Ciencia de redes para analizar cómo juegan los equipos de fútbol

El análisis de datos en el fútbol se suele centrar en cada jugador. Su número de goles, las ocasiones falladas, el porcentaje de acierto en el pase o la distancia recorrida, por ejemplo, están a disposición de cualquier aficionado. Además el acceso a esta información se produce prácticamente en tiempo real. 

Pero gracias a la ciencia de las redes, también conocida como teoría de redes complejas, se puede analizar la estructura de una red para explicar procesos que en ella ocurren, como el juego que se desarrolla en el terreno de juego. 

Este análisis también se ve favorecido porque hoy en día todos los eventos que ocurren en el campo se graban, etiquetan y clasifican. Desde la posición exacta en la que se inicia y finaliza cada pase, hasta la altura de cada disparo a puerta y la posición de los defensas en ese instante. 

Por si fuera poco, un sistema de cámaras instaladas en todos los estadios de primera y segunda división por la liga de fútbol profesional española, permite conocer la posición de cada jugador con un error menor a 10 centímetros y una resolución temporal de 25 imágenes por segundo. 

En este contexto, investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) han aplicado varias metodologías de la ciencia de redes para estudiar la capacidad de los equipos de fútbol para desarrollar un estilo de juego particular. En su trabajo, publicado en la revista Scientific Reports, han analizado todos los partidos de la temporada 2018/2019 de LaLiga Santander, centrándose en la información espacio-temporal de los pases entre jugadores. 

“No se puede describir el comportamiento de lo que hace un jugador en el campo analizando únicamente sus números individuales. Hace falta incluir la información de la interacción con sus compañeros y con sus rivales. Esta es la premisa en la que se basan las ciencias de la complejidad: no es posible analizar un sistema complejo descomponiéndolo en sus partes individuales, hay que analizar el conjunto. Curiosamente, la idea que fundamenta esto la repite el mejor jugador del partido en cada entrevista: No soy yo, es el equipo”, comenta el coautor Javier Buldú, coordinador de Laboratorio de Redes Biológicas de la UPM y la URJC en el Centro de Tecnología Biomédica.

Red de pases de los 380 partidos de la temporada

Otro de los autores, David Garrido, miembro del Grupo de Investigación de este centro de la URJC explica: “Construimos la red de pases de los 380 partidos de la temporada. Estas redes están formadas por nodos (áreas del campo) que se conectan entre sí mediante enlaces (pases), dando lugar a lo que llamamos redes-de-pases. A continuación, estudiamos como las redes de cada equipo crean patrones diferentes a lo largo del partido, analizamos su estructura y comparamos las redes de unos equipos con otros”.

Para realizar el estudio, los investigadores han dividido el terreno de juego en segmentos donde las conexiones entre sí dependen del número de pases entre cada par de segmentos. Estas redes son diferentes para cada equipo y varían de un partido a otro.

Uno de los méritos de este trabajo es que analiza la evolución de las redes de pases de cada equipo a lo largo de la temporada: "Transformamos las redes de pases de un equipo en matrices y las comparamos a lo largo de sus 38 partidos. Repetimos el proceso para todos los equipos y cruzamos las comparaciones. De esta manera, podemos detectar qué equipos tienen un patrón más regular, es decir, qué equipos juegan de una manera más definida”, explica Daniel R. Antequera, otro de los investigadores que ha participado en el trabajo, quien añade: Y también podemos ver cómo se comportan los equipos cuando juegan fuera o en casa, e incluso qué equipo se mantuvo más fiel a su estilo en un partido concreto”. 

De esta forma, el equipo calculó las correlaciones entre las matrices de cada equipo para valorar lo consistentes que eran sus patrones de pases. A continuación, cuantificaron las diferencias entre las distintas matrices para obtener un parámetro de identificabilidad que indica lo únicos que son los patrones de pases de un equipo dado. 

Los resultados muestran que, como cabía esperar, el Real Madrid y el F.C. Barcelona presentan la mayor consistencia. De hecho en esa temporada acabaron en lo alto de la tabla, tercero y primero, respectivamente. El Real Betis y el Atlético de Madrid les siguen en el ranking de consistencia. 

El Barça reúne dos requisitos a la vez

“En este primer estudio solo hemos trabajado con las redes de pases, es decir, no le hemos dicho al algoritmo quién creó más ocasiones, quién marco más goles o quién obtuvo más puntos. A pesar ello, los equipos más consistentes parecen acabar en lugares altos de la tabla. Curiosamente, hemos detectado que el F.C. Barcelona fue el equipo que reunía dos requisitos al mismo tiempo: Tener una red de pases muy consistente y, además, ser la más diferente al resto de los equipos. En neurociencia, a esta propiedad es a la que se llama identificabilidad, por lo que diríamos que el F.C. Barcelona fue el equipo más identificable, o en otras palabras, el más diferente al resto de equipos de LaLiga”, comenta Buldú. 

Este trabajo es un ejemplo de estudio multidisciplinar en el fútbol, dado que ha supuesto una colaboración entre científicos del Centro de Tecnología Biomédica, el “Área Deportiva y Mediacoach” de LaLiga, e investigadores de la ESADE Business School. Tal y como explica Buldú, “este artículo no se podría haber llevado a cabo sin la ayuda del Área Deportiva de LaLiga, que dispone de todos los datos necesarios para poder realizar el análisis, pero también de los conocimientos para poder interpretarlos”. 

Según los investigadores, todavía es pronto para evaluar el impacto que tendrá este tipo de metodologías, pero tienen claro que, cada vez más, los clubs que quieran tener una ventaja diferencial sobre el resto, tendrán que integrar científicos en sus plantillas. ¿Cambiará entonces la forma de entender y jugar al fútbol?