En el futbol, la mayoría de las acciones en un partido de fútbol se realizan con la intención de aumentar la probabilidad de marcar un gol o de disminuir la probabilidad de conceder un gol. Dado que la influencia de la mayoría de las acciones es limitada en el tiempo, una forma de evaluar el efecto de una acción es calcular cuánto aumentan las probabilidades tanto de anotar o recibir una anotación en las siguientes “n” acciones.
Para todos los data lovers, SÍ, hemos desarrollado un modelo que evalúa integralmente el impacto de un jugador mediante eventos con balón. El modelo mejorado se toma como base y referencia al modelo: VAEP por sus siglas en inglés “Valuing Actions by Estimating Probabilities” es un modelo matemático que da valor a todas y cada una de las acciones que un jugador realiza con balón. Este modelo fue desarrollado en 2019 por Tom Decroos, Lotte Bransen, Jan Van Haaren y Jesse Davis en la universidad de KU Leuven y que se basa la premisa de que solo existen dos intenciones posibles para cada accion que un jugador realiza:
¿A qué nos referimos con corto plazo? a que se analiza la cadena de las 10 acciones posteriores a la acción o evento analizado del jugador en cuestión. Es decir, ¿qué pasa después de que el jugador gana un duelo? ¿qué pasa después de que da un pase?, ¿qué pasa en las acciones subsecuentes de su equipo o del rival si el jugador pierde la posesión? ¿Acaso el rival llega a terminar la jugada y rematar? Entonces dicha pérdida tiene un impacto negativo mayor que si solamente la hubiera pérdido y la jugada termina en saque de banda.
Actualmente existen modelos como el xG, xA o xT que tienen el mismo objetivo, pero la principal diferencia es que esos modelos son solo para acciones aisladas y meramente ofensivas, tales como: remates (xG), pases (xA) o pases/conducciones orientadas a la progresión (xT). En cambio, el modelo de impacto VAEP también da valor a regates, duelos y acciones defensivas tales como recuperaciones, intercepciones, rechaces, duelos, tackles y atajadas del portero y además. Al final es un modelo “risk/reward”. Otro punto sumamente importante, es que también toma en cuenta el estado del marcador, el tiempo transcurrido entre las 6 acciones evaluadas (ritmo del partido) y el tiempo restante del partido. Esto es un gran diferenciador entre los modelos más reconocidos.
El artículo oficial publicado para dicho modelo lo pueden consultar aquí.
Por obvias razones, los jugadores “ofensivos” siguen teniendo ratings mejor retribuidos, sin embargo, sigue siendo el modelo que mejor evalúa acciones defensivas, por mucho, ya que a una recuperación, rechace, intercepción o robo de balón, nuestro modelo también le brinda contexto en términos del periodo de tiempo en el que se llevó a cabo, es decir, ¿cuál es el marcador cuando sucedio la acción analizada? ¿el equipo iba empatando o perdiendo? ¿la jugada ayudó a impactar el marcador y su equipo estaba por debajo en el mismo? ¿cuánto tiempo falta para que acabe el partido? No es lo mismo aportar en el minuto 90 estando debajo en el marcador que aportar en el minuto 30 cuando tal vez ya vas ganando 2 – 0.
Este tipo de modelos nos acerca cada vez más a poder responder de manera justificada, matemáticamente, la pregunta: ¿Quién fue el mejor jugador del torneo o la temporada?”. Estos modelos sirven para disminuir la brecha o falta de información que existe para emitir juicios u opiniones mediante percepción visual y/o con data. En este caso, nuestro modelo , analiza granularmente entre 1,500 y 2,000 acciones en un partido y toma en cuenta el contexto y ubicación dentro del campo y todo lo que se ha mencionado a lo largo del texto.
Para los porteros por ejemplo, los pases ahora tienen más valor. Los porteros con buen juego de pies serán retribuidos. Los rechaces por aire también, así que recordemos que es un modelo de acciones con balón en el contexto de incrementar o decrementar la probabilidad del equipo de anotar. Para los centrales que “saquen la casta” cuando el partido va en contra y tengan acciones defensivas/ofensivas valiosas para evitar peligro del rival, o hasta acercamientos a la portería rival, tendrán contribución.
Un ejemplo de los valores en distintos eventos durante el 2-1 del Atlas vs Pachuca (4-1 final) en el CL23:
Por todo lo anterior, hemos implementando a la plataforma Statiskicks Pro los ratings VAEP para todos los jugadores de 30 ligas de alrededor del mundo. Si te interesa obtener acceso como scout, inteligencia deportiva o analista de un club, envíanos un correo a contacto@statiskicks.com
