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Da partícula de Deus à bola, quando a ‘big data’ encontra o futebol

Físicos teóricos, matemáticos e programadores lideram os departamentos de análise de dados de alguns dos principais clubes da Europa, que atribuem a eles a melhora nos jogos e nas contratações

A diretora de de ciência esportiva Vosse de Boode, entre Van de Beek e Ziyech, num treino do Ajax em Doha, em janeiro de 2020.
A diretora de de ciência esportiva Vosse de Boode, entre Van de Beek e Ziyech, num treino do Ajax em Doha, em janeiro de 2020.Erwin Spek (Getty)
David Álvarez

Dois funcionários do Liverpool estavam sentados, no começo da tarde de sexta-feira passada, nas arquibancadas do Stamford Bridge, olhando o gramado vazio, acariciado por seis carros com luzes de LED. Um deles é Ian Graham, doutor em física teórica pela Universidade de Cambridge; o outro é William Spearman, doutor em física de partículas por Harvard a partir de seu trabalho no CERN durante a caçada ao elusivo bóson de Higgs, a chamada partícula de Deus. François Englert e Peter Higgs predisseram que o bóson existia e ganharam um Nobel em 2013 por causa disso. Spearman mediu a massa e o comprimento dessa partícula. Algumas fileiras à frente, cinco lances de arquibancada acima do campo do Chelsea, o diretor esportivo do Leeds United, Víctor Orta, conversava com Guillermo Alonso, um colaborador.

Sim, é uma mistura rara essa que povoa a arquibancada neste momento: físicos, matemáticos, programadores, diretores esportivos, olheiros, assistentes de treinadores. Era a pausa para o almoço numa jornada de debates sobre os pontos em que big data e futebol se encontram, organizada pelo Statsbomb, uma das principais empresas de coleta de dados e elaboração de métricas avançadas.

Hoje em dia, ninguém mais compara o percentual de posse de bola, e os gols contam só uma parte da história. O que se mede é quanto cada jogada faz o gol ficar mais perto. E não se busca mais o reino dos mil passes, porque um passe não é igual a outro. Nem parecido.

Javier Buldú, pesquisador do Centro de Tecnologia Biomédica da Universidade Politécnica de Madri, apresentou um modelo que avalia a decisão dos jogadores ao escolher um passe: compara o que fizeram com os que podiam ter feito, quanto ao risco e ao valor que agregam ou subtraem a uma jogada. Falava-se de medições, dados de localização, e também da incompreensão que ainda paira entre cientistas e jogadores. “São necessários tradutores de um mundo para o outro”, comentava-se entre as palestras.

Não se trata apenas de ganhos marginais, mas sim de possíveis grandes melhoras
Ian Graham (Liverpool)

Vosse de Boode, diretora do departamento de ciência esportiva e análise de dados do Ajax, tenta há uma década fazer essa ponte. “Posso bater na porta do treinador e lhe dizer: ‘Olhe o que encontramos’”, conta. Por exemplo, quando notaram algo de estranho na forma como o goleiro camaronês André Onana, de 25 anos, encarava os chutes de curta distância. Plantava-se com as pernas mais abertas do que se ensinava nas categorias de base. Quando se dispunham a corrigir Onana, De Boode se perguntou: “E se ele tiver razão?”. Cobriram-no de sensores, cercaram-no de câmeras e o compararam com o que outros goleiros faziam: Onana era o mais rápido, 20% mais veloz. De modo que, durante oito semanas, o que fizeram foi ensinar os demais goleiros a serem como ele. “Surpreendeu-me que a melhora fosse tão grande neste nível”, diz De Boode.

O Ajax percorreu um caminho pouco habitual no uso do big data. Em geral, os departamentos de análise mais poderosos se formaram ao abrigo de proprietários norte-americanos, uma cultura em que os dados há anos são uma ferramenta para o negócio. Foi o caso do Liverpool, sob o mesmo guarda-chuva corporativo do Boston Red Sox do beisebol, o Fenway Sports Group. Ian Graham, o físico teórico que dirige seu departamento de análise, compartilhou algumas chaves: “Não se trata apenas de ganhos marginais, mas sim de possíveis grandes melhoras”, disse. Segundo seus cálculos, elevar o rendimento em 2% a 3% pode representar premiações adicionais de 60 milhões de euros (380 milhões de reais) para um clube que dispute a Champions League.

Operação Firmino

Mas a maior parte da palestra de Graham é dedicada à contratações. “Qualquer analista que não estiver trabalhando em recrutamento está perdendo o tempo”, disse. Atribui-se aos relatórios dele, por exemplo, o empurrão final para a contratação de Jürgen Klopp, apesar de o Borussia Dortmund ter terminado apenas em sétimo lugar no Campeonato Alemão em sua última temporada como treinador do clube. Durante a palestra, o físico comentou também a contratação de Firmino por 30 milhões de euros: “Um jogador de uma equipe no escalão intermediário da tabela na Alemanha, sem experiência na Premier League, que não tinha sido jogado na seleção, que não marcava mais de 10 gols por ano… Mas tinha coisas que eram importantes para nós e nem tanto para o mercado, como a quantidade de ocasiões que criava e sua força no jogo aéreo”, disse. E nos corredores se murmurava: “Ele não conta nem 10% do que fazem”.

Meu sonho é que a opinião não tenha nenhum peso nas decisões, que sejam só os dados
James Cryne (Barnsley)

Pablo Peña Rodríguez, diretor de inovação do Statsbomb, fala sobre os rumos que antevê para o setor esportivo graças ao acesso às métricas: “Quando um número suficiente de competidores numa Liga adotam estas novas maneiras de proceder, deixam de ser opcionais, pelo menos se você não quiser competir em desvantagem”.

A vantagem que a coleta ordenada de dados poderia oferecer já era intuída por Víctor Orta no seu começo, sob as ordens de Monchi no Sevilla. Naquela época, antes da chegada do Statsbomb e do Opta, o atual diretor esportivo do Leeds construiu uma planilha de Excel com as notas que os jornais esportivos davam aos jogadores nas partidas ele não podia ver. “Assim localizamos Gameiro, porque o L’Equipe quase sempre lhe dava as mais altas”, contou. Hoje ele trabalha na elaboração para seu clube de um modelo próprio, misto: “Por que escolher entre os dados e as pessoas? Não vamos contratar alguém só com os dados, e não vamos contratar ninguém sem olhar os dados. Há coisas que não aparecem neles”, disse. É o caso da análise psicológica, fundamental quando se leva um jogador de um lugar para outro.

A seu lado no palco, James Cryne, dirigente do Barnsley, time da segunda divisão, se situa em um ponto ainda mais radical: “Meu sonho é que a opinião não tenha nenhum peso nas decisões, que sejam só os dados”. Sua conversão vem de uma experiência-limite. Depois de ver durante anos como sua família sustentava um clube à beira da falência, em 2017 venderam 80% a um grupo investidor que incluía Billy Beane, o executivo do beisebol que inspirou Moneyball. Patrick Cryne, pai de James, entregou-se aos dados para salvar o clube, mas James, apesar de estudado matemática na universidade, duvidava: “E se não for a maneira de fazer isso?”, perguntava-se. Mas agora está convencido: se a equipe voltasse a cair, teria jogadores para vender que conservam seu valor. Ao passo que nos momentos de crise, recorda, só quatro tinham menos de 24 anos e haviam jogado mais de 100 minutos: um terreno mais fruto do pânico que da análise.

Outro entusiasta dos dados é Harry Moyal, ex-funcionário da McKinsey contratado em 2015 para o cargo de diretor-geral-adjunto do Olympique de Lyon. Antes de virar cartola, Moyal era um apostador em grupo consciencioso, membro de uma espécie de sociedade lotérica. Agora já não pode mais apostar, então montou um departamento de análise de dados no clube que lhe ajuda no negócio e lhe permite manter algo da diversão: “Predizer o futuro é difícil, mas não impossível”, disse ao auditório, antes de explicar seus cálculos sobre a longevidade dos melhores rendimentos. “Um jogador de futebol que está entre os 20% melhores tem 67% de chances de continuar nesse grupo três anos depois”, afirmou, enquanto explicava seu método para calcular o risco financeiro das operações de contratação pelo clube ―o jogo no qual aposta agora.

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