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Un reciente estudio científico argentino ha aplicado herramientas matemáticas para analizar el juego del fútbol, buscando desentrañar los secretos detrás del éxito de equipos de alto rendimiento. Inspirados en el legendario Barcelona de la era Guardiola, liderado por Lionel Messi, los investigadores han desarrollado un método para cuantificar el rendimiento de un equipo a través del análisis de redes de pases. El objetivo final: proporcionar a entrenadores y analistas tácticas basadas en datos objetivos para mejorar el juego.
El estudio, realizado en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires, se basa en el análisis de millones de pases de la temporada 2017-2018 de las principales ligas europeas. Los investigadores, liderados por el físico Andrés Chacoma, identificaron patrones estadísticos que permiten distinguir entre momentos de alto y bajo rendimiento de un equipo. La investigación fue publicada en la prestigiosa revista Physical Review E.
La clave del enfoque reside en la construcción de redes de pases. Cada pase conecta a dos jugadores, creando una red que refleja la articulación del equipo. Los investigadores establecieron parámetros claros para definir el alto y bajo rendimiento: un equipo juega bien cuando genera tiros al arco y se encuentra adelantado en el campo, y juega mal cuando retrocede y recibe disparos en contra. A partir de secuencias de 50 pases previos a cada tiro, construyeron redes de pases de alto y bajo rendimiento.
«Buscamos diferencias en la estructura de esos dos conjuntos de redes», explicó Chacoma. Utilizando métricas como el clustering (que mide la formación de triángulos de pases) y la centralidad (que mide la importancia de un jugador en la red), los investigadores encontraron diferencias significativas. En momentos de alto rendimiento, las redes de pases son más cohesivas, con conexiones sólidas. En momentos de bajo rendimiento, las redes se fragmentan y los jugadores clave quedan aislados.
Uno de los ejemplos utilizados para ilustrar la utilidad del método fue el Barcelona de Messi e Iniesta. Los investigadores observaron que el rendimiento del equipo disminuía cuando el clustering de Iniesta era bajo. La conclusión fue clara: para optimizar el rendimiento, era necesario configurar los pases para que Iniesta alcanzara un clustering alto.
Este enfoque ofrece a los entrenadores una herramienta valiosa para tomar decisiones tácticas basadas en datos. Por ejemplo, ante el bloqueo de un jugador clave como Messi, el modelo permite reconfigurar las conexiones entre los compañeros para compensar su ausencia y reconstruir una red de alto rendimiento.
El estudio, si bien no elimina la incertidumbre inherente al juego, ofrece un marco para acotar esa incertidumbre. Al complementar la intuición del entrenador con datos objetivos, se abre un camino para aplicar la ciencia al fútbol de manera práctica. La recopilación masiva de datos en el fútbol profesional encuentra así un aliado científico capaz de transformar esa información en conocimiento útil.
En definitiva, esta investigación anticipa un futuro en el que las decisiones tácticas estarán cada vez más respaldadas por modelos cuantitativos, permitiendo a los entrenadores optimizar el rendimiento de sus equipos y, quizás, acercarse un poco más al secreto del éxito del Barcelona de Messi.
