Métodos para evaluar cuánto vale un jugador de fútbol

Estudiantes de la carrera de Estadística de la Universidad Nacional de Rosario ganaron el primer premio en el Coloquio Argentino de Estadística. Su modelo también desafía los mitos a la hora de formar futbolistas. Hablamos en Radio 10 con el tutor Javier Bussi, docente de Econometría en UNR.

¿Cómo es este modelo que han desarrollado los estudiantes y también queremos saber si tuvo algo que ver la euforia mundialista?

Totalmente, tuvo mucho que ver. Para aprobar la materia, tenían que hacer un trabajo final, no sabían que tema elegir y yo -viendo todo este tema del mundial- les propuse esto del valor de los jugadores para incentivarlos: les gustó la idea y se engancharon.

Uno siempre ve las estadísticas como temas más duros y esto lo que hace es abrir el juego y creo que hoy por hoy no existe un sistema que lo haga, ¿es así?

Exactamente, uno asocia la estadística a otras cuestiones, por ejemplo, en temas de biogenética o bioinformática o de bioestadística y, tal vez, el tema del deporte es una manera de llegar a más gente con un tema popular y que les interesa. Aparte, vemos que estos temas se pueden analizar de una manera científica, con una teoría detrás y no que sea una mera opinión que puede ser valiosa como producto de observación, pero tal vez no tiene el rigor científico de este trabajo.

¿Cómo logran ustedes hacer que la estadística pueda ser eficiente y determinante a la hora de evaluar un rendimiento en el campo de juego?

Lo primero que tenemos que hacer es estudiar el problema en cuestión, ver cuáles son sus principios, la forma en que se ejecuta ese juego, la forma en que puedan influir distintas cosas. Esto que ustedes mencionan del rendimiento del jugador, con todo este material se construye un modelo, siempre le decimos a los estudiantes que lo primero es saber con los datos que se trabaja, cómo se mide, modo de recolección, etc. Y en base a eso, postular distintas hipótesis que son validadas o refutadas estadísticamente.

¿La estadística se sustenta en lo físico o lo futbolístico?

Pueden ser las dos cosas, en este caso nosotros no recolectamos información porque no estaba disponible, por lo menos en las bases que tuvieron acceso los alumnos, pero cualquiera de esas variables que pudieran ser importantes para alguien que sabe de fútbol también podrían serlo para incluirlas en el modelo siempre y cuando se puedan agregar de manera numérica.

¿En función de este estudio se charlaron otras cosas como el tema de la altura?

Nosotros no conocíamos tanto sobre el mito de la altura, la incluimos porque estaba disponible en la base de datos y pensamos que podría llegar a ser importante, pero no tanto. Hay otras variables que si bien no parecen numéricas, uno las puede incluir a través de un procedimiento que no es complicado. Por ejemplo, si la persona que manejaba los contratos de los jugadores era un familiar o no, uno cree desde la mera observación que un familiar va a pelear mejor los contratos y tal vez aumenta el valor del jugador. Incluimos este dato en el modelo y no nos fue significativo, descubrimos que esto no hace que su valor de mercado sea más alto. Hubo otras variables que nos sorprendieron como la nacionalidad y el club donde juegan, estos datos no hacen que el jugador valga más para nuestra sorpresa. Nosotros analizamos un sub-grupo por eso el título del trabajo es “Jugadores de elite”: el modelo no analiza a todos los jugadores de todas las ligas del mundo, solo las 5 ligas más importantes y son los 800 jugadores mejores pagos.

¿Usted dice que River puede poner un jugador a la venta al mismo valor que Rosario Central?

En este modelo no analizamos la liga argentina, el análisis fue de las 5 ligas más poderosas. Una de las cosas que les pido a los alumnos es que sean muy específicos, hay que ser honesto en el análisis que se hace. Una cosa interesante que pasó es el tema de la edad, esta hace que aumente el valor del jugador y cuando es mayor pensamos que empezaría a decrecer su valor, uno piensa que es lógico porque el jugador pasa a ser menos efectivo, pero en este modelo esto no ocurre. Este tema lo echamos sobre la mesa para los expertos de fútbol y los jugadores “elite” a mayor edad ganan más, su valor de mercado es mayor y lo que pudimos pensar es que se transforman en líderes, pueden trasmitir experiencia a sus compañeros etc.

Este es un trabajo que estadísticamente no es muy complejo, todos los que estén interesados en el tema los esperamos en la Universidad de Rosario porque nos faltan estudiantes y hay mucho para analizar.

¿Han podido acercarse a un club para realizar esta estadística?

Todavía no lo hemos hecho, pero sería muy interesante para que la gente vea que se pueden hacer cosas seriamente y con un respaldo científico más allá de una opinión.