Científicos del CONICET aplican un método matemático que optimiza el funcionamiento de un equipo de fútbol
Un trabajo científico desarrollado por el CONICET, aplica un método matemático que posibilita optimizar el funcionamiento de un equipo de fútbol analizando la red de pases entre los jugadores. Directores técnicos: ¡tomen nota!
Seguramente, alguna vez te has preguntado por qué en medio de un partido de fútbol, el equipo del que sos hincha de pronto pasa de dominar a no poder dar dos pases seguidos. Los directores técnicos y los periodistas deportivos siempre tienen sus teorías, pero un grupo de científicos argentinos ha decidido ir más allá de la intuición y justificaciones subjetivas para encontrar la respuesta.
El rendimiento de un equipo de fútbol se manifiesta como un sistema dinámico complejo influenciado por factores estocásticos y determinísticos. Este estudio reciente introduce una metodología basada en la teoría de redes complejas y la ciencia de datos para cuantificar objetivamente la performance táctica.
Mediante la construcción de redes de pases a partir de un extenso dataset de partidos de ligas europeas, se identifican y comparan patrones estructurales asociados con fases de "buen" y "mal" juego, definidos por métricas como tiros al arco y posición en el campo.
La aplicación de métricas de red como el coeficiente de clustering y la centralidad permite discernir diferencias significativas en la topología de estas redes. Los hallazgos no solo validan la capacidad de esta herramienta para diagnosticar el estado táctico, sino que también abren vías para la formulación de recomendaciones tácticas basadas en datos, incluyendo la optimización frente al "problema del jugador bloqueado". Este enfoque representa un avance hacia la cuantificación objetiva del rendimiento colectivo en sistemas deportivos complejos.
La dinámica del fútbol como sistema complejo no lineal: del azar a la estrategia
Se suele decir que en el fútbol cualquiera puede ganar, y aunque eso es cierto en una mínima parte, la realidad es que el juego no es un completo caos, existe una estrategia, un sistema táctico, que le da orden. Los jugadores no corren por la cancha al azar; tienen posiciones, roles y zonas de acción que definen cómo se mueven.
Si fuera pura suerte, todos irían detrás de la pelota, creando un juego ineficiente, pero si fuera totalmente predecible, sería como un metegol. Lo interesante del fútbol es el punto medio, donde la creatividad y el plan táctico se encuentran.
El fútbol, como deporte colectivo, puede conceptualizarse como un sistema dinámico complejo no lineal que opera en un continuo entre el azar estocástico y el determinismo absoluto. Aunque la naturaleza intrínseca del juego permite la ocurrencia de eventos de baja probabilidad, como la victoria de equipos con menor ranking (equipos “chicos”) sobre élites consolidadas (equipos “grandes”), la probabilidad condicional de tales desenlaces tiende a ser marginal.
Esto quiere decir que el rendimiento de un equipo no es meramente una función del azar, sino que está intrínsecamente mediado por regularidades estructurales y la implementación de un sistema táctico predefinido.
Un sistema con una ausencia total de determinismo táctico resultaría en un comportamiento anárquico y una ineficiencia sistémica generalizada (por ejemplo, la concentración excesiva de jugadores alrededor de la pelota, disminuyendo la ocupación efectiva del espacio de juego). Contrariamente, un determinismo absoluto anularía la flexibilidad inherente y la emergencia de soluciones tácticas no lineales (eso sería, por ejemplo, una jugada individual destacada, o una "gambeta" creativa).
El estudio científico gracias a datos masivos
La investigación liderada por el Dr. Andrés Chacoma, investigador del CONICET en el Departamento de Física de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires (UBA), publicado en Physical Review E, una revista científica de alto impacto de la American Physical Society, ilustra la aplicación rigurosa de herramientas analíticas a un dataset masivo.
Las tecnologías avanzadas como sistemas de posicionamiento global (GPS) y unidades de medición inercial (IMU), aplicadas en el fútbol moderno, hacen posible obtener muchísimos datos, los cuales sirven para analizar patrones y correlaciones.
El estudio de Chacoma se fundamentó en una base de datos exhaustiva que comprendía todos los eventos registrados durante la temporada 2017-2018 de las cinco ligas de fútbol europeas más prominentes. El objetivo central de la investigación fue identificar patrones estadísticos en estos datos que pudieran correlacionarse directamente con la mejora del rendimiento colectivo de los equipos, buscando establecer una métrica objetiva para el "buen" y "mal" juego.
La teoría de redes: jugar “bien o “mal”
Con todos esos datos disponibles, los investigadores decidieron usar una herramienta llamada "teoría de redes". Esta técnica es la misma que se usa para estudiar cómo las personas se conectan en las redes sociales.
En el fútbol, la conexión más simple y efectiva de medir es el pase. Los pases son como la sangre del equipo: si fluye bien, el equipo funciona. A partir de una base de datos con millones de pases de las ligas europeas de 2017-2018, los científicos se propusieron identificar cómo se ve la red de pases cuando un equipo está en su mejor momento y cuando no.
Definieron de forma muy concreta dos estados: “jugar bien” o “jugar mal”, y para eso establecieron parámetros claros:
- Un equipo "jugaba bien" cuando realizaba tiros al arco y, además, estaba adelantado en el campo de juego (es decir, dominando territorialmente en ataque) en los 50 pases previos.
- Un equipo "jugaba mal" cuando estaba retrasado en el campo y recibía tiros a su propio arco en los 50 pases anteriores.
Luego, compararon la estructura de estas redes en ambas situaciones. Para eso, usaron métricas de redes como el "clustering" (que mide si hay "triángulos" de pases, o sea, si los jugadores se pasan la pelota formando triángulos, indicando una buena triangulación), y la "centralidad" (que evalúa la importancia de un jugador en la red, midiendo su probabilidad de tener la pelota).
Los resultados fueron claros: encontraron diferencias significativas en la estructura de las redes cuando el equipo jugaba bien y cuando jugaba mal. Esto significa que su herramienta sí puede identificar el estado del juego.
Un claro ejemplo
Para entenderlo mejor, analizaron al Barcelona de Messi e Iniesta. Descubrieron que en los momentos en que el equipo jugaba mal, Iniesta tenía un "clustering" (una medida de su participación en pases triangulares) muy bajo. En otras palabras, no se estaba pasando la pelota con sus compañeros de la manera que hacía que el equipo brillara.
"Podríamos decirle al entrenador que, si hace jugar más por el lado de Iniesta, su 'clustering' aumentará, lo que llevaría a mejores redes de pases y, por ende, a un mejor juego", explica el autor principal del trabajo a NexCiencia. "Esta herramienta permite meterse de lleno en la táctica del equipo".
Soluciones tácticas para el "jugador clave bloqueado"
Este estudio científico también abordó un problema común en el fútbol: el "jugador bloqueado". Esto ocurre cuando el equipo rival logra neutralizar a una pieza clave, impidiendo que reciba la pelota. Por ejemplo, cuando Messi era bien marcado, otros jugadores del Barcelona veían cómo sus métricas de pases decaían. La pregunta entonces no es solo "Messi está bloqueado", sino "¿cómo reorganizamos la red de pases para que los compañeros compensen su ausencia y el equipo mantenga un alto rendimiento?", expone Chacoma para NexCiencia.
"Es un problema de optimización", subraya Chacoma. "Si un jugador clave es bloqueado, nuestra propuesta es una reconfiguración del sistema de pases del equipo para compensar esa pérdida. Muchas veces, las estadísticas solo señalan el problema individual, pero no ofrecen una solución colectiva. Nosotros buscamos reconfigurar todo el sistema de juego para mantener la alta performance, incluso con un jugador bloqueado".
La originalidad de este trabajo radica en su capacidad para ir más allá del análisis descriptivo. Al usar la teoría de redes, los científicos pueden proponer soluciones tácticas concretas y basadas en datos. Si bien el fútbol siempre tendrá un componente impredecible, esta investigación ofrece una potente herramienta para que los equipos tomen decisiones más inteligentes y objetivas en su búsqueda de la victoria.
Referencias de la noticia
Andrés Chacoma, et al. "Identification and optimization of high-performance passing networks in football". Physical Review E. 18 de abril, 2025.
Gabriel Stekolschik. "Herramienta para mejorar la táctica". Nexciencia Exactas. 26 de junio, 2025.