¿Y si el futbol SÍ fuera de merecer?

Seguramente les ha pasado que están en una conversación futbolera y los argumentos usados son muy similares a estos: “es que no merecían ganar”, “es que no aprovecharon las que tuvieron”, o el clásico: “es que el resultado es engañoso y no refleja lo que pasó en el partido”.

Y bueno, como todos los clichés que conocemos tienen algo de verdad, solo que en el caso de las conversaciones futboleras, tienden a llevar una carga de subjetividad intrínseca de quiénes los exponen, su preferencia hacia algún equipo, su desagrado hacia el rival, la apreciación que tienen de ciertas jugadas, etc.

Sin embargo, desde hace un par de décadas, el estudio del futbol lo ha llevado hacia un camino un tanto más científico, o mejor dicho, más estadístico, que reduzca esos sesgos que toooodas las personas tenemos (sí, no se hagan, TO-DAS). Uno de los ejemplos más claros de esto, y quizá uno de los más relevantes por el impacto que tienen en el resultado de un partido, es una estadística llamada “Expected Goals” (xG) o “Goles esperados”     .

¿Qué es el ‘xG’?

Es una estadística que comenzó a utilizarse en Inglaterra a mediados de la década del 2000. Contrario a lo que su nombre podría transmitir de forma literal, esta métrica avanzada se utiliza para ofrecer una visión más precisa del rendimiento ofensivo de un equipo, más allá de los goles anotados (aunque al final, estos son los que realmente cuentan), al calificar la calidad de los remates realizados en un partido.

¿Cómo se mide el xG?

Aunque puede sonar muy complejo, en realidad no es así.. El xG toma en cuenta diferentes factores dentro de cada acción ofensiva, considerando los siguientes elementos:    

• La posición del disparo

• El tipo de asistencia

• La parte del cuerpo utilizada

• El ángulo del remate

• La posición de las defensoras y/o porteras

• Entre muchas otras

Al calcular todas las variables, se le da un valor a la probabilidad de que un remate se convierta en gol al asignarle un valor, siendo “1”, el valor más alto y “0”, el más bajo. Cabe señalar que las diferentes empresas dedicadas al análisis de partidos, como Opta, Wyscout y/o StatsBomb, tienen su propia escala     .

En este caso, nosotros usamos los datos de GolStats, un portal enfocado a las estadísticas del futbol mexicano y que cualquiera puede consultar en el sitio de forma gratuita.

Dicho todo esto, nos dimos a la tarea de revisar cómo se vería la clasificación del torneo Apertura 2024 de la Liga MX Femenil a falta de una jornada para cerrar su fase regular, si los resultados de los partidos coincidieran con el xG de cada partido, según los datos de GolStats. Eso nos arroja un dato nuevo al cual nombramos xPts (Expected Points o Puntos Esperados) y representa el número de puntos que cada equipo tendría si el xG del partido equivaldría al resultado final.

Spoiler Alert: La realidad sería un tanto diferente

Algunas aclaraciones pertinentes antes de comenzar:

• Realizamos este análisis al final de la jornada 16

• Se han disputado los 144 partidos en total

• 45 partidos tienen un xG diferente del resultado oficial

• Esto equivale al 31.25% de los partidos (o casi 1 de cada 3)

¿Cómo determinamos esto? Muy sencillo. Usaremos 3 ejemplos de partidos que resultan muy ilustrativos para intentar los diferentes escenarios identificados:

1. Empecemos con el Puebla vs América de la J6 que terminó 0-0. Ese duelo tuvo el siguiente xG: Puebla 0.34 x América 4.73.

 ¿Qué significa esto?

Fácil, ese duelo “debió” ser una goleada de las Águilas por la cantidad y calidad de ocasiones que generó en ofensiva, pero se frustró gracias a una actuación soberbia de Gabriela Machuca, portera de Las Enfranjadas.

Siguiendo nuestra lógica, en lugar de que ambos equipos sumaran 1 punto, América debería tener 2 unidades más a su cosecha actual, y Puebla, 1 menos. ¡Imagínense!    

2. También se da el caso opuesto, como el Toluca contra Pumas de la Jornada 2, que resultó en un 2 a 1 favor las universitarias. El xG de ese enfrentamiento fue Toluca 1.13 x Pumas 1.07.

 ¿Qué significa esto?

En ese caso, el partido podría considerarse un “empate técnico” por la escasa diferencia entre ambos y cada equipo sumaría sólo 1 punto. Con ello, (mis queridas) Pumas Femenil perderían 2 unidades y las Diablas, tendrían 1 adicional.

3. El último ejemplo es el más “debatible” por lo cerrado que son los datos y para explicarlo usaremos el Cruz Azul 2-0 Atlético de San Luis de la Jornada 10. El xG de ese enfrentamiento fue: Cruz Azul 2.0 x 2.24 Atlético de San Luis.

¿Qué significa esto?

En ese caso, la diferencia fue de 0.24 y es justo el margen que identificamos como el promedio de diferencia en los partidos más cerrados (0.25) de este torneo. En ese caso, las Cementeras y Potosinas “debieron” llevarse 1 punto.  

Vamos a lo importante   

Espero que las explicaciones hayan sido claras y les permita entender la lógica que estamos planteando. Pero después de tanto protocolo, vamos a lo bueno y pongamos en práctica los números.

Al final de la J16 del AP 24, la Tabla General luce de la siguiente manera:

Clasificación general Liga MX Femenil tras 16 jornadas

¿Cómo sería la historia bajo el modelo de xResults?

Clasificación general Liga MX Femenil bajo el modelo de xG y xResults

Varios temas son evidentes a simple vista, por ejemplo:

Hay diferente líder general, porque Tigres toma la cima y ocupa el sitio de Rayadas, que cae varios lugares.

Se mantienen los equipos del top 8, los que potencialmente se enfrentarían en la Liguilla, aunque el orden cambia.

• Los movimientos más notables serían el de Rayadas (1º al 5ª) y Pumas (6º al 8º), siendo 2 de los 3 equipos que más puntos perderían, junto a Querétaro.

• Vale la pena señalar que esto evidencia que Rayadas y Pumas son los únicos equipos clasificados a Liguilla que han sumado más puntos de los esperados según sus xG del torneo.

Por otro lado, el fondo de la tabla se mantendría igual. Puebla, Santos, Mazatlán y Necaxa serían los últimos 4 puestos en la Liga MX Femenil en ambas clasificaciones.

¿Qué otros aprendizajes obtuvimos de este ejercicio?

● América es el equipo con más partidos con un resultado esperado distinto al real (8); le siguen Guadalajara, Toluca y Bravas con 7. Para estos 4 equipos, prácticamente la mitad de sus partidos han tenido un resultado “tramposo” o “injusto”.

● Tigres (+7), América (+6) y Bravas (+6) son los 3 equipos que sumarían más puntos en el torneo si se cumplieran los Resultados Esperados; los 2 primeros encabezarían la clasificación general.

● América, Guadalajara y Bravas serían los equipos más beneficiados de los xPts, pues los 3 clubes tendrían 5 partidos con un resultado más favorable del que tuvieron en el partido real.
●  Toluca, Atlas y Querétaro serían los equipos más afectados con 4 partidos con resultados desfavorables comparados con el marcador final.

¿Qué podemos concluir después de toda esta información?

 Si bien es cierto que casi 1 de cada 3 partidos del torneo tendría un resultado diferente del actual, el impacto en la Tabla General no sería tan dramático del esperado (al menos para quien les escribe).

La premisa de los resultados “engañosos” o “injustos” seguiría siendo una narrativa que podríamos utilizar a nuestro favor, ya que los 18 clubes de nuestra adorada Liga Mx Femenil tienen al menos 1 partido donde ‘les debió ir mejor’ y pudieron sumar más puntos.

Paradójicamente, los equipos más beneficiados de estos hipotéticos resultados (xResults), serían aquellos que ya se encuentran en la parte alta de la tabla, y muchos que incluso deberían estar “más arriba” en la clasificación.

Lo que sí nos enseña el modelo de análisis de Goles Esperados es que el resultado del partido no siempre nos cuenta del todo la historia del mismo, y que, en muchos casos, la “justicia deportiva” prevalece al final, incluso en “ligas exóticas” como la Liga Mx Femenil.

Espero que este (no tan) breve texto sobre la ciencia de datos en el futbol, les invite a comenzar a ver los partidos con una mirada un poco diferente.

Nos leemos pronto.