By Javier Álvarez-Beigbeder Suárez
El fútbol, ese deporte que mueve masas y despierta pasiones, siempre ha estado ligado a las estadísticas. Desde los goles marcados hasta los pases completados, cada acción en el campo queda registrada y analizada. Sin embargo, en los últimos años, la llegada del Big Data ha revolucionado la forma en que se interpretan estos datos, abriendo un nuevo mundo de posibilidades para entrenadores, aficionados y periodistas deportivos.
Uno de los conceptos clave del Big Data en el fútbol son los "goles esperados" (xG), una métrica que mide la calidad de las ocasiones de gol que genera un equipo. Se calcula teniendo en cuenta diversos factores, como la posición del disparo, la distancia a la portería y la presencia de defensores. De esta manera, se puede comparar la cantidad de goles que un equipo marca con la cantidad que se esperaba que marcara en base a la calidad de sus oportunidades.
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LaLiga: Un campeón inesperado según el Big Data
En la recién finalizada LaLiga, el Real Madrid se proclamó campeón tras una disputada temporada. Sin embargo, según el Big Data, el Barcelona hubiera sido el justo vencedor. El conjunto azulgrana superó por 7,80 puntos las expectativas, mientras que el Real Madrid lo hizo por 20,16. Un dato que invita a la reflexión sobre la influencia de la suerte y otros factores no medibles en el rendimiento de los equipos.
Más allá del campeón: Girona y Almería, dos casos a destacar
El Big Data no solo revela quién debería haber sido el campeón, sino que también ofrece información valiosa sobre el rendimiento de cada equipo en diferentes aspectos del juego. En el caso del Girona, el Big Data destaca su efectividad de cara a gol, ya que anotaron 14 tantos más de los esperados, mientras que encajaron 9 menos. Un dato que refleja la solidez defensiva del equipo catalán.
En el lado opuesto, la Unión Deportiva Almería se presenta como el gran damnificado por el Big Data. El conjunto andaluz, que finalmente descendió, obtuvo 22,40 puntos menos de los esperados, una diferencia abismal que refleja las dificultades que tuvieron para materializar sus ocasiones y defender su portería.
Premier League, Bundesliga y Serie A: El Big Data también tiene voz
El Big Data también ha arrojado resultados sorprendentes en otras ligas europeas. En la Premier League, el Arsenal se perfilaba como campeón, superando al Manchester City en goles esperados (14 vs 13) y encajando un gol menos de lo esperado. En la Bundesliga, el Bayern Munich habría arrebatado el título al Bayer Leverkusen de Xabi Alonso si no hubiera recibido 13 goles más de los esperados.
Finalmente, en la Serie A, el Napoli, que terminó 10º en la clasificación, se posicionaría como el tercer equipo de la tabla, según el Big Data. Un dato que invita a la reflexión sobre el potencial del equipo napolitano y las oportunidades que desaprovecharon durante la temporada.
En conclusión, el Big Data se presenta como una herramienta valiosa para analizar el rendimiento de los equipos de fútbol, ofreciendo información que va más allá del simple resultado final. Sin embargo, es importante recordar que los datos no son infalibles y que la suerte y otros factores no medibles también juegan un papel importante en el fútbol.
El Big Data no es un oráculo que predice el futuro, sino una brújula que nos ayuda a navegar por la complejidad del fútbol con mayor precisión. La interpretación de estos datos, junto con el análisis de otros factores, puede ser una herramienta invaluable para entrenadores, aficionados y periodistas deportivos.
Este artículo fue publicado originalmente por 90min.com/ES como Éstos serían los campeones de la temporada 2023/24 según el Big Data.
