A prancheta não é suficiente

Eu nunca, nunca vou entender a posição intelectual de que é impossível aplicar a Estatística ao futebol. Eu consigo entender outros argumentos:

* O debate não me interessa, pois gosto de futebol por motivos emocionais, irracionais ou subjetivos: paixão, torcida, tribalismo, arte, cultura, antropologia. Ótimo. É um aspecto inegável do esporte. Mas também é um aspecto inegável do beisebol. Não impede a existência de um homem como Bill James. Uma coisa não exclui a outra.

* Não temos um banco de dados público de alta qualidade. A imprensa não publica boxscores com estatísticas individuais, então seria difícil emular o trabalho de um cara como John Hollinger e desenvolver uma fórmula simples a partir de eventos tradicionais como faltas, impedimentos, escanteios, etc. A barreira à entrada é tão grande que os amadores não conseguem obter dados elementares para análise.

Mas os argumentos que mais encontro são pura preguiça intelectual.

* Não preciso de números, eu assisto os jogos e isso basta. Não, o olhômetro não é o suficiente. Imagine dois jogadores que em oito partidas cometem o seguinte número de faltas: 7 e 5, 3 e 7, 6 e 5, 5 e 6, 4 e 4, 6 e 8, 5 e 5, 4 e 8. A olho nu parece que ambos cometem mais ou menos 2-3 faltas por tempo, mas um deles é 20% mais violento do que o outro. Ou para ficarmos com um exemplo mais simples: um goleiro que defende 30% dos pênaltis e outro que defende 40% parecem, para um observador casual, pegar um em cada três. E esse é o tipo de diferença que fica clara quando agregamos 80 jogos, não 8, e com muito cuidado. Domingo de tarde, com uma ceva na direito e o saco na esquerda, ninguém faz essa matemática.

* A população de eventos é muito baixa. Sim, é verdade, futebol é um jogo com placares baixíssimos. Em comparação com outros grandes esportes (beisebol, basquete, futebol americano, tênis, vôlei), o gol é um evento raro. Mas essa é uma visão extremamente limitada do que é um jogo de futebol. Várias coisas acontecem em campo — passes, roubos de bola, faltas, laterais — e alguns desses eventos devem ter alguma relação com a quantidade e as características dos gols. Afirmar o contrário seria o mesmo que dizer “os gols são eventos aleatórios” e, logo, que o futebol é uma variedade aeróbica de Cara ou Caroa. Talvez as variáveis relevantes sejam óbvias demais (“só chutes a gol importam”) ou particularmente esotéricas (“mês de aniversário dos jogadores“), mas por ora ninguém consegue provar ou desprovar a hipótese.

* Futebol não tem muitas variáveis independentes. Não raro 11 atletas jogam todos os 90 minutos da partida, então é difícil isolar cada evento como sendo de responsabilidade desse ou daquele jogador. Se os camisas 9 e 10 estão sempre em campo juntos, como calcular qual tem mais ou menos responsabilidade pelos resultados? Seria preciso isolar jogadas e determinar quem estava ou não envolvido, quem fez o quê quando e onde. Com o tempo, o banco de dados cresceria o suficiente para testarmos hipóteses sobre jogadores, times, treinadores, estratégias, etc. É algo que precisaria ser digerido e interpretado para e tornar minimamente acessível mesmo para os autores do Impedimento, quanto mais para os leitores da Placar. O problema exige estatísticos criativos, mas não é insolúvel.

* Futebol tem variáveis independentes demais. Os jogadores passam a bola o tempo todo. A bola troca de jogador centenas de vezes por jogo. O resultado de cada jogada é influenciado pelo posicionamento e movimentação de cada indivíduo em campo. É tanta coisa para contar, tantos fatores, tantos eventos, que ninguém teria tempo, dinheiro ou capacidade computacional para documentar uma amostra grande o suficiente em um nível de detalhamente razoável. Mas ninguém conte isso para a Synergy Sports, que presta um serviço bastante parecido para times de basquete.

Um argumento menos preguiçoso é que o caso mais famoso de uso de estatística em esportes, o time de beisebol Oakland Athletics descrito por Michael Lewis em Moneyball, não ganhou nenhum campeonato. A questão aqui é um conflito entre eficiência e eficácia. Billy Beane, o gerente do time, usava estatísticas avançadas para garantir que o time ganharia o máximo de jogos possível com o orçamento mínimo à sua disposição. A ideia era maximizar a relação custo-benefício na temporada regular. Na margem, o sistema ajuda o time a ter mais sucesso no longo prazo. Mas amostras pequenas — um ou dois na final da Copa do Brasil, uma melhor de sete da American League — estão muito mais sujeitas à aleatoriedade. Ou, nas palavras de Beane: my shit doesn’t work in the playoffs (“meu sistema não funciona nos playoffs”).

O equivalente futebolístico seria um clube como a Portuguesa gastar uma migalha, nunca ganhar o Campeonato Brasileiro e sempre disputar a Libertadores. Consigo imaginar destinos piores para um time de futebol.

* * *

Parágrafos-bônus ou “desaprendi como enfiar tudo que quero dizer em um texto coerente com começo, meio e fim”:

* Nenhum dos argumentos acima ignora as limitações das análises estatísticas. Elas existem e não são poucas, mas até onde sei o mundo do futebol não sofre de excesso de confiança nessas ferramentas. Ninguém acredita que o Corinthians não contratou Fulano por recomendação de um estatístico ou que o técnico de goleiros do Once Caldas passa mais tempo com o Excel do que com o Henao. Quando os times de futebol estiverem confiando demais em estatísticas avançadas, me chamem que escrevo um manifesto em prol do instinto, da sabedoria, da malícia dos olheiros. E digito tudo com o nariz. Plantando bananeira.

* O beisebol americano é um bom modelo para o futebol brasileiro por causa do farm system, uma mistura de juniores com segunda divisão no qual os grandes clubes administram ou formam parcerias com times secundários. O grande desafio é avaliar jogadores de 18 anos e descobrir quais serão bons aos 25. É um problema parecido com avaliar barris de suco de uva hoje e descobrir quais serão bons vinhos em 2018. Não por coincidência, a enologia é uma das áreas que foi mais revolucionadas pela aplicação de estatísticas avançadas, como conta o primeiro capítulo de Super Crunchers, de Ian Ayres. Era outra área cheia de olheiros, sabedoria tradicional, subjetividade e desprezo pela matemática.

* Uma pergunta para o qual não tenho resposta é: Se análise estatística é tão importante, por que ninguém está usando? Minhas hipóteses incluem incompetência dos dirigentes, baixo nível educacional dos técnicos, conservadorismo generalizado e a relativa ausência de donos. O meu economista interior quer falar de provisão privada de bens públicos, racionalidade limitada e captura de externalidades. Mas não hoje.

* Talvez eu esteja sendo injusto e os times brasileiros e sul-americanos já estejam aplicando essas ferramentas de maneira sistemática, mas em segredo para preservar a vantagem competitiva. Eu sei que alguns clubes europeus, como o Liverpool, estão adotando a estratégia e que em 2011 a Sloan Sports Analytics Conference incluiu um painel sobre futebol. Diga-se de passagem que os leitores do Impedimento deveriam ter um interesse todo especial por um dos trabalhos apresentados na conferência, The Effects of Altitude on Soccer Match Outcomes. O resumo do trabalho:

Abstract: Soccer teams regularly compete at altitudes above 2,000 meters (6,562 feet) with World Cup qualification or other honors on the line. Media, fans, and players often question the fairness of playing at high altitudes, and FIFA temporarily banned international matches above 2,500 meters (8,200 feet) in 2007. Researchers agree that traveling to higher or lower altitude can harm athletic performance, but the effects on professional athletes may be too small to influence match outcomes. Additionally, many teams try to limit altitude effects by allowing players extra time to acclimatize before a match. To identify the causal impact of altitude change, I compare South American international match outcomes between the same teams but played at different altitudes within the same country. This approach controls for influences such as differences in travel distance for high and low altitude countries. I find that traveling to lower altitude does not affect performance but traveling to higher altitude has negative effects. In particular, away teams perform poorly in Quito, Ecuador (2,800 meters), and La Paz, Bolivia (3,600 meters). However, away teams do relatively well in Bogotá, Colombia (2,550 meters). I conclude that stadium altitudes should not be restricted under 3,000 meters without further justification.

Texto enviado por Francisco Araujo da Costa.