De estadísticas a estadísticas

Pese a todo, la revolución estadística poco a poco va avanzando y cada vez se vuelve más frecuente.

Ayer, antes del partido entre Real Madrid y Schalke 04, la siguiente estadística no dejó de dar vueltas en Twitter: de 25 partidos oficiales que han disputado los Merengues en Alemania, apenas han podido ganar uno. La repetían todos, periodistas, aficionados, hasta ex jugadores, como si tuviera alguna validez para explicar lo que sucedería en Gelsenkirchen. Por supuesto, el 6-1 final para los Merengues sólo desnudó la poca capacidad que se tiene en el balompié para identificar cuáles son útiles y cuáles no.

El futbol, en general, llegó tarde a la revolución estadística. Mientras en los deportes estadounidenses, específicamente en el beisbol, cada uno de los movimientos de los jugadores es analizado con lupa, hasta hace muy poco los únicos números que se desplegaban al final de una transmisión de un partido del deporte más popular del mundo eran el marcador, los tiros a gol, las faltas y las tarjetas.

En ese pasado de blanco y negro, los pocos que habían entendido que las estadísticas, bien aplicadas, podían ser realmente útiles para ganar partidos, tuvieron un éxito asombroso. El primero fue el técnico del Arsenal, Herbert Chapman, que se dio cuenta en los años 30, pero el más avanzado fue el ucraniano Valeriy Lobanovsky, que con una arcaica computadora y un programa diseñado por el mismo, transformó al Dinamo Kiev en una potencia europea en los ochenta.

En las últimas dos décadas, la situación ha mejorado. En primer lugar por el surgimiento de empresas que empezaron a cuantificar minuciosamente las jugadas en los partidos gracias a las nuevas tecnologías, y en segundo, por el éxito del fenómeno Moneyball en el beisbol. De pronto, los clubes se dieron cuenta que tenían “armas secretas” al alcance de su mano, si tan sólo supieran cómo utilizarlas.

El problema, precisamente, es que nadie tiene todavía muy claro cómo hacerlo, y tampoco es que la gente de campo se lo tome muy en serio. Hace unos años, trabajé con un club en México para establecer una serie de parámetros para definir numéricamente la calidad de los jugadores. Para ello, hablé con algunos de los expertos más importantes del mundo en el manejo del software, y la verdad es que nadie se ponía realmente de acuerdo sobre cuáles eran los indicadores correctos. Aun así, algo desarrollamos, con el problema de que, una vez presentado al entrenador en cuestión, éste lo desechó sin siquiera verlo.

Pese a todo, la revolución estadística poco a poco va avanzando y cada vez se vuelve más frecuente. Me dio gusto leer recientemente que Miguel Herrera utiliza un programa para analizar sus convocatorias a la Selección, y también sé que la propia FMF lo utiliza y distribuye el contenido a los clubes. Si alguien descubre los parámetros correctos, el asunto va a ser una verdadera mina de oro.

El asunto es que, si bien los clubes van por el camino correcto, ni los periodistas ni los aficionados tienen aún la menor idea de cuáles son las estadísticas que valen la pena. Por ejemplo, me he cansado de pelearme contra los “apóstoles de la posesión”, que insisten en que tener más la pelota es garantía de ganar más y jugar mejor. El problema es que en realidad la relación es inversa. Si tienes un mejor equipo entonces tus jugadores tendrán más la pelota. Es decir, salvo que seas el Barça, el objetivo no debe ser ganar la posesión sino tener los mejores jugadores posibles.

Y eso es lo de menos, en realidad. Lo peor son las estadísticas anecdóticas como esa del Madrid en Alemania. ¿Qué diablos tiene que ver el resultado de un equipo con lo que sucedió 20 años atrás? Peor aún, ¿qué diablos tiene que ver lo que haya hecho el Madrid contra el Dortmund el año pasado, cuando el partido de ayer fue ante el Schalke?

Una estadística que se refiera a un partido de futbol tiene que cumplir con las siguientes características para que valga la pena: 1.- ser reciente e involucrar a los jugadores y al técnico actuales, 2.- ser relevante, juzgar a los equipos en circunstancias similares, Por ejemplo, de nada me sirve saber que el Valencia es el equipo que más veces le ha ganado al líder como visitante en la historia de la Liga Española. ¿Eso en qué me ayuda para el partido actual? En cambio, saber que este Valencia es el mejor visitante en esta temporada sin duda puede ser relevante si tiene que jugar en el Santiago Bernabéu.

Del mismo modo, las estadísticas deben ser útiles, dar luz a fenómenos que puedan ser explicados. Por ejemplo, hace unos años con otros periodistas hicimos un estudio numérico para MedioTiempo sobre si correr a un técnico realmente hacía que un equipo mejorara, ¡y sorprendentemente nos dimos cuenta que sí! También, gracias al análisis numérico, logramos darnos cuenta que los 'nueves' de área suelen tener sus mejores años entre los 27 y los 31, lo que explicaba fenómenos como el de Oribe Peralta, abucheado hasta hace muy poco y adorado ahora.

Para eso deben servir los números, para poder entender fenómenos que de otro modo no podrían ser explicados. Saber que un equipo ha ganado 7 veces en su historia en la cancha del rival, o que el América no ha podido meter gol en el Estadio Jalisco en el minuto 37 está bueno para las trivias, pero, en la práctica, es un dato absolutamente inútil.

Estoy seguro que se les ocurrirán algunos ejemplos de estadísticas que valen o no la pena. Estoy totalmente dispuesto a platicarlos, así que los invito a opinar en el mail de arriba, la sección de abajo y en www.twitter.com/martindelp.

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