Algunos científicos del Instituto Alan Turing, de Reino Unido, han desarrollado un algoritmo de IA para predecir qué equipo tiene más probabilidad de ganar el Mundial de Fútbol de Qatar. En él se tienen en cuenta principalmente los resultados de campeonatos anteriores. No obstante, se dejan a un lado factores tan importantes como el desempeño de los futbolistas individuales. Por eso, sería interesante que pudiese complementarse con otro algoritmo, desarrollado en 2020 por el científico de datos Carter Bouley. En él, analiza los diferentes tipos de pases que pueden realizar los jugadores, para calcular cuáles serían las mejores estrategias.
Cabe destacar que este algoritmo no se llevó a cabo para el Mundial de Futbol de Qatar, ni para ningún campeonato en concreto. Simplemente, es una forma de usar la estadística y las ciencias computacionales para desarrollar las mejores estrategias de juego de los futbolistas.
Esto se basa principalmente en los pases, por lo que podría ser muy útil para equipos como la selección española, cuyo juego de pases suele encontrarse entre las claves de sus éxitos. Lo ideal es optimizarlos, de modo que supongan el mínimo gasto de energía y, además, puedan enlazarse de forma certera hasta acabar en la portería. No hay fórmulas mágicas; pero, al menos, con este algoritmo se puede ayudar a diseñar las mejores estrategias posibles.
El algoritmo para los pases perfectos, incluso más allá de Qatar
Lógicamente, no todos los jugadores de fútbol son iguales. Los hay más o menos hábiles y más o menos entrenados. No obstante, optimizar sus estrategias de pases puede ayudar a todos ellos.
Ese es el objetivo de este algoritmo, que se entrenó mediante datos de 358.753 pases, realizados en 380 partidos, en los que participaron 20 equipos. Se tuvieron en cuenta varios factores. Para empezar, si los jugadores se encontraban en su propio campo o en el del equipo contrincante. Por otro lado, los resultados minuto a minuto y con el partido completo. Además, los pases se dibujaron gráficamente, donde los extremos del campo serían los ejes X e Y. Finalmente, se tuvo en cuenta el tipo de pase: normal, cabezazo, cruz, córner, lanzamiento, saque de meta o tiro libre.
Con todos estos datos, se puso en marcha la inteligencia artificial para buscar patrones que relacionaran un tipo de pase concreto de los jugadores con mejores resultados. Descubrieron datos como que una gran proporción de pases se fallan a una distancia muy baja, por debajo de 5 m. Además, entre 15 y 30 m, “se completan muchos más pases que fallados, y después de 30 m la proporción de pases completados cae dramáticamente, mientras que los pases fallidos comienzan a estabilizarse”.
Otro factor clave resultó ser el lugar del campo donde se realiza el pase. Por ejemplo, cuanto más se acercan a la portería del contrincante, más pases fallidos se realizan. Lógicamente, es una zona muy importante, por lo que es importante saber cuáles son las estrategias que mejor funcionan justo ahí.
Especial atención a los futbolistas
En este algoritmo se tiene en cuenta el papel individual de los futbolistas. Según explicó en su día el propio Bouley, “si el modelo predice que ocurrirá un pase con una probabilidad de 0.8 y se completa, se agrega 0.2 a la puntuación de pase de los futbolistas”. Por otro lado, “si el pase no se completó, menos 0.8 para que los jugadores pasen la puntuación”. Luego se promedia esto sobre cuántos pases hace el jugador, para definir un puntaje promedio de riesgo superado. “Esta puntuación permite comparar futbolistas a través del riesgo asumido y superado en el pase”.
Porque, lógicamente, no se trata solo de saber cuáles son los mejores pases. También se necesitan buenos futbolistas que los lleven a cabo. Esto también supone que sean capaces de asumir riesgos, pero sin ser demasiado atrevidos. En el término medio está la virtud. También para ganar un partido de fútbol. No importa si estás en el Mundial de Fútbol de Qatar o en un campeonato de barrio.