Moneyball ou Futebol?

Já cansei de escutar a pergunta “Guffo, quando teremos um Moneyball no futebol?” A resposta é bem simples: nunca. Ou melhor: já temos. Clubes como o Brentford FC e o Midtjylland (do mesmo proprietário) usam a análise de dados em todos os setores, da gestão ao comercial, do treino ao campo.

E mesmo com todos os sucessos e fracassos desses clubes, pode-se afirmar que nunca teremos um caso como o retratado no famoso livro de Michael Lewis sobre a revolução de Billy Beane no baseball norte-americano. Isso porque a biomecânica nos explica que nosso corpo não foi “desenhado” para jogar futebol. É muito difícil ter precisão com os pés onde o polegar não é opositor e sim de sustentação. 

Mas isso é um assunto para outra coluna, outro espaço em outro momento. A questão é: estamos fazendo as perguntas CERTAS aos números? A sensação que se tem é que na maioria das vezes, não. O mundo do futebol tem muitas dificuldades de lidar com números e estatísticas, quem dirá com algoritmos, machine learning e tracking data.

Todos profissionais que trabalham com dados lidam primeiro de tudo com o RUÍDO. Aquele monte de números fazendo barulho na sua tela, pedindo atenção e você apenas um ser humano sem capacidade biológica de captar e entender tudo de forma coerente. A seleção dos números corretos que vão nos ajudar a responder nossas perguntas é o primeiro passo para se livrar do ruído.

Nos modelos de expected goals (xG), se diz que há dois fatores proeminentes para validar um modelo: a base de dados usada (não pode ser muito antiga e nem muito pequena, com a maior quantidade de variantes possíveis) e a fórmula usada para montar (regressão logística, floresta aleatória, vetor, bagging, etc). Você sabe qual é mais precisa? Ou qual corresponde melhor às necessidades da sua análise?

Quando um gestor ou treinador chega e pergunta ao analista: “Preciso de um extremo que jogue pela esquerda, veloz, que tenha X qualidades técnicas e valha Y euros”, o analista se transforma imediatamente em uma ferramenta utilitária e caso ele não tenha uma resposta para isso, se tornará inútil aos olhos do treinador. E essa rotina de trabalho está errada!

Analistas de dados com especialidade em esportes são profissionais cada vez mais importantes e com uma relevância imensa dentro dos clubes. No Brasil, isso ainda é uma realidade distante. Geralmente esses profissionais não são valorizados nem financeiramente e nem na hierarquia do clube. 

Os clubes não devem contratar analistas como se fosse uma obrigação de mercado ou apenas para deixar o profissional isolado em um cubículo fazendo relatórios de números frios inúteis. Precisam sim contratar entendendo que buscaram um profissional especialista que pode trazer respostas importantes pra instituição. E mais ainda: podem ajudar a melhorar as perguntas feitas pelo treinador e sua comissão técnica. E com as perguntas CERTAS, o ruído desaparece e surgem as soluções.

O ideal é que o analista de dados faça parte de um diálogo entre iguais em nível de tomada de decisão na comissão técnica de uma equipe e que tenha a mesma credibilidade e confiança que um preparador físico, um médico ou um fisiologista. Se os clubes estão incapacitados de ceder esse tipo de poder a um NERD de fora do futebol, eles não estão prontos para dar saltos de qualidade. 

Uma coisa que ninguém pensa na hora de me perguntar quando teremos um Moneyball no futebol é justamente isso: o enorme BARULHO que surge de um suposto comportamento que PRECISA obrigatoriamente ser cumprido pelos clubes, dirigentes, treinadores e atletas. Como se fosse uma lei “fazer as coisas como sempre foram feitas”. A disruptura não está só na sofisticação dos softwares e na formação dos profissionais. O verdadeiro ruído ainda está na cabeça de quem faz o esporte.