Mes: octubre 2021

Hace tres semanas presentamos On-Ball Value (en adelante, OBV), nuestro nuevo modelo que mide el valor de cada acción en una posesión. Esta semana, vamos a dar algunos ejemplos del modelo en acción, utilizando principalmente los datos de la pasada temporada de La Liga.

Para tener todos los detalles del modelo hay que leer el artículo de presentación, pero de manera sencilla, OBV mide el cambio en la probabilidad de un equipo de marcar/conceder como resultado de una acción dada. Esto permite identificar las acciones más relevantes en una posesión y poder otorgar más mérito a las acciones con mayor impacto en la posesión.

Para visualizar un poco el concepto, aquí está la jugada del gol de Borja Iglesias del Real Betis contra el Osasuna en diciembre de 2020 con el valor de OBV marcado para cada acción de la jugada. Como es lógico, los valores aumentan a medida que la jugada se acerca al área de penalti del rival.

El siguiente gráfico también ayuda a explicar la utilidad del modelo. Se trata de los pases directamente previos a una asistencia o un pase clave, a veces llamados pre asistencias, en este caso pases rasos y con los pies. Muestra los 30 pases más valiosos de este tipo según OBV y también los 30 pases menos valiosos, pases que, de hecho, tuvieron un efecto negativo en la probabilidad de que marcara el equipo.

Aquí, el valor del modelo queda claro. En vez de simplemente decir que un jugador ha acumulado tres pre asistencias, por ejemplo, podemos otorgar un valor a cada una de ellas y tener una idea mucho más precisa de la contribución del jugador.

Vamos a echar un ojo a los números acumulados de la pasada temporada de La Liga a nivel de jugadores. ¿Qué jugadores de campo agregaron más valor con sus acciones con balón?

No es ninguna sorpresa que Messi agregara más valor que cualquier otro jugador de La Liga, pero hay otros nombres interesantes o quizás inesperados en la lista como Toni Suárez del Real Valladolid. Aparte de Messi, Suárez fue el jugador que agregó más valor mediante conducciones. Aquí son sus 30 conducciones más valiosas de la temporada.

Tenemos la posibilidad de filtrar los resultados del modelo así para encontrar los jugadores que acumulan más OBV en distintos escenarios. Por ejemplo, si eliminamos del cálculo las acciones que tienen una relación directa con los tiros (los tiros en sí, las asistencias y los pases claves), otro nombres salen a relucir, sobre todo el de Kieran Tripper del Atlético Madrid.

Podemos filtrar por varias cosas: tipo de acción, localización en el campo, posición del jugador, etc... Aquí, echamos un ojo a los centrales que agregaron más valor con sus pases y conducciones en campo propio.

Sergio Ramos agregó más valor que cualquier otro central mediante pases, mientras que Gerard Piqué encabezó la lista en cuanto a conducciones. Pau Torres del Villarreal sobresalió en ambas acciones, sumando más OBV por 90 que cualquier otro central. Hemos marcado también a los dos centrales cuyas acciones tuvieron un efecto negativo: las conducciones en el caso de Marc Bartra del Real Betis y los pases en el de Esteban Burgos del Eibar.

OBV también proporciona un marco para poder empezar a evaluar el riesgo/recompensa en la toma de decisiones de los jugadores. Por ejemplo, podemos analizar a los jugadores que intentan más pases que mueven el balón más cerca de la portería en el último tercio del campo y ver la relación entre su porcentaje de acierto en estos pases y el valor de OBV por pase.

José Gayá del Valencia sobresale. Tiene un porcentaje de acierto bajo, de un 51.39%, pero el valor medio de sus pases, aun con los pases fallidos y sus correspondientes valores de OBV incluidos en el cálculo, es muy alto, lo que sugiere que agrega valor a pesar de su bajo porcentaje de acierto. Otros jugadores con porcentajes de acierto parecidos no aportan el mismo valor.

Vinícius Júnior es el único jugador entre los 40 que más pases de este tipo intentaron que tuvo un valor de OBV por pase negativo. Es decir que en suma sus pases de este tipo redujeron la posibilidad de que marcara el Real Madrid/aumentaron la posibilidad de que marcaran sus rivales.

El modelo también tiene utilidad en el análisis de equipos. Por ejemplo, podemos visualizar las zonas del campo desde las que generan más peligro respecto a la media de la liga.

Así podemos ver que la temporada pasada, el Barcelona fue mucho más activo en zonas centrales del último tercio que otros equipos de La Liga. O que el Sevilla principalmente generó peligro por la banda derecha o que el Eibar jugó mucho por las bandas y casi nunca hizo daño a sus rivales desde zonas centrales o que el Cádiz y el Elche jugaron muy directo. En el gráfico se esconden muchas historias.

Asimismo, podemos emplear filtros para encontrar los equipos que acumularon más OBV, como un porcentaje de su total, por distintos tipos de acción:

• Pases altos: el Eibar, el Getafe y el Osasuna
• Conducciones: el Huesca, el Villarreal y el Athletic Club
• Pases al primer toque: el Eibar, el Levante y el Barcelona
• Intercepciones: el Granada, el Cádiz y el Osasuna
• Pases filtrados: el Villarreal, el Barcelona y el Celta Vigo

La mejor noticia es que OBV no es sólo para las grandes ligas de Europa. Este modelo de vanguardia está disponible en todas las más de 80 competiciones que cubrimos a lo largo del mundo. Podemos analizar las mismas cosas en La Liga que en la Liga MX de México...

o la Primera División de Perú...

o incluso la J1 League de Japón.

Tenemos muchas ganas de ver cómo nuestros clientes sacan provecho del modelo porque OBV abre muchas posibilidades de análisis, incluyendo muchas que aún están por descubrir. Y OBV es sólo la primera de muchas novedades que pronto llegarán a StatsBomb Data.

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