Puntos clave
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.
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FAQ
What's Expected Goals: The Story of How Data Conquered Football and Changed the Game Forever about?
- Data in Football: The book explores the transformative impact of data analytics on football, from team management to player scouting and game analysis.
- Historical Context: It traces the evolution of football analytics from the 1950s to the present, highlighting key developments and milestones.
- Personal Stories: Includes narratives of key figures in the analytics movement, showcasing their challenges and triumphs in a traditionally conservative sport.
Why should I read Expected Goals by Rory Smith?
- Insightful Perspective: Offers a unique look at the intersection of sports and data, appealing to both football fans and analytics enthusiasts.
- Understanding Change: Helps readers grasp the significant changes in football management and strategy due to data analytics.
- Engaging Narration: Rory Smith combines personal anecdotes with industry insights, making complex topics accessible and engaging.
What are the key takeaways of Expected Goals?
- Importance of Data: Data is now integral to football, influencing decisions from player recruitment to game strategy.
- Cultural Shift: Highlights the resistance within football to embrace analytics, contrasting traditional views with modern practices.
- Real-World Applications: Showcases how clubs like Tottenham and Liverpool have successfully integrated data, leading to improved performance.
What is the concept of "Expected Goals" in football analytics?
- Definition: Expected Goals (xG) is a metric estimating the likelihood of a goal from a shot based on factors like distance and angle.
- Purpose: Helps teams assess player performance and the quality of chances created, offering a nuanced understanding of match outcomes.
- Impact on Strategy: Enables clubs to make informed decisions about player recruitment and game tactics, focusing on high-quality scoring opportunities.
How has data changed player recruitment in football?
- Informed Decisions: Clubs use data analytics to evaluate player performance metrics, identifying undervalued talent and avoiding costly mistakes.
- Long-Term Planning: Data allows teams to project a player's future performance, aiding in strategic planning for squad development.
- Competitive Edge: Teams effectively utilizing analytics gain a significant advantage over rivals relying solely on traditional scouting methods.
What challenges do clubs face in adopting data analytics?
- Cultural Resistance: Many clubs resist adopting new methods, fearing they undermine the sport's emotional and instinctual aspects.
- Data Quality: Ensuring the accuracy and reliability of data is crucial for informed decision-making.
- Integration Issues: Incorporating analytics into existing structures requires buy-in from all levels of the organization, from management to coaching staff.
How do clubs like Tottenham and Liverpool utilize data?
- Performance Analysis: Use data to assess player performance, identify strengths and weaknesses, and inform tactical decisions during matches.
- Scouting and Recruitment: Leverage analytics to scout potential signings, focusing on players who fit their data-driven models.
- Strategic Planning: Data informs long-term strategies, helping clubs set realistic goals and measure progress against objectives.
What role does technology play in football analytics?
- Data Collection: Advances in technology facilitate the collection and analysis of vast amounts of match data, including player movements and game events.
- Real-Time Analysis: Technology enables real-time data processing, allowing teams to make quick decisions during games.
- Visualization Tools: Sophisticated software helps visualize data, making it easier for coaches and analysts to interpret complex statistics.
How does Expected Goals address the future of football?
- Evolving Landscape: Discusses how data analytics integration will continue to evolve, shaping football management and strategy.
- Potential for Growth: Highlights untapped potential for further advancements in analytics, suggesting clubs embracing these changes will thrive.
- Cultural Shift: Indicates that as more clubs adopt data-driven approaches, football culture will gradually shift towards a more analytical sport.
Who are the key figures mentioned in Expected Goals?
- Rory Smith: The author, providing a comprehensive overview of the analytics revolution in football.
- Billy Beane: Central figure in Moneyball, whose data-driven approach in baseball inspired similar movements in football.
- Damien Comolli: Played a significant role in integrating analytics at Tottenham Hotspur and Liverpool.
What are the best quotes from Expected Goals and what do they mean?
- “Data has suffused almost every aspect of how football is played.”: Highlights the pervasive influence of analytics in modern football.
- “Stupid player transactions kill clubs.”: Reflects the critical role of informed decision-making in player recruitment.
- “The revolution did happen.”: Acknowledges the significant changes in football due to analytics, affirming data-driven strategies have reshaped the competitive landscape.
How does the book illustrate the evolution of football analytics?
- Historical Milestones: Outlines key developments in football analytics, from early data collection attempts to sophisticated models used today.
- Influential Clubs and Figures: Highlights contributions of clubs like Arsenal and Liverpool, and figures like Ian Graham and Monchi.
- Cultural Shifts: Shows how the acceptance of analytics has grown, leading to a more data-informed approach to management and recruitment.
Reseñas
Expected Goals explora el auge del análisis de datos en el fútbol, centrándose en los pioneros que introdujeron el análisis estadístico en el deporte. Aunque es elogiado por su narrativa atractiva y sus perspectivas sobre el funcionamiento interno de los clubes, algunos lectores encontraron que la estructura narrativa era desarticulada y carecía de detalles técnicos. El libro destaca cómo los datos han transformado el reclutamiento de jugadores, las decisiones tácticas y la gestión de los clubes, aunque las opiniones varían sobre si realmente demuestra que los datos han "conquistado" el fútbol. En general, se considera una lectura interesante para los aficionados al fútbol, aunque con algunas limitaciones en su enfoque y profundidad.
