Durante más de 20 años, Stats Perform ha recolectado datos detallados de eventos que permiten proporcionar una toma rápida de cada acción en cualquier momento de un partido de fútbol. Al analizar las secuencias de eventos que conforman un período de posesión, podemos crear y utilizar un conjunto de nuevas métricas para obtener información sobre el estilo de juego de un equipo o de la contribución individual de un futbolista.
Al enlazar eventos entre sí, somos capaces de valorar la contribución de los jugadores que no necesariamente anotan o asisten un gol, pero que sí participan en la construcción de la jugada. Mientras las asistencias secundarias (el pase previo a la asistencia) aportan algo de contexto, ahora podemos ir más allá a través de las secuencias y ver quién inicia las acciones o quién se involucra con mayor frecuencia antes de la finalización.
¿Qué son posesiones y secuencias?
Las secuencias se definen como los pases que realiza un equipo y que acaban con una acción defensiva del rival, intervenciones en el juego o un remate. Una secuencia se inicia con un futbolista realizando una acción con balón controlado. Esto incluye pases, pero no eventos defensivos como entradas e intercepciones, a menos que exista un pase o un regate posterior.
Las posesiones se definen como una o más secuencias seguidas pertenecientes a un mismo equipo. Una posesión acaba cuando el rival recupera el control del balón.
Una serie de pases ininterrumpidos previos a un remate contaría como una secuencia. El disparo finaliza esta secuencia, pero supongamos que el portero detiene el tiro y la acción acaba en un saque de esquina. A pesar de que la secuencia acaba, la posesión se mantiene hasta que el rival se haga con el control del balón. La secuencia original y la generada a partir del córner se incluirían ambas dentro de la misma posesión del equipo que busca el remate.
Vale la pena señalar algunos aspectos importantes de este modelo:
- Algunos eventos no pertenecen a una secuencia o a una posesión durante el partido. La parada del portero, utilizada como ejemplo antes, no inicia una secuencia ni forma parte del modelo de posesión.
- Por esta misma razón, no todo segundo del partido en el que el balón está en juego se relaciona a un equipo en particular.
- El número de posesiones pertenecientes a cada equipo en un partido determinado solo pueden diferir por uno. Si la posesión de un equipo acaba, el otro retoma el control del balón y, por ende, inicia una posesión propia.
- Por otra parte, la duración de estas posesiones (en términos de número de secuencias y tiempo transcurrido) no son necesariamente iguales.
Nos enfocaremos en secuencias para nuestros ejemplos, ya que estos permiten una mayor granularidad en nuestro análisis y derivan métricas más intuitivas para jugadores y equipos.
¿Qué nos dicen las secuencias?
Consideremos la secuencia del juego que condujo al primer gol de Martin Ødegaard con el Arsenal en Premier League, en el derbi londinense frente el Tottenham. La secuencia inicia con un pase del portero del Arsenal, Bernd Leno, en una acción controlada tras un balón peinado sin éxito de Harry Kane. Después de una secuencia de traslados cortos y pases directos en el centro del campo, Kieran Tierney supera a Matt Doherty y sirve a Ødegaard para que este anote. El tiro de Ødegaard finaliza la secuencia.
Podemos ver que Bernd Leno (dorsal uno) inicia la secuencia en su área y que transcurren alrededor de 22 segundos durante la jugada, hasta el remate de Ødegaard (dorsal once). La secuencia trazada entre todos los eventos cubrió 142 metros del campo, o 72 metros si consideramos solo la distancia avanzando. Dentro de esta secuencia, hubo seis jugadores involucrados y podemos identificar el número de pases realizados previos al tiro (5).
¿Cómo utilizamos las secuencias?
Hemos visto que el modelo de secuencias puede proporcionar contexto sobre un evento, algo que no es posible a partir de datos del evento solamente. Podemos agregar este contexto a un equipo o un jugador y definir aún más métricas que brinden nuevas formas de evaluar su desempeño.
Métricas de secuencia para jugadores
Como mencionamos anteriormente, podemos cuantificar la participación de un futbolista en secuencias que acaben en remate. Raheem Sterling del Manchester City estuvo involucrado en 221 secuencias distintas que acabaron en tiro. A pesar de solo haber conseguido una asistencia en Premier League en la temporada 2019-20, su compañero Kevin De Bruyne fue el único jugador que le superó con respecto a esta métrica (291). Incluso si excluimos las veces en que Sterling realizó el pase inmediatamente previo al tiro o en las que remató él mismo, podemos darnos cuenta de que se ubica dentro del 5% de los jugadores con mejor desempeño. La participación en secuencias nos permite evaluar la importancia de un futbolista para el equipo, incluso si este no se ha desempeñado como suele hacerlo.
Las métricas de secuencia de futbolistas no solo son valiosas para los atacantes. Junto con las métricas de eventos, se puede analizar jugadores a la hora de recuperar la posesión a través de las intercepciones, recuperaciones de balón o entradas. Lo que permiten las secuencias es tener una idea del contexto sobre lo que ocurrió previo a estos eventos.
Utilizando una métrica derivada de datos de secuencia, podemos encontrar que ningún jugador en la temporada 2019-20 de la Premier League recuperó la posesión e inició secuencias con remate final más veces que Wilfried Ndidi del Leicester City (17). Estas métricas ilustran cómo Ndidi no solo recupera el balón para su equipo, sino que también inicia movimientos ofensivos a partir de estas acciones.
Métricas de secuencia para equipos
Cada equipo juega de forma diferente, y su estilo suele ser difícil de cuantificar. Con métricas estilísticas derivadas del modelo de secuencias, ahora podemos comparar cómo los equipos suelen mover el balón. El siguiente gráfico muestra una comparación actual de los equipos de la temporada 2020-21 en Premier League en cuanto a la cantidad de pases por secuencia y la velocidad directa, donde la velocidad directa refiere a la velocidad promedio del balón cuando avanza hacia la portería rival durante una secuencia.
Como era de esperarse, el Manchester City se distancia del resto. Realizan casi tres pases por secuencia más que el West Bromwich Albion, que se encuentra en el extremo opuesto de la escala, y son pacientes al progresar con el balón sobre el campo. Al realizar comparaciones como estas podemos tener una idea del contraste existente entre sus estilos de juego, con equipos similares agrupados de acuerdo con su verticalidad y sus tendencias de pases.
Existen más de 40 métricas de secuencias personalizadas que nos permiten evaluar futbolistas y equipos. Algunas de las más conocidas son las siguientes:
- Recuperación en campo rival: La cantidad de veces en las que un equipo retoma la posesión a campo abierto a menos de 40 metros de la portería rival. El Liverpool registró el mayor número de recuperaciones en campo rival (406) en la temporada 2019-20 de la Premier League.
- Secuencias de 10 o más pases: La cantidad de secuencias a campo abierto que contienen diez o más pases. Manchester City registró el mayor número de secuencias de al menos 10 pases en la 2019-20 en Premier League (921), 239 más que el segundo, el Liverpool.
- Ataques construidos: La cantidad de secuencias a campo abierto que contaron con 10 o más pases y que acabaron bien sea con un remate o, al menos, con un toque de balón en el área rival. Como era de esperarse, el Manchester City también fue el equipo más efectivo en este sentido en la temporada 2019-20 de Premier League, convirtiendo 252 secuencias de pases en ataques efectivos.
- Ataques directos: La cantidad de secuencias a campo abierto que inician en la mitad propia del terreno de juego y que, al menos, cuentan con un 50% de sus movimientos en dirección a la portería rival, finalizando con un remate o con un toque de balón en el área rival. En la Premier League 2019-20, el Manchester United fue el equipo con más ataques directos (82).
Enlazando eventos entre sí
Históricamente, las métricas han girado, a menudo, en torno a tomas rápidas en el tiempo, como pases o remates. El modelo de posesiones de Stats Perform enalaza eventos consecutivos en secuencias, buscando aportar una imagen más detallada de lo que ocurre sobre el campo. Mirar el partido a través de secuencias nos permite analizar de manera más efectiva a los jugadores, a los que podría haber sido difícil dar crédito en el pasado. También nos permite cuantificar las características estilísticas de un equipo a partir de datos de eventos en cuanto a frecuencia como a efectividad. Las secuencias nos ofrecen un nivel de conocimiento que nos ayuda a desarrollar una mejor comprensión sobre los roles de los jugadores y el estilo de un equipo.