Quando os torcedores esportivos em geral e, particularmente, os de futebol se perguntam até onde as estatísticas avançadas podem ir, a resposta está em seus propósitos, que não são outra coisa senão medir e avaliar o maior número possível de situações de jogo a fim de transformá-las em desempenho objetivo. Para além de armazenar o número de chutes realizados por um jogador bem como quanto dessas finalizações foram para fora do gol ou realizadas com o pé esquerdo, há muitas outras situações e momentos do jogo que não são diretamente mensuráveis, o que leva cada empresa de estatística a criar valores através da inovação.
Como já analisamos e discutimos em ocasiões anteriores, na Driblab usamos uma métrica para mensurar o perigo gerado por um jogador sem considerar os remates, os gols ou assistências diretas. Acreditamos que um jogador de futebol pode gerar muita ameaça ao adversário, ao realizar a parte mais difícil de uma jogada, levando a bola de um lugar distante do gol rival para outro no qual a probabilidade de marcar um gol é muito maior, através de um drible, um passe ou uma condução. Esta métrica é conhecida como Perigo Esperado (xT) e, vamos demonstrá-la escolhendo a Liga Portuguesa Bwin e o Brasileirão como cenários para encontrar jogadores que geram valores para as jogadas.
Esta métrica está contextualizada para jogadores que têm influência no jogo ofensivo, sendo, por tanto, mais adequada para extremos, meias ofensivos, atacantes e, até mesmo, para laterais ofensivos. Com um gráfico de dispersão, descobriremos quais laterais que atuam na Liga Portuguesa geraram mais perigo com suas ações, sem considerar, como dito, os gols, assistências ou remates.
Como reflexo da realidade, a métrica destaca jogadores com grande projeção ofensiva nos times protagonistas (Pedro Porro, do Sporting, e Grimaldo, do Benfica), mas queríamos cruzar a mencionada métrica com uma variante: 'Perigo Esperado (xT) em um time'. Talvez, esta métrica não encontre os melhores jogadores em termos absolutos, mas podemos descobrir quais jogadores geraram mais perigo em equipes que atacam pouco por estarem na parte inferior da tabela de classificação. Assim, saberemos quais jogadores criaram mais perigo e, ainda, por porcentagem, quem produziu mais situações de perigo dentro de sua própria equipe, fato que poderia dar ainda mais valor à métrica.
Neste mesmo sentido, utilizando a mesma métrica, é interessante encontrar jogadores no Brasil, país no qual aparecem, em quase todas as posições, jogadores com vocação ofensiva que tentam gerar desequilíbrio na defesa adversária através de conduções, dribles, passes ou ações individuais. Ao filtrar por extremos, meias ofensivos e atacantes, encontramos os jogadores que mais perigo geraram, até agora, no Brasileirão 2022. A qualidade de Gustavo Scarpa, a sensacional temporada de Igor Paixão ou, ainda, a variedade ofensiva de De Arrascaeta se refletem neste gráfico.
Somos Driblab, uma consultoria especializada em análise estatística de jogadores e equipes; nosso trabalho se concentra em assessorar e minimizar os riscos nas tomadas de decisões no futebol profissional em áreas relacionadas à detecção de talentos e avaliação de perfil. Nossa base de dados contém mais de 200.000 jogadores de mais de 180 competições, com abrangência de informações de equipes de todo o mundo. Aqui você pode conhecer mais sobre como trabalhamos e o que oferecemos.
