Analytics: como saber se está certo ou errado?

Logo após a Primeira Guerra Mundial, espalhou-se pelas ruas de Viena na Áustria uma paixão incontrolável pelo futebol. Entre 1918 e 1924 o número de clubes duplicou, o de jogadores inscritos por esses clubes triplicou e o público nos estádios para assistir aos jogos desses clubes quadruplicou.

A vida nos cafés da cidade potencializou essa paixão e cada torcida tinha seu ponto de encontro. Um jovem chamado Karl Popper frequentava esses cafés, ia aos estádios e tinha sua paixão pelo futebol como qualquer outro jovem austríaco da época.

Em 1922, fundou o “Círculo de Viena” com outros filósofos da Universidade da capital. O tema prioritário dos estudos desse grupo era a formulação de um critério que permitisse distinguir entre proposições com ou sem significação a partir do critério de “verificabilidade”. Assim, aquilo que não tivesse possibilidade de verificação deveria ser retirado do saber científico, como os enunciados metafísicos.

A Física era o modelo que eles propunham para todos os enunciados científicos, ou seja, só aquilo que foi dito a partir de observações poderia ser considerado verdadeiro. Os enunciados que não pudessem ser examinados a partir da verificação empírica não tinham significação e, portanto, deveriam ser desconsiderados da ciência.

Dentro desse mundo vívido e transformador dos cafés vienenses, do futebol e dos filósofos, Popper chamou isso de Teoria da Falseabilidade, que praticamente diz que toda teoria científica precisa ser refutada com experiências para ser considerada válida. Se uma teoria ou ideia resistir à sua refutação, ela é verdadeira. Caso contrário, é apenas mito.

Diariamente quem trabalha com dados no futebol precisa lidar com os questionamentos “será que estou certo?” ou com o “será que estou errado?“. Mesmo se cercando de dados de toda espécie, mesmo no mundo da precisão matemática, nos confrontamos com dúvidas enormes.

Pois o futebol é um esporte caótico e aleatório, jogado de forma coletiva e sistêmica e onde as ações dependem de diferentes forças e são praticamente incontroláveis. O ambiente perfeito para quem trabalha com números e dados, não é mesmo? Só que não.

O pessoal do Statsbomb, empresa inglesa de análise de dados e performance, tem uma especialidade na formatação de radares com dados quantitativos de atletas. Esses gráficos são super importantes e tiram uma foto de um momento do atleta. Mas será que eles falam mesmo tudo sobre esses jogadores?

Nossos parceiros do InStat, maior plataforma de estatísticas de futebol do mundo, oferecem mapas como esses das finalizações do Tottenham na Premier League 2019/20, comparando o time com e sem o artilheiro Harry Kane. Mesmo com a precisão dos dados, podemos afirmar que Kane influencia o ataque dos Spurs só com esses mapas?

O Princípio da Falseabilidade de Popper nos ensina a questionar e a perceber se o que temos na frente responde às nossas perguntas com exatidão. E isso se torna mais complexo ainda frente ao ambiente e contexto que o futebol nos propõe.

Aí, aparece outra contribuição desse filósofo apaixonado pela futebol como a gente e que queria mesmo era bola na rede: mais importante que confiar na matemática é confiar na LÓGICA, ensinou Popper. Ela vai fazer com que tenhamos uma leitura mais condizente com a realidade sobre aqueles dados e gráficos que podem nos induzir ao erro.

Afinal, os números nunca mentem. Mas eles não nos dizem TODA a verdade.