En el marco de nuestras maestrías en Sports Data Campus, seguimos explorando nuevas formas de analizar el fútbol a través de los datos. En esta edición de «Ciencia de las Métricas», presentamos la aplicación del modelo ELO al juego aéreo, un trabajo desarrollado por nuestros alumnos con un enfoque innovador y práctico. El objetivo es profundizar en el impacto de los duelos aéreos, mostrando cómo la ciencia de datos permite evaluar y mejorar el rendimiento de los jugadores en este aspecto fundamental del juego.
Los duelos aéreos y el modelo ELO, caso práctico aplicado al fútbol
El modelo ELO, ampliamente utilizado en ajedrez y otros deportes, se adapta aquí para medir la efectividad de los jugadores en duelos aéreos. Cada centímetro de altura y cada zona del campo cuentan a la hora de determinar la probabilidad de éxito en estas disputas. Su implementación en el fútbol abre nuevas posibilidades para los cuerpos técnicos y los analistas, quienes pueden incorporar este modelo a la evaluación de sus jugadores y oponentes.
Cálculo del ELO en duelos aéreos
La fórmula aplicada es:
ELO = K × (D – A)
Donde:
- K es la constante de ajuste, establecida en 32.
- D representa el resultado del duelo (1 para victoria, 0 para derrota).
- A es el valor promedio de las probabilidades basadas en la ubicación en el campo y la diferencia de altura entre los jugadores.
Ejemplo:
- Jugador 1: 182 cm.
- Jugador 2: 192 cm.
- Duelo en el tercio defensivo del Jugador 2.
- Probabilidad de ganar:
- Jugador 2: 0.66
- Jugador 1: 0.33
Aplicando la fórmula:
- Si el Jugador 2 gana: ELO = 9.44
- Si el Jugador 1 gana: ELO = 22.72
- Si el Jugador 2 pierde: ELO = -22.56
- Si el Jugador 1 pierde: ELO = -9.28
Esto demuestra que las victorias inesperadas generan mayores incrementos en la puntuación ELO, mientras que las derrotas en condiciones favorables penalizan más, aumentando la sensibilidad de la métrica. Así, este modelo no solo mide quién gana más duelos, sino que pondera la dificultad de cada enfrentamiento, permitiendo identificar jugadores que logran imponerse en condiciones adversas.
Midiendo la eficiencia de los duelos aéreos en el Fútbol con la fórmula AERO
Para complementar el modelo ELO, se introduce la fórmula AERO (Aerial Efficiency Rating Optimization), que mide el rendimiento en duelos aéreos considerando:
- Tasa de éxito en los duelos.
- Contexto del duelo (momentos clave, presión del partido).
- Posición del duelo en el campo.
- Rol del jugador (presencia aérea principal o jugador de apoyo).
Ejemplos:
- Virgil van Dijk (Liverpool): Dominante en los duelos aéreos tanto defensivos como ofensivos.
- N’Golo Kanté (Al-Ittihad): Compensa su estatura con inteligencia táctica y posicionamiento.
- Cristiano Ronaldo (Al-Nassr): Goleador prolífico con gran capacidad para imponerse en el juego aéreo ofensivo.
Este modelo es especialmente útil para entrenadores y analistas que buscan maximizar el impacto del juego aéreo dentro de sus estrategias. En muchas competiciones, los balones parados representan una gran cantidad de goles, por lo que entender qué jugadores pueden ser más efectivos en estas situaciones puede marcar una diferencia clave.
Sugerencias de mejora para la fórmula AERO
Aunque AERO proporciona información valiosa, hay aspectos a optimizar:
- Dificultad del duelo: Ganar ante un oponente físicamente superior debería ponderarse más.
- Contexto táctico del equipo: Equipos con estilos de juego distintos pueden inflar o reducir la relevancia del juego aéreo.
- Impacto del duelo: No todos los duelos tienen la misma importancia; algunos resultan en goles o despejes clave.
- Rol del jugador: Defensas centrales y delanteros deben ser evaluados de manera diferente a mediocampistas o extremos.
- Calidad del rival: Vencer a un especialista en juego aéreo debería otorgar un mayor valor.
El análisis de duelos aéreos no se trata solo de ganar o perder, sino de contextualizar el rendimiento de cada jugador. Aspectos como el movimiento previo al duelo, la dirección del despeje y la situación de juego (balón parado o en movimiento) pueden enriquecer la evaluación.
Estos estudios reflejan cómo el uso de datos en el fútbol permite descubrir patrones de rendimiento, optimizar estrategias y formar mejores jugadores. Con la implementación del modelo ELO y la fórmula AERO, se pueden realizar análisis más detallados y específicos, brindando herramientas innovadoras para la toma de decisiones.
En Sports Data Campus, nuestros alumnos exploran estos modelos avanzados como parte de su aprendizaje, llevando la analítica del fútbol a un nuevo nivel. La investigación y desarrollo de nuevas métricas nos permite seguir avanzando en el conocimiento del deporte, mejorando la interpretación de datos y ayudando a equipos y jugadores a alcanzar su máximo potencial.
¡Sigue explorando el mundo del análisis de datos en el fútbol con nosotros!
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