México aparentemente no dominó desde las estadísticas tradicionales pero se impuso sobre el favorito con autoridad ¿Que datos reflejan lo bien que jugó México más allá de los que vemos siempre?

Algunas conclusiones por ordenar los número y los gráficos:

  • Si estuviéramos en Italia 90 revisando los datos que entregaba la televisión, diríamos que Alemania dominó claramente: Muchos más tiros al arco, más posesión y pases.
  • El problema es que, buena parte de las llegadas alemanas eran de baja calidad (utilizando el xG como referencia) y que del montón de pases efectivos una buena parte se concentró en uno de los centrales (Boateng) y el lateral (Kimmich)
  • Hay mucho que comentar del lateral germano, una pieza permanente de ataque y que asustaba con sus 9 asistencias en eliminatorias. El mapa de calor refleja que se quedó demasiado en el costado ofensivo y México jugó a las espaldas, aprovechando diagonales de Vela y Chicharito con pases largos para atacar el espacio.
  • Cuando tuvo la pelota, México la distribuyo inteligentemente, sin un eje único más allá de la preeminencia de los volantes, armo clusters de pase muy marcados.  Uno de salida con Gallardo por un lado y Salcedo por otro, y otro ofensivo con el propio Herrera a la cabeza Y Layún como intermediario clave a partir de cambios de frente y pelotas profundas.

 

Llegar mucho y llegar bien

Inevitablemente equipos como Alemania van a generar peligro en el área rival, la cuestión entonces pasa por que tipo de situaciones pueden generar, la defensa mexicana respondió bien y salvo jugadas marcadas (que en el mapa de goles esperado / xG aparecen con representaciones de mayor tamaño), hubo mucha aproximación de pero de escaso peligro. Ah, si no están familiarizados con el xG, pueden verlo en nuestro post sobre Argentina-Islandia. Y pueden ver más mapas de xG en el twitter del usuario @Caley_graphics

 

 

Aprovechar el espacio

Hablamos y repasamos el mapa de calor con la posición de Kimmich más arriba, el análisis se completa si observamos a través del dato de @stats_zone donde recibió, por ejemplo, Chicharito Hernández.

 

Completando su partido poco productivo, Joshua Kimmich atacó mucho e incluso tiro muchos centros, pero solamente acertó en uno de sus 9 envíos.

Evitando la pelota parada

Escribo este párrafo el el 19 de junio, se acaba de terminar de Japón-Colombia y el dato de que el 70% de los goles de la Copa del Mundo se hicieron de pelota parada rebota en Twitter. Varios de ellos (el empate de Portugal, los triunfos de Irán, Uruguay e inglaterra) en jugadas cedidas en el último minuto, muchas de esas por jugadas innecesarias de la defensa rival, algo que México evito con inteligencia. El gráfico muestra donde cometió foules el equipo de Osorio.

 

México como equipo-red: Sociedades que funcionaron

Pasemos a la aplicación de redes al juego mexicano, la lógica es la misma que usamos en el informe de Argentina: pases como lazos (a mayor cantidad mayor la intensidad de la flecha), jugadores como nodos (a mayor tamaño mayor la intervención en el partido).  Puede verse cierta regularidad en la red mexicana, cuya mayor conexión solo consta de 8 pases y fue entre Gallardo y Herrera:

Mayor aún es la regularidad si la comparamos con la red alemana, que concentra vínculos en, otra vez Kimmich y no sacó mayor provecho del vínculo Ozil-Kross  (vía @11tegen11)

Si aplicamos el algoritmo Newman (no se asusten, se trata de una métrica para ver que grupos de jugadores se conectan más entre sí) podemos identificar tres subgrupos en México, muy asociados con el plan de juego teórico (salidas por los costados, y que mediocampistas y delanteros tengan mayor conexión)

Un último indicador tiene que ver con este mismo análisis de redes, se trata del nivel de intermediación, es decir cuando un jugador conecta con mayor cantidad de compañeros aunque no necesariamente sea el que más pelotas toca, sino el que engloba a la mayor parte del equipo. Los cambios de frente de Layún lo ponen como el mayor “intermediario” del juego mexicano:

 

Fuentes para este informe

Herramientas Utilizadas

  • Tableau Public – Visualización datos generales
  • R Studio + ORA – Visualización de redes.
  • Flourish Studio – Visualizaciones de indicadores SNA.

 

Matías Conde

Data Scientist. Responsable de Analítica Sports Data.

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