 2019 el equipo tuvo la misma posesión, ahora con un tiro más y 3 al arco. En ambos partidos el rival tuvo mayor posesión y mayor número de disparos en total y a portería.

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Basarnos solamente en esos números podría llevar a pensar que el resultado final de ambos partidos fue similar. Sin embargo, en 2018 el equipo perdió 3 goles a 1 mientras que este primero de junio se coronó campeón de Europa con una victoria de 2 a 0.

En el futbol soccer gran parte del resultado final se puede atribuir a eventos fortuitos, como una falta que desencadena un gol. Esto debido a la poca cantidad de goles que se generan por partido. En estos casos, aplicar la ciencia de redes —estudio de los elementos y sus relaciones usando teoría de grafos— en el análisis de las interacciones de los jugadores permitiría comprender mejor cómo se generan dichos eventos y cómo responden los jugadores y equipos a esos eventos de manera acoplada.

Con este enfoque, el pasado 20 de junio, Nelson Fernández, doctor en ciencias de la computación y especialista en ciencia de datos, presentó el seminario Sistemas con dinámica acoplada y redes de defensa y ataque en juegos de competición donde mostró los avances preliminares de un estudio en el que se analizó el partido de la final de la Copa Mundial de la FIFA Rusia 2018 que disputaron Francia y Croacia, durante el seminario de invitados del Centro de Ciencias de la Complejidad (C3) de la UNAM.

Un partido, dos equipos

El investigador de la Universidad de Pamplona en Colombia comenzó su seminario presentando el primer gol (elegido como el mejor del certamen) de su compatriota James Rodríguez en el partido de octavos de final en el mundial de Brasil 2014. De esta forma resaltó el componente emocional del juego, la presencia de patrones identificables en la forma de jugar de los participantes e introdujo las bases de la teoría de redes aplicada al futbol. Los jugadores son nodos y los pases entre ellos son interacciones. Esto puede representarse tanto en matrices binarias (1=pase, 0= no hay pase) como con mapas de conectividad dirigida—en donde las conexiones no son recíprocas—. Por ejemplo, con los pases, donde un jugador puede recibir cientos de pases y nunca pasar el balón.

Si bien la representación con redes tiene tiempo trabajándose, su uso se ha limitado a modelos basados en la recepción de pases, lo cual sólo genera una imagen aislada de la estructura (las interacciones) de un equipo.

Recientemente se ha añadido el componente espacial aunque aún incompleto ya que la estructura promedio no refleja los hechos en tiempo y espacio real. Por ejemplo, para un lateral que desarrolla su juego en ambas bandas su actividad se vería representada en el centro del campo. En la literatura pueden también encontrarse otros estudios en donde el objetivo es encontrar la relación entre acciones individuales coordinadas en un grupo y el desempeño del grupo.

El problema que comparten este tipo de investigaciones es que analizan las interacciones de cada equipo de forma independiente, lo que no permite ver la respuesta que tienen ante las acciones del otro. Además, estos análisis se basan solamente en pases y recepciones por lo que se omiten otro tipo de acciones que podrían ser mas significativas para la dinámica del juego.

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Redes

Por el contrario, Fernández explicó por correo electrónico que su enfoque metodológico de modelado “parte del uso de redes multicapa y usa los eventos como medio para acoplar la dinámica de los dos equipos”. Esta aproximación permite identificar la centralidad o importancia relativa dentro de la red, tanto de los eventos como de los jugadores, así como la intensidad de la correlación entre ellos durante periodos de tiempo determinados por los mismos eventos del partido en los que la estructura de la red es relativamente constante. De esta forma se reducen los problemas asociados a los promedios.

Si bien la separación por eventos suena natural, en una primera aproximación el análisis de Fernández se hizo arbitrariamente en capas de 5 minutos, lo cual, aunque reducía el efecto de perder información al promediar la dinámica de todo el partido, seguía ocultando los cambios en las interacciones relacionadas a las transiciones acopladas.

Esto ocurre así ya que más que el tiempo son los eventos de juego (goles, tiros libres, tiros de esquina, faltas, recuperaciones, balones fuera, etc.) los que realmente dan lugar a las transiciones acopladas de ambos equipos y los cambios en las interacciones entre ellos. Cuando un equipo anota por lo general hay dos opciones: o el equipo que recibió el gol cambia su postura y se va al ataque o “el equipo [que anota] inmediatamente eleva la moral y se vienen en los próximos minutos encima y casi casi que anotan el otro [gol]”, dijo Fernández durante su presentación.

En consecuencia, el siguiente paso fue realizar el análisis a partir de los eventos de juego, en este caso, goles, que son los que tienen mayor peso para las variaciones en la dinámica del partido. Se tomó esta decisión ya que, aunque para fines prácticos en el futbol el que tiene la bola es el equipo que ataca mientras que el otro defiende, cada equipo tiene estrategias de ataque y defensa simultáneas lo que permite que las transiciones de ataque a defensa y viceversa se den de manera fluida y acoplada conforme a los eventos del partido.

¿Bueno saberlo o necesario saberlo?

Una limitación a este tipo de análisis es que “cuando se manejan este tipo de estadísticas tiene que hacerse con cuidado porque con cualquier promedio pierdes información que puede ser relevante o no”, dijo Carlos Gershenson, investigador del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS), responsable del programa de inteligencia computacional y modelación matemática del C3 y colaborador frecuente de Fernández, durante la discusión que se generó tras la presentación. “El chiste es lograr eliminar la información que no es relevante y quedarte con la que es relevante. Pero muchas veces no sabes cuál es cuál hasta después”.

Por ejemplo, en la final de la Copa del Mundo en Rusia el evento con mayor centralidad fueron los pases interceptados. También se observó que un evento de recuperación del balón por parte de un equipo tiene una correlación fuerte con los tiros a portería que realiza ese equipo, así como una relación entre los tiros libres directos y los goles. A partir de las correlaciones se pueden encontrar patrones que pueden ser de utilidad para los entrenadores en el desarrollo de estrategias de juego.

El método también permite identificar grupos dentro de la red o subredes, en donde hay un subconjunto de jugadores con un mayor grado de interacción entre ellos y que tienen una mayor injerencia en los eventos de juego. Esto podría permitir identificar las áreas de oportunidad para la ofensiva del equipo y puntos de enfoque para la defensa contraria, así como interacciones que podrían pasar desapercibidas pero ser fundamentales en el desempeño de un jugador dentro de un equipo, lo cual puede ser vital al momento de comprar jugadores que podrían ser nodos centrales en un equipo y perder importancia en otros.

“Uno de los grandes problemas que yo tengo con la estadística es que no considera la interacción”, dijo Marco Garcés, director deportivo del Club Pachuca. “Pienso que la línea de separar al jugador en partes y quererlas mejorar individualmente no es suficiente. Este tipo de análisis me parece mucho más completo”, agregó el exfutbolista en entrevista posterior al seminario.

Sobre la relación de las ciencias de la complejidad y el deporte expresó: “Las ventajas que veo son muchas porque es gente [los investigadores] que ha resuelto problemas similares en otros ámbitos y cuando tu les comentas el tuyo, que te parecía irresoluble ellos lo ven con naturalidad. El futbol no es mucho mas complejo que la epidemiología o los semáforos. Compartimos mucha de la problemática”.

Con un pie en el agua y otro en la cancha

Aunque en su formación Fernández comenzó como biólogo marino, trabajando dinámicas de pesca comenzó a explorar temas de autoorganización, sincronización y adaptabilidad. Fue así como inicio su camino en la complejidad. “La complejidad siempre es así. Estamos hablando de un tema y terminamos en otro”, dijo en entrevista. “Pero la base es el modelado. Todo esto inicia buscando un enfoque de modelado distinto y buscar qué es lo que acopla los sistemas y qué es lo que hace que los sistemas en ese acoplamiento encuentren estos equilibrios dinámicos”.

Sobre su trabajo, resalta que su relevancia radica en que puede utilizarse como un primer ejemplo para demostrar que los sistemas acoplados se pueden estudiar desde otras disciplinas. “Puedes encontrar un fenómeno, las situaciones que se acoplan y los eventos que acoplan, de aquí en adelante puedes estudiar desde ecología hasta economía y darle una mirada de acople.”

Más que el resultado final lo importante puede ser el proceso que llevó a ese resultado. “Creo que la lección de esto [la ciencia de redes] es: no te concentres tanto en el gol y la necesidad del gol sino diviértete de ver toda la dinámica que se genera […], mira todo lo que pasa, mira los circuitos de juego interno”, concluyó el investigador colombiano.

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