O que podemos aprender do Futebol Brasileiro

E para quem quer saber cada vez mais sobre o Beautiful Game

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Amsterdã, 1º de abril de 2023 – Qualquer pessoa que queira se envolver no desenvolvimento do futebol moderno deve se perguntar: como criamos um ataque bem-sucedido? Quanto temos de pagar por uma transferência? E quem devemos explorar onde? E se a 

CBF realmente pretende progredir e quer ser séria, eles também podem olhar para Big Data no futebol, por exemplo.
Meu novo amigo

Floris Goes-Smit estava procurando respostas. Ele não os encontra ao longo da linha, mas atrás do computador. Usando dados de posição, ele analisa times de futebol profissional como sistemas complexos e dinâmicos.

Quando assistimos a um jogo de futebol, vemos dois times e uma bola se movendo pelo campo. “Vejo 23 pontos em movimento”, diz Goes-Smit.

Em março, ele obteve seu doutorado sobre esse assunto na Universidade de Groningen. “Câmeras de vídeo gravam todos os movimentos no campo e isso produz um enorme conjunto de dados de qual ponto é onde e quando. Você pode extrair todos os tipos de variáveis disso.”
Anteriormente, eram analisadas variáveis simples, como o número de passes ou a distância percorrida por jogador. “Agora também podemos determinar variáveis mais complexas, como a posição média por linha. Isso não significa nada para um treinador, então temos que traduzir as variáveis: espaço entre as linhas.”


Ao analisar esses enormes conjuntos de dados, Goes-Smit tentou descobrir como uma equipe constrói um ataque bem-sucedido. Isso acaba tendo tudo a ver com a criação do caos. “Em geral, uma equipe se move como um todo, esquerda e direita juntas.

Para montar um bom ataque, o bloqueio sincronizado da defesa deve ser prejudicado.” Um breve momento de caos geralmente cria um tiro no alvo dez a quinze segundos depois. Goes-Smit torna esses princípios de jogo mensuráveis com análises automáticas. “Na TV você pode ver anotações manuais no intervalo, muitas vezes de situações em torno de um gol.

Com a análise automática, você pode se aprofundar no jogo e encontrar coisas que você, como espectador, não percebe.” 

Ele também faz essas análises ao vivo automaticamente, com um atraso de um a dois minutos.

Passe ou drible

Goes-Smit passou três meses no Brasil para fazer sua pesquisa de doutorado, entre outras coisas, para ensinar sobre a combinação de análise de dados e ciências do movimento.
“O objetivo da pesquisa foi comparar a impressão digital do futebol brasileiro e holandês. Ambos os países são bem sucedidos no futebol. Ou pelo menos, às vezes”, acrescenta com uma risada. Ambas as equipes criam o caos para montar um ataque, mas como o fazem depende do estilo da equipe.
“O maior denominador comum é que eles fazem algo inesperado. Sempre se assume que um indivíduo se move com o todo. Mas ainda assim, um jogador deve atrapalhar a equipe para criar o caos. Na Holanda isso acontece mais por passes, os brasileiros só driblam.”

Goes-Smit nunca jogou futebol e trabalhar no futebol profissional nunca foi seu sonho. Ele sempre podia ser encontrado no campo de hóquei quando criança. Ele jogou em alto nível e isso trouxe uma vantagem. “Falo as duas línguas, a dos cientistas e a dos atletas.” Ele também tinha a ambição inicial de fazer um doutorado, mas sua tese sobre basquete de alto nível foi um sucesso.
A condição era que o projeto fosse sobre esporte de ponta, disse ele. “Como cientista esportivo, eu tinha pouca experiência com análise de dados. No começo, programei quatro horas por dia para aprender isso sozinho.”

A forma de fazer pesquisa como cientista esportivo ou analista de dados é diferente, explica. “Nas ciências do exercício, a teoria leva a uma hipótese e você a testa.

A análise de dados funciona a partir de muitos dados, você usa todos os tipos de modelos e isso leva a uma hipótese. Na verdade, exatamente o oposto.”

Escolha a melhor opção

Além das táticas de ataque, Goes-Smit investigou valores de transferência. “Um valor mais alto geralmente é atribuído aos artilheiros.” Ele faz a comparação com empresas em que os funcionários recebem um bônus se receberem um pedido grande. “Mas os jogadores que estão em segundo plano valem pelo menos o mesmo.”

Como exemplo, ele cita um certo jogador que estreou em um grande clube europeu na última temporada. “Não é percebido pelo público em geral, mas está nos conjuntos de dados.”
As análises automáticas também podem ajudar a identificar os jogadores certos. “É difícil fazer um julgamento justo sobre a qualidade de um jogador. A equipe tem muita influência nisso.”

Goes-Smit mede a frequência com que um jogador escolhe a melhor opção – um passe seguro para a posse ou a criação de espaço.

Na prática, vários clubes da primeira divisão já estão aplicando totalmente sua análise automática. “Agora transformei minha pesquisa em meu trabalho”, diz Goes-Smit. “Espero que os clubes em breve comecem a usar mais análises ao vivo.” Desde sua promoção, ele trabalha na empresa de software SciSports na KNVB B perto de Zeist.
Eles dividem o prédio com empresas focadas em inovação no futebol, mas também com a seleção nacional de videogames da FIFA.

“A seleção holandesa vem aqui regularmente.” Goes-Smit e seus colegas são, obviamente, apoiadores coletivos disso. Mas ele não é torcedor de nenhum clube específico. “Cooperação ativa é diferente de sentar em um estádio como torcedor.”

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