Como análises ruins construíram um time do Tottenham que pode ser rebaixado

Há uma pequena história engraçada e instrutiva em “Moneyball” de Michael Lewis da qual ninguém se lembra porque não envolve Billy Beane e, portanto, nunca foi recriada na tela de cinema por Brad Pitt.

No final dos anos 1970 ou início dos anos 80, o Houston Astros encomendou um estudo sobre o que poderia acontecer com o desempenho de seu time se eles movessem as cercas externas do campo para mais perto do home plate. Eles queriam mover as cercas porque imaginaram que isso levaria a mais home runs e, como os fãs adoram home runs, decidiram vender mais ingressos. Exceto que, dados os tipos de rebatedores e arremessadores no elenco de Houston, descobriram os autores do estudo, mover as cercas na verdade levaria a mais perdas para os Astros.

Então, os decisores de Houston analisaram os dados e decidiram… ordenar que o estudo nunca fosse tornado público. Eles já haviam tomado a decisão de mover as cercas e queriam apenas dados que apoiassem sua escolha.

Alguém que trabalha no setor há mais de uma década me contou uma história semelhante sobre um clube de futebol profissional. A equipe o contratou para elaborar relatórios de observação para três jogadores diferentes. Ele detalhou cada jogador detalhadamente e sua conclusão para cada um foi a mesma: você não quer contratar nenhum desses jogadores. O clube respondeu perguntando se ele poderia enviar positivo relatórios de observação para cada jogador; eles já haviam se comprometido a assinar todos eles.

Em ambas as histórias, as organizações queriam utilizar dados, mas não para tomar melhores decisões. Eles queriam que isso justificasse as decisões que já haviam tomado.

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Agora, essas podem parecer histórias de uma época mais simples. Quase todos os times de beisebol são administrados com modelos analíticos muito mais avançados do que o público pode acessar. E os dados do futebol estão em toda parte agora; A Amazon está impulsionando as transmissões da Bundesliga e os “objetivos esperados” tornaram-se parte da linguagem comum de praticamente todas as emissoras de língua inglesa.

No entanto, embora as equipas de basebol tenham, na sua maioria, ultrapassado a utilização de números para reiterar e justificar os seus próprios preconceitos arraigados, os clubes de futebol não o fizeram. Eles ainda não estão nem perto. Não acredite em mim? Basta dar uma olhada na equipe que, supostamenteestava pensando em dizer aos seus próprios torcedores que havia “redefinido o que um clube de futebol moderno pode ser”.

Em outras palavras, basta olhar para o Tottenham Hotspur.

O que sabemos sobre como funciona o futebol

Talvez a ideia central do movimento analítico do futebol seja algo que todos já sabem: o melhor time nem sempre vence.

Isto é essencialmente o que os objetivos esperados nos dizem. Em quase qualquer momento de uma determinada temporada, o diferencial de gols esperados de uma equipe é um melhor preditor de desempenho futuro do que qualquer outro número de nível superior, como chutes, gols ou pontos. Se a melhor equipa ganhasse sempre, então as vitórias passadas dir-nos-iam imediatamente quem são as melhores equipas, e então essas vitórias passadas preveriam o futuro.

Em vez disso, parece que as melhores equipas são aquelas que acumulam a maior proporção de golos esperados nos seus jogos. Se simplificarmos essa ideia para além da abstração de um algoritmo em constante atualização que atribui a cada tentativa num determinado jogo uma probabilidade de conversão específica, então as melhores equipas são simplesmente aquelas que criam melhores oportunidades do que os seus adversários.

Isso é algo que qualquer pessoa que tenha praticado ou assistido o esporte por tempo suficiente realmente entende em um nível profundo – esteja ou não disposto a admitir isso. Mas, ao reconhecer isto, aceitamos que existe uma grande quantidade de aleatoriedade inerente ao resultado de um determinado jogo de futebol, porque existe uma grande quantidade de aleatoriedade inerente a chutar uma bola quicando, com um pé disforme, passando pelo único cara no campo que tem permissão para usar as mãos.

Agora, a temporada da Premier League não é tão longa e cada temporada consiste em cerca de 20 experimentos diferentes em nível de equipe. Assim, ao longo de uma década, obtivemos 200 pequenos experimentos diferentes. E ao longo destas 200 temporadas diferentes, esperamos que haja alguns exemplos em que a aleatoriedade aumenta, ou pune, uma equipa durante uma temporada inteira.

Isso é exatamente o que vemos. Aqui estão todas as temporadas da Premier League desde 2010, organizadas pelo quanto uma equipe teve um desempenho inferior ou superior ao seu diferencial de xG:

Esse time à direita é o Tottenham em 2016-17. E se você tivesse que escolher alguém para ocupar a posição mais à esquerda, o Tottenham em 2025-26 pareceria uma boa escolha, certo? Para que um dos 10 times mais ricos do mundo esteja em uma batalha de rebaixamento faltando seis jogos para o final da temporada, certamente a “má sorte historicamente” teria que desempenhar um papel?

Não. Esse é o Sheffield United em 2023-24.

Nesta temporada, o Tottenham não é uma exceção. Seu diferencial de gols (mais-11) é na verdade um pouco melhor que seu diferencial de xG (mais-15,13), mas não tanto.

Como, então, uma equipe com o que é estimado como o nono elenco mais valioso do mundo realmente se tornou um dos piores times da Premier League? Uma possibilidade: você mede as coisas que você pensar importam – e não as coisas que realmente importam.

O principal problema do Tottenham: eles não conseguem passar

Normalmente, o futebol é um jogo complexo e dinâmico, onde as qualidades individuais são impossíveis de extrair das interdependências da construção do elenco, das instruções gerenciais e das interações em campo. Mas às vezes você tem um time como o Tottenham, onde o diagnóstico é bem simples: esses caras não conseguem passar.

No Esportes gradienteshá uma equipe de pessoas que assiste a todos os jogos da Premier League e avalia cada passe que um jogador faz em uma escala de menos 2 a mais 2. Veja como eles descrevem o processo:

Por exemplo, considere um zagueiro passando a bola na linha do meio-campo. Um passe rotineiro e sem pressão para um colega de equipe aberto receberia 0, pois isso atende às expectativas de nossa equipe especializada de classificação. Uma passagem precisa e quebra de linha sob pressão receberia uma nota positiva. Por outro lado, um passe insuficiente para um companheiro de equipe – mesmo que concluído – receberia uma nota negativa se ficasse abaixo do padrão esperado. Isto reflete o nosso foco na avaliação do desempenho e não apenas nos resultados.

O processo de classificação é orientado por estruturas detalhadas projetadas para minimizar a subjetividade e garantir consistência. Depois que as notas brutas são coletadas, elas passam por diversas camadas de controle de qualidade, incluindo revisão sênior de ações sinalizadas, verificações de consistência, análise contínua e processos dedicados de garantia de qualidade.

Com base neste processo de avaliação de passes, aqui está a classificação dos cinco melhores passadores do Tottenham na temporada da Premier League:

1. Cristian Romero: 19º
2. Mickey van de Ven: 87º
3. Destino Udogie: 152º
4.Kevin Danso: 167º
5. Mohamed Kudus: 186º

Passar é o habilidade fundamental neste esporte. A equipe média da Premier League tenta 450 passes por jogo. Nada mais chega perto: em um único jogo, um time médio tenta oito chutes, cruza a bola 18 vezes, tenta driblar os defensores 18 vezes, tenta 16 desarmes e faz oito interceptações. Se você não consegue passar a bola, nada mais importa. É a força no centro do jogo que dá significado a todo o resto.

Então, como é que uma das equipas mais ricas do mundo – que pretende ser o exemplo moderno do que é um clube de futebol – constrói uma equipa com apenas dois dos 150 melhores passadores da sua própria liga?

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A ascensão das análises erradas

Nos últimos anos, um novo conjunto de números surgiu no mundo do futebol. Em vez de quantificar as coisas que levam à vitória, quantificam as coisas que os olheiros e os treinadores sempre pareceram valorizar: quem é grande e quem é rápido? Quem parece bem? Quem seria imparável se eu pudesse ensiná-lo a jogar?

Várias empresas, como Gradient e SkillCorneragora oferecem uma série de métricas físicas que mostram com que frequência um jogador está correndo – dentro e fora da posse de bola, em velocidade máxima, em alta velocidade, etc. Não culpo nenhuma das empresas por fazer isso; é bom que esses conjuntos de dados existam. Uma das coisas que faltam nos dados do futebol desde o início é qualquer coisa que nos diga o que todo mundo está fazendo sem bola. O jogador médio tem a posse de bola, no máximo, apenas alguns minutos por jogo, e a maioria dos dados de futebol quantifica apenas esse pequeno intervalo de tempo. Não chega nem perto de nos contar tudo, mas nos diz as coisas mais importantes.

Usados ​​corretamente, esses dados físicos inusitados podem ser incrivelmente poderosos. Se você dirige uma equipe e consegue descobrir como combinar essas métricas físicas com o que impulsiona a vitória e a marcação de gols, então você criou uma compreensão nova e muito mais holística do valor do jogador e terá uma vantagem sobre qualquer um que usa apenas passes e chutes para quantificar o desempenho. Mas isso é muito difícil, e como é muito difícil, não está realmente acontecendo.

Em vez disso, como me disse uma fonte que trabalhou com vários clubes da Liga dos Campeões, as métricas físicas estão a permitir aos clubes apenas confirmar os seus próprios preconceitos – os mesmos preconceitos de que temos falado nesta batalha entre olheiros e estatísticas desde que “Moneyball” foi escrito. Exceto que agora temos novas estatísticas que dizem que os olheiros estavam certos.

De que outra forma explicar o que aconteceu com o Spurs?

O que o Tottenham tem é um elenco repleto de atletas explosivos que sabem correr. Usando suas métricas físicas, a Gradient criou uma pontuação de “atletismo” que é uma combinação de resistência, explosividade e velocidade que se ajusta à posição e ao tamanho. Está em uma escala de 1 a 100. O Tottenham tem sete jogadores com 90 anos ou mais e cinco deles – Wilson Odobert, Lucas Bergvall, Archie Gray, Dominic Solanke, Conor Gallagher – foram contratados depois que Johan Lange se tornou o diretor técnico do clube em outubro de 2023. Os quatro primeiros foram os quatro jogadores de campo contratados durante o primeiro verão de Lange no comando.

Você não pode construir um elenco que não passe, a menos que esteja sistematicamente focado em um conjunto de atributos alternativos de jogadores que criem um ponto cego institucional. Dado que Romero – de longe o seu melhor passador – foi contratado em 2021, e James Maddison, que se lesionou durante toda a temporada, mas é facilmente o seu outro melhor passador e foi contratado no verão de 2023, a ignorância do que realmente importa torna-se ainda mais gritante.

Uma das histórias mais memoráveis ​​de “Moneyball” é aquela em que Billy Beane discute com seus olheiros, que estão obcecados com o tamanho da bunda de um cara, que tipo de rosto ele tem ou se sua namorada é atraente. Beane continua voltando à pergunta: “Mas ele consegue acertar?” Eventualmente, ele fica furioso e grita para todos na sala: “Repito: não estamos vendendo jeans aqui.”

Ouvi dizer que ter alguém que entende de dados e dar-lhe voz real em seu clube é valioso simplesmente por causa de todas as coisas que eles impedirão você de fazer, lembrando-o de manter o principal, o principal. Mas ele pode bater? No entanto, no Spurs, parece que um novo conjunto de números pode ter cegado o clube, fazendo-o pensar que eles realmente estavam no negócio de vender jeans. O que eles realmente precisavam – e o que os teria salvado do rebaixamento – era de alguém que continuasse fazendo uma pergunta simples:

Mas ele pode passar?