Señalado habitualmente por dominar los partidos con facilidad en la Ligue 1 francesa, el equipo de Thomas Tuchel traslado su protagonismo a la Champions pero no pudo pasar de ronda. Su dominio fue abrumador desde lo cuantitativo pero no tan así en lo cualitativo ¿Cómo? ¿Los estadísticas en el fútbol miden la calidad de las acciones? Un nuevo AS Lab: insistiendo que no hay mayor aliado a la discusión sobre el juego que los datos.

El PSG había perdido una sola vez como local en los últimos 16 partidos de Champions, y había ganado 4 de las 5 series disputadas contra equipos ingleses. Más contudente es la data estilo NBA:  ningún equipo había pasado de ronda después de perder el partido de ida como local por más de 2 goles ¿Cuentan las estadísticas históricas? Parecieran ser las menos útiles, especialmente cuando dependen de un solo evento (el resultado) dan lugar al uso y abuso de frases hechas: desde “las rachas están para romperse” hasta “el fútbol así” siempre a mano de quienes levantan la bandera de la subjetividad y tienden a explicar reglas por las excepciones.

El PSG dominó la tenencia y tuvo más llegadas ¿Por qué no le alcanzo?

Repasemos los números generales, los franceses remataron 7 veces más, dieron el triple de pases efectivos (el cuádruple si tomamos el tercio de ataque) y tiraron 28 centros contra 6 de los ingleses. Sin embargo en cuanto a remates al arco ambos equipos están igualados en 4:

La estadística de posesión al final del partido marcó 72% a 28% para el PSG. Abrimos el dato como hacemos habitualmente y encontramos que si dividimos el partido en 18 tramos de 5 minutos, el United solamente tuvo más la pelota en dos de ellos, entre los 30 y los 35 del primer tiempo y los 35 a 40 del segundo. El resto del partido marca un dominio abrumador de los parisinos, incluyendo varios pasajes donde la tenencia supera el 80%.

Si nos vienen siguiendo, generalmente lo que hacemos para ver si el número final de la posesión es un reflejo del partido o un promedio engañoso, además de fijarnos primero en el detalle por intervalos de tiempo, es ver en que parte del campo se dio mayormente el partido. Y aquí los datos empiezan a mostrar que si bien el PSG la tuvo más, la mayor parte del tiempo se dio en el tercio medio del campo:

Fuente: Opta Sports

Es interesante, especialmente si analizamos la posición media de los jugadores de uno y otro equipo, se ver que PSG adelantó claramente sus líneas y que el United, pese a arrancar en desventaja la serie, mostró un esquema más de contención, fíjense como la mayoría de los jugadores del equipo inglés intervienen fundamentalmente en campo propio y los franceses lo hacen dentro del terreno rival:

 

Posición Media de los Jugadores del Mancester United – Fuente: Opta Sports
Posición Media de los Jugadores del PSG – Fuente: Opta Sports

Otro variante posible del mismo análisis, es la que nos permite el mapa de calor: si comparamos donde intervino Mbappe y Lukaku, queda claro la disposición del juego de uno y otro, el belga tiene pocas intervenciones en el área rival y aparece más en campo propio, mientras que casi la totalidad de las apariciones del francés se dieron de mitad hacia adelante:

 

Mapa de calor de R. Lukaku – Fuente: Opta Sports

Mapa de calor de K. Mbappe  – Fuente: Opta Sports

Es tan cierto que el PSG tuvo más la pelota y dio más pases,como que el juego estuvo mucho en mitad de cancha y buena parte de esos pases fueron en conexiones poco ofensivas: Aproximadamente 1 de cada 6 pases del PSG lo hizo Thiago Silva (102 pases totales), la principal conexión parisina fueron toques de Kehrer a Dani Alves (38) y al propio Silva (32) y rescatemos el dato que paso desapercibido en la primera parte: solamente hubo 4 remates al arco por bando.

Los xG ganan terreno (y es una buena noticia)

Hace unos días, en la conferencia de prensa post-clasico de Avellaneda en Argentina, el DT de Racing, Eduardo Coudet le marcaba a un periodista que Independiente no había registrado remates al arco en el segundo tiempo, omitiendo un chance clara de gol del delantero Martín Benitez abajo del arco, cuyo disparo se va desviado. Toda esta introducción para marcar que la métrica de goles esperados (que habitualmente encontraran con la sigla xG) viene un poco a mejorar esa discusión: otorgándole un valor a cada remate según la posición en el campo donde fue ejecutado y, dependiendo del modelo, ponderando por las características de la jugada (cantidad de rivales, tipo de remate, etc), sirven para medir la calidad de las chances más allá de su resultado, básicamente porqué datos y resultadisimo no van de la mano como todavía insisten quienes no se interesan en las nuevas métricas futboleras.

Analizamos dos modelos de xG del partido de ayer, y en ambos la diferencia de goles esperados de unos y otro es pequeña. Repasemos:

 

 

Por un lado el modelo de Michael Caley, lo que muestra es que la suma de las probabilidades de los xG del PSG dan 1.3, es decir que, si bien hubo muchos remates, fueron de calidad o probabilidad de acierto. En cambio, Manchester United remató poco, pero fueron disparos de alta probabilidad. Hay un sesgo, que es el error (casi) no forzado de Buffon que da lugar al segundo gol de los red devils, sin embargo si analizamos el costado de los franceses, el bajo xG sorprende en tanto explica una parte del porqué los locales no avanzaron a los cuartos de final de la Champions.

Es una buena práctica, cuando el resultado es sorprendente, validarlo con otro modelo. por lo que fuimos a Infogol y el resultado es similar, incluso más favorable al Manchester United ya que no discrimina los penales como hace Michael Caley:

 

 

En resumen, más allá de las incidencias puntuales y excepcionales (el error de Buffon y el penal de VAR cobrado sobre el final). el análisis de los datos del juego indicando el dominio de la posesión, no se tradujo totalmente en dominio territorial y generó pocas situaciones de calidad para el PSG.

¿Que le paso al PSG? Antes de referir a una supuesta ausencia de “mística” por parte del PSG, suena más valido linkear la ausencia de Neymar y Cavani a la generación de ataques de menor calidad por parte del equipo de Tuchel. Si los analizamos, los datos mejoran la calidad de las discusiones, y hay mucho para seguir hablando del juego como para dejarlos pasar.

 

 

Matías Conde

Data Analyst. Responsable de Analítica Sports Data.

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