Para la temporada 2019/2020, la IFAB cambió unas cuantas palabras en la regla 16. Concretamente el Saque de Puerta. Donde anteriormente se leía “el balón está en juego cuando este salga del área de penalti”, ahora dice “El balón estará en juego en el momento en que haya sido golpeado con el pie y esté claramente en movimiento”. Así de simple.
Imagen 1: Saque de puerta Costa Rica – Serbia, Copa del Mundo 2018.
Este pequeño ajuste en la regla, provocó un cambio tan drástico, que ni la misma IFAB anticipó las consecuencias. Los motivos eran simples: darle mayor velocidad y espectacularidad al juego. La realidad es que dio una sacudida total desde la élite hasta el fútbol formativo (IFAB: International Football Association Board).
Imagen 2: Espacio de juego según las reglas IFAB antes de 2019-2020. Fuente: FIFA
Anteriormente, el espacio del área grande no era ocupado por ningún jugador, excepto el portero o jugador de campo como pateador. El resto, se colocaba fuera del área a la espera de que el balón estuviera “en juego”, es decir, fuera del área (Imagen 2). Esto reduce considerablemente el área de juego en un momento crucial. Con la intensificación de la presión alta en el fútbol contemporáneo, los equipos en posesión veían con mayor dificultad poder iniciar el juego desde esos primeros metros (metros que vamos a denominar Zona 1 o Zona de Inicio), al limitarse el tiempo y el espacio disponible para actuar, el resultado muchas veces era lo inevitable: el juego en largo o “dividir” el balón.
Imagen 3: Cambios a partir de 2019-2020. Fuente: FIFA
El ajuste en la regla, habilitó la nada despreciable suma de 640m². Traducido en términos de juego significa más tiempo y espacio. Mientras el rival mantiene las mismas restricciones, el equipo en posesión tiene la posibilidad de iniciar el juego rápido, con más espacio y mayor tiempo para ejecutar.
Los equipos élite llevaron sus rutinas de salida estática (saques de puerta) a otro nivel, con una mayor participación tanto de los defensas como del portero, teniendo un rol fundamental. No es que esto no existiera antes del cambio de la regla, sino el impacto posterior al cambio, impulsando una mayor participación de jugadores, en otro momento con perfil más defensivo, en labores creativas. Los requisitos para defensas y guardametas, dejaron de enfocarse únicamente en evitar goles, sino también en como influyen en la fase de inicio y construcción de juego.
Imagen 4: Saque de puerta de Costa Rica vs Alemania. Copa del Mundo Catar 2022.
Las salidas estáticas tienen características distintas a las dinámicas, aunque tengan alguna similitud. Es decir, las estructuras que podemos ver en saques de puerta no son las mismas cuando el equipo tiene la posesión de balón en salida desde zona de inicio, aunque en algunos casos sean similares. Los equipos entrenan ambos momentos de juego de forma distinta, aplicando conceptos distintos, incluso con rotación de roles. No obstante, en algunas ocasiones si el equipo rival no presiona alto en saque de puerta, esa salida estática se convertirá rápidamente en una salida dinámica, con la estructura correspondiente. Esa participación más activa de los porteros y defensas, también ha cambiado fundamentos del modelo de juego en los equipos durante sus dinámicas de salida.
Imagen 5: Marc-André Ter Stegen y su rol durante la fase de inicio dinámico en Barcelona.
Gracias a los datos FIFA de Catar 2022, podemos observar este cambio en los fundamentos del guardameta, con mayor participación en fases de inicio y también un posicionamiento más adelantado en el campo. Adicionalmente el rol de los defensores ha cambiado tanto, que hoy en día es muy común ver a los mismos reconvertirse en mediocampistas (John Stones, Oleksandr Zinchenko) o incluso mediocampistas reconvertidos en defensores (Alexander-Arnold, Rodri, Camavinga). Cada uno de los roles en las diferentes líneas ha tenido cambios importantes, con una mayor presión y necesidad de eficacia, este efecto ha sido más drástico en las primeras líneas de los sistemas tácticos.
Los ajustes en la regla están provocando cambios muy interesantes en el funcionamiento de los equipos. Ante el incremento de la presión alta, también es posible contrarrestar este elemento sin necesidad de dividir el balón, logrando movilizar al rival y encontrar los espacios. En este sentido, los cambios han tenido un efecto positivo al dar mayor espectáculo. Sabemos que los equipos entrenan elementos específicos de juego para esta fase de inicio, ya sea estático o dinámico, por lo cual hablar de arriesgar en estas zonas tal vez no es tan correcto, si los equipos están preparados para ello. La exigencia hacia los jugadores es también mayor durante esos momentos de juego.
Si bien es cierto las reglas de la IFAB también indica la posibilidad de jugar rápido el saque de puerta (complemento de la regla 13), ya que incluso pueden haber jugadores rivales dentro del área siempre y cuando estos no disputen el balón antes de tiempo (por ejemplo un jugador retrocediendo), algunos equipos siguen tomando más tiempo del deseado. Al final de cuentas el saque de puerta también es una jugada a balón parado, y muchas veces es utilizado para ganar algunos segundos. En este sentido el ajuste en la regla no ha tenido tanto impacto o no necesariamente el esperado.
La próxima semana tendremos la parte II sobre este tema, observando diferentes estilos de saques de puerta y su efectividad.
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No hay que poner todos los huevos en la misma canasta. Una frase perfectamente aplicable al fútbol, sobre todo si hablamos de tendencias tácticas. Esto nos lleva a analizar algunos datos y estudios recientes sobre la evolución del fútbol y la eficacia de anotación.
Como hemos visto en análisis realizados por diferentes entidades, la distancia promedio entre el tiro y la portería se ha reducido considerablemente en la última década. Tanto al analizar ligas como la Premier de Inglaterra o incluso competiciones como la Copa del Mundo categoría masculina, la tendencia es la misma. Incluso, Stats Perform informa que en la Copa del Mundo en Catar 2022, tan solo un 23,7% de tiros fueron de más de 25 metros de distancia, contra un 50% de en 1970.
Figura 1: Comparativo de distancias medias de remates en la Premier League entre 2009 y 2020.
The continuing influence of #xG on declining open play shooting distances since 2014-15, although with crowds largely absent last season there were batches of games where teams went slightly rogue. pic.twitter.com/7ELBWZxtD8
Evidentemente el fútbol ha venido evolucionado en todas las áreas, pero en el aspecto táctico, teniendo en cuenta que el puntaje por gol no ha variado, un efecto tan importante como el observado a través de esta data invita a la reflexión. La búsqueda de mejores ubicaciones de disparo (como mejor entendemos con mayor probabilidad de anotación de acuerdo a la métrica de xG = Goles Esperados) gana terreno ante el remate de media o larga distancia. Los estudios acerca de xG indican que pocos remates de mejor calidad (por su probabilidad de gol) son mejores que un montón de remates de baja calidad (Tippett 2019 y Cavus, 2022).
La métrica de Goles Esperados ha ganado mucha popularidad, tanto a nivel profesional en los equipos como en el acercamiento que ha tenido entre aficionados y medios de comunicación. A pesar de esta irrupción, y con los beneficios que esta pueda aportar al análisis y scouting, también se deben valorar los puntos en contra.
Si bien es cierto el efecto no es tan drástico como lo ocurrido en el baloncesto, y más específicamente en la NBA, las implicaciones en el fútbol formativo y de alto rendimiento son bastante considerables. En la NBA, ahora es bastante obvio que ante un mayor puntaje por anotación en tiros lejanos, el efecto riesgo-recompensa juega a favor del tiro de 3 puntos. Este mismo efecto es más difícil de medir en el fútbol.
Figura 4: Ubicaciones más comunes de tiros en la NBA entre 2001 y 2020
La premisa es clara; buscar mejores ubicaciones de disparo, especialmente cerca de la famosa zona 14 (ver figura 10), evitando opciones con efectividad de anotación más bajo. Y ante una probabilidad de anotación más alta (y cada gol teniendo el mismo efecto en puntaje), tácticamente queremos incentivar progresar hacia estas zonas centrales. Pero, ¿Estaremos dejando de lado otras opciones? ¿Qué pasa si por buscar una mejor opción de disparo, perdemos el balón y del todo no se consigue uno?. Como decíamos, medir el riesgo-recompensa en estos casos es mucho más difícil, requiriendo un análisis más profundo con métricas avanzadas. ¿Tirar a marco o hacer otro pase?.
Figura 5: División de zonas de tiros. La zona B marcada en azul representa la zona de tiro de media/larga distancia.
Un estudio presentado en el MIT Sloan Conference en 2021, pone sobre la mesa un análisis precisamente ante el efecto de no rematar a marco (Desde la zona B en la figura 5), por buscar alguna opción más cercana. El paper fue publicado por Maaike Van Roy, estudiante de doctorado en la universidad de KU Leuven, institución reconocida por diferentes estudios de inteligencia artificial aplicada al fútbol. Para realizarlo, compararon el xG del posible remate contra la probabilidad de conseguir un gol en una o dos jugadas posteriores. El resultado muestra algunas conclusiones interesantes que vale la pena repasar.
Figura 6: comparativo de ubicación con posibilidad de gol con una acción más o rematando inmediatamente.
Teniendo el balón fuera del área (zona B de la figura 5) ¿Debemos rematar apenas tengamos el chance o realizar un pase buscando una mejor ubicación?. De acuerdo al estudio, no hay seguridad de recompensa realizando uno o más pases en lugar de rematar de inmediato, y por el contrario podría perder probabilidad de generar un gol a medida que suma más movimientos a la jugada, especialmente si esta termina con pases hacia los costados. El estudio también demuestra que existen zonas específicas de media distancia en donde los equipos deberían rematar más seguido, en lugar de mover más el balón; incluso clubes de élite no son capaces de generar mejores opciones a partir de ciertas zonas, es decir, si tienen opción de remate desde estas zonas, deben hacerlo. En la figura 6 podemos observar como ciertos equipos tienen zonas fuera del área donde tendrían mayor probabilidad de gol si realizaran el tiro de inmediato, en lugar de realizar una o más acciones adicionales. Por el contrario también otras zonas en un tono más azul (muy leve por la baja probabilidad de anotación) en donde podrían tener mayor probabilidad de gol si realizan alguna acción adicional. La diferencia entre clubes sin duda está asociada con las características de los jugadores a disposición.
Figura 7: Simulación de goles al final de la temporada al ajustar la táctica, el porcentaje representa cantidad adicional de tiros desde media distancia de acuerdo a la táctica original.
Van Roy además añade en su trabajo datos más específicos; si en promedio los equipos aumentaran un 10-20% sus tiros de larga distancia en estas zonas, incrementarían entre 0.5 a 1.5 goles por temporada. En efecto, al incentivar tiros desde zonas más cercanas, los equipos están dejando goles en la cancha. Tal vez uno o dos goles no parezcan tener mayor relevancia, pero si tomamos en cuenta el puntaje asociado a obtener una victoria adicional por temporada o ganar un desempate por diferencia de goles, es un valor para nada despreciable. Campeonatos, descensos y clasificaciones se han definido con un gol de diferencia.
Tomando como referencia al Chelsea en la figura 7, si realizarán un 20% más de tiros desde media/larga distancia, podrían sumar un gol adicional por temporada. Caso contrario al Liverpool o Newcastle, en donde más bien reduciendo sus tiros desde lejos, tendrían una leve posibilidad de más goles a favor. De nuevo, este efecto está asociado directamente a las características de los jugadores.
Para realizar todas estas estimaciones, los investigadores utilizaron el proceso de decisión de Markov, dividiendo la mitad de la cancha (zona de ataque) en pequeñas subzonas para calcular como moviendo el balón de una zona a otra cambia las probabilidades de gol (Figura 5). Entrenaron 17 modelos diferentes, una por cada club que apareció tanto en la temporada 2017-2018 como en la 2018-2019 de la Premier League de Inglaterra.
Figura 8: Simulación de goles al final de la temporada al ajustar la táctica, el porcentaje representa cantidad adicional de tiros desde media distancia desde las zonas más convenientes según cada club de acuerdo a la táctica original.
Utilizando la misma metodología, en la figura 8 podemos observar el efecto obtenido, si los equipos únicamente realizaran sus tiros lejanos desde las zonas en donde previamente fueron identificadas como favorables (Figura 6). Bajo esta simulación, el Chelsea tendría casi dos goles adicionales, si aumentara un 20% sus tiros lejanos desde sus zonas favorables.
Figura 9: ¿Cuál sería la mejor decisión para Harry Kane, tirar o pasar?
La Zona 14
Si observamos nuevamente las zonas de disparo en la figura 6, podemos notar que están posicionadas desde la conocida zona 14. Ese sector del terreno de juego en donde históricamente nos han enseñado que es la zona más importante en fase de finalización (último tercio de cancha).
Figura 10: División tradicional de 18 zonas
De acuerdo a análisis realizados en diferentes Copas del Mundo (Smith, 2017), se puede comprobar que además esta zona 14 es desde donde se originan la mayor cantidad de pases a gol, oscilando entre un 30% a 40% de los goles en balón en juego en competiciones realizadas en el siglo XXI (Más detalle sobre esto adelante). Este es el motivo por el cual muchos modelos de juego en fase ofensiva, buscan generar peligro desde este sector. En el siguiente video podemos observar algunos de los conceptos que se pueden introducir en un modelo de juego para potenciar la generación de ocasiones de gol desde estas zonas.
Utilización del principio táctico de tercer hombre desde zona 14 con balón a las espaldas de la línea defensiva (Finalización).
Ahora bien, observando el estudio de Van Roy, podemos también añadir que la zona 14 es más que la zona desde donde se origina el pase final, sino también un sector con un alto potencial para el remate de media o larga distancia. Por lo cual no debe olvidarse este elemento dentro del modelo de juego, ni mucho menos desincentivar su aplicación en fútbol base. Por el contrario, es importante identificar y desarrollar el potencial de los jugadores con respecto a este tipo de remates, que en un futuro puede ser aprovechado en el ámbito profesional.
Figura 11: Carriles y espacios medios (también conocidos como pasillos interiores)
Como nota aclaratoria sobre la zona 14, vale la pena tomar en cuenta algunos elementos recopilados recientemente. En la pasada Copa del Mundo Qatar 2022, hubo un incremento de casi un 80% de los goles provenientes desde carriles laterales con balón en juego. Sin embargo, el poco tiempo de preparación de las selecciones para este torneo, puede tener un impacto significativo en estos números. También se notaron descensos en goles provenientes de jugadas en acciones de balón parado.
Figura 12: Zonas de asistencias en balón en juego durante Qatar 2022
En competiciones recientes de la Liga de Campeones de la UEFA, podemos observar como la zona 14 sigue teniendo una importante cuota de origen para el pase final a gol, entre un 11-15%. Por su parte, los espacios medios (ver figura 11) tuvieron una importante participación de aproximadamente un 18% (algunos estudios asumen también estos espacios medios dentro del ámbito de la zona 14, al encontrarse dentro del carril central, para efectos de especificidad los tomamos como zonas distintas). No obstante, las asistencias provenientes desde dentro del área grande tienen una proporción de aproximadamente un 40%, constituyendo el sector más prolífico. Siendo estos últimos datos provenientes de varias ediciones de una competición con mayor tiempo de preparación y regularidad, podemos tener un grado de confianza más alto. Esta participación de asistencias desde dentro del área, coincide perfectamente con el incremento de tiros desde menos de 25 metros detallados anteriormente. Esto deja muy en evidencia el impacto que tiene la métrica de goles esperados dentro del modelo de juego de los equipos élite a nivel mundial; buscar la mejor opción de remate, es decir, con la mayor probabilidad de gol.
Zone 14 used to be seen as the 'golden zone,' but with the rise specialists defensive midfielders and teams without true 10s and playing one centre forward, attacks have spread: 20/21 – 33/222 ~15% 21/22 – 34/248 ~14% 22/23 – 7/61 ~11% (interesting to see if this stays low) pic.twitter.com/Mapx8HE0PT
Figura 13: Asistencias desde Zona 14 y Espacios medios en la UCL 2020-2022
Assists Originating in the Penalty Area 20/21 – 81/222 ~36% 21/22 – 106/248 ~43% 22/23 – 25/61 ~ 41% A big upward tick from 20/21 to 21/22 and 22/23 looking more like 21/22 so far. pic.twitter.com/FvSXAskgOf
Figura 14: Asistencias desde carriles laterales y dentro del área en la UCL 2020-2022
Por ejemplo uno de los goles del Manchester City contra el PSG durante la temporada anterior de la UCL. Se produce el pase a las espaldas (similar al ejercicio del video mostrado anteriormente) pero una vez dentro del área en lugar de buscar el remate directamente, otros jugadores deben acompañar la jugada y buscar una mejor opción de tiro.
Figura 15 y 16. Gol del Manchester City ante el Paris Saint Germain
Para efectos de conclusión, tal cual lo indica la frase al inicio de este documento, independientemente de las zonas desde donde se genera mayor peligro, o los sectores del terreno de juego en donde exista mayor probabilidad de gol, no debemos dejar de lado los beneficios de contar con alternativas y variables dentro del modelo de juego. La aparición del xG no debe desincentivar la utilización del remate de media distancia a nivel profesional. Por el contrario, los datos nos muestran la gran utilidad que tiene y por lo tanto no debe ser castigada su utilización en el fútbol base, más bien promover y potenciar su utilización en los contextos en donde generen mayor beneficio.
Referencias
Smith, R. A., & Lyons, K. (2017). A strategic analysis of goals scored in open play in four FIFA World Cup football championships between 2002 and 2014. International Journal of Sports Science & Coaching, 12(3), 398-403.
Grant, A., Williams, A. M., Lee, D., & Dand Reilly, J. (1998). Match Analysis of Previous World Cups (1986-1994). Insight, 4, 20-21.
Van Roy, M., Robberechts, P., Yang, W. C., De Raedt, L., & Davis, J. (2021). Leaving goals on the pitch: Evaluating decision making in soccer. arXiv preprint arXiv:2104.03252.
Tippett, J. (2019). The Expected Goals Philosophy: A Game-Changing Way of Analysing Football.
Cavus, M., & Biecek, P. (2022). Explainable expected goal models for performance analysis in football analytics. arXiv preprint arXiv:2206.07212
Goldsberry, K. (2019). Sprawlball: A visual tour of the new era of the NBA. Mariner Books.
Anderson, C., & Sally, D. (2013). The numbers game: Why everything you know about soccer is wrong. Penguin.
Sumpter, D. (2017). Soccermatics: Mathematical Adventures in the Beautiful Game Pro-Edition. Bloomsbury Publishing.
Escribimos hace algún tiempo sobre los Goles Esperados. Llega el turno de comentar un poco acerca de las Asistencias Esperadas. Para esto tomo como referencia las declaraciones de Agustín Lleida en relación con el rendimiento de Allen Guevara. Al justificar su salida de Liga Deportiva Alajuelense, Lleida mencionó que Guevara sólo anotó 3 goles, y no entender del peso al cual los medios de comunicación hacían referencia.
Bajo una valoración totalmente subjetiva, a mi criterio no puedo limitarme a indicar si Guevara tuvo un mal/buen rendimiento con base en solo en sus anotaciones. Me interesa más su aporte en asistencias y presencia en acciones ofensivas. Para las anotaciones, tengo otros responsables (y aquí si valdría la pena revisar, por ejemplo, el xG de Jonathan McDonald. Pero esto será para otro momento).
Tomando como referencia los datos registrados del Torneo de Apertura 2019 y Clausura 2020, estos son los mejores asistidores del Torneo Nacional de Costa Rica:
Nombre
Minutos Jugados
Asistencias
Goles
1
M. Angulo
2765
15
5
2
Randall Azofeifa
3357
13
3
3
E. Ramírez
2772
12
3
4
J. Moya
3501
12
14
5
Alex López
3540
10
7
6
J. Cordero
2914
9
5
7
Ariel Lassiter
3966
9
21
8
Diego Estrada
1878
8
1
9
Y. Ruiz
2877
8
12
10
F. Rodríguez
1876
8
9
11
Allen Guevara
3109
7
3
12
Á. Sánchez
1565
7
3
13
J. East
3229
7
21
14
Anthony López
1521
7
5
15
Johan Venegas
2947
6
13
Como vemos, Guevara entra en el top 15 en asistencias del Torneo Nacional en términos acumulados. He incluido también los minutos jugados, porque con este valor podemos sacar cuales son sus asistencias promediadas en 90 minutos, lo cual nos daría un parámetro más ajustado según la participación real por partido (Algunas estadísticas promedian por partidos jugados, pero esto es peligroso porque en minutos jugados las diferencias pueden ser abismales, por lo tanto, la comparación sería incorrecta. Por ejemplo, en Costa Rica hay clubes que disputarán más partidos por las fases finales, y esto al comparar rendimiento de jugadores de forma individual, podría tener diferencias considerables).
Veamos como quedaría la tabla según las asistencias por cada 90 minutos (filtrando jugadores que tengan más de 1000 minutos disputados:
Nombre
Goles
Asist/90
Asistencias
1
M. Angulo
5
0,49
15
2
Anthony López
5
0,41
7
3
Din Arias
4
0,41
6
4
Á. Sánchez
3
0,40
7
5
E. Ramírez
3
0,39
12
6
F. Rodríguez
9
0,38
8
7
Diego Estrada
1
0,38
8
8
Randall Azofeifa
3
0,35
13
9
J. Bustos
1
0,33
4
10
K. Cordero
4
0,32
6
11
J. Moya
14
0,31
12
12
J. Cordero
5
0,28
9
13
Jose Sanchez
–
0,27
5
14
Alex López
7
0,25
10
15
Y. Ruiz
12
0,25
8
16
M. Tercero
1
0,25
6
17
G. Leiva
3
0,24
5
18
M. Russell
4
0,23
5
19
C. Elizondo
5
0,23
4
20
R. Leal
3
0,22
4
21
P. Jiménez
–
0,22
4
22
J. Pemberton
3
0,22
5
23
Marcos Ureña
12
0,22
5
24
D. Quirós
1
0,21
3
25
O. Rodríguez
4
0,21
6
26
Ariel Lassiter
21
0,20
9
27
Z. Zúñiga
4
0,20
3
28
Allen Guevara
3
0,20
7
En este caso Guevara baja al puesto 28, pero interesantemente de la lista anterior, Anthony López quedaría de segundo (otro de los descartados por Alajuelense). En asistencias cada 90 minutos, Guevara aparece por encima de Venegas, y muy similar a Lassiter, entre otros. Evidentemente aquí hay varios aspectos por analizar según la cantidad de minutos de cada uno, así como el aporte en jugadas a balón parado. Sobre todo, Marvin Angulo se beneficia mucho de esto, al igual que Azofeifa y el mismo Anthony López. Allen Guevara sumó 7 asistencias, de las cuales sólo 1 podría considerarse a balón parado, por acción indirecta. Marvin Angulo (15 asistencias) tiene 6 asistencias desde tiro de esquina y 1 desde un tiro libre. Anthony López (7 asistencias) 3 asistencias desde tiros de esquina y 1 de tiro libre. Rándall Azofeifa (13 asistencias) 7 asistencias desde un tiro de esquina y 1 desde un tiro libre. De esta manera podemos ir construyendo nuestro análisis final.
Lugar del pase y dirección de las asistencias de Allen Guevara (2019-2020).
Ahora bien, las asistencias muchas veces no reflejan el aporte real de un jugador. Esto por una razón muy sencilla, ¿qué pasa cuando el receptor del pase no define correctamente? Un pase magistral, pero un fallo de cara al marco, la asistencia no sumó. Ese tipo de acciones estarían siendo omitidas en las estadísticas anteriormente mostradas. Por lo tanto, una forma de poder generar una métrica que abarque también esos pases sería utilizar las Asistencias Esperadas (xA). Su definición es muy simple, el cálculo de goles esperados se le suma al asistidor. Es decir, si el asistidor generó un pase que terminó en un tiro de un xG de 0.60, entonces ese valor se le suma al asistidor. De esta forma si el rematador termina definiendo incorrectamente o el portero o defensa realiza una intervención defensiva, le voy a seguir dando un valor al pase realizado.
Por lo tanto, de la lista anterior, veamos como se verían con base en las xA:
Nombre
xA
Asist/90
Asistencias
Goles
1
Alex López
14
0,25
10
7
2
Randall Azofeifa
13
0,35
13
3
3
Ariel Lassiter
13
0,20
9
21
4
E. Ramírez
12
0,39
12
3
5
J. Cordero
12
0,28
9
5
6
Christian Bolanos
12
0,14
5
23
7
M. Angulo
10
0,49
15
5
8
J. Moya
10
0,31
12
14
9
M. Torres
10
0,18
4
6
10
F. Álvarez
10
0,14
5
11
11
W. Chévez
10
0,13
5
6
12
O. Rodríguez
9
0,21
6
4
13
Allen Guevara
9
0,20
7
3
14
Marcos Ureña
8
0,22
5
12
15
J. East
8
0,20
7
21
Allen Guevara vuelve a aparecer entre los 15 mejores del torneo, y esta vez con números muy similares a los de Mariano Torres o Marvin Angulo. Esto quiere decir que Guevara generó pases que debieron terminar en al menos 9 goles, pero únicamente 7 terminaron en el fondo de la red. Por supuesto aquí queda pendiente realizar observaciones de esas jugadas. Hay matices en todo esto, por ejemplo, puede ser que el pase inicial fue muy sencillo, y el rematador generó una jugada individual antes del remate. Aquí estaría sumando el valor del xG de forma incorrecta al asistidor. Sin embargo, esto se corrige realizando la observación de las jugadas y valorar según su criterio (hay nuevas métricas en camino para valorar aún mejor cada uno de los pases, pero no tenemos estos datos aún para el campeonato nacional).
Tomando como referencia el mismo concepto de las asistencias cada 90 minutos, podemos aplicar este parámetro a las xA:
Nombre
xA
xA/90
Goles
Asist/90
Asistencias
1
M. Torres
10
0,44
6
0,18
4
2
Anthony López
7
0,41
5
0,41
7
3
Din Arias
6
0,41
4
0,41
6
4
Á. Sánchez
7
0,40
3
0,40
7
5
E. Ramírez
12
0,39
3
0,39
12
6
J. Bustos
4,5
0,37
1
0,33
4
7
J. Cordero
12
0,37
5
0,28
9
8
Alex López
14
0,36
7
0,25
10
9
Randall Azofeifa
13
0,35
3
0,35
13
10
Marcos Ureña
8
0,34
12
0,22
5
11
F. Rodríguez
7
0,34
9
0,38
8
12
Diego Estrada
7
0,34
1
0,38
8
13
R. Leal
6
0,33
3
0,22
4
14
P. Azcurra
7
0,33
3
0,09
2
15
Christian Bolanos
12
0,33
23
0,14
5
16
M. Angulo
10
0,33
5
0,49
15
17
M. Russell
7
0,32
4
0,23
5
18
O. Rodríguez
9
0,31
4
0,21
6
19
P. Jiménez
5,5
0,31
–
0,22
4
20
J. Pemberton
7
0,31
3
0,22
5
21
E. Solórzano
5,6
0,30
2
0,05
1
22
D. Quirós
4,2
0,30
1
0,21
3
23
Ariel Lassiter
13
0,30
21
0,20
9
24
Jose Sanchez
5,4
0,29
–
0,27
5
25
F. Álvarez
10
0,28
11
0,14
5
26
Z. Zúñiga
4,1
0,28
4
0,20
3
27
C. Elizondo
4,8
0,27
5
0,23
4
28
J. Sosa
7
0,27
3
0,19
5
29
Nextali Rodriguez
4
0,27
8
0,07
1
30
W. Chévez
10
0,27
6
0,13
5
31
Allen Guevara
9
0,26
3
0,20
7
Aquí Guevara cae al puesto 31, pero nuevamente por encima de figuras como Johan Venegas, y muy similar a figuras como Lassiter, Freddy Álvarez o Wálter Chévez. De nueva cuenta corresponde realizar un análisis visual de las jugadas, para valorar otros aspectos según la cantidad de minutos, rivales y la calidad de los pases según consideremos conveniente. Sin embargo, estamos dando un panorama de comparación de rendimiento más allá de los goles anotados, parámetro equivocado según nuestro criterio.
Revisando la herramienta de comparación de jugadores de SIFUT (comparación de más de 100 variables de jugadores dentro del fútbol centroamericano, entre ellas asistencias, porcentaje de pases efectivos, goles, creación de ocasiones de gol, etc), este es el resultado para Allen Guevara:
Interesante la aparición del joven Jorge Álvarez (Honduras, Olimpia, 22 años), Edward Santeliz (Guatemala, Xelajú, 33 años), Oscar Salas (Honduras, Motagua, 26 años), Manfred Russell (Costa Rica, Cartaginés, 31 años), Aléxander López (Honduras, Alajuelense, 28 años) y el mismo Pablo Azcurra (Argentina, Pérez Zeledón, 34 años). Podemos ajustar los parámetros de búsqueda según la edad o el país donde participa, pero por o el momento lo dejamos abierto.
No se si al final de cuentas logré defender el rendimiento de Allen Guevara, o más bien lo empeoré. El punto final con esto es valorar su rendimiento de manera objetiva, y no solamente decir “los goles que anotó”, como vemos, podemos ir mucho más allá. Además de esto, si queremos suplir a Guevara, podemos utilizar herramientas como las de SIFUT para comparar jugadores en el mercado. Puede ser que estemos buscando un sustituto donde no lo necesitamos, o incluso algunas opciones interesantes para evaluar. Adicionalmente, el Torneo Clausura 2020 fue un torneo atípico y accidentado debido al parón por la pandemia COVID-19, situación que asumo tampoco fue tomada en cuenta para valorar el rendimiento (hay un efecto y diferencia de torneo a torneo).
¿Era necesario dejar ir a Allen Guevara o Anthony López? Eso únicamente lo pueden valorar desde la dirección técnica y los aficionados. Mi criterio podría ser ir dándole oportunidades a los jóvenes y que vayan mostrando números positivos comparables con los jugadores actuales (ellos también deben saber a quienes deben superar), o fichar elementos que me aporten mejores números.
Para este momento da igual si usted “cree” o no en las “estadísticas”. Esto es muy muy sencillo, en el fútbol actual, tanto jugadores como entrenadores son evaluados por nuevas métricas. Entre estas está la de Goles Esperados (Expected Goals, xG). Por lo tanto, es indiferente si usted está de acuerdo o no, especialmente si es un entrenador o jugador profesional. Usted está siendo evaluado por estas métricas. Por lo tanto hacer caso omiso a esto, sería como desconocer lo que le van a evaluar en el próximo examen. Por lo menos hay que repasar la materia. En nuestro caso como aficionados, nos permite tener más argumentos para evaluar rendimientos.
Ciertamente las estadísticas analíticas son algo utilizado desde hace mucho tiempo, la única diferencia es que con la cantidad de datos acumulados a través de los años y el acceso a las herramientas disponibles para el análisis de datos, ahora es posible contar con mejores métricas, en este caso especificas para el fútbol (béisbol, fútbol americano o baloncesto llevan años luz de avance en relación al fútbol).
No todas las métricas utilizadas han resultado ser efectivas. ¿Recuerdan cuando se valoraba la cantidad de kilómetros recorridos por un jugador en un partido?. Bueno, el dato por si solo, no nos dice nada, necesita un contexto.
Una de las métricas modernas es el modelo probabilístico xG y sus variantes (Aclaro, lo de moderno también es de juzgar, ya que el concepto de xG tiene unos 20 años de estar evolucionando). Este artículo no es para explicar el xG, pero podríamos definirlo brevemente como la probabilidad de anotación (entre 0 y 1, siendo 1 el máximo posible) que tiene un tiro de convertirse en gol en un determinado momento según su dificultad. Por ejemplo, en la mayoría de metodologías, los penales utilizan un xG de 0.75, es decir tiene un 75% de probabilidad de convertirse en anotación. Un remate fuera del área podría tener un xG de 0.09, o un tiro de con el pie dentro del área grande de 0.22, o 0.38 dentro del área pequeña. Esto puede cambiar sin duda con base en variables como son la competición, la posición exacta del tiro (se toma en cuenta el ángulo de acuerdo al marco), el perfil (cabeza o pie), condiciones del terreno de juego y la marcación del rival. Estas metodologías han ido evolucionando y cada vez involucran nuevas variables para una mayor precisión en el análisis. Para llegar a los valores de xG como base, se analizan miles de tiros a lo largo de la historia para logar obtener una probabilidad de que un tiro “debía” ser gol.
Ahora bien, a nivel mundial esta variable ha probado ser muy efectiva tanto para analizar partidos específicos (rendimiento del equipo durante un partido), rendimiento del equipo en una temporada y adicionalmente el rendimiento del jugador durante una campaña. Por ejemplo, en la siguiente imagen podemos ver el rendimiento de Cristiano Ronaldo desde la temporada 2015/2016 hasta la 2018/2019, en donde la cantidad de goles anotados es muy similar a su respectivo xG acumulado, es decir, convirtió las oportunidades que él y su equipo generaron con un rendimiento óptimo.
Goles vs Goles Esperados de Cristiano Ronaldo 2015-16 a 18-19
Otro ejemplo podría ser revisar el xG de la actual temporada (2019-2020) de La Liga española, en donde para variar, los mejores jugadores tienen números que se asemejan a su xG, incluso superando las expectativas. Los números de Lionel Messi en cuanto a goles casi duplican su xG, es decir, anotó más goles que la calidad de opciones generadas por el Barcelona (Sin extrañarse, para el momento en que usted está leyendo esto, es muy probable que Ernesto Valverde ya no sea el entrenador del Barcelona).
Goles esperados La Liga 2019-2020.
Noten que también existen otras medidas como xA (Asistencias Esperadas) o xG90 (xG por 90 minutos). Estas son otras métricas que podríamos analizar en otro momento, pero ya ustedes pueden notar el patrón, al medir la calidad de las ocasiones que se convirtieron en asistencias.
Pasemos ahora a revisar cuales serían los números aplicando el mismo concepto a la FPD de Costa Rica. Revisando las 22 jornadas de la fase regular del Torneo de Apertura 2019, tenemos el siguiente gráfico:
Goles y Diferencia vs xG.
Podemos apreciar por ejemplo como Álvaro Saborío anotó 13 goles y tuvo una suma total de xG de 8.0, lo cual da como resultado una diferencia de +5. Es decir, convirtió en gol más ocasiones de las esperadas según su probabilidad, con un rendimiento extraordinario (Se entiene el porque regresar de su retiro #2, el muchacho aún está para más). Así sucesivamente podemos ver jugadores como Ariel Lassiter, Frank Zamora, Brian Rubio y Johan Venegas con rendimientos muy buenos, y otros como Julio Cruz aún con un -1 de diferencia, que comprueban una muy buena temporada regular. Otros como Jonathan Moya, Jossimar Pemperton o Alexander Espinoza, no convirtieron muchas de las ocasiones de gol generadas por su equipo. A partir de ahí, ya se podría analizar a detalle la calidad de esas ocasiones de gol y juzgar su temporada.
Dejo la tabla completa para que ustedes puedan revisar los datos completos:
Incluso nos podemos ir más atrás, revisando toda la temporada 2018-2019 (Apertura 2018 y Clausura 2019). Y podemos ver algunos datos interesantes:
Goles vs diferencia xG, temporada 2018-2019
Nuevamente Álvaro Saborío con un rendimiento óptimo, al igual que Johan Vengas, Brian Rojas, Marvin Angulo. Caso sobresaliente el de Roger Rojas, quien a pesar de sus 17 goles, tuvo un xG total de 22.0, lo cual da un indicio de una gran cantidad de oportunidades desperdiciadas. De ahí quedaría evaluar a detalle elementos como los penales (suman 0.75 del xG, lo cual puede inflar o en su defecto golpear bastante el rendimiento mediante esta métrica), minutos jugados, cantidad de tiros.
Tabla general jugadores temporada 2018-2019
Es muy importante poder valorar este tipo de métricas, ya que proveen una valoración objetiva a la calidad de oportunidades generadas por un equipo. No solamente como indicativo de la efectividad de un delantero, sino también la cantidad y calidad de opciones generadas por el equipo y de esta forma su rendimiento. Así podemos saber si un equipo tuvo algo de “suerte” en un partido (ganando generando considerablemente menos ocasiones de gol que el rival) o algún jugador no está pasando por su mejor momento.
Por este motivo, espero puedan seguir las publicaciones que estaremos realizando a lo largo del torneo. La idea es poder proveer información adicional para el campeonato de Costa Rica, y así obtener una valoración objetiva de rendimiento:
¿Qué pasaría si el campeón mundial de fútbol se disputara con un formato similar al boxeo? Esta pregunta se la formuló el periodista y escritor Paul Brown en 2003, cuando publicó un artículo al respecto en la revista For For Two. Su trabajo tuvo tan buen recibimiento, que esto dio origen al libro oficial publicado en 2011, Unofficial Football World Champions.
Sin embargo esta idea tiene sus inicios muchos años antes, precisamente en 1967, cuando los escoceses se auto proclamaron campeones no-oficiales del mundo. Inglaterra se había coronado campeón del mundo un año antes, en el torneo disputado en casa. El 15 de abril de 1967, Escocia derrotó 2-3 a Inglaterra en el viejo estadio de Wembley en un amistoso, lo cual para ellos significaba haberle “robado” el título a los ingleses.
Entre Marzo y Abril de 1963 México defendió su título en el primer torneo de CONCACAF, realizado en El Salvador. Lo que hoy conocemos como Copa de Oro, en ese entonces se denominaba NORCECA. Costa Rica se coronó campeón del certamen, por lo tanto también obtuvo el título de Campeón No-Oficial del Mundo. Defendió su título en un amistoso contra Colombia el 1 de setiembre, con victoria de 4 – 5 en Bogotá. Sin embargo tres días después se volvieron a enfrentar, esta vez en Cali, con victoria de Colombia 1 – 0, quitándole el título a los ticos.
Esta es una interesante forma de decidir la mejor selección del planeta. Una manera de darle más importancia a los partidos amistosos y competiciones oficiales.
La anterior tabla es basada en los puntos obtenidos durante las 16 primeras fechas del Torneo de Invierno, junto con las 15 fechas que llevamos hasta el momento del Torneo de Verano.
Primero que todo, es evidente que el peor equipo del torneo de invierno, San Carlos, tuvo un crecimiento extraordinario. Muchos lo deban por descendido y hoy es el primer equipo clasificado a las semifinales. Por otra parte es de destacar la participación de Saprissa y Alajuelense, quienes no clasificaron a la segunda ronda el torneo pasado, mientras que en el actual ya aseguraron su puesto en la ronda final. Queda definir cual de los dos quedará sembrado a las semifinales y cual tendría que jugar los cuartos de final.
La mayor caída es sin duda el Brujas FC, campeón de Invierno y hoy es el último lugar de la tabla general con tan solo 12 puntos. Es interesante ver como Heredia y Pérez Zeledón tuvieron un rendimiento mucho mejor que Brujas durante esas 16 primeras fechas. Sin embargo, al igual que los hechiceros este torneo se fueron en picada. De momento Herediano está salvando la temporada con la llegada de Orlando De León. Ya aseguraron un puesto en la siguiente ronda.
Otro punto para analizar es el de Puntarenas, subcampeón de Invierno. No ha tenido mucha diferencia en cuanto a puntaje con respecto al torneo anterior. Sin embargo, a pesar de un haber bajado un poco el rendimiento, aún tiene chances de clasficar. En cuanto al descenso, es claro que Ramonense y la Universidad de Costa Rica en los dos torneos han tenido un rendimiento pobre en cuanto a resultados favorables. Los dos tienen chances de clasificar a cuartos de final. También uno de los dos participará el próximo campeonato en la segunda división de nuestro país.
