Expected Goals

1. La revolución de los datos en el fútbol: Del escepticismo a la aceptación general

"El fútbol coqueteó con los datos desde la década de 1950, pero fue solo a finales de los años 90 –unos años antes de que Bill James y sus seguidores comenzaran a infiltrarse e influir en el pensamiento del béisbol– que comenzó a ganar tracción generalizada."

Resistencia inicial: A diferencia del béisbol, el fútbol fue considerado durante mucho tiempo demasiado fluido y dinámico para ser cuantificado. Los tradicionalistas del deporte creían que los intangibles como la pasión y el corazón eran más importantes que los números. Sin embargo, varios factores contribuyeron a la aceptación gradual de los datos en el fútbol:

• Aumento del profesionalismo y la globalización del deporte
• Crecientes intereses financieros, incentivando la búsqueda de ventajas competitivas
• Influencia de la ciencia del deporte y enfoques académicos
• Avances tecnológicos que permiten una mejor recopilación y análisis de datos
• Cambio en la demografía de los aficionados, con más seguidores orientados al análisis

Hitos en la aceptación:

• ProZone y Opta introduciendo servicios de recopilación de datos a finales de los años 90
• Publicación de "Moneyball" en 2003, destacando el potencial de los datos en los deportes
• Aparición de los Goles Esperados (xG) en Match of the Day en 2017
• Clubes de élite como el Liverpool FC integrando datos en sus operaciones centrales

2. Los pioneros: Los primeros en adoptar la analítica en el fútbol

"Bolton fue ridiculizado –no del todo injustamente pero no sin razón– como un equipo de balones largos en un momento en que el fútbol inglés estaba fascinado por una estética más exótica, importada de Europa continental e influenciada por Sudamérica."

Sam Allardyce en Bolton: A pesar de su reputación como un entrenador tradicional de balones largos, Allardyce fue uno de los primeros en adoptar la analítica de datos en el fútbol inglés. Su enfoque incluía:

• Contratar analistas y científicos del deporte
• Usar datos de ProZone para informar decisiones tácticas
• Enfocarse en jugadas a balón parado y reclutamiento de jugadores basado en datos
• Desarrollar los principios del "fantástico cuatro" basados en análisis estadísticos

Otros primeros adoptantes:

• Arsène Wenger en el Arsenal, reconociendo el potencial de los datos desde el principio
• Damien Comolli en Tottenham y Liverpool, abogando por el reclutamiento basado en datos
• Decision Technology trabajando con Tottenham para proporcionar análisis avanzados

Estos pioneros enfrentaron escepticismo y ridículo, pero sentaron las bases para la aceptación más amplia de los datos en el fútbol.

3. El auge de los Goles Esperados (xG): Una métrica revolucionaria

"Los Goles Esperados no cambiaron el mundo de inmediato. Para 2017, cuando apareció por primera vez en pantalla, ni siquiera era particularmente innovador."

Desarrollo de xG: Los Goles Esperados evolucionaron desde los primeros intentos de cuantificar la calidad de los tiros hasta convertirse en una medida ampliamente aceptada del rendimiento de equipos y jugadores. Las etapas clave en su desarrollo incluyeron:

• El trabajo temprano de Charles Reep en la década de 1950
• Investigación académica de Mark Dixon y Stuart Coles en los años 90
• Sam Green de Opta desarrollando un modelo público de xG en 2012
• Adopción por clubes profesionales y medios de comunicación

Impacto de xG:

• Proporciona una comprensión más matizada del rendimiento de equipos y jugadores
• Ayuda a identificar jugadores infravalorados en el mercado de transferencias
• Influye en decisiones tácticas y posicionamiento de jugadores
• Cambia las discusiones de aficionados y medios sobre el fútbol

La adopción generalizada de xG representa un cambio significativo en cómo se analiza y entiende el fútbol, cerrando la brecha entre el scouting tradicional y la analítica avanzada.

4. Desafíos de implementar enfoques basados en datos en la cultura tradicional del fútbol

"El fútbol mantiene sus tradiciones con fuerza; aquellos que se consideraban los guardianes espirituales del juego no dieron la bienvenida a los intrusos, con sus ideas brillantes y sus nuevas formas de hacer las cosas."

Resistencia cultural: La integración de la analítica de datos en el fútbol enfrentó varios obstáculos:

• Escepticismo de entrenadores y cazatalentos tradicionales
• Miedo al desplazamiento laboral entre el personal existente
• Dificultad para comunicar ideas complejas a partes interesadas no técnicas
• Resistencia a cambiar creencias arraigadas sobre cómo debería jugarse el fútbol

Estudios de caso en desafíos de implementación:

• Chris Anderson en Coventry City luchando por equilibrar las ideas de datos con las operaciones diarias
• La adquisición de StatDNA por parte del Arsenal no fue completamente utilizada debido a la resistencia interna
• Los primeros intentos en el Liverpool FC enfrentaron escepticismo de entrenadores y aficionados

La implementación exitosa a menudo requería:

• Aceptación de la alta dirección y propiedad
• Paciencia y visión a largo plazo
• Comunicación efectiva entre analistas y personal de fútbol
• Integración gradual de ideas basadas en datos en procesos existentes

5. El papel de las empresas de apuestas en el avance de la analítica del fútbol

"Ambos ganan su dinero utilizando las probabilidades determinadas por esos algoritmos para detectar áreas donde el mercado abierto está sobrevalorando o infravalorando a un equipo o jugador, y pasando ese consejo a –y apostando por– clientes de alto nivel, que ahora pueden apostar con la seguridad de que las probabilidades se han inclinado, aunque sea ligeramente, a su favor."

Influencia de las apuestas: Las empresas de apuestas profesionales como Starlizard y SmartOdds jugaron un papel significativo en el avance de la analítica del fútbol:

• Desarrollaron modelos sofisticados para predecir resultados de partidos y rendimiento de jugadores
• Invirtieron fuertemente en la recopilación y análisis de datos
• Crearon métricas similares a los Goles Esperados antes de que fueran ampliamente utilizadas en el fútbol

Transferencia de conocimiento a los clubes:

• Tony Bloom (Starlizard) aplicando principios analíticos en Brighton & Hove Albion
• Matthew Benham (SmartOdds) implementando enfoques basados en datos en Brentford y FC Midtjylland

Estos enfoques basados en apuestas ayudaron a clubes más pequeños a competir con equipos más grandes y ricos al identificar jugadores infravalorados y ventajas tácticas.

6. Liverpool FC: Un estudio de caso en la integración exitosa de datos

"En la última década, el Liverpool ha logrado lo que ningún otro club de su tamaño ha intentado, se ha atrevido o ha conseguido, y ha entrelazado el uso de datos y analítica en su propio tejido."

Enfoque del Liverpool: Bajo la propiedad de Fenway Sports Group, el Liverpool FC se ha convertido en un modelo para integrar la analítica de datos en todos los aspectos de las operaciones del club:

• Reclutamiento: Usar datos para identificar y evaluar objetivos de transferencia
• Tácticas: Informar estrategias en el campo y posicionamiento de jugadores
• Desarrollo de jugadores: Personalizar programas de entrenamiento y recuperación
• Operaciones comerciales: Optimizar precios de entradas y compromiso de los aficionados

Figuras clave en la revolución de datos del Liverpool:

• Michael Edwards: Director Técnico que defendió los enfoques basados en datos
• Ian Graham: Jefe de Investigación, desarrollando modelos analíticos sofisticados
• Jürgen Klopp: Entrenador abierto a incorporar ideas basadas en datos en la toma de decisiones

Resultados de la integración de datos:

• Adquisiciones exitosas de jugadores (por ejemplo, Mohamed Salah, Virgil van Dijk)
• Victorias en la Premier League y la Liga de Campeones
• Modelo financiero sostenible que equilibra rendimiento y rentabilidad

El éxito del Liverpool demuestra cómo la analítica de datos puede integrarse efectivamente en un club de fútbol de élite cuando se combina con un liderazgo fuerte y experiencia tradicional en fútbol.

7. El futuro del fútbol: Equilibrando datos con experiencia humana

"Hay un valor en lo intangible, en las partes del juego que no se reflejan en, pero pueden ser afectadas por, la cruda realidad de los datos."

Paisaje en evolución: A medida que la analítica de datos se vuelve más generalizada en el fútbol, el futuro del deporte probablemente involucrará:

• Técnicas más sofisticadas de recopilación y análisis de datos
• Mayor integración de la analítica en todos los niveles del juego
• Creciente énfasis en encontrar nuevas ventajas e ineficiencias

Acto de equilibrio: Los clubes y entrenadores más exitosos serán aquellos que puedan combinar efectivamente:

• Ideas basadas en datos
• Conocimiento y experiencia tradicional en fútbol
• Factores humanos como la psicología y la dinámica de equipo
• Intuición y "sensación" del juego

Áreas potenciales para el desarrollo futuro:

• Métricas avanzadas más allá de los Goles Esperados
• Analítica en tiempo real informando decisiones durante el juego
• Programas de entrenamiento y recuperación personalizados basados en datos individuales de jugadores
• Aplicaciones de IA y aprendizaje automático en tácticas y reclutamiento

El futuro del fútbol no será determinado únicamente por los datos, sino por aquellos que puedan interpretar y aplicar mejor las ideas analíticas dentro del contexto de los elementos humanos del deporte.

Última actualización: August 15, 2024