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Como Liverpool está usando ciência dos dados para melhorar seu futebol?

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por Larissa Fereguetti
| 28/01/2020 3 min

Como Liverpool está usando ciência dos dados para melhorar seu futebol?

por Larissa Fereguetti | 28/01/2020
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A ciência dos dados está presente por todos os lados, inclusive nos esportes. Vários pesquisadores e entusiastas já usam análise de dados de esportes como o baseball (ou beisebol, em português). No universo do futebol, quem está provando que ela pode ser uma grande ferramenta é o Liverpool.

O Liverpool é um time da cidade de mesmo nome no Noroeste da Inglaterra que possui um grande histórico de vitórias no cenário do futebol inglês. O apelido do time é “The Reds” devido à sua cor vermelha. Mesmo com toda essa fama e muito sucesso recentemente, o time apelou para a ciência dos dados e os resultados se mostraram ainda melhores.

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jogadores em campo do Liverpool formam um bloco compacto no centro do campo no final
Liverpool forma um bloco compacto no centro do campo no final. Imagem: liverpool.com

No ano passado, o Liverpool ganhou a Champions League. Só nesta temporada, foram cerca de 7 gols a menos que qualquer outro time da Premier League. Além dos bons jogadores, isso é fruto da maior capacidade de controle do campo proporcionada pela ciência dos dados.

Ian Graham é o diretor da divisão de pesquisa do clube que, formado pela Universidade de Cambrigde, tem nada menos que um doutorado em física teórica e avalia os jogadores e as tendências esportivas por meio de números. Ao fazer as análises, a equipe pode entender como cada ação em campo afeta a probabilidade de marcar o gol.

O conceito de controle de campo do Liverpool considera quais áreas do campo são melhores para usar a qualquer momento
O conceito de controle de campo do Liverpool considera quais áreas do campo são melhores para usar a qualquer momento. Imagem: liverpool.com

Como tudo começou no Liverpool

A história do Liverpool com os dados começou mesmo em 2015, quando o técnico Jürgenb Klopp foi contratado pelo clube. Graham mostrou a Klopp como ter uma visão das estatísticas sobre uma série de dados do Borussia Dortmund, que até o momento era treinado pelo próprio Klopp.

Foram esses dados que fizeram com que Klopp fosse contratado: o Liverpool percebeu que era aquele estilo de futebol que eles queriam para o time. Além disso, os jogadores são contratados do mesmo jeito: avaliando-se uma base de dados.

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Um exemplo é o de Mohamed Salah, que teve sucesso em um time italiano, mas não foi tão bem no Chelsea, da Inglaterra. Graham afirma que os números diziam o contrário sobre o insucesso no time inglês e a proposta foi feita em 2017. O resultado foi que o jogador terminou a temporada com 32 gols, batendo recordes do campeonato.

Outros números também são usados para análise: a posse de bola, o número de passes corretos e errados, a velocidade de reação mediante uma situação e outros. Levar isso aos jogadores exige um pouco mais de tática e é a missão de Klopp, que incorpora a ciência dos dados em sua tomada de decisão de alto nível.

Visualização de controle de campo que captura as regiões do espaço controladas por determinados jogadores
Visualização de controle de campo que captura as regiões do espaço controladas por determinados jogadores. Imagem: liverpool.com

Um dos exemplos é o fato de que Graham mostrou a Klopp que o lado direito do ataque do time fazia mais gols com cruzamentos na área, permitindo que o técnico agisse sobre a questão. É claro que os jogadores têm grande peso no sucesso do time, mas o uso de tecnologia e de ciência dos dados mostrou ser uma grande ferramenta aliada nesse jogo.

No Brasil, onde o futebol é uma paixão nacional, é certo que a análise de dados, se fosse bem utilizada, seria um recurso valioso para os times. Basta ter a perspicácia de saber aplicá-la da forma correta.

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Referências: Liverpool; Interesting Engineering; NY Times.

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Larissa Fereguetti

Cientista e Engenheira de Saúde Pública, com mestrado, também doutorado em Modelagem Matemática e Computacional; com conhecimento em Sistemas Complexos, Redes e Epidemiologia; fascinada por tecnologia.

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