"Para el Big Data Messi es el mejor, no hay ninguna duda"

Salvador Carmona nos recibe en COTEC para hablar sobre Big Data en el mercado del fútbol en el marco de Imperdibles 02, un evento que atraerá la innovación al balompié los próximos 10 y 11 de junio en el Vicente Calderón. Carmona es experto en Big Data y con su empresa, Origami Sports, controla en su base de datos toda la Europa futbolística y gran parte del otro continente. Para él, cada futbolista está representado por sus números y por 'su nota', en la que por cierto, asegura que Messi no tiene discusión. Salva, como nos dice que le llamemos, no renuncia a las sensaciones del fútbol pero cree que aún se renuncia a mucha información valiosa dentro de "las líneas de código". Los datos son el terreno de juego de este 'matemático del fútbol' que nos explica, sin desvelar el truco, como 'su magia' (o eso nos parece a los no iniciados) puede incidir en el terreno de juego.

- ¿Y en deporte?

Se empieza en 2008-2009 en la NBA, cuando los equipos empiezan a capturar todos los movimientos de los jugadores en cancha con cámaras que dan la telemetría. Conseguían recopilar datos hasta del árbitro o la pelota. Para que te hagas una idea, sacaban hasta tres millones de datos por partido... Ahí es cuando creo que entra fuertemente en el deporte.

- ¿A quién se le enciende la bombilla para pensar que este método se podía aplicar al deporte?

A los dirigentes de los Oakland Athletics de la MLB en el 97, cuando deciden contratar estadísticos para crear un modelo predictivo de lo que podían hacer los jugadores para conseguir jugadores buenos a precio reducido. No es Big Data como tal, digamos que es el concepto inicial sobre el que luego esto evoluciona.

- ¿Cómo en la película Moneyball?

Sí, creo que la película la sitúan un poco después pero sí, es esa historia real.

- ¿Como pasáis este modelo al fútbol, donde las estadísticas tienen menos influencia a lo largo de la historia que en béisbol o baloncesto?

- En el fútbol, hoy ya podemos registrar todo como en el resto de deportes. Queda todo registrado, especialmente con balón. De hecho, hay muchos jugadores que ni lo saben. En un partido normal hay entre 10.000 o 12.000 líneas de código que quedan empaquetadas en un lenguaje infame que luego nosotros desciframos. De ahí, luego podemos saber si un jugador pasa el balón en cierto punto del campo o en un momento determinado. Después, nosotros buscamos patrones que se repitan para intentar crear un perfil. Yo hago perfiles más de cara a los fichajes pero también se puede aplicar para entrenamientos, análisis de rendimiento de cada jugador, etc.

- Dentro del fútbol, ¿cuantos aspectos del juego podéis medir?

- Todo, absolutamente. Puede llegar a ser bastante esquizofrénico. Te pongo un ejemplo: un jugador centra y no hay nadie al remate, ¿vale?. Pues ponte que el portero levanta la mano para pedirla. Eso queda registrado. Si la pide, queda registrado. Si la coge, obviamente también pero es más, si la coge en dos tiempos queda registrada la primera parada y luego cuando la bloca abajo.

- Todos estos datos, ¿cómo los convertís luego en un perfil de un jugador?

- Hay ciertos parámetros descriptivos que son los típicos de una página de estadísticas. Este jugador ha hecho tantos goles y dado tantas asistencias. Luego hay modelos predictivos y también comparación con jugadores similares.

Por ejemplo, hace poco nos pidieron un informe sobre Theo Hernández. Ahora, el mercado de laterales es corto y en el caso de Theo, al jugar solo un año profesionalmente complica un poco la tarea porque no tenemos muchos datos. En su caso, tenemos unos parámetros de como ha jugado esta temporada siempre registrándolo por cada 90 minutos, no por partido, que distorsiona los datos. En el caso de Theo, analizamos todos los parámetros importantes de un lateral con los que cumplía, luego, modelos predictivos de cómo participa en la creación de juego y, por último, comparaciones con otros jugadores. En este caso, nos encajaban tres: Marcelo, que será su competidor directo la próxima temporada o jugadores tipo Rose del Tottenham o Alex Sandro de la Juve. Además, también incluimos un rendimiento jornada a jornada de este año con el Alavés.

- ¿Hay jugadores más fáciles de medir que otros?

- Sí, claro. El portero suele ser complicado, porque tienen muy pocos datos al participar poco en el juego. Aunque tengas muchos datos en el global, tienes pocos en concreto de este jugador. Mira, en un partido, de ese total de 12.000 líneas de datos, un 75% aproximadamente son pases. Es el otro 25% del que tienes que sacar algo, ya que los pases de un portero suelen ser poco trascendentes.

A mí, personalmente, los jugadores que más me cuesta analizar son los mediocentros defensivos como Xabi Alonso. Son centrocampistas defensivos pero son capaces de darse la vuelta y jugar muy bien con balón. Llorente, Busquets es un mercado de jugadores muy reducido y además, difícil de diferenciar estadísticamente de 'los Kanté', más recuperadores.

- ¿Qué relevancia puede tener el Big Data a la hora de definir un fichaje?

- Sirve, en primer lugar, para priorizar a unos jugadores sobre otros. Un director deportivo te puede dar cinco opciones y tú, respecto a los datos, ordenarselos del que más encaja al que menos. Eso es fácil. En mi opinión, es más útil para la identificación de jugadores. Un director deportivo quiere buscar un tipo de lateral izquierdo y hay uno en la segunda alemana que va muy bien o en Holanda, Suecia, Rusia... y estas ligas, que sí tenemos, muy pocas veces se cubren día a día desde el departamento deportivo de un club. El ejemplo más reciente que se me ocurre es el Alexander Isak, que nosotros encontramos bastante rápido y el Dortmund no tardó nada en ficharlo y por 19 millones. Si te anticipas a ese mercado, podrías tener a Alexander Isak por menos dinero. El principal parecido con Moneyball está aquí, para poder encontrarlo antes y firmarlo por menos dinero. Para optimizar recursos.

- ¿Tapan las estadísticas el talento natural? Por ejemplo, hay jugadores que son menos eficientes pero más talentosos. Se me viene a la cabeza Özil... Tiene un porcentaje de pases acertados más bajo que otros pero da pases más arriesgados, más decisivos.

- Las estadísticas que la gente conoce son modelos más sencillos. Nosotros hemos desarrollado un índice de asistencias esperadas, un índice sobre la peligrosidad de sus pases y cuando y dónde los hace. Eso hay que tenerlo en cuenta a la hora de valorar al jugador. Hay cosas más difíciles de medir y que hay que valorar como el juego sin balón, pero claro, eso es subjetivo. Que un jugador se desmarque bien o mal es muy difícil de cuantificar. No podemos valorar el medio pero si el fin. Nosotros valoramos el pase con un índice entre 0 y 1, siendo 0 un pase de seguridad y 1 un pase que genera una ocasión clara. Según estos parámetros, Özil, obviamente, está entre los mejores del mundo.

- ¿Este modelo puede ser más beneficioso para equipos de mitad de tabla que para los grandes?

- Sí, puede ser más beneficioso para equipos que no sean Madrid y Barça. Pero hay que tener en cuenta que el Madrid y el Barça fichan más jugadores de lo que parece. El Real Madrid hace varios mercados de invierno fichó a unos cuantos jugadores como Odegaard o Lucas Silva. Luego, en verano, ficharon otros tantos. Claro, hay que tener en cuenta, que un Cristiano sólo se ficha cada 10 años y para traerle no hace falta ni Big Data ni nada, todos sabemos que es bueno. Creo que hay una utilidad para los grandes clubes y sí, puede ser menor que para clubes de mitad de tabla o de Segunda pero claro, hay que tener en cuenta que se mueven en un mercado más reducido... y aún así, no siempre aciertan. No te digo que con el 'Big Data' acertasen siempre pero se equivocarían menos. Luego, entra el factor psicológico, que eso ya no lo trabajamos nosotros.

- Hablamos mucho de fichajes pero, ¿cómo puede ayudar el Big Data a preparar un partido?

- Hay ciertos patrones de juego que son muy claros y te pueden decir como se mueve un equipo, en que minutos hace ciertas cosas, que calidad de ocasiones consigue crear. Serviría tanto para analizar al rival como a su propio equ‬ipo. Sería una aplicación muy interesante para entrenadores. Aunque ahora la tendencia dentro de los clubes está en el uso del Big Data para firmar jugadores que para el análisis de juego. Creo esto acabará llegando a los entrenadores poco a poco.

- ¿Hace el Big Data más previsible el fútbol?

Por una parte sí, pero obviamente queda 'magia' dentro de los jugadores. El otro día lo hablaba con un jugador de fútbol, esto reduce la incertidumbre y eso que gana el equipo que lo haga. También hay gente que esto no quiere ni verlo, ¿eh? Hay gente del fútbol que vive más de sensaciones y esto es como "¿Qué me estás contando?" (ríe). Pienso que los entrenadores jóvenes pueden sacar aquí una ventaja sobre la Vieja Escuela.

- ¿Les ponéis nota a los jugadores?

Sí, es nuestro sistema de evaluación. No te puedo desvelar "los secretos del mago" pero hay ciertos parámetros para encajar esta nota también por donde están compitiendo. Damos una puntuación objetiva a los equipos y según esta se te valora. No ajustamos el nivel del jugador, tal cual, a la Liga en la que juega pero si ponemos al jugador en su contexto. Al final, el jugador no tiene culpa de jugar donde juega.

- ¿Cómo se valora de cara al director deportivo?

- El primer filtro que hacemos es el análisis de los jugadores, el segundo, cómo juega el equ‬ipo en el que juega. Nosotros contamos con parámetros de estos respecto a verticalidad, altura de la presión, etc. Si el equipo que busca este jugador es muy vertical y presiona muy arriba y encontramos un tipo que juega en Suecia en un equipo que presiona muy arriba y juega muy vertical, aunque el nivel de la liga sea distinto, el estilo de juego es similar lo que facilitar la adaptación deportiva. El problema viene cuando juega en un sitio totalmente ajeno, más allá del nivel de la competición. Luego, si tienen una edad joven, se pueden adaptar fácilmente pero si vienen del fútbol sudamericano, que generalmente es más lento, si podría suponer un problema.

- ¿Cuántos clubes ahora mismo aplican esto en España?

- Entre Primera y Segunda, sumando los que ya lo aplican y los que lo van a aplicar esta temporada que viene, cinco de 42. Sigue mandando más el modelo tradicional de sensaciones, sin duda. Hay que pensar en positivo, que hace tres años eran cero clubes.

- ¿Encuentras reticencias ante este modelo?

- Si, está claro. Hay dos tipos de personas, en el fútbol y en la vida, los que están en la cola a las 6 de la mañana cuando sale algún cacharro nuevo, que no saben ni que van a comprar pero piensan que es bueno y se adaptan y luego otros, que piensan que es una tontería. Luego, hay un grueso de la población que esperan que el que ha ido a comprar esto a las dos de la mañana les diga que es bueno para ir a comprarlo. Con el fútbol es igual, hay unos que se lanzan a por las novedades y se adaptan rápido, otros, que no están en contra de esto pero esperan a ver casos de éxito antes de adaptarlo y otros a los que les costará si es que lo hacen. Respecto a los ojeadores, hace unos días hablaba con uno de un club muy grande que tendrá más de 60 años. Él me decía: "Yo no tengo ni idea de qué me estás contando pero me parece interesante y creo que esto es el futuro". Esta creo que es la mentalidad correcta, la de intentar adaptarse a las cosas nuevas. Pienso que el crecimiento de esto será exponencial, ahora cinco, en unos años, diez y así.

- Siempre influye. Yo no soy un radical del Big Data, ni de nada en general. Es un sistema más de evaluación de jugadores. Yo pienso que hay tres partes a la hora de fichar a un jugador: la parte deportiva, la parte psicológica y la parte contractual. Respecto a la parte deportiva, creo en un modelo mixto. Nunca ficharía a un jugador sin verle pero tampoco sin ver que números tiene. Tirar por un solo lado es un error. Hay mucha información en los números, que si sabes que está y no la usas, me parece una negligencia y también creo que hay que ver a los jugadores en el campo, como actúan, su carácter. Tú no buscas al mejor jugador del mundo, si no al que mejor encaja en tu equipo y creo que la mejor manera de llegar ahí es este modelo mixto.

- Esto me recuerda bastante a los videojuegos, respecto a que si sumas a jugadores con más valoración tienes mejor equipo.

- Creo que sí. Por ejemplo, el caso de Theo. El Alavés tiene que reemplazar a Theo pero no puede fichar a otro Theo como tal. El Alavés puede hacer dos cosas, apostar por un chaval joven y que te salga otro Theo o intentar reemplazar a Theo en el agregado. Si fichan a un centrocampista mejor, el lateral tendrá que trabajar menos...

- Aunque no sea matemática exacta

- Está claro, pero creo que es a donde derivará el fútbol. Especialmente, no los clubes como el Madrid, que fichan más nombres que estructura de juego. El Madrid ganará más partidos jugando mejor o peor porque tiene individualidades muy buenas. Esto pasará más en el Betis, como ejemplo. El Betis tiene una lateral muy bueno como es Durmisi. Si ahora viniese alguien a llevarse a Durmisi, intentaría crear una estructura para intentar suplir su baja con el total de jugadores.

- ¿Este sistema puede traer al fútbol el conocido en la NBA como 'robo del draft'?

- Creo que dependerá de la personalidad de cada director deportivo. Hay dirigentes como Monchi, que si usan datos y luego además tienen buen ojo. Me consta que a Vitolo se lo ofrecieron a muchos equipos y nadie le quería, pero fue Monchi el que dio el paso y se lo llevó a Sevilla. Bueno, esto que me expones, sería lo mismo pero usando otro sistema y esto dependerá del que tome la decisión. Si conocen al jugador creo que se arriesgarán. Mira, como el caso del Levante. Personalmente, no sé como trabajan pero, si hacen las cosas estándar serán un candidato al descenso cuando su objetivo es permanecer y asentarse en Primera. Al final, si quieres resultados distintos, tendrás que hacer cosas distintas y estos clubes acabarán apostando por esto.

- ¿Cuánto tenéis en común con el 'Modelo Monchi'?

- Ellos tienen otro sistema. Hacen onces ideales de cada liga que siguen y de ahí, eligen. Ellos clasifican las Ligas en A,B,C. Por ejemplo, la Premier para ellos no es una Liga A porque están fuera de su mercado pero si Francia o Bélgica de donde han sacado varios jugadores. Nosotros también tenemos onces ideales pero nos basamos más en la puntuación individual de cada jugador, que por cierto, castiga bastante. El otro día mirando la base de datos me di cuenta de que Messi tenía un siete sobre diez y es el más alto de mi base de datos. Nosotros buscamos una puntuación en un sitio determinado, por ejemplo, un jugador de 6 en Rusia. Ese es nuestro modelo.

- Para el Big Data, ¿hay debate Messi-Cristiano?

Por datos, Messi es el mejor, no hay duda. Y además te digo que tampoco necesitas de este sistema para saberlo (risas).

- Por curiosidad, ¿hay alguna sorpresa en vuestro once ideal por notas que no saldría en los habituales?

Sí, mira. Nuestro once ideal de la Liga tendría a Kovacic o Pacheco del Alavés. El once entero sería Pacheco en portería. En defensa, Carvajal, Ramos, Piqué y Filipe. Ves, aquí pocas sorpresas. En el centro, Illarra, Kroos, Kovacic y Soriano y arriba, Messi y Luis Suárez. En el segundo mejor once, Oblak, Yuri, Varane, Bigas, Sergi Roberto, Llorente, Modric, Beñat, Busquets y arriba, Neymar y Cristiano. Hay algunos que sorprenden más y otros menos.

- ¿El Zamora, para vosotros, no es el portero en el once ideal de la Liga?

- Nada. El Zamora solo mide los goles recibidos pero no cuanto te tiran, que ocasiones te hacen...

- Creo que encajaría difícilmente con el que haríamos nosotros, ¿eh?

- Creo que sí. En el de la Premier, por ejemplo, nos criticaron porque solo teníamos a un jugador del Chelsea y a bastantes del United. Por ejemplo, tiene mucho que ver que el United tenía cuatro o cinco individualidades muy buenas. Pogba ha sido muy criticado pero, su rendimiento ha sido muy bueno. Creo que es más por el precio que ha costado que por otra cosa.

- Con Pogba entonces volvemos al tema de las sensaciones, a lo que transmite sobre el campo y a la nota que os sale a vosotros.

- Sí, pero se puede ajustar. Es decir, sacar un rendimiento medio quitando a los dos mejores equipos de la Liga y a los dos peores, como en salto de trampolín. Al final, aunque la sensación es de que ha hecho una temporada irregular, los datos salen muy parecidos y son buenos. 

- Con el Big Data, ¿podemos llegar a preveer el rendimiento de futbolistas? Se me ocurre el caso de Dani Alves, que nadie se esperaba que volviese al nivel que ha mostrado este año...

- Es complicado medir estas mejoras o empeoramientos en el rendimiento antes de que pase, ya que depende de otras variables como el cambio de domicilio, por ejemplo. Lo que si podemos medir es que lo que han jugado y como han jugado, no lo podemos tener de antemano, pero a partir de la cuarta jornada si podíamos intuir que este jugador podría hacer una buena temporada.

- Ya que compartes muchas horas con directores deportivos, ¿te atreverías a ponerte en su lugar?

- En el Madrid, intentaría firmar un portero porque en Keylor se ha notado una regresión de esta temporada a la anterior y firmaría un central. Ya que me pides nombres, a Rugani, de la Juventus. Un nombre fuera de la quiniela. Tiene 22 años, con proyección... Ese perfil, otro Varane. Portero, no te voy a decir nombres porque ya sabemos a quién van a firmar pero mira, me gusta Lafont, un chaval joven del Toulouse.

- ¿Y en la plantilla del Barça?

Aquí habría más trabajo. No querría ni un central ni un portero, si no un lateral que le hiciera la competencia a Jordi Alba o quizá otro del lado contrario, ahí no lo tengo muy claro. Seguro, firmaría a otro centrocampista. Me llevaría a Thiago, aunque está caro. Intentaría encontrar a uno de su perfil. Mira, o Allan del Nápoles, que ayudase a Busquets. Iniesta necesitaría descansar más para tener sus mejores 2000 minutos en los partidos más importantes de la temporada. Lo de Arda no ha salido bien y André Gomes ha sido muy caro, creo que tiene un estigma ahí. De arriba, no tocaba nada de nada, está claro.