El fútbol es un deporte que entrelaza pasión, incertidumbre y táctica. Se dice que cualquier equipo puede ganar, y a veces equipos humildes sorprenden a los grandes.
Las posiciones, roles de los jugadores, tácticas del entrenador y la interacción en el campo forman un sistema más estructurado de lo que parece.
Un nuevo estudio, liderado por el físico argentino Andrés Chacoma, ha demostrado que esta compleja dinámica puede ser analizada con herramientas matemáticas para entender mejor el desempeño de un equipo, buscando mejorar su rendimiento.
La investigación, llevada a cabo en el Departamento de Física de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires y publicada en la destacada revista Physical Review E, brinda un aporte innovador en el análisis táctico. Se trata de un método que cuantifica el rendimiento de un equipo mediante la construcción de redes de pases.
Lo destacado de esta propuesta no solo es describir lo que acontece, sino que ofrece recomendaciones para optimizar el juego, incluso en situaciones críticas cuando un jugador clave es neutralizado por el rival.
“Hemos trabajado con una base de datos que compila todos los eventos de todos los partidos de la temporada 2017-2018 de las cinco ligas europeas más importantes”, detalló Chacoma. Esta vasta información permitió identificar patrones estadísticos y responder a una pregunta fundamental en el deporte: ¿por qué un equipo puede dominar el juego durante varios minutos y luego perder efectividad, quedando a merced del adversario?
Los científicos partieron de una premisa sencilla pero poderosa: el pase es la interacción más elemental en el fútbol. Cada pase conecta a dos jugadores y, al repetirse, forma una red que refleja la articulación del equipo. Analizando estas redes, los investigadores lograron identificar con precisión las diferencias en los momentos de alto y bajo rendimiento.
Para determinar qué significaba jugar bien o mal, establecieron parámetros claros. Un equipo juega bien cuando logra tiros al arco y avanza en el campo.
Por el contrario, juega mal si retrocede y recibe disparos en contra. Con estos criterios, seleccionaron secuencias de 50 pases previos a cada tiro, lo cual permitió construir dos tipos de redes: de buen rendimiento y de mal rendimiento.
“Buscamos diferencias en la estructura de esos dos conjuntos de redes, y esas diferencias pueden cuantificarse mediante diversas métricas utilizadas para redes. Por ejemplo, una métrica llamada clustering, que mide si la red presenta estructuras triangulares.
Así, un alto clustering indica que los jugadores hacen pases triangulares eficazmente. Otra métrica utilizada es la centralidad, que evalúa la importancia de un jugador dentro de la red, considerando la probabilidad de que ese jugador esté en posesión del balón en un momento determinado”, explicó Chacoma.
El estudio demostró que estas métricas presentan grandes variaciones en ambos contextos. Durante los momentos de alto rendimiento, las redes de pases son más cohesivas, con conexiones fuertes que sostienen el ataque. En contraste, en los momentos de bajo rendimiento, las redes se quiebran, los pases pierden fluidez y jugadores clave quedan aislados.
El valor más significativo de este enfoque radica en que no se limita a describir, sino que proporciona herramientas para actuar. El modelo emplea técnicas estadísticas como la regresión logística para clasificar las redes según su rendimiento. Con los coeficientes obtenidos, se pueden identificar cuáles métricas necesitan ajustes para favorecer configuraciones que optimicen el juego.
En otras palabras, el estudio no solo analiza el pasado, sino que sugiere formas para transformar el presente y mejorar el futuro. Esto lo convierte en una herramienta valiosa para entrenadores y analistas, facilitando el diseño de estrategias basadas en datos concretos.
El caso del Barcelona de Lionel Messi y Andrés Iniesta se usó como ejemplo para destacar la utilidad del método. Los investigadores notaron que el rendimiento del equipo disminuía cuando Iniesta tenía un bajo clustering.
La conclusión fue clara: para optimizar el rendimiento, era vital ajustar los pases para que Iniesta tuviera un clustering elevado. “Podría indicarle al entrenador que si se juega más por donde está Iniesta, eso aumentaría su clustering y mejoraría las redes de pases. Es una herramienta que permite adentrarse en la táctica del equipo,” afirmó Chacoma.
El modelo también se aplicó al llamado “problema del jugador bloqueado”. En muchos encuentros, los adversarios buscan neutralizar a una figura clave, como Messi, para limitar el poder ofensivo del equipo.
El estudio mostró que, al hacerlo, no solo se ve afectado el jugador anulado, sino que todo el sistema pierde efectividad. Ante este escenario, la propuesta consiste en reconfigurar las conexiones de los compañeros para compensar la ausencia y reconstruir una red de alto rendimiento.
“Es un problema de optimización. Se saca al jugador a la cancha y se analiza qué red de pases debe haber para que los demás jugadores mantengan métricas relacionadas con un alto rendimiento sin la presencia de Messi. Esto lleva a una red de alto rendimiento incluso con el jugador bloqueado”, explicó el investigador.
El artículo científico complementa esta propuesta al señalar: “Este marco proporciona herramientas cuantitativas para guiar las decisiones tácticas y optimizar la dinámica de juego”. Esta afirmación resume la novedad del trabajo: pasar del diagnóstico a la intervención concreta en la estrategia.
El fútbol, como deporte colectivo, oscila entre lo impredecible y lo planificado. Si el juego fuera pura casualidad, los jugadores correrían tras el balón sin orden y el espectáculo sería caótico. Si fuera totalmente determinista, se asemejaría a un metegol con jugadas predefinidas. En la práctica, se mueve en una zona intermedia donde el azar y la táctica coexisten.
La originalidad de esta investigación radica en que ofrece un enfoque científico para recorrer ese espacio intermedio. No busca reemplazar la intuición del entrenador ni la creatividad de los jugadores, sino complementarlas con datos que muestran cómo se organiza el equipo en cada situación.
En un partido como la final del Mundial de Qatar 2022 entre Argentina y Francia, donde el rendimiento cambió drásticamente en minutos, este tipo de herramientas podrían ofrecer explicaciones más precisas sobre lo sucedido en el campo.
Asimismo, la investigación reconoce sus límites. Chacoma destacó que se trata de un sistema probabilístico, por lo que las recomendaciones no garantizan un resultado absoluto. El fútbol sigue siendo impredecible, pero ahora cuenta con un marco que ayuda a reducir esa incertidumbre.
Lo relevante de este estudio es que abre un camino para aplicar la física y las matemáticas al deporte más popular del mundo de manera práctica. La recopilación masiva de datos, cada vez más frecuente en el fútbol profesional, encuentra aquí un aliado científico que puede transformarla en conocimientos útiles.
Estos avances anticipan un futuro donde las decisiones tácticas estarán cada vez más fundamentadas en modelos cuantitativos. Los entrenadores podrán saber no solo qué jugador está siendo bloqueado, sino también cómo reorganizar la red de pases para mantener el nivel del equipo. Los clubes tendrán la capacidad de medir de forma más objetiva qué sistemas de juego potencian su rendimiento.
En definitiva, la ciencia ha demostrado nuevamente su capacidad para iluminar fenómenos cotidianos desde una nueva perspectiva. Lo que antes parecía una cuestión de intuición o suerte empieza a evidenciarse como un sistema que puede analizarse, medirse y optimizarse.
Y aunque siempre habrá espacio para la gambeta inesperada o el gol milagroso, el fútbol del futuro se jugará, también, en el ámbito de los datos y las redes matemáticas.
