Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han utilizado metodologías de las redes complejas para analizar las características del juego del F.C. Barcelona bajo la dirección de Pep Guardiola. El objetivo del estudio ha sido entender cómo se organiza un equipo de fúbtol.
Un estudio publicado en la revista Scientific Reports, en el que han participado investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha utilizado las redes complejas para analizar las características específicas del juego del F.C. Barcelona cuando estaba dirigido por Pep Guardiola.
“Este trabajo es una especie de tributo a Guardiola y a la forma en la que cambió el fútbol desde que entrenó al Barça. Hemos analizado el juego ideado por este técnico desde un punto de vista científico: construyendo las redes de pases del equipo de aquella época y analizando los patrones únicos que en ellas aparecen”, señala Javier M. Buldú, coautor del trabajo.
Buldú opina que “ciencia y fútbol es una combinación muy potente. En los próximos años el análisis del juego y rendimiento de un equipo de fútbol va a cambiar radicalmente”.
El estudio ha analizado todos los partidos de la temporada 2009/2010 de La Liga, centrándose en la información espacio-temporal de los pases entre jugadores.
“Construimos la red de pases de los 380 partidos de la temporada. Estas redes están formadas por nodos (jugadores) que se conectan entre sí mediante enlaces (pases), dando lugar a lo que llamamos redes-de-pases. A continuación, estudiamos como la redes de cada equipo crean patrones diferentes a lo largo del partido, analizamos su estructura y nos dimos cuenta que el Barcelona jugaba a otra cosa distinta del resto de equipos. No es una opinión, lo dicen los números”, dice el investigador.
Red de pases del F.C. Barcelona en su partido contra el Real Madrid en la temporada 2009/2010. El grosor de las conexiones entre jugadores es proporcional al número de pases entre ellos, mientras que los círculos indican la posición promedio del jugador. / Datos suministrados por Opta
Predicción y propagación
La ciencia de las redes, también conocida como teoría de redes complejas, se basa en el análisis de la estructura de una red para explicar los procesos que en ella ocurren. Esta disciplina está permitiendo avanzar en el conocimiento de infinidad de sistemas organizados en red y tiene aplicaciones que van desde la predicción de trending topics en Twitter, a la propagación de epidemias o incluso a la detección temprana de enfermedades neurodegenerativas mediante el análisis de redes cerebrales.
Este trabajo va un paso más allá y aplica varias de las metodologías de la ciencia de las redes al estudio del juego de los equipos de fútbol.
“No se puede describir el comportamiento de lo que hace un jugador en el campo analizando únicamente sus números individuales. Hace falta incluir la información de la interacción, no solo con sus compañeros, si no también con sus rivales”, añade.
Buldú recalca que ”esta es la premisa en la que se basan las ciencias de la complejidad: no es posible analizar un sistema complejo descomponiéndolo en sus partes individuales, hay que analizar el conjunto. Curiosamente, la idea que fundamenta las ciencias de la complejidad, nos la están repitiendo, día tras día, todos jugadores de fútbol: No soy yo, es el equipo”, explica Buldú.
Uno de los méritos de este trabajo es que analiza la evolución de las redes de pases a lo largo del partido, lo que abre la posibilidad de relacionar los parámetros de red con lo que sucede en el campo en cada momento. De esta manera, se demuestra que la estructura de red de la mayoría de equipos de fútbol es distinta cuando reciben un gol o cuando lo marcan.
“Podemos medir las fluctuaciones de los parámetros de red a lo largo del partido e identificar cuales de ellos están asociados con una mayor probabilidad de marcar o encajar un gol. Curiosamente, demostramos que estas fluctuaciones no dependen solo del número de pases, es decir, no vale simplemente con completar más pases, hay que realizarlos de una determinada manera”, comenta Buldú, el cuál aclara que el objetivo no es construir un algoritmo para realizar apuestas deportivas, si no comprender como se organiza un equipo de fútbol para poder ayudar a los cuerpos técnicos, tanto a preparar un partido, como a analizar lo que sucedió durante el mismo.
Un enfoque multidisciplinar
El coautor destaca que el artículo científico es un claro ejemplo del “valor añadido de los estudios multidisciplinares”, ya que en él han colaborado científicos del Centro de Tecnología Biomédica con el profesor Xavier Busquets, de la ESADE Business School y Paco Seirul.lo uno de los grandes maestros de la preparación física en el deporte y colaborador de Guardiola durante su época en los banquillos del Barcelona.
Tal y como explica Buldú, “este artículo no se podría haber llevado a cabo sin la interacción con Xavier y Paco. Por un lado, ha sido fundamental la participación de un experto en la construcción del juego de un equipo de fútbol. Por otra parte, las ideas y metodologías que presentamos trascienden al fútbol, y podrían tener gran impacto en el análisis de la organización de equipos de personas en entornos competitivos”.
De esta manera, los resultados obtenidos mediante el análisis de las redes de pases, se relacionan, en la sección final del artículo, con la disposición de los jugadores del Barcelona alrededor de la pelota, discutiendo como las ayudas al jugador con balón trascienden más allá del ámbito local del campo, dando lugar a una gran red compleja con patrones diferentes al resto de equipos de La Liga.
La conectividad entre jugadores, el coeficiente de triangulación, la dispersión de la red o su ratio de avance son algunos de los parámetros de red en los que el Barcelona destaca sobre el resto de equipos. A todo ello, hay que añadirle las fluctuaciones a lo largo del partido y el impacto que sobre ellas tienen los goles.
Referencia bibliográfica:
J.M. Buldú, J. Busquets, I. Echegoyen, and F. Seirul.lo. “Defining a historic football team: Using Network Science to analyze Guardiola’s F.C. Barcelona”. Scientific Reports 9:13602 (2019).
