Lo que la "memoria del América" no te cuenta (y el xG sí)

En el video "AMÉRICA ELIMINÓ a CHIVAS de CONCACHAMPIONS con contundente triunfo." los comentaristas hablan con argumentos subjetivos. Casi sin importar la fecha del programa escuchamos frases hechas (y repetidas) que poco aportan al entendimiento del partido. Por ejemplo, para explicar la derrota de las Chivas hablaron de la "recuperación de la memoria del América" ¿de qué memoria hacen referencia? ¿en verdad hubo un cambio? En otra ocasión, hasta descartan las opiniones de sus compañeros porque unos son directores y otros no. Por lo anterior, hacemos esta nota porque creemos que los datos juegan un papel importante para quitar el lodo de las mesas de discusión.

Hay una infinidad de herramientas analíticas pero solo las que agregan claridad son las que nos benefician a todos. Dos métricas que han mostrado la capacidad de explicación son el packing y el xG. El packing tiene el potencial de distinguir a los medios campistas con habilidades para construir el ataque de su equipo. Esta métrica prioriza la calidad sobre el ataque y la precisión de los pases queda en segundo término. Así las discusiones de si "Fidalgo hace muchos pases, pero si son intrascendentes" terminarían pronto.

Por otro lado, xG nos ayuda a distinguir la calidad de las ocasiones de gol, si se deben a la habilidad o a la  suerte, si es señal o ruido. La primera versión del xG es un promedio de goles por partido, pero las siguientes versiones  son más útiles al agregar contexto. Por ejemplo, si agregas el contexto de en la cancha de quién se juega, el xG reproduce la ventaja que tiene un equipo al jugar de local. Michael Caley agregó contextos de la velocidad de la jugada, el lugar del tiro y el tipo de tiro, estos contexto son la norma en la actualidad. 

Usaremos el xG para no hablar de la "memoria" del América. América y Chivas jugaron tres partidos seguidos con resultados repartidos: un empate y una victoria para cada equipo. El marcador "global" de los tres partidos fue 4 a 1 y el xG total fue 3.83 para el América y 1.37 para Chivas. Vemos que el resultado de 4 a 1 es explicado por la calidad de las oportunidades generadas. Así que podemos hablar de un marcador justo juzgado bajo la métrica de los datos.

Chivas tuvo una expulsión en el último partido y se argumentó que ese evento cambió por completo el resultado. En el primer tiempo de ese partido, América hizo 7 tiros (xG=0.95) y Chivas 2 tiros (xG=0.13). En el segundo tiempo, América hizo 8 tiros (xG=0.96) y Chivas 3 tiros (xG=0.1). Los goles esperados por Chivas en los segundos tiempos fueron 0.15, 0.29 y 0.1 y fueron generados con uno, uno y tres tiros, respectivamente. El xG nos permite ver que las oportunidades entre los segundos tiempos son similares y que también lo son entre mitades del último partido. 

Los datos nos permiten tener discusiones objetivas de lo que pasa en los partidos y son un complemento contra los prejuicios cognitivos. Sabemos que los ojos de un analista verán mejor un partido que cualquier dato, pero los datos ven a todos los partidos. El modelo xG, generado con datos de miles de partidos, explica el marcador a partir de las oportunidades generadas. Estos datos son independientes de quién ve el partido, cuál es tu equipo preferido y las credenciales que tengas o te falten. Por supuesto, no esperamos que el estilo de esos analistas cambie (🎪), sino aportar un poco en el entendimiento del "beautiful game".