Conheça o VAEP - um passo além no uso de dados de eventos

Conheça mais uma importante ferramenta de Analytics

Seja você um analista profissional trabalhando em clubes, ou um scout que observa jogadores, ou até mesmo um Fanalytic apaixonado pelos dados e seus usos, há algo que todos fazemos constantemente neste mercado: avaliar e comparar jogadores. E geralmente o fazemos de forma individual e isolada.

É que realmente é muito difícil colocar as ações individuais em um contexto de ações coletivas, através de dados que sejam de fácil acesso. O uso de dados de rastreamento óptico (tracking data) é um caminho que permite isso, mas os dados óticos são caros, de difícil acesso e somente os grandes clubes e empresas podem usá-los diariamente.

Atualmente a comunidade analítica do futebol tende a avaliar atletas através de:

  • Dados que estão fora de contexto por “default”, como a porcentagem de acerto de passes, que não difere a qualidade do passe dado, a pressão recebida, etc
  • Ações da partida isoladas (tudo o que há entre elas e tudo o que incide sobre elas é ignorado) como finalizações, desarmes, gols marcados, etc.
  • Métricas que dependem das ações de outros jogadores, como assistências, passes recebidos, escanteios, etc.

Nesse sentido, o uso de Índices de Performance (KPI) nos permite estar muito mais próximos das respostas que perguntamos aos números. Alguns índices já estão consolidados no mercado como os Gols Esperados (xG – Expected Goals) ou os Passes por Ações Defensivas (PPDA). Outros ainda buscam validação, como a Cadeia de xG (xGChain) ou o ALGO (Ações que levam a Gol).

Dentro dessa perspectiva de criar um índice confiável que combine diferentes valências, aparece o VAEP (Valuing Actions by Estimated Probabilities), em português livre seria algo como “Avaliação de Ações por Probabilidades Estimadas”. Desenvolvido por Tom Decroos, Lotten Bransen, Jan van Haaren e Jesse Davis, todos cientistas da universidade KU Leuven da Bélgica.

Basicamente, o que o VAEP faz é calcular a probabilidade de uma ação baseada em tudo o que aconteceu ANTES dela e tudo o que pode acontecer APÓS ela ser realizada. Claro, baseado no retrospecto de que ações similares em lugares do campo e situações parecidas tenham acontecido no passado. Mais ou menos, a mesma lógica dos Expected Goals.

Inclusive, leva em consideração o quanto % essa ação pode influenciar em uma jogada de gol. Ou seja, se cria um framework de análise sobre performance individual, mas considerando o peso e qualidade de todos os eventos prévios e possíveis futuros que envolvam aquela ação específica. Permitindo uma leitura mais precisa e profunda sobre a contribuição individual do atleta no jogo.

AQUI você pode ler o paper completo dos cientistas belgas e holandeses que contribuíram e acessar à fórmula do VAEP. E também AQUI vai encontrar os pacotes Python para programar e usar.

Em seu paper, os cientistas da KU Leven publicaram resultados referentes à temporada 2017/18, e no gráfico abaixo vemos como os líderes das estatísticas na Premier League por gols marcados e por assistências convertidas, não batem com o ranking de VAEP, que se propõe a ser uma métrica com mais profundidade do que os eventos simples.

Gols x Assists x VAEP

Inclusive, visualizando o valor de mercado dos atletas na época, nota-se como Philippe Coutinho ou Ryiad Mahrez, na época no Liverpool (meia temporada) e Leicester respectivamente, estavam sub valorizados em relação às suas produções no índice. Seus clubes poderiam ter uma receita MAIOR na negociação de ambos, por exemplo.

Outro gráfico interessante do estudo é o comparativo entre jogadores com pelo menos 900 minutos em campo na Premier League e na La Liga, cruzando a média de ações certas/90min com a média de VAEP por ação. Nessa época, Messi seguia liderando qualquer índice de performance, sempre tendo um mundo a parte só pra ele. Mas mostra também a importância de Coutinho tanto no LFC quanto no Barcelona no período medido (2017/18).

Se o VAEP se transformará em uma ferramenta constante e confiável, só o tempo dirá. Vai depender da usabilidade, da validação do modelo e claro, da abertura do sempre fechado mundo do futebol para as inovações da ciência analítica. Mas sem dúvidas é um recurso auspicioso e acessível para todos.

Compartilhe

Comente!

Tem algo a dizer?

Últimas Postagens

Guia do Brasileirão: Vitória

Guia do Brasileirão: Vitória

Douglas Batista
Guia do Brasileirão: Vasco

Guia do Brasileirão: Vasco

Gabriel Mota
Guia do Brasileirão: São Paulo

Guia do Brasileirão: São Paulo

Vinícius Dutra
Guia do Brasileirão: Red Bull Bragantino

Guia do Brasileirão: Red Bull Bragantino

Vinícius Dutra
Guia do Brasileirão: Palmeiras

Guia do Brasileirão: Palmeiras

Vinícius Dutra
Guia do Brasileirão: Juventude

Guia do Brasileirão: Juventude

Vinícius Dutra
Guia do Brasileirão: Internacional

Guia do Brasileirão: Internacional

Vinícius Dutra
Guia do Brasileirão: Grêmio

Guia do Brasileirão: Grêmio

Vinícius Dutra
Guia do Brasileirão: Fortaleza

Guia do Brasileirão: Fortaleza

Douglas Batista
Guia do Brasileirão: Fluminense

Guia do Brasileirão: Fluminense

Gabriel Mota
Guia do Brasileirão: Flamengo

Guia do Brasileirão: Flamengo

Gabriel Mota
Guia do Brasileirão: Cuiabá

Guia do Brasileirão: Cuiabá

André Andrade
Guia do Brasileirão: Cruzeiro

Guia do Brasileirão: Cruzeiro

André Andrade
Guia do Brasileirão: Criciúma

Guia do Brasileirão: Criciúma

André Andrade
Guia do Brasileirão: Corinthians

Guia do Brasileirão: Corinthians

Douglas Batista