Cómo analizar al propio equipo y al rival en fútbol a través de los datos
El análisis de datos en fútbol se ha convertido en una herramienta cada vez más presente en el fútbol profesional. Sin embargo, disponer de una gran cantidad de información no significa necesariamente comprender mejor lo que ocurre sobre el terreno de juego.
Para que los datos sean realmente útiles, es necesario saber qué información analizar, qué métricas utilizar y, sobre todo, cómo contextualizarlas.
En el análisis de un equipo podemos trabajar desde dos perspectivas complementarias: conocer el rendimiento y los comportamientos de nuestro propio equipo y estudiar al rival para identificar patrones que puedan ser relevantes de cara a la preparación de un partido.
En este artículo abordamos algunas de las principales aplicaciones del análisis del rival en fútbol y del análisis del propio equipo desde la perspectiva del dato.
¿Qué papel tienen los datos en el análisis de un equipo de fútbol?
Antes de analizar un equipo es necesario entender de dónde procede la información.
En fútbol existen diferentes fuentes de datos. Una de ellas es la recopilación manual de eventos del partido, donde se registra lo que sucede sobre el terreno de juego. También existen sistemas de vídeo y tracking capaces de obtener información sobre la posición y los movimientos de los jugadores, además de dispositivos que permiten analizar determinados aspectos del rendimiento físico.
Cada fuente tiene sus características y limitaciones. Por eso, una de las primeras preguntas que debe hacerse un analista es qué información necesita, cómo puede obtenerla y para qué quiere utilizarla.
El objetivo no es acumular datos, sino seleccionar aquellos que permitan responder a las preguntas que plantea el análisis.
Métricas y KPIs: ¿qué debemos medir?
Una vez obtenidos los datos, el siguiente paso es decidir qué métricas pueden ser útiles.
Una métrica puede medir diferentes aspectos del juego, mientras que un KPI debe aportar información que permita actuar, mejorar o modificar determinados comportamientos. Por ejemplo, conocer la distancia recorrida por un jugador puede ser interesante, pero dependiendo del objetivo del análisis puede resultar más útil estudiar la intensidad de esas acciones.
En el análisis de fútbol podemos diferenciar entre diferentes tipos de indicadores:
- Métricas clásicas: como goles, tiros, paradas o goles encajados.
- Métricas avanzadas: obtenidas mediante cálculos matemáticos y modelos específicos.
- Métricas de contexto: relacionadas con el equipo, el modelo de juego y los sistemas tácticos.
Esta última categoría es especialmente relevante. Un dato aislado puede ofrecer una información limitada si no sabemos en qué contexto se produce.
El contexto es clave para interpretar los datos
Uno de los principales retos del análisis de rendimiento en fútbol es evitar interpretar una métrica de manera aislada.
El análisis de los porteros permite observar claramente este problema. Variables como el porcentaje de paradas, los goles encajados o las porterías a cero pueden servir para describir el rendimiento, pero también están condicionadas por el equipo en el que juega el portero.
Un equipo que concede pocas ocasiones puede hacer que sus porteros presenten determinados registros estadísticos sin que estos datos permitan, por sí solos, explicar completamente su rendimiento individual.
Por eso, el análisis debe tener en cuenta el contexto colectivo. La misma lógica puede trasladarse al análisis táctico: una métrica debe interpretarse teniendo en cuenta el modelo de juego, los principios del equipo y la situación en la que se produce.
¿Cómo utilizar los datos para analizar al propio equipo?
El análisis del propio equipo permite identificar comportamientos, patrones y tendencias que pueden ser relevantes para el trabajo del cuerpo técnico.
Para ello, el analista puede seleccionar las métricas que estén relacionadas con el modelo de juego del equipo.
Por ejemplo, si un equipo quiere desarrollar una presión tras pérdida, puede resultar interesante analizar dónde recupera el balón después de una pérdida y qué frecuencia tienen esas recuperaciones en determinadas zonas del campo.
En cambio, para un equipo que utiliza un bloque defensivo bajo, esa misma métrica puede tener una importancia diferente.
Esto muestra por qué no existe una lista universal de métricas que sirva de la misma manera para todos los equipos. Los indicadores deben responder a las necesidades del modelo de juego y del cuerpo técnico.
¿Cómo analizar al rival en fútbol utilizando datos?
El análisis del rival en fútbol busca detectar patrones que puedan ayudar a comprender cómo juega un equipo y qué comportamientos pueden repetirse durante un partido.
Los datos permiten estudiar aspectos como:
- Dónde inicia el juego un equipo.
- Cómo realiza los saques de portería.
- Qué zonas utiliza para progresar.
- Dónde recupera el balón.
- Qué ocurre después de una recuperación.
- Dónde reciben determinados jugadores.
- Cómo ejecuta los córners y otras acciones a balón parado.
- Cómo varían sus comportamientos según el resultado.
- Cómo evolucionan sus sistemas tácticos.
Por ejemplo, una visualización de los saques de portería puede mostrar si un equipo tiende a iniciar en corto o en largo, qué zonas utiliza y qué ocurre después de esa primera acción.
También puede analizarse si estos comportamientos cambian cuando el equipo gana, empata o pierde.
Este tipo de información puede ser especialmente útil para preparar el plan de partido y plantear determinadas estrategias frente al rival.
Detectar patrones de juego a través de los datos
Una de las aplicaciones más interesantes del análisis de datos en fútbol es la posibilidad de encontrar patrones que serían mucho más difíciles de detectar revisando manualmente una gran cantidad de acciones.
Por ejemplo, el análisis de las transiciones puede mostrar qué ocurre después de una recuperación: dónde se produce, cuánto tiempo pasa hasta el siguiente disparo o hacia qué zona progresa el equipo.
También es posible estudiar los pases y las zonas en las que determinados jugadores reciben el balón. Esta información puede utilizarse para comprender dónde suele recibir un jugador y plantear determinadas acciones de presión.
En el análisis del rival, identificar estos patrones puede ayudar a responder preguntas concretas:
- ¿Dónde recibe su centrocampista más importante?
- ¿Cómo inicia el juego?
- ¿Qué ocurre después de una recuperación?
- ¿Qué secuencias utiliza en un córner?
- ¿En qué zonas concentra determinadas acciones?
Las respuestas a estas preguntas permiten pasar de una colección de estadísticas a una interpretación más completa del comportamiento del equipo.
Del dato a la información táctica
El valor del análisis no está únicamente en presentar una gran cantidad de estadísticas.
El trabajo del analista consiste también en dar sentido a esa información y hacerla comprensible para el cuerpo técnico. Para ello, la visualización de los datos puede ser una herramienta fundamental.
Una representación visual puede permitir identificar rápidamente patrones relacionados con los saques de portería, los pases, las recuperaciones, las acciones a balón parado o la posición de los jugadores.
También pueden estudiarse los cambios en los sistemas tácticos de un equipo. Analizar cómo varía un sistema como el 4-4-2 o el 4-3-3 y en qué situaciones se producen esos cambios puede aportar información adicional sobre el comportamiento colectivo.
De esta manera, los datos no sustituyen necesariamente al análisis táctico en fútbol, sino que pueden ayudar a formular preguntas, encontrar patrones y orientar el análisis.
Las métricas avanzadas también necesitan contexto
Entre las métricas avanzadas más conocidas se encuentra el expected goals (xG), que estima la probabilidad de que un disparo termine en gol a partir de diferentes variables relacionadas con la situación del lanzamiento.
Sin embargo, incluso cuando utilizamos métricas avanzadas, es importante conocer cómo se construyen y qué información utilizan. Diferentes modelos de xG pueden producir valores distintos, por lo que la métrica debe entenderse dentro de las características y limitaciones del modelo utilizado.
Además del xG, existen métricas derivadas como el xGA, los expected assists y otras métricas relacionadas con la generación de ocasiones y la construcción de las jugadas.
La idea fundamental es la misma: una métrica avanzada no debe utilizarse como una respuesta definitiva, sino como una herramienta dentro de un proceso de análisis más amplio.
Del análisis de datos a la toma de decisiones
Analizar al propio equipo y al rival desde la perspectiva del dato implica mucho más que consultar estadísticas.
El proceso comienza con la obtención de información, continúa con la selección de las métricas relevantes y requiere posteriormente contextualizar, visualizar e interpretar los resultados.
Cuando este proceso está bien planteado, los datos pueden ayudar a responder preguntas concretas sobre el juego:
- ¿Cómo juega nuestro equipo?
- ¿Qué patrones estamos repitiendo?
- ¿Cómo juega nuestro rival?
- ¿Qué comportamientos podemos anticipar?
- ¿Qué información puede ser útil para preparar el próximo partido?
El objetivo final es que el análisis aporte información de valor al cuerpo técnico y contribuya a comprender mejor el juego y a los equipos que participan en él.
El análisis del rival en fútbol desde la perspectiva del dato
La incorporación de los datos ha ampliado las posibilidades del análisis de equipos en fútbol. Hoy es posible estudiar desde métricas de rendimiento hasta secuencias de juego, posiciones, transiciones o variaciones tácticas.
Pero disponer de más información no significa automáticamente analizar mejor. La clave está en seleccionar los datos adecuados, entender su contexto y transformarlos en información que pueda utilizarse en el trabajo diario.
Esta conexión entre datos, análisis táctico y toma de decisiones forma parte del trabajo del analista de fútbol y permite comprender mejor tanto el comportamiento del propio equipo como el del rival.
Este contenido está basado en conocimientos y materiales desarrollados por Jesús Lagos, experto en análisis táctico y rendimiento en fútbol. Para convertirte en un experto en el análisis táctico de fútbol, matricúlate en Máster FSI - Analista Táctico de Fútbol.
