Explicar a realidade através da matemática é um desafio tentador. No mundo do futebol, posso afirmar que é impossível. Tendo isso em mente, preciso dizer, antes de qualquer coisa, algo muito importante: a intenção do Algoritmo DataESPN é ajudar a encontrar histórias e medir com uma visão fria o que acontece em campo, através de um conjunto de estatísticas. Explicar o que é o futebol, afirmar categoricamente quem é melhor ou pior através dele é uma pretensão perigosa e longe do que o departamento entende por 'futebol'.
O desafio principal foi juntar este agregado de números de uma forma compreensível, que gerasse uma aproximação do que é nossa sensação, seja como espectador, torcedor ou analista. Responder a perguntas como: "quem está se destacando?"; "quem está acima ou abaixo da média?"; "quem faz mais ou menos do que o esperado?".
Para começar o trabalho, foram diferentes estudos, tendo como base alguns exemplos de Rankings bem desenvolvidos no mundo dos esportes. Com consultoria de equipe da ESPN nos Estados Unidos, o SIG (Stats & Information Group), tivemos experiências como o Total QBR ESPN (rating de quarterbacks na NFL) e o player rating da NBA (também desenvolvido na ESPN) como guias e bases para a criação de algo voltado para o futebol, esporte mais difícil de ser medido simplesmente por números.
E para desenvolver o projeto, usamos uma ferramenta exclusiva da casa: o ESPN TruMedia, banco de dados estatístico com mais de 30 mil partidas de futebol cadastradas, incluindo acesso completo a números da Copa do Mundo desde 1966, por exemplo.
CARACTERÍSTICAS ESPECÍFICAS DE POSIÇÃO
Ao todo, são 100 critérios 'medindo' cada um dos jogadores. Dividimos o campo em três setores (defensivo, meio de campo, ofensivo) a fim de que cada posição pudesse ter sua própria característica. Exemplo: um centroavante vai receber pontuações por ações defensivas, como desarmes ou interceptações. Obviamente que os pesos destas serão menores do que para um zagueiro, e também maiores quando realizadas no terço de ataque em relação ao de defesa.
Vamos ilustrar: o peso da média das interceptações para um centroavante no setor ofensivo é 0,40, no defensivo 0,09. No caso de um zagueiro, 0,10 no ataque e 1,10 na defesa. Importante perceber como ambos receberão pontuações em terços que não fazem parte do seu "campo de ação" primordial, mas estas são consideradas bônus, algo a mais. Ou seja, um centroavante que só fique na banheira esperando a bola, pode até fazer muitos gols; mas, para ter a maior pontuação, terá de marcar muito mais que seus concorrentes. Da mesma forma, um zagueiro artilheiro, vai se beneficiar, mas se ele só fizer gols e comprometer lá atrás, dificilmente estará entre os primeiros.
Da mesma forma que cada posição tem sua característica, cada campeonato também tem. Por isso, outra particularidade importante do Algoritmo DataESPN é que os próprios jogadores que vão definir o que é 'bom' e o que é 'ruim'.
Se lembrarmos do Brasileirão 2016 e vermos que os artilheiros terminaram com 14 gols, podemos pensar que este é um número baixo. Esta impressão pode ser evidenciada olhando a Premier League 2016-17: Harry Kane (Tottenham) terminou com 29 – jogadores com 14 ficaram em 13° na tabela de artilharia. Mas, se eu fosse um jogador da Série A brasileira e marcasse 14 gols em 2016, seria artilheiro do torneio, e afinal isso é sim uma coisa boa.
Portanto, quem é capaz de definir se "5,3 interceptações por jogo" é uma média boa para um zagueiro? Como determinar que "0,67 gol por partida" é um número relevante para um centroavante, um meia? O próprio campeonato que vai nos responder isso. Cada uma das 92 médias de um jogador específico estará em um ranking no campeonato – exemplo: "5,3 interceptações por jogo é a 10ª melhor média de um lateral"; "0,67 gol por partida é a maior média de um centroavante". Juntando todas, chegamos à pontuação final.
PESOS E METODOLOGIA
Temos as médias e as proporções, é hora de aplica-las. É neste momento que entram os pesos. E é aí que entra também, principalmente, o lado "DataESPN" da coisa. Dar pesos, sugerir relevâncias, mensurar importâncias, é um tanto quanto subjetivo. A participação do DataESPN é justamente filtrar essas medidas, aplicar os conceitos que trabalhamos no dia a dia no nosso grupo e que os departamentos de análise de desempenho dos clubes procuram melhorar em seus elencos, ou estão à procura no mercado.
Um dos critérios que mais mudou após esta análise mais crítica foi a interceptação. Não à toa, já citei no texto algumas vezes. Acostume-se a ouvir este termo, cujo significado nada mais é do que um passe roubado. Tradicionalmente, não é um conceito muito usado/falado nos jornais. Costumávamos ouvir mais "desarme". Qual a diferença de um para outro? As duas situações caracterizam uma roubada de bola. No caso da interceptação, esta é uma ação limpa, livre de alguns riscos que se está sujeito ao tentar o desarme (falta, cartão, drible), que obrigatoriamente exige um contato, aproximação ao rival.
Aproveitando os dados históricos que o ESPN TruMedia dispõe, pudemos comprovar esta teoria e, em média (dependendo do campeonato), zagueiros interceptam entre 40%-60% a mais do que desarmam. Uma diferença considerável.
ALGORITMO DataESPN APLICADO
A pontuação que cada jogador recebe a partir destas 92 estatísticas varia de 0 a 10, sendo que o 10 perfeito (impossível de existir) seria o jogador que tivesse as maiores médias em critérios positivos e as menores em critérios negativos (falta, cartão, impedimento, etc).
Este resultado representa 40% da pontuação final no Prêmio ESPN Bola de Prata Sportingbet desde 2017. Os outros 60% continuam sendo as tradicionais notas atribuídas por jornalistas in loco. E por que o lado subjetivo recebe a maior parte? Justamente porque o futebol é um esporte com muitas ações imponderáveis, participações indiretas que podem ser fundamentais ao time – um jogador que sem a bola é genial; aquele volante que sem você perceber que está em campo é o melhor da partida; o centroavante caneludo que perde 'zilhões' de chances claras antes de fazer o gol; ou aquele mesmo caneludo que sempre salva o time na hora certa.
Para concluir: a meta do Algoritmo DataESPN é auxiliar um estudo de jogadores individualmente. Não é a verdade absoluta. Muitas vezes a pontuação de determinado jogador é menor do que outro, mas porque as características dele são mais objetivas – pode ter poucas ações com a bola, mas é aquele atleta que define, que em poucos toques faz mais do que a média. Têm torcedores que preferem artilheiros que não precisam de muito para garantir a vitória de seus times. Outros preferem jogadores ultra-habilidosos. Este é o lado humano do futebol, que não pode e nunca será esquecido. Afinal, se fossem todos robôs, cumprindo funções específicas com 100% do planejado, todos os jogos terminariam empatados. E que graça isso teria?