Introdução

Os avanços estatísticos, usados para a análise da performance dos jogadores, trazem, dia após dias, várias nomenclaturas e novidades que certamente deixam os torcedores de futebol cada vez mais encucados sobre o que se está falando. xG, PSxG, xA, xAG, xT, PPDA, etc., são apenas alguns nomes que você já deve ter visto por aí. Estes dados, diferentemente dos mais comuns que se referem a ações mais claras do jogo (como o número de gols, chutes, passes, desarmes, etc.), são criados a partir de dados de eventos e/ou modelos estatísticos que nos permitem inferir valores completamente novos para cada ação pertinente no jogo.

O que são dados de evento? São dados que representam cada ação tomada em um jogo, sem agregar os valores. Ou seja, estamos falando de dados mais granulares, com mais detalhes e informações imediatas sobre cada ação em campo. Assim, conseguimos ter uma análise mais apropriada sobre as jogadas e qualidades das equipes e jogadores. Veja logo abaixo um vídeo que mostra como estes dados são coletados:

Também falamos sobre estes dados em outro texto aqui no Volante, ao estrearmos a análise de dados do Statsbomb:

Assim, por exemplo, quando falamos de chutes e xG, a diferença entre estes é que todo chute tem o mesmo valor para a análise, sendo uma unidade de evento que nos permite contabilizar suas ocorrências, enquanto, para o xG, já precisamos de modelos estatísticos, treinados a partir de dados pregressos de outros jogos, para estimar seu valor. Não é preciso ir muito além para notar, pois, que estes modelos claramente dependem dos avanços computacionais dos últimos anos: é preciso guardar mais dados e processá-los mais rapidamente para lidar com as complexidades de seus modelos¹.

Não sabe o que é xG e PSxG citados aqui? Cheque os outros trabalhos nos quais explicamos estes conceitos e alguns outros artigos de sites que recomendamos:

Apesar desta demada, estes dados trazem uma contextualização de nossas estatísticas, permitindo avaliar de forma mais apropriada a qualidade dos jogadores e determinados conceitos do jogo: se falássemos apenas de finalizações, não teríamos ideia de como são os chutes de um jogador, sem ter noção se este se aproxima do gol, se consegue se desmarcar, etc.; se falamos de passes e assistências, não temos ideia de como estes foram gerados, se o passe veio de lado para um gol de fora da área ou se foi uma bola que quebrou linhas defensivas. Em outras palavras, estas estatísticas mais comuns não são precisas, já que podem facilmente incluir o que chamamos de “barulho” (no caso, um passe simples que vira gol por mérito do companheiro ou gols que entram mais por falha do goleiro adversário) para inferir “sinais” que nos interessam. Para ilustrar o que queremos falar, veja a imagem do alvo abaixo:

Utilizando a analogia do alvo, pense no caso das finalizações: toda finalização, se formos pensar a partir de gols, nos retorna apenas 0 ou 1 – se este chute foi convertido em gol ou não. Não consideramos, por exemplo, o chute na trave e a defesaça do goleiro, os quais certamente não deveriam valer 0 para nosso jogador. Por isso, os dados são muito dispersos e se distanciam de seu sentido mais preciso, e, assim, eles são afetados por elementos externos que diminuem sua precisão.

Com estas novas métricas, criadas a partir de metodologias mais sofisticadas, torna-se possível fazer análises cada vez mais refinadas sobre a qualidade de vários jogadores: com o xG (gols esperados), por exemplo, podemos ver como este jogador, mesmo que não marque gols, se coloca em posições adequadas para fazê-lo; com o PSxG, vemos quão bons estes jogadores são na finalização, sem se ter a influência do goleiro na decisão das estatísticas; e, com o xT, podemos ver quão progressivos e participativos do jogo eles são, sem depender da qualidade dos seus companheiros de equipe.

Faz sentido, então, apresentar melhor como essas estatísticas são criadas e como elas podem nos ajudar na análise de desempenho de equipes e atletas. É para isso que estreamos a série “Do Zero”, na qual desenvolvemos estas métricas tão faladas aqui no Volante Subversivo. Para começar, trataremos sobre o PSxG (Post Shot Expected Goal), com o qual poderemos avaliar a qualidade da finalização de nossos atletas, deduzindo-se um valor de probabilidade de gol do chute. Em um primeiro momento, mostraremos a metodologia que usamos para medir esta estatística e, em seguida, iremos aplicar nosso modelo em dados da Copa do Mundo de 2022.

Metodologia

Para começo de conversa, avisamos que nos limitaremos a compartilhar o passo a passo do modelo e sua base matemática, sendo bastante possível reproduzir em qualquer outra linguagem de programação e/ou software estatístico. Compartilhar o código diretamente aqui poderia tornar este texto um pouco longo demais, então resolvemos não colocá-lo aqui².

De toda forma, cabe lembrar que o PSxG é o “Post Shot Expected Goal”: em tradução livre, gol esperado pós-chute, que calcula a probabilidade de gol de um chute. Como você já deve saber, o PSxG vale apenas para chutes completos: chutes bloqueados não são analisados, assim como chutes fora do gol ou na trave terão, necessariamente, o valor 0 de PSxG, já que, sem terminar entre as traves, não há como um chute ser gol. A base desta probabilidade, é claro, é a posição final da bola e, para simplificar esta análise, resolvemos dividir o gol em determinadas zonas, dispostas na seguinte imagem:

Acima está um exemplo de divisão do gol em diferentes regiões, dentre as quais está disposta a chance de gol quando a bola vai em seu respectivo quadrante, definida pela proporção de chutes que foram gol. Dividimos, no total, cerca de 35 áreas de gol, sendo 15 delas para fora – nas quais se têm, óbvio, 0 de PSxG.

Quem acompanha futebol (e, em especial, já jogou gol a gol) sabe que estas áreas estão bem coerentes com o que é comum observar num jogo: as maiores chances estão em bolas rasteiras ou no alto do gol e, quanto mais no canto, maior a chance de gol. Neste exemplo em questão, calculamos a média de gols da soma de todos os chutes a partir de seus quadrantes. Ou seja, 44% dos chutes no FxD (leia-se da largura para altura) foram gols, enquanto apenas 17% dos chutes no DxC foram bem-sucedidos.

Óbvio que estes dados são simplistas demais: a chance também depende da posição do goleiro e da velocidade do chute, os quais adicionamos em nosso modelo. Neste caso, nosso procedimento para chegar aos valores se deu da seguinte forma:

1. Selecionamos apenas os chutes completos (isto é, chutes não bloqueados);
2. Dividimos os chutes por suas posições, assim como a posição do goleiro;
3. Calculamos a média de gols de cada quadrante de acordo com a posição dos goleiros;
4. Realizamos um smoothing destas probabilidades, a partir da média de 5 células (a própria, acima, à esquerda, à direita e abaixo, excluindo os valores de chutes fora do gol), aplicada para cada célula com PSxG maior que 0;
5. Criamos uma regressão logística da probabilidade de gol a partir das posições definidas e da duração do chute, da qual retiramos o coeficiente de duração do chute;
6. Montamos uma função de estimação do PSxG usando a probabilidade de gol como intercepto e a duração do chute como coeficiente angular.

Logo, nossa fórmula é basicamente a seguinte:

Onde é a posição do goleiro, o quadrante vertical do chute (5 níveis) e o quadrante horizontal (7 níveis), que servem para definir a probabilidade inicial de gol. E, por fim, simplesmente adicionamos o produto de nosso coeficiente angular com a duração do chute (em segundos), representados, respectivamente, por e .

Este logit posteriormente é convertido em probabilidade a partir da fórmula de conversão de logit em probabilidade³ e temos, enfim, o nosso PSxG. Como podem ver, é um modelo bastante simples de ser usado, feito especialmente para analisar a capacidade de finalização dos jogadores⁴. Utilizamos todos os jogos das temporadas 15/16 da Premier League e Série A italiana, disponibilizados integralmente pelo Statsbomb, o que demandou algum tempo de scraping. No total, analisamos mais de 13000 chutes completos para chegar nestes dados⁵.

Após algumas sequências de testes, chegamos em resultados que consideramos consistentes. Obviamente, não se terá exatamente os mesmos valores que os outros modelos, mas enxergamos vantagens em termos um modelo tão simples, que permite que seu treino e aplicação sejam bastante rápidos. Para demonstrar ele funciona, iremos analisar alguns chutes do jogo entre Brasil e Croácia, nas quartas de final de 2022.

Exemplos: Brasil 1 x 1 Croácia (2022)

Para iniciar nossa análise, podemos ilustrar o local final dos chutes completos a partir dos dados à nossa disposição. Os chutes estão coloridos de acordo com seus resultados (se foram gols, fora ou defendidos) e representados com um número que demonstra sua ordem no jogo. Veja logo abaixo:

No caso, o chute 1, bem no meio do gol, foi o primeiro chute do jogo e foi defendido pelo goleiro. Note que estas são posições aproximadas, coletadas com a ajuda de codificadores manuais e algoritmos de visão computacional, e podem, em uma situação ou outra, conter erros. Para o jogo em questão, não sentimos que houve algo muito diferente do observado e, por isso, seguimos sem problemas. Outro ponto que deve ser apontado é que alguns chutes estão como defesa e se encontram como fora do gol porque o goleiro defendeu a bola antes dela chegar na pequena área.

De toda forma, podemos notar alguns pontos interessantes: primeiro, a maioria dos chutes foram no canto direito dos goleiros; eles também se concentraram, em especial os que foram na direção do gol, na parte inferior. Contudo, o mero local do chute não diz tanto sobre a qualidade do chute, já que esta depende, obviamente, da posição do goleiro e da duração do chute. Para representar esta, podemos plotar os chutes no campo, mostrando sua origem, destino, jogador (através do número da camisa) e valor de PSxG. Comecemos com os chutes da seleção brasileira:

O Brasil, como é demonstrado acima, criou e chutou muito! Lembremos: estamos analisando apenas chutes completos, sem contar os bloqueados, tendo-se 13 destes. E a maioria das finalizações foram dentro da área (no total, tivemos 9 dentro e 4 fora), o que mostra que as chances criadas não foram, a princípio, ruins. Pelo contrário, tivemos 1.81 de xG acumulados, mais do que o suficiente para termos dois gols, se a finalização estivesse um pouquinho mais calibrada.

Pela cor dos chutes, fica evidente que não tivemos tanta qualidade nestes, com exceção de dois chutes de Neymar (o do gol, que analisaremos logo mais, e uma cobrança de falta defendida pelo goleiro). Contudo, com 1.71 PSxG acumulados, tínhamos condições, sim, de ganhar o jogo com mais de um gol, mas a boa atuação do goleiro croata complicou a seleção, evitando 0.71 gols. Enfim, houve volume, mas faltou caprichar um pouco mais.

Vejamos uma exceção deste padrão: o gol de Neymar.

Podemos ver que, claramente, o gol era o esperado nesta jogada, tendo um xG de 0.47 (pode parecer baixo, mas o xG é, em geral, bem conservador mesmo)⁶, mas Neymar caprichou na jogada, finalizando de tal forma que seu PSxG foi de 0.83. Ou seja, ele adicionou 0.36 gols neste chute e praticamente selou a classificação brasileira para as semi-finais. Esta qualidade absurda simplesmente impediu que o zagueiro que se aproximava interceptasse a bola. Nosso próprio modelo demonstra que, quando o goleiro está fora da jogada, chutar alto é mais garantia de gol do que rasteiro. E Neymar aparentemente sabe disso, com sua experiência, e garantiu o gol com este cuidado a mais.

Contudo, não esperávamos que um contra-ataque da Croácia faltando poucos minutos para o fim do jogo desmoronasse essa vantagem. Para se ter uma ideia do quão inesperado foi o gol de Petkovic, veja logo abaixo os chutes da Croácia:

No caso da Croácia, poucas chances foram criadas e justamente no seu melhor chute, igual o Brasil, saiu o gol. Eles apenas acertaram o alvo nesta única finalização e não tiveram a melhor qualidade nos chutes, como podemos ver na distância do gol em algumas finalizações e no total de xG, limitando-se a 0.63, quase um terço do que o Brasil criou. O chute de Petkovic, embora tenha sido muito bom, não chegou no nível do de Neymar: teve apenas 0.1 de xG, mas chegou a um aumento significativo pós-chute, tendo um PSxG de 0.43, adicionando-se, pois, 0.33 gols. Sendo assim, já que este foi o único chute certo deles, no total, a Croácia teve apenas 0.43 de PSxG, o que demonstra que o esperado, de longe, era que a equipe europeia terminasse em branco, em especial após finalizar mal. Note, aliás, que eles foram pior que o Brasil, uma vez que nossa diferença entre PSxG e xG foi de -0.09 e da Croácia foi de -0.2. Alisson, no caso, sofreu 0.57 gols a mais do que o esperado.

Seria injusto, porém, deixar de observar que o goleiro brasileiro foi traído pelo desvio da bola em Marquinhos, representado logo abaixo, com a camisa 4:

Este freeze frame é interessante porque prova a completa desorganização defensiva do Brasil: todos se deslocaram para a esquerda, visando isolar os jogadores croatas, e deixaram a direita livre, a qual ficou sem recomposição do ponta e volante deste lado – os quais, aliás, tinham entrado depois no jogo! Fred, com a camisa 8, pode ser visto completamente atrasado na jogada e Anthony sequer aparece no freeze frame da finalização. Além disso, fica claro que o chute de Petkovic foi muito bem colocado, e, mesmo que Alisson não se encontrasse mal posicionado, assim, conseguiu levar o jogo para os pênaltis. Nossa análise, então, consegue mostrar explicitamente como a seleção perdeu o jogo em um completo lapso de atenção, esperando-se que, pelas chances criadas, saíssemos com a classificação.

Após realizar uma análise mais apropriada destes dados, e tendo-se uma ideia clara de como este método é aplicado, vamos ampliar nossa análise para todos os jogos da Copa do Mundo e tentar encontrar quais foram os melhores e piores finalizadores da Copa.

Melhores e piores finalizadores da Copa de 2022

Para definir quais jogadores são os melhores finalizadores, iremos seguir os seguintes passos:

• Primeiro, selecionamos apenas aqueles que tiveram pelo menos 5 chutes na Copa do Mundo

• Calculamos a diferença entre os xGs e PSxGs de suas finalizações

• Somamos todas as diferenças de cada jogador e chegamos ao valor final da eficiência ofensiva destes

Note-se que também decidimos retirar os pênaltis na análise, por acreditarmos que eles são uma situação de chute completamente diferente e devido à imprecisão nas medidas providenciadas pelo Statsbomb. Além disso, apresentaremos apenas os números absolutos, sem utilizar a média, por conta de nossa amostra possuir um N muito pequeno e, assim, tenderíamos a distorcer ainda mais os dados com este tratamento. Chegamos, então, às seguintes posições dos 10 melhores e piores finalizadores da Copa do Mundo:

Talvez surpreendentemente, não temos aqui os maiores craques do mundo (Messi, Cristiano Ronaldo, Neymar, De Bruyne, etc.) liderando a eficiência à frente do gol. Na verdade, a tendência é justamente o contrário: Cristiano Ronaldo e Lewandowski, grandes artilheiros, estão entre os piores finalizadores! O motivo para isto é muito simples: primeiro, a Copa é um campeonato de tiro curto, o que facilita com que os valores destes jogadores sejam mais aleatórios. Para se ter uma ideia de como esta análise é insuficiente, o jogador com mais chutes foi Mbappé, com apenas 29 destes. Enquanto isso, na Premier League de 2022/2023, Harry Kane liderou a estatística de chutes com 124 destes. Ou seja, nossa amostra é, definitivamente, muito pequena, limitando-se a, no máximo, 8 jogos, e, por isso, não recomendamos que se use esta análise como parâmetro para dizer se, de fato, algum jogador é ou não bom na finalização⁷.

Contudo, alguns nomes são bem interessantes de serem notados e percebemos com alguma facilidade porque eles aparecem neste gráfico. Cristiano Ronaldo, por exemplo, de fato não fez uma boa Copa, chegando a perder a titularidade para Gonçalo Costa. Lukaku também não se destacou positivamente, despedindo-se do Qatar sem um único golzinho na mala. Lewandowski, por sua vez, marcou dois gols, mas, pelo xG (acumulou, no total, 2.93 deste, de acordo com dados da Opta), deveria ter feito mais. E Lautaro Martínez, então, foi comentado por todos que assistiram os jogos da campeã Argentina, ao criar boas chances, mas o hermano desperdiçou todas elas.

Rafael Leão, Saka, Enzo Fernández, Dí Maria e Theo Hernández foram os finalizadores mais eficientes. Você deve ter notado algo comum entre os de cima e os mais abaixo: estes tendem a chutar mais próximos ao gol, sendo centroavantes, enquanto os outros, sendo meias e pontas, chutavam mais distantes ao gol. Isto se dá porque este método, de fato, tende a favorecer quem chuta de longe (quanto menor o xG, maior diferença a ser acumulada pelo chute), o que pode ser corrigido ao se selecionar apenas chutes de dentro da área, mas não o faremos aqui por conta do tamanho minúsculo de nossa amostra.

De toda forma, acreditamos que temos aqui um modelo interessante que possui condições de ser utilizado para outros jogos. Pretendemos, futuramente, usar este modelo para analisar os jogos antigos disponibilizados pelo Statsbomb e avançar na compreensão da qualidade de vários jogadores esquecidos pelas estatísticas. Fica aqui nosso agradecimento ao Statsbomb por deixar estes dados disponíveis e possibilitar o estudo e desenvolvimento de novas técnicas e comunicação científica. Esperamos que este texto tenha esclarecido o que é o PSxG e como ele pode ser construído para ser usado em análises estatísticas.

Incômodos menores

A grande questão: o ancapismo do Substack

Pessoalmente, meus problemas com o Substack não começaram após o artigo do Atlantic – já citado em nota de rodapé –, que foi a faísca que reacendeu este debate já antigo sobre o papel do Substack em revitalizar a extrema direita americana. Já cheguei a seguir páginas recomendadas pela plataforma voltadas à divulgação científica dentro do campo da estatística, comandadas por professores universitários da área. Contudo, depois de um tempo, comecei a perceber que as suas publicações eram quase todas voltadas a temáticas da alt-right, mais especificamente conteúdos anti-vax e negacionismo do aquecimento global.⁴ Obviamente, quando vi esta situação, comecei a desconfiar do Substack e, na prática, já havia modificado minhas expectativas e planos com relação à plataforma, desenvolvendo uma atenção maior para o Medium.

Diante dos acontecimentos e letargia dos chefões do Substack, acabei formando algumas impressões sobre o tema e acredito que expô-las é importante para explicar minha decisão. Pelo que acompanhei, creio que o que melhor explica a posição do Substack é sua proximidade ao libertarianismo norte-americano. Se você possui uma idade próxima à minha ou é mais jovem, certamente já ouviu falar de seres folclóricos chamados “anarco-capitalistas”. E deixa eu te contar uma coisa: os donos do Substack são exatamente isto. Não dá para chamar de outra forma: todo libertarianismo simplista é, de uma forma ou de outra, um ancapismo (envergonhado ou não). No caso dos criadores da plataforma citada, obviamente eles são ancapistas envergonhados, já que sequer chegam a afirmar com todas as letras as suas posições sobre nazistas em sua plataforma:

“Substack is a platform that is built on freedom of expression, and helping writers publish what they want to write (…) Some of that writing is going to be objectionable or offensive. Substack has a content moderation policy that protects against extremes—like incitements to violence—but we do not subjectively censor writers outside of those policies.” Substack Has a Nazi Problem. The Atlantic

Esta frase é clássica de anarco-capitalistas: o único crime que existe é a violência física contra indivíduos (e suas propriedades, claro). Logo, eles possuem uma obrigação moral de não se opôr à expressão das ideias de outrem: isto seria um ato de violência e rompimento de direitos fundamentais do indivíduo. Contudo, o que esta perspectiva se esquece é como estes discursos, na verdade, se aproximam cada vez mais do próprio movimento que eles (ideológica ou oportunisticamente) compõem.

Todos sabemos que a comunidade dos anarco-capitalistas é um clássico da pipeline da alt-right: começa-se ofendido por reivindicações básicas de grupos oprimidos e/ou espantalhos destes para chegar ao conservadorismo americano (o qual recuso chamar de liberalismo, por respeito aos verdadeiros liberais franceses), radicaliza-se em caminho ao ancapismo e chega-se, afinal, no nazismo. Oras, isto só acontece porque os públicos, interesses e visões de mundo destes dois grupos se interseccionam perfeitamente: os ancaps são, na imensa maioria das vezes, um grupo excluído politicamente, compostos majoritariamente por homens jovens, às vezes perdidos na internet, com uma origem majoritariamente de classe média e ligados a pequenas propriedades (tais quais pequenas empresas, origem herdeira que se desfaz, etc.). Resta a eles, então, investir em um contrapúblico⁵ em um espaço que foi (e, em certa medida, ainda é) marginal no discurso público: a internet, que, desregulada e facilmente manipulável, se associa facilmente às suas visões libertárias.

Neste sentido, há uma simbiose perfeita entre estes diferentes grupos renegados: a ligação de Bolsonaro com grupos neonazistas, por exemplo, não vem de hoje e, além disso, liga-se cada vez mais uma posição memética e libertária, tão extensa em muitos espaços digitais, a grupos autoritários como os militantes da extrema-direita brasileira⁶. Este é um processo mundial, diga-se de passagem: ao se realizar investigações contra os invasores do Congresso, encontrou-se não um ou dois, mas vários indícios de ligação de suas lideranças com movimentos supremacistas brancos. Alex Jones, líder do maior movimento supremacista branco dos EUA, ajudou Donald Trump em sua eleição. Os ancaps e suas variantes, então, são parte desta pipeline e, por ingenuidade ou apito de cachorro, defendem constantemente a retomada dos direitos plenos de nazistas.

Com a ascensão da lógica algoritmica mandando na comunicação contemporânea⁷, torna-se claro que é importante regulamentar e controlar estas plataformas, para evitar problemas cívicos absurdos contemporâneos – como, por exemplo, ocorreu com o caso da Cambridge Analytica. Neste sentido, a “liberdade” total para a formação de um “mercado livre das ideias” é uma verdadeira fábula, perdida em devaneios aleatórios de bilionários da tecnologia⁸, servindo-se apenas para manter as técnicas de controle e manipulação de massas inauguradas durante este período⁹. Foi graças a estas estratégias extremamente efetivas de fake news e mentiras que os Estados Unidos, o Brasil, a Índia, e muitos outros países, se encontram em um novo cenário político extremamente complexo, com a ascensão explícita da extrema direita.

Sendo assim, não há nada de “livre” aqui: o Substack promove estes conteúdos (e outros, claro) a partir de seu algoritmo e controla exatamente este mercado. Falar de um mercado livre de ideias sem regulação é a mesma coisa que falar de mercado livre sem políticas anti-monopólio: quem decide o que ocorre são os grandes monopólios – e não o público consumidor. Para exemplificar como as indicações do Substack têm claramente uma tendência de direita, vejam o tipo de conteúdo de um autor que eles compartilharam para mim no Note (provavelmente porque os autores explicitamente defendem a posição de seus donos e interagiam com o post de outra figura famosa do Substack¹⁰):

To actually wrestle ourselves and our children from this pig-bellied viper will require a sea change in public sentiment and, I fear, things are going to get much worse before they get better. This Marxist-Leninist, woke progressive, “antiracist”-but-actually-racist, Covid authoritarian, pro-Hamas nonsense is not nearly done with us yet.

Isto possui um nome muito evidente: espantalho. Cria-se um inimigo malvado que supostamente quer te calar, matar e humilhar e que não é percebido pelo incauto público geral. Note o tom dramático deste trecho, como se, de fato, o autor tivesse plena convicção da existência de qualquer ditadura, no contexto norte-americano, contra conservadores. Obviamente ele sabe que isso não existe e usa este espaço como um verdadeiro vórtex de criação de uma realidade paralela. Nesta, o conservadorzinho de classe média é um coitado ameaçado pelo marxismo cultural e pela “agenda woke”, subjugado pelo “fascismo de esquerda”, e outras pérolas.

Sendo assim, este discurso faz parte de toda uma estratégia da direita de reescrever a história e inventar outras lorotas. É isso o que o Substack não apenas permite, como também promove, ao indicar estes textos – inclusive para mim. Se ele o faz para alguém que segue figuras claramente de esquerda no Substack, que editou uma newsletter que cita os Panteras Negras de forma positiva, imagine só o que ele fará com pessoas com posições menos claras. Por isso, suspeito que este compartilhamento direto de autores da alt-right é algo intencional: já ficou explícito, em muitas entrevistas e declarações que os chefões do Substack estão neste mesmo vórtex conservador¹¹ e que membros deste dependem destes espaços para se manter – em qual universidade um nazista poderia defender abertamente suas posições, “contribuindo com a causa”?

Ou seja, novamente, este espaço não é um mercado livre das ideias: é claramente um mercado que promove a direita. Oras, mas promove a direita porque ela dá dinheiro para eles ou por “razões ideológicas”¹²? Não sabemos com exatidão, mas as frases exatas e posicionamento dos proprietários do Substack apontam, como já citei várias vezes aqui, uma perspectiva ancapista, que, na melhor das hipóteses, é ingênua. Além disso, o pensamento de esquerda, justamente por se dar contra a lógica inveterada do lucro, obviamente sempre será depreciado do ponto de vista do Substack, da Meta, do Blue Sky, etc., e qualquer outra empresa de tecnologia capitalista. Quando “ser de esquerda” deixar de ser um produto que gere lucro, a tendência é que estes empresários se oponham a grupos que seguem esta posição.

Por isso, muitos militantes da internet aberta estão absolutamente corretos quando afirmam que precisamos desenvolver alternativas a estas empresas. O Mastodon é um bom exemplo, o qual, por mais que tenha suas dificuldades para lidar com os conteúdos da extrema direita, ainda assim traz uma proposta interessante. Contudo, ele ainda é, igual ao Substack, uma verdadeira festa vazia. Ou seja, infelizmente, alguma forma de compromisso com os poderosos é necessária: se queremos falar algo para nosso povo, precisamos ir aonde ele está – e, por mais triste que seja, as pessoas estão nas plataformas das Big Techs. Não faz sentido manter uma atuação em um espaço tão limitado como o Substack com ideias tão próximas ao Twitter: toda vez que alguém dá dinheiro para esta empresa, reforça ainda mais o poder da extrema direita, amplamente divulgada por ela.

Ao final das contas, tomei esta decisão porque, por mais minúscula e insignificante que ela seja, é preciso ser proativo. Para fechar esta seção, gostaria de citar quem, acredito eu, melhor descreveu a necessidade de resposta ao fascismo: Bertolt Brecht, mais especificamente em seu poema “É preciso agir”.

Primeiro levaram os negros
Mas não me importei com isso
Eu não era negro
Em seguida levaram alguns operários
Mas não me importei com isso
Eu também não era operário
Depois prenderam os miseráveis
Mas não me importei com isso
Porque eu não sou miserável
Depois agarraram uns desempregados
Mas como tenho meu emprego
Também não me importei
Agora estão me levando
Mas já é tarde.
Como eu não me importei com ninguém
Ninguém se importa comigo
Bertolt Brecht. “É preciso agir”

O que vai ser do Volante Subversivo?

Continuaremos com o projeto, mas sem a loucura anterior de ter que publicar um monte para ter qualquer tipo de visibilidade. Pelo contrário, tenho percebido claramente como a qualidade, tanto nas publicações quanto nos contatos e público, é mais importante que a quantidade. Por isso, buscarei seguir com nossos projetos já iniciados (“Análise de Mercado” e “Statsbomb”) e mais alguns que irei começar (“Análise de Dados do Zero” e “Análise Geométrica de Dados no Futebol”) e manterei as publicações ocasionais com os dados já desenvolvidos (melhores finalizadores, criadores, etc.), sem exagerar nas análises pontuais. Outro ponto que posso inaugurar seria a aplicação de alguns destes conceitos em algum save do Football Manager, mas isto seria ideal quando houver mais tempo livre – por enquanto, não tenho condições de fazer algo assim, já que, quem já jogou FM sabe, é perigoso se expôr ao vício do jogo.

Também pretendo reforçar as análises sociológicas do futebol. Diante do caso Farid e Substack, é preciso desenvolver uma análise mais apropriada sobre Eugenia, Racismo e Futebol; com os debates sobre a Escola Brasileira, podemos pensar muito bem as questões da identidade nacional brasileira, assim como a dimensão problemática de discursos que associam esta à miscigenação de nosso país; nesta mesma seara, podemos também falar sobre o orientalismo presente em tantos discursos que vêem nosso futebol como “atrasado” e “indisciplinado”. Estas são algumas temáticas sobre as quais tenho alguns rascunhos por aqui, mas, obviamente, desenvolver estes temas demanda bastante tempo, então suas publicações tendem a ser mais esparsas.

Com relação à atuação em outras mídias sociais, provavelmente irei manter o foco no Reddit e Twitter, que tem tido algum retorno legal de interação e distribuição das publicações. Também estou presente no Mastodon, mas este tem estado bastante parado, sem entrega e interação com as publicações. Para seguir as páginas, é só procurar o username “vsubversivo”. Também estaremos disponíveis no e-mail vsubversivo@gmail.com, se quiser ter um contato oficial. E, por fim, se desejar contribuir financeiramente para este trabalho, pretendo registrar uma chave PIX neste e-mail. Contudo, ressalto que, hoje, o enfoque do Volante é garantir a expansão de seu público, então, se puder contribuir, preferimos que nos siga nas redes, compartilhe com seus amigos e comente em suas páginas e grupos. Isto é muito mais importante para mim do que simplesmente ter um retorno monetário. Se não fosse assim, provavelmente manteria a página no Substack. Somente tomei esta decisão porque é preciso, como disse Silvio Rodriguez, a “estupidez de viver sem ter preço”.

Everton Ribeiro: embaixador do Bahia City

Precisamos começar com a contratação mais ousada e inesperada desta janela: Everton Ribeiro no Bahia. Depois de 7 anos no Flamengo, sem chegar em um acordo de renovação de seu contrato, o meia foi seduzido pelo projeto da SAF tricolor, assumindo um protagonismo que certamente não teria se permanecesse no Flamengo.

Everton se consolidou na equipe rubro-negra jogando como um falso ponta pela direita, como podemos ver em seu mapa de calor abaixo:

Tal posição parece nos levar a crer que provavelmente ele poderá jogar junto de Cauly, craque do Bahia na última temporada, que pode fazer várias funções distintas. No caso, como veremos, Everton provavelmente ficará melhor acomodado em uma função na qual não precise ser tão agudo, cabendo a outros que busquem estas infiltrações. Talvez ele seja até mesmo recuado e perca esta rigidez em seu posicionamento, participando mais do jogo enquanto um articulador do ataque. Isto faz sentido se olharmos seus dados no passe:

Como fica claro, ambos meio-campistas baianos são excelentes na criação de jogadas, com alguns destaques a mais para Everton quando falamos de número de passes, passes progressivos e cruzamentos na área. Isto indica, então, que ele se acomodaria bem em uma posição mais recuada, tendo o papel de realizar mais passes e encontrar espaços para o jogo da equipe, com um foco especial em passes que quebrem as linhas. Jogadores que se adiantam muito obviamente não possuem tantos passes progressivos, o que mostra que Everton e Cauly exercem papeis diferentes na criação.

Se você não entender o que estamos apresentando nos percentis, o que eles são e como chegamos a eles, cheque a seção introdutória do primeiro Análise de Mercado:

No caso, Cauly parece ser o jogador ideal para unir estas pontas do ataque e arriscar jogadas agudas a partir da ligação com Everton. Isto pode ser reforçado por sua qualidade no drible:

Cauly é simplesmente um dos líderes em carregadas progressivas e dribles e, por consequência destas investidas, costuma perder a bola com alguma frequência. Everton, por sua vez, perde menos a bola, mesmo que tenha mais toques, o que indica um jogo mais cauteloso do meio-campista ex-Flamengo, perfeito para articular a equipe lá atrás. Certamente teremos uma boa combinação entre estes estilos, inclusive abrindo espaço para que Everton tenha condição de arriscar alguns chutes a partir dos espaços criados por Cauly. Esta ideia pode ser reforçada com seus números no chute:

Veja que Everton possui uma boa precisão nas finalizações, acertando bastante o gol, mas não costuma chutar tanto. Sua qualidade fica evidente quando notamos que ele possui mais gols com menos chutes e gols esperados que Cauly, o que mostra sua eficiência ofensiva. É preciso destacar, também, que a falta de chutes não vêm apenas de suas características, mas também do ambiente em que se encontrava anteriormente, jogando em uma equipe com tantos finalizadores como o Flamengo. No Bahia, que possui inegáveis problemas de pontaria, Everton pode se libertar e arriscar mais, buscando colocar em prática suas batidas cheias de técnica.

E, por fim, para selar de vez a análise, podemos notar que o novo meia do Bahia também tem algo a contribuir na defesa:

Obviamente, ninguém espera que Everton seja o desarmador da equipe baiana – para isso já se tem Rezende e Acevedo –, mas é importante que este jogador tenha alguma noção para cobrir os espaços e ajudar na pressão, ainda mais se jogar mais recuado. No caso, o fato de Everton conseguir um número razoável de interceptações e recuperações de bola parece indicar que ele terá condições de cumprir bem esta função, ainda mais quando comparamos seus números com os de Cauly. Talvez seja demais pedir que ele seja o líder na pressão, mas certamente ele poderá contribuir bastante com a cobertura dos espaços, o que indica uma boa combinação no meio-de-campo tricolor. Mesmo que exista um certo declínio físico, que fica claro na queda da média de duelos ganhos a cada 90 minutos (de 2021 para 2023, no Brasileirão, a evolução foi de 7.04 → 7.97 → 4.94), Everton ainda possui condições de render fisicamente, ainda mais se seu tempo de jogo e preparação física forem bem geridos.

Sendo assim, nos parece certo que o pai do Totói irá ajudar muito o Bahia, ainda mais se escalado em conjunto com outros jogadores que possam cobrir suas deficiências. No caso, Cauly mais adiantado, Rezende ou Acevedo na cobertura e pontas com boas condições de fazer pressão e o facão parecem uma combinação ideal, que garantirá um ambiente propício para que o craque consiga criar e inventar jogadas com suas magias. É um baita jogador e certamente será um excelente embaixador para o projeto do Bahia City.

Bruno Rodrigues: empenho, progressão e composição de elenco

Bruno Rodrigues foi especulado em várias equipes – sua transferência para o Fluminense já estava praticamente selada – quando, absolutamente do nada, saiu o anúncio de sua contratação pelo Palmeiras. Um dos temas polêmicos sobre este negócio é o seu valor: podemos dizer que Bruno vale, de fato, o que supostamente foi pago por ele? A tendência é que ele tenha custado pelo menos R$ 30 milhões! Apesar de todo o debate, é preciso ressaltar que Bruno Rodrigues se destacou pelo Cruzeiro, sendo um dos melhores jogadores do clube mineiro.

Sua posição é na ponta ou como segundo atacante, aproximando-se dos papeis de Dudu e Breno Lopes. Supondo que Abel mantenha a mesma tática para ano que vem e, diante da lesão de Dudu, faz sentido compará-lo com Breno Lopes. Além disso, com a reformulação do elenco, espera-se que ou Breno ou Rony deem mais espaço para o novo atacante palestrino.

Vejamos seus números na finalização:

Bruno claramente não possui o mesmo volume ofensivo de Breno, ainda mais se considerarmos que prevalecem chutes de longe e seus gols vieram em boa parte de cobranças de pênalti. Isto demonstra que o novo atacante do Palmeiras tenderá a ter dificuldade para cumprir o papel de infiltração nos espaços feito por Rony, que consegue realizar este papel com qualidade. Contudo, mesmo que os números presentes pareçam colocar Bruno Rodrigues como um finalizador ruim, este não necessariamente é o caso, ainda mais se considerarmos seus valores de gols esperados: chutando de longe, é esperado que se tenha mais erros de finalização. Além disso, ele apresentou uma boa eficiência ofensiva (sem considerar pênaltis).

De toda forma, se o ex-Cruzeiro for cumprir o papel de Breno Lopes, Abel provavelmente terá que ter algum tempo para adequá-lo e adaptá-lo às suas atribuições. Por outro lado, há algo que ele poderá contribuir com a qual o veterano palmeirense não é tão bom: na condução de bola.

Bruno é bem mais agudo que Breno: busca muito mais dribles, tem maior precisão nestes e recebe mais bolas à frente. Além disso, se demonstra mais envolvido no jogo, o que o coloca muito mais como um construtor do que um finalizador, que tende a se isolar na área. Isto demonstra, então, que um papel bem mais adequado para ele seria o de ponta ou de segundo atacante, ainda mais quando comparamos com os números de seu futuro companheiro. Ele precisa deste espaço para correr e fazer a diferença com seus dribles, os quais podem garantir uma vantagem significativa no contra-ataque.

Mas, mais do que isso, ele também contribui bastante para a equipe com seus passes, indo além de seu “concorrente”:

Algo interessante a ser notado é que o veterano palmeirense possui mais assistências mesmo sem ter criado tanto: perde em assistências esperadas, passes chaves e progressivos e cruzamentos na área. Em números puros, ele criou 3.8 chances a cada 90 minutos, enquanto Breno criou “só” 2.44. Ou seja, Bruno Rodrigues cria muito mais oportunidades para seus companheiros, mas não conseguiu ter o mesmo número de assistências por conta da ineficiência ofensiva do Cruzeiro. A tendência, pois, é que ele tenha números melhores pelo Palmeiras, já que suas chances provavelmente serão melhor aproveitadas.

De toda forma, empenho e capacidade técnica para fazer um bom campeonato pelo Palmeiras ele com certeza possui. A grande questão, contudo, será como o Palmeiras irá se organizar futuramente. Uma boa opção talvez seja a manutenção da dupla de ataque, mas com um caminho um pouco diferente ao proposto inicialmente: Bruno talvez se saia melhor disputando posição com Dudu, como segundo atacante, enquanto Rony, Breno e Flaco López se encaixariam melhor como os centroavantes da equipe. Aliás,Breno poderia ser o “coringa” nesta linha de ataque, podendo jogar em ambas posições.

O segredo para o sucesso de Bruno, acreditamos, virá de sua adaptação a estes papeis, já que ele certamente trará elementos únicos para serem utilizados por sua equipe, tendo qualidade de criação, progressão no drible e físico bom para as disputas de bola. De toda forma, este é um quebra-cabeça interessante para acompanhar como o maior treinador do futebol brasileiro irá organizar sua equipe. E espera-se que ele também consiga fazer com Bruno o que fez com Rony e tantos outros, ajudando-os a atingir outro patamar.

Raniele: novo Ralf?

Raniele vem para o Corinthians em um momento de reconstrução e, mais especificamente, provavelmente terá que substituir o menino Moscardo, prestes a ser vendido para o PSG. Sendo assim, faz sentido comparar os dois, mas, ao mesmo tempo, precisa-se reconhecer que o jogador ex-Cuiabá não irá cumprir as mesmas funções do jovem que se destacou pela combinação inusitada de físico, qualidade técnica e maturidade com tão tenra idade. De toda forma, por mais que não seja tão fora da curva como Moscardo, Raniele tem condições de cumprir um papel fundamental na equipe, sendo o xerife que faltou em muitos jogos da temporada passada. Isto pode ser comprovado ao olharmos seus dados na defesa:

Inegavelmente, os dois jogadores são líderes em matéria de defesa, apresentando valores entre os 20% e 10% melhores meio-campistas nestes fundamentos. Gabriel se destaca mais nos duelos defensivos e nas interceptações, enquanto Raniele tem números melhores nas bolas aéreas e cortes. Ou seja, o segundo se posiciona mais recuado que o primeiro, sem tantos recursos de recuperação de bola mais à frente. Por isso, o reforço corintiano pode jogar como primeiro volante ou, ainda, até mesmo como zagueiro, mas dificilmente se adequaria bem como segundo volante. Isto fica claro quando olhamos seus números nos passes:

Claramente ele está abaixo de Moscardo nos passes, por mais que seja um pouco mais progressivo. Os erros e os números de passe, contudo, não podem ser atribuídos apenas ao jogador, uma vez que, ao jogar no Cuiabá, suas possibilidades de construir o jogo obviamente são muito menores que as disponíveis para o volante corintiano, que jogou em uma equipe com mais posse. O estilo de jogo de Raniele, por outro lado, parece se adequar bem ao estilo de Mano Menezes, focando em passes progressivos, o que pode facilitar sua adaptação ao clube.

Porém, a pior perda nesta troca, de longe, será na posse e carregada de bola:

Moscardo é muito mais driblador que seu substituto, tendo mais dribles, maior precisão e um pouquinho mais de progressão. Novamente, a consideração sobre a posse é importante, mas não faz muito sentido esperar que Raniele seja o maior driblador e limpe as jogadas como o jovem da base corintiana o fazia. Este talvez seja um dos grandes motivos que o fez ser cobiçado pela Europa: a capacidade de sair jogando é simplesmente absurda para um jogador com a sua idade.

Contudo, é inegável que Raniele lembra, futebolisticamente, muito mais um ídolo da fiel torcida: Ralf. As semelhanças são muitas: ambos chegam de times pequenos, depois de terem uma boa temporada, com um pouco mais de idade do que o convencional. Óbvio que não podemos cravar que terão o mesmo desempenho, mas seus estilos, comparados, são próximos. Para exemplificar, vamos colocar as estatísticas de Ralf, em 2019 (lembre-se que Ralf foi importante na retomada do clube em 2019 e não fez uma temporada ruim), e as de Raniele em 2023, por 90 minutos:

• Desarmes: 2.35 x 2.31

• Interceptações: 1.97 x 1.25

• Cortes: 2.25 x 3.39

• Bloqueios: 1.36 x 1.79

• Duelos defensivos: 6.76 x 5.75

• Duelos ganhos: 5.1 (59%) x 6.9 (61%)

Como podemos ver, há diferenças: Raniele possui mais duelos ganhos, bloqueios e cortes, enquanto Ralf tinha mais interceptações e duelos totais. Os números, contudo, não são tão distintos, e, na verdade, o novo jogador do Corinthians parece ser um jogador mais qualificado para o jogo aéreo, mesmo que Ralf não fosse, de forma alguma, deficiente nesta área.

Ambos são claramente primeiros volantes de extrema qualidade e a expectativa é que o novo jogador corintiano traga a fisicalidade necessária para uma equipe que sofreu absurdamente com a perda de duelos na temporada. Na temporada passada, o Corinthians teve apenas o 15º maior número de desarmes e de desafios ganhos, uma posição muito baixa para uma equipe que se destacou, na década de 2010, por seu estilo de futebol defensivo e físico. Por isso, Raniele surge como uma esperança de retornar às vitórias custe o que custar, mesmo que seja mais pelo suor e garra do que pela qualidade técnica. Depois de tanto tempo com um elenco envelhecido, talvez seja exatamente isso o que o torcedor precisa para voltar a acreditar em seu time.

Introdução: começa a janela!

É oficial: a janela de transferências está aberta. E, com ela, temos uma nova onda de especulações, debates, conversas e discussões intermináveis sobre quem vai para onde. Enquanto isso, os times fazem estratégias, contratam craques, arrumam o elenco, se desfazem de jogadores e assim vão se preparando para uma nova temporada cheia de novidades. Sem dúvidas, este é um momento também de adrenalina e apreensão e muitos fãs são apaixonados por estas movimentações: inclusive, 598 torcedores ingleses (até o momento desta publicação) chegaram a assinar uma petição para o congresso britânico tornar o último dia da janela de transferência feriado nacional!

Esta ideia não nos parece nem um pouco ruim! Contudo, precisamos reconhecer que, quando olhamos e discutimos sobre os jogadores que chegam e vão, não temos muita ideia de como foi sua temporada em geral. Certamente vimos um ou dois jogos deles, mas não temos acompanhado com tanto afinco assim para termos convicção absoluta de como irão jogar. De toda forma, esta nova seção que iremos inaugurar irá focar na apresentação dos diferentes jogadores especulados ou já acertados em outros clubes, comparando-os com seus futuros companheiros de clube e imaginando o que podem oferecer tática e tecnicamente para sua nova equipe.

Para fazer uma análise apropriada destes jogadores, selecionamos um total de 29 variáveis, disponibilizadas através do FBREF (“através” porque algumas foram combinadas e não são acessíveis diretamente no site) em quatro dimensões (defesa, passe, posse e finalização), e pretendemos analisá-los a partir de uma comparação do percentil destas estatísticas dos jogadores por cada 90 minutos jogados. Isto nos permite, pois, garantir o que chamamos de “normalização”, na estatística, comparando os atributos e atletas em pé de igualdade.

Tal procedimento é necessário porque, se formos olhar para os dados absolutos, iremos favorecer aqueles que jogaram mais jogos; e, se não utilizarmos o percentil, teremos valores muito diferentes que tornarão difícil visualizar as estatísticas em conjunto. Também evitaremos utilizar os radares, tão popularizados no meio futebolístico, porque eles dificultam a comparação entre os diferentes níveis dos jogadores: um gráfico de barras horizontal, seguindo o que é mais confortável para nossos olhos, é mais adequado para interpretar os dados.

Para facilitar este trabalho de comparação, inclusive criamos um aplicativo (feito em Shiny) para gerar estes gráficos automaticamente! Pretendemos compartilhá-lo futuramente, depois que melhorarmos seu código, incluindo novas opções, ajustando a reatividade e deixando sua navegação mais clara e fácil. Por enquanto, vamos apresentar as variáveis escolhidas para essa análise:

Hugo e laterais do Corinthians

Viralizou, nos últimos dias, elogios de Filipe Luís, lateral esquerdo aposentado que jogou em Flamengo e Atlético de Madrid, a um jogador imprevisível: Hugo, do Goiás, que dizem estar apalavrado com o Corinthians. Para o Charla podcast, o lateral declarou o seguinte:

Gosto muito do lateral que o Corinthians contratou. Hugo, né? O nome dele. Ele era do Goiás. Gosto muito dele! Charla #309 — Filípe Luís (Lateral do Flamengo). Data: 08/12/23.

Esta afirmação certamente chocou alas da torcida corintiana, que esperava de Augusto Melo, recém eleito presidente do Corinthians, a busca imediata por contratações de peso para uma posição que passa um bom tempo sem um jogador de destaque e, ao ver a contratação de Hugo, não se animou nada com esta promessa. Desde que Guilherme Arana deixou o Corinthians, em 2018, não houve nenhum lateral esquerdo a entrar nas graças da torcida. Por isso, quando foi especulado o acerto com o jogador do Goiás, muitos se desanimaram e afirmaram estarmos diante de “mais um Bidu”.

Primeiro, precisa-se perguntar em que medida, de fato, Bidu deu errado no Corinthians. Obviamente, ele não obteve o mesmo sucesso de Arana e outros grandes nomes da posição, como Fábio (no auge) e André Santos, mas o xará do cachorro do Franjinha não fez má temporada. Falhou em alguns gols, mas também se destacou ofensivamente. Não dá para saber qual seria seu desempenho se houvesse alguma organização em campo: precisa-se considerar que, na bagunça que era o time do Corinthians de 2023, ele, de fato, dificilmente poderia fazer algo tão diferente do que foi feito.

Há chances, porém, do novo reforço obter um desempenho melhor. E o acerto, ao apostar em um jogador como Hugo, seria em dois sentidos: primeiro, contratar um jogador sem badalação, barato e ao final do contrato, com o objetivo óbvio de compor o elenco. É aceitar que se está contratando um “operário da bola”, com o objetivo de dar sustentação para a equipe, garantindo opções para o treinador ajustar a equipe. E, segundo, encontrar um equilíbrio nos estilos futebolísticos de Bidu e Fábio Santos, com um bom apoio ofensivo acompanhado de disposição e qualidade defensiva.

Neste caso, os números ajudam bastante a mostrar as características do jogador. Comecemos pelo lado defensivo, ao compará-lo com Fábio Santos:

Note como Hugo se mostra como um jogador com mais imposição física que Fábio Santos: busca mais duelos defensivos e tem maior precisão nos desarmes. Além disso, também avança bem nas interceptações e, em comparação com laterais, domina nas bolas aéreas (de acordo com o FBREF, ele estaria entre os 10% laterais com mais duelos aéreos vencidos dentre várias ligas). Ou seja, defensivamente Hugo parece ser bem completo, unindo a disposição de Bidu com a leitura de jogo de Fábio. Isto já seria um baita avanço para a composição de elenco porque garante uma adaptação melhor de seus companheiros ao seu estilo, uma vez que, quando Bidu e Fábio revezavam posições, era nítido que a equipe sofria com seus diferentes estilos. Hugo pode ser uma figura mais maleável neste sentido e garantir maior estabilidade para o time.

Por outro lado, ao compararmos a criação de jogadas, Hugo tem alguns avanços com relação a Bidu, mas perde em outros:

Para começar a análise, perceba como os passes progressivos diminuem, mas não na mesma proporção em que o total de passes diminui. Pelo contrário, se analisarmos, Hugo tende muito mais a passes para a frente (ele possui uma média de 275.2 metros avançados com passes a cada 90 minutos, contra 260.3 de seu futuro companheiro de clube); isto, contudo, penaliza bastante a sua precisão nos passes, o que o coloca entre os jogadores com menor proporção de acerto entre os defensores.

É justamente esta disposição ao risco que lhe permite criar boas chances pelas assistências esperadas, ultrapassando Matheus. E note que ele o faz sem ter tantos cruzamentos: este acerta 0.6 cruzamentos na área a cada 90 minutos, enquanto Hugo tem menos da metade destes (0.25). Ou seja, Hugo cria jogadas principalmente a partir de passes construídos, algo que pode servir para criar chances diferentes para o Corinthians. Além disso, por mais que acerte menos cruzamentos na área, Hugo acerta estes com mais frequência que Bidu: no Brasileirão, ele acertou 26% deles, enquanto o lateral corintiano acertou 21% (Sofascore). Se trata, pois, de uma mudança de estilo que pode auxiliar o treinador na armação da equipe, ainda mais para Mano Menezes, que prefere um estilo de jogo mais direto.

Outro ponto significativo de diferença se encontra na carregada da bola:

Inegavelmente, Hugo não possui o mesmo ímpeto com a bola que Bidu. Mesmo se considerarmos a diferença de toques, o jogador do Goiás passa longe do lateral esquerdo corintiano: enquanto um tem 0.57 dribles tentados a cada 90 minutos, com 58.1 toques, o outro tenta 1.96 dribles em 73.7 toques. Ou seja, Hugo precisa de mais de 100 toques para tentar um drible, enquanto Bidu precisa de apenas 37.6 toques para arriscar. Além disso, o suposto novo lateral do Corinthians não sobe tanto para receber passes, algo que, entretanto, deve ser relativizado, já que isto provavelmente decorre de sua atuação pelo Goiás, um time no qual estes passes não são muito garantidos. Nos outros pontos, suas características de posse de bola se assemelham bastante às de Fábio Santos, preferindo um jogo mais conservador e cuidadoso com os dribles.

Resumindo todos os pontos, Hugo parece ser uma boa substituição para Fábio Santos, mantendo a composição de elenco com um lateral mais defensivo. Fica a questão se Bidu será mantido e ambos revezarão as suas posições de acordo com as necessidades dos jogos, mas esta continuidade parece ser importante para o planejamento do elenco e faz sentido apostar em Hugo como um jogador para compor o time. Dificilmente ele será o craque dos jogos, restando esperar que contribua com intensidade (a qual ele mostra possuir mais do que Fábio Santos) e leitura correta do jogo. Em poucas palavras, ele pode ser um vetor significativo nesta reconstrução do Corinthians, representando uma mudança de cultura de contratações e no estilo da equipe. Pelo que podemos ver no vídeo abaixo, intensidade e vontade são coisas que certamente não irão faltar.

Renato Augusto e meias do Fluminense

Grandes jogadores precisam, inevitavelmente, de grandes equipes para brilharem no nível em que realmente estão. Por isso, Renato Augusto e o Fluminense de Fernando Diniz parecem ser a combinação dos sonhos, uma união de almas em perfeita e pura sincronia. Não à toa, Renato já afirmou admirar o estilo de jogo do comandante tricolor:

“Não tenho uma opinião muito contra ou a favor [de Ancelotti na seleção], mas eu sou um grande fã do Diniz. Eu gosto dele, acho bem interessante a forma como pensa. Já até falei para ele que queria entender como chega a isso, entendeu? Eu sempre tive vontade de trabalhar com Guardiola para poder entender da onde tira os espaços até ele chegar o gol, para entender o processo. [O trabalho] do Diniz eu acho interessante, realmente interessante. É um jogo muito diferente do Guardiola, que é muito posicional, enquanto o dele é livre, de realmente rodar o jogador, mas é um conceito interessante que te faz ficar com a bola”. PLACAR. Renato Augusto estuda virar treinador, elogia Tite e diz ser fã de Diniz. Data: 22/10/23.

Após ter revelado sua intenção de se tornar treinador, chegou-se, nos últimos dias, a se especular se ele irá fazer um estágio com o atual treinador interino da seleção brasileira. De toda forma, com sua provável ida ao Fluminense, poderá selar ainda mais esta influência e garantir uma última oportunidade de mostrar seu futebol da maneira mais expressiva e livre possível.

Embora saibamos que o futebol do Dinizismo não se apega a posições fixas no campo, um bom começo para entender como Renato pode se encaixar na equipe se dá através de seu mapa de calor. Se comparamos estes, podemos ver qual seria sua função ideal na equipe, em especial se compararmos com os meias que mais se destacaram no Fluminense e com papeis parecidos aos do meia ex-seleção: Ganso e Arias.

Como podemos ver, Renato se movimenta menos em campo em comparação com os dois jogadores do Fluminense. Obviamente podemos nos perguntar ao que se deve isso: é por mera opção tática dos treinadores que o treinaram (Luxemburgo e Mano Menezes) ou se deve à condição física deteriorada do craque? Mesmo que sua condição física não seja a ideal, há esperanças de que o departamento físico do Flu consiga colocá-lo nos trilhos.

Mas, em termos animadores, podemos ver que já está presente, no mapa de calor de Renato, a semente da ideia de Diniz: ele não se prende, de fato, a posições determinadas, flutuando em todos os espaços do campo, mesmo que não o faça com a mesma frequência que Ganso. O que, de fato, não se pode esperar muito dele é a pisada na área, tal qual é proporcionada por Arias. Por isso, torna-se claro que seu papel se aproximará muito mais do estilo de jogo de Ganso, focando-se em um jogo mais centralizado e com ampla movimentação e liberdade para buscar a bola vindo de trás e pegar a bola na entrada da área.

Há semelhanças e diferenças entre estes dois. Comecemos por onde certamente eles terão maiores expectativas: no passe.

A semelhança entre eles é significativa: possuem altos níveis de assistência esperadas, que talvez seja a estatística mais importante por aqui, em conjunto com passes progressivos e passes chave. Por isso, seus estilos estão bastante próximos, com a diferença que Renato parece exercer um passe mais final que o de Ganso, revelado pela sua melhor posição em passes chaves e pior aproveitamento de passes. Além disso, Ganso dá mais passes, o que denota, justamente, que realiza um papel maior de flutuação e apoio na construção das jogadas. Neste ponto, é importante lembrar que Luxemburgo, o treinador mais longevo do Corinthians em 2023, é famoso por evitar estas movimentações, exigindo que os craques fiquem posicionados mais à frente. Ou seja, é bastante provável que boa parte da limitação de movimentação e número de passes do craque corintiano venha, de fato, de instruções técnicas. Diante de maior liberdade posicional, portanto, esperamos que Renato aumente estas estatísticas sem problemas e avance cada vez mais nessa direção.

Outro ponto bastante importante para a atuação do craque carioca certamente será a condução da bola:

Mais uma vez, vemos Ganso tendo mais ações com a bola — e isto é algo um tanto quanto óbvio quando comparamos a posse de bola do Fluminense com a do Corinthians. O time carioca, por exemplo, teve 26% mais passes que o time paulista durante toda a temporada. Por outro lado, Renato se mantém, novamente, como um jogador mais agudo que Ganso: ele busca muito mais dribles que o ex-parceiro de Neymar, assim como tem mais carregadas e recebidas progressivas. Se formos comparar estes números com Arias, Renato está bem atrás do meia colombiano, mas seu papel pode servir como um meio-termo na hora da posse, trazendo objetividade e jogo direto à equipe sem abrir mão do controle e domínio do jogo.

Esta característica, contudo, traz alguns problemas, como é demonstrado no erro de domínio maior e desarmes sofridos, mas não temos meios efetivos, por meio desta comparação, para precisar quanto se deve diretamente do próprio Renato. Afinal, é muito mais complicado dominar uma invertida de jogo — as quais ele recebia bastante no Corinthians, ao ficar mais fechado na ponta — ou uma pedrada entregue por um jogador com menor qualidade técnica. Para comprovar isto, basta ver o número de perdas de posse de Ganso, cujo número menor certamente também provém de suas condições de jogo. De toda forma, os números de Renato não são ruins, uma vez que ele está num percentil abaixo ao de seu número de toques, o que representa que ele mantém muito mais a bola do que a perde. Ainda assim, mais uma vez, a expectativa é que estes dados se suavizem com a sua ida para o Fluminense.

Algo que não esperamos reduzir, pelo contrário, é sua condição de chutar, a qual, podemos estipular, Renato terá condições ainda melhores para aproveitar ao máximo sua qualidade nesta área.

Como podemos ver, Renato finaliza mais do que Ganso, assim como acerta mais as bolas no alvo. Contudo, as chances de Ganso são mais claras, tendo-se um xG maior que o acumulado por Renato (0.08 x 0.12, por 90 min) e uma distância média menor de finalização (22.8 x 19.1). O quanto isto se deve ao jogador ou ao clube não é fácil precisar exatamente, mas, se o maior xG de Ganso se transferir de alguma forma para Renato, o futuro promete para o torcedor tricolor. Tais chances, se forem apresentadas para o craque, certamente serão aproveitadas e veremos um aumento significativo em seu número de gols. Note-se, também, que muito dos “baixos” números de Renato não são por falta de qualidade, mas bastante se deve ao azar (por exemplo, seu PSxG acumulado é de 3.1, enquanto teve apenas 2 gols, enquanto Ganso acumula 3.03 destes, com 3 gols) e ao desempenho geral ruim de sua equipe.

Por outro lado, feitas estas ressalvas, é inegável que alguns números de Renato vem decaindo desde que ele retornou ao Brasil. Em uma rápida checagem vemos: os xGs a cada 90 minutos caindo de 0.16 para 0.09 e, finalmente, 0.08 (caíram metade); o número de passes foi de 62.8 para 66 e terminam em 53.3; os duelos defensivos começam com 4.01, baixam para 3.39 e chegam a meros 2.46 em 2023.

Estes números podem indicar, por mais triste que seja esta informação, um declínio físico de nosso craque, mas, se há alguma esperança, ela também reside nos dados. Renato aumentou as suas chances criadas nos últimos anos: foi de 3.34 em 2021 para 5.26 e, finalmente, chegou em significativos 5.56; reestreou com 0.79 chutes no alvo, baixou para 0.64 com Vitor Pereira e teve 0.85 neste último ano. Ou seja, o craque ainda pode brilhar, se a bola for bem administrada e estiver em boas mãos.

Por isso, a esperança dos torcedores do Fluminense — e de todo apreciador do bom futebol — é que Diniz consiga despertar em Renato a chama inspiradora dos craques, e que ela o leve a desfilar em campo com a maestria elegância que só ele tem. É normal que esperemos uma última valsa para honrar o talento de um dos maiores jogadores do futebol brasileiro contemporâneo. E, para finalizar este texto, deixo aqui uma compilação de jogadas do nosso craque, feitas pelo excelente canal Futebol Nacional. Que Renato nos abençoe com seu futebol por muito tempo ainda!

Introdução

A rodada nº 33 do campeonato brasileiro de 2023 terminou na quinta-feira desta semana (10/11/23) e, com ela, o Botafogo se encontra em apuros, com o pesadelo de perder seu título, após uma campanha histórica do primeiro turno, cada vez mais real. A equipe já se encontra empatada em pontos com o Palmeiras e Grêmio e ainda tem pela frente o Bragantino, em confronto direto pelo título, fora de casa. Você pode dar uma conferida na tabela logo abaixo:

Este talvez seja um dos campeonatos mais disputados da história, com destaque especial para o sucesso de equipes “improváveis” como o Botafogo, Bragantino e Grêmio (que, ano passado, estava na série B). O que não sabemos, contudo, ao olhar a tabela, é o quanto, de fato, estas posições são merecidas: quantos times criaram mais chances, mas perderam gols com bolas bobas? Quais são suas capacidades de conversão de chances? Quem possui os goleiros mais decisivos do campeonato?

Estes parâmetros podem nos ajudar a entender melhor a tendência de queda e melhora de da posição das equipes, uma vez que estaríamos a analisar aquilo que se convencionou chamar o “desempenho” no futebol — o qual, em geral, determina o resultado, mas não sempre. Propomos atacar esta dimensão a partir de uma simulação destes resultados a partir do xG e PSxG destas partidas, permitindo-nos entender quais times teriam ganho mais jogos pelo seu desempenho do que pela sorte. Apresentemos nosso método, então.

Para entender melhor o que é o xG e ter acesso a uma exposição de uma versão mais simples de nosso modelo, confira o seguinte post:

Nosso método se resume a simular os gols de cada equipe a partir do xG de suas finalizações: cada chute é simulado e o resultado dos jogos nada mais é do que a soma de chutes que se tornaram gol por parte de cada time. Ao final das simulações dos jogos, selecionamos o resultado mais comum destes jogos: se, por exemplo, tivermos 10 simulações, dentre as quais tivemos 5 empates, 2 vitórias do time A e 3 vitórias do time B, adicionamos o resultado de empate na simulação do campeonato.

Seguindo este processo, simulamos cada jogo cerca de 2000 vezes e cada campeonato 15 vezes. Se tínhamos cerca de 300 jogos por campeonato, no total, tivemos cerca de 600.000 simulações por temporada, num total de mais de 9 milhões de simulações de jogos. Este é, portanto, um método intensivo, mas ainda assim com variações significativas, uma vez que tratamos por vezes de equipes que tiveram jogos muito disputados, o que dificultava afirmar com precisão qual equipe deveria ser vencedora de determinado jogo.

Por se tratar de um modelo probabilístico, ele obviamente não é absoluto e possui desvios comuns em cada simulação. De toda forma, para evitar qualquer problema a mais de ajuste dos dados, selecionamos a temporada simulada com os resultados mais comuns (moda), a partir da pontuação das equipes. No caso, conseguimos simulações nas quais houve a pontuação mais comum para 15 e 17 equipes do campeonato, um número suficiente para garantir, pelo menos, uma simulação minimamente fidedigna ao desempenho das equipes.

Os campeonatos simulados mais comuns

xG

Esta simulação calcula, basicamente, as chances de vitória das equipes a partir de suas chances criadas levando-se em conta a qualidade média de finalização e defesa dos jogadores em geral na jogada. Ou seja, a expectativa de gol não muda a partir de quem defende ou chuta a gol, tomando-se, pelo contrário, a chance média daquela finalização se tornar um gol como medida do xG. Diferenças de qualidade na defesa e ataque, pois, não são consideradas neste modelo.

Como podemos ver, esta tabela já se diferencia bastante do que observamos na realidade. Temos equipes em posições bem diferentes do esperado, destacando-se, negativamente, o América Mineiro (com -22 pontos de diferença!), Coritiba (-16), Corinthians (-12), Cruzeiro (-11) e Fortaleza (-11), que deveriam estar bem acima na tabela pelas suas chances criadas e concedidas. Por outro lado, Grêmio (+14), Botafogo (+12), Internacional (+11) e Fluminense (+10) são as equipes com mais pontos em comparação ao nosso modelo, demonstrando que aproveitam bem suas chances.

Sabemos bem que o xG não diz tudo, mas a diferença de valores entre este e os gols reais pode indicar pelo menos três coisas: nível de finalização das equipe, qualidade dos goleiros e, por fim, incompetência do adversário (a qual, por sua vez, pode vir de desconcentração mental por diferentes fatores, como intimidação diante da equipe, relaxamento, etc.). Estas relações ficarão mais claras quando compararmos a tabela do xG com a do PSxG, a qual nos permitirá separar com mais facilidade sorte e azar x qualidade do goleiro e dos atacantes.

Outro elemento interessante a ser notado é que há uma diferença muito grande de gols: o Bragantino, nesta simulação, teria o melhor ataque, com 39 gols. Na realidade, o time com o melhor ataque é o Grêmio, ambos com 57 gols, em uma diferença de 18 gols! Isto significa, obviamente, que as equipes tendem a finalizar melhor em suas chances e, talvez, os goleiros não tenham um desempenho tão bom — esta última constatação, contudo, será melhor analisada com o PSxG.

Além disso, podemos ver que boa parte do problema destas equipes se dá na dimensão defensiva: o América, por exemplo, tomou 21 gols a mais do que o esperado! Esta é uma diferença absurda e uma boa explicação para ela é o fato da equipe sempre tomar a virada: conforme o jogo chega mais ao final, pelo menos no modelo da Opta, o xG diminui, uma vez que os jogadores já estão mais cansados e têm maior pressão para finalizar e resolver o jogo.

Do outro lado, o Botafogo tomou -6 gols do que o esperado, um número extremamente baixo: a média do campeonato é receber +7.45 gols em comparação com a simulação a partir do xG. Há, então, uma diferença de “meros” 13.45 gols entre uma equipe média em nosso modelo e o desempenho do Glorioso. Logo, chegar ao nível do Botafogo é absolutamente improvável pela pura sorte, o que, como veremos melhor à frente com o PSxG, faz com que este dado seja melhor explicado pela capacidade defensiva de Lucas Perri.

Na dimensão ofensiva, a equipe com melhores números é o Grêmio, com 23 gols a mais. Este número certamente reflete uma capacidade de finalização acima da média, provavelmente tendo-se uma boa qualidade em chutes de fora da área, voleios e cabeçadas, jogadas que, em geral, possuem um xG menor. De destaque negativo, temos o Cruzeiro e Vasco, a única dupla de equipes que marcou menos gols do que o esperado: seu saldo, respectivamente, foi de -3 e -1.

Os dados da simulação do PSxG, contudo, podem nos fornecer algumas informações um pouco diferentes, estando mais atento à qualidade da finalização, os quais iremos explorar agora.

Simulação de jogos emblemáticos

Vamos analisar alguns jogos nos quais a vitória veio de forma inesperada. Considere, novamente, que o modelo desconsidera a mudança de postura após levar um gol, então, ele não serve de base para saber exatamente quem ganharia o jogo, mas sim quão provável ou improvável foi o resultado analisado a partir do que aconteceu em campo.

Linhas de passe e relações: Barcelona

Esta imagem é bastante próxima àquela proposta por David Sumpter para representar o jogo de posição (veja a seguir), emulando-se sua forma mais conhecida: formam-se triângulos e proximidades entre os diferentes jogadores, permitindo-lhes ter linhas de passe constantes para tabelas e trocas rápidas de passes.

Contudo, como está bastante claro ao justapor as duas imagens, a versão de Luís Enrique possui algumas diferenças: Messi se encontra mais abaixado, próximo ao meio de campo, enquanto os laterais também se distinguem, com Daniel Alves aproximando-se mais ao centro e Jordi Alba mais aberto e avançado. Contudo, o uso de um lateral mais defensivo e outro mais ofensivo não é novidade na proposta do jogo de posições: o próprio Daniel Alves já cumpriu papel mais ofensivo, em sua dupla com Abidal, durante o período de Guardiola no comando do Barcelona.

A diferença principal, contudo, talvez esteja no fato de que os meio-campistas também se compensam e formam uma diagonal com Piqué e Neymar (3→14→8→11), seguindo um modelo com elementos do futebol sul-americano. O objetivo por trás desta assimetria é, claro, prover superioridade numérica em ataques à esquerda, o que pode se dar por motivos estratégicos ou pela própria qualidade da equipe. No caso em questão, Daniel Alves já se encontrava com uma idade mais avançada e estava adaptado a jogar mais centralmente, com um papel maior na construção das jogadas.

Por isso, na visão daqueles que propõem linhas rígidas entre os estilos, Luís Enrique teria sido, durante certo período do futebol do Barcelona, um “herege”, ao propôr a inclusão de elementos opostos à filosofia clássica dos blaugranas. Podemos citar, além deste leve desvio no posicionamento dos jogadores, a liberdade para contra-ataques mais fluídos, da qual o trio MSN se aproveitou bastante naquela temporada — e neste jogo em específico, como ocorre na etapa final, com a disparada de Neymar aos 66’ e uma rápida jogada aos 73’.

Contudo, estas observações não revelam a centralidade real dos jogadores: quais deles, de fato, ligam e constroem as jogadas de sua equipe? Pelas imagens acima, deduziríamos que este é o pivote, Mascherano, repleto de linhas grossas ao seu redor. Se abstrairmos os espaços dos jogadores, poderemos ver melhor suas redes de ligações e como cada um se associa ao outro:

Como podemos ver neste sociograma, Iniesta (8) e Mascherano (14) são os principais distribuidores de bola da equipe. Note que eles ocupam uma posição central neste gráfico e possuem ligações variadas com diversos jogadores: Mascherano se associa bastante com a dupla de zaga (Piqué [3] e Mathieu [24]), com o próprio Iniesta, Dani Alves (22) e Messi (10). Já Iniesta se dissocia de Piqué, mas, em compensação, se aproxima do artilheiro Luis Suárez (9), enquanto Rakitic assume passes muito mais agudos, ligando-se principalmente com Messi e Dani Alves.

Nestas posições, portanto, Mascherano cumpre o papel do pivote, enquanto Iniesta se torna uma espécie de Mezzala, atuando no meio espaço entre os pontas, laterais e zagueiros, mais aberto, enquanto Rakitic, por fim, seria o jogador mais agudo, focando em penetrações a partir do espaço gerado por Messi ao vir buscar a bola no meio de campo.

Por este mesmo motivo, o jogador croata pouco participa com passes, cumprindo um papel tático central para a equipe, auxiliando na pressão (como quando retarda o contra-ataque do Real Madrid na jogada do gol, em um escanteio batido por ele mesmo) e surgindo como elemento surpresa no ataque (logo aos 2min de jogo, com bela jogada de Iniesta). A noção de função — ou, numa tradução melhor, papel — se torna um pouco complicada para se opôr à ideia de posição: Rakitic claramente possui um papel distinto à sua mera posição, distinguindo-se, por exemplo, do que seu companheiro de meio de campo (Iniesta) faz, assim como Messi se diferencia de Neymar, etc. Podemos colocar, pois, mais uma relativização dos conceitos apresentados pelos relacionalistas.

Iniesta, por sua vez, possuiu um parceiro de flanco essencial para fazer seus passes aflorarem: Neymar. Através das movimentações do antes jovem ponta brasileiro, conseguia-se, ao mesmo tempo, abrir espaço tanto para a enfiada nos flancos quanto para a associação com Suárez. Na mesma jogada na qual destacamos o papel de infiltração de Rakitic, isto pode ser constatado: Neymar, ao estar colado à linha, prende Carvajal e o impede de interceptar a bola enfiada por Suárez em linda tabelinha com o camisa 8 grená.

Outro papel extremamente importante de Neymar era sua infiltração na linha defensiva adversária, a qual fez, taticamente, com maestria, por mais que, na hora da finalização, tenha pecado pela falta de capricho. É somente a partir desta liberdade que o menino Ney conseguia criar caos na defesa madridista e quase liquidou a fatura em pelo menos três momentos do jogo.

Linhas de passe e relações: Real Madrid

Em comparação ao ataque grená, o trio BBC não se dá, neste caso, em uma trinca: Benzema (9) e Cristiano Ronaldo (7) aparecem livres para circular entre os espaços, com ambos tendendo mais à esquerda, enquanto Bale (11) fica espetado na direita, chamando a marcação, ao mesmo estilo de Neymar. Podemos notar, inclusive, um papel tático semelhante entre os dois: se Neymar puxou Carvajal aos 2’, Bale fez o mesmo com Vermaelen e Iniesta no gol de Cristiano Ronaldo.

Por outro lado, embora ambas equipes tenham assimetrias que favorecem o ataque pela esquerda, o ataque canhoto do Real Madrid também pode ser considerado bem mais fluído que o do Barcelona: Isco (23), Marcelo (12) e Cristiano (e, às vezes, até mesmo Sergio Ramos [4]) se revezaram no ataque deste espaço, protegidos pela posição mais fixa de Carvajal (15) e pelas leituras e esforços ímpares do par de meio-campo (Kroos e Modric). Não à toa, os sofrimentos no contra-ataque chegaram para o Real Madrid quando o lateral direito foi liberado para o ataque após sofrer o segundo gol do Barcelona.

Note, também, que Isco se encontra em uma posição que, comparativamente à de Neymar e Iniesta, se encontraria em um meio-termo: mais aberto que o camisa 8 grená, mas também mais atrasado que o camisa 11 blaugrana. Isto significa que seu papel, enquanto meio-campista de origem, se torna muito diferente do proposto por um ponta, dando liberdade para Marcelo subir enquanto lança bolas para o trio BBC.

Por isso, é possível ver, aqui, mais do que um conceito diferente de jogo, uma adaptação à característica dos jogadores, que leva à liberdade dada a Marcelo, Cristiano, Benzema, Modric e Kroos. Há algo realizado na mesma medida quando consideramos o posicionalismo: no caso deste jogo, Messi, por exemplo, cumpre um papel bastante diferente do modelo clássico do tiki taka espanhol, como demonstramos acima, assim como, em outros trabalhos, Guardiola chegou a liberar seus laterais para realizar função parecida à de Marcelo, como foi o caso com Zinchenko e Cancelo no Manchester City.

Contudo, há, sim, diferenças na proposição de jogo entre as duas equipes, em especial quando tratamos das relações estabelecidas entre os jogadores. Isto fica bastante claro em nosso sociograma de passes do Real Madrid:

De início, talvez o elemento que mais salte aos olhos neste caso seja a assimetria presente nas conexões entre estes grupos: há uma proximidade maior, em um lado do campo, entre Marcelo, Benzema e Isco, em especial em comparação com o triângulo oposto (Carvajal, Bale e Cristiano). Isto se dá porque, como pudemos ver na posição dos jogadores, Carvajal se encontra mais fixo na defesa, para cobrir Bale, e, assim, sobra para Modric o papel de ser a âncora da equipe no lado direito — tal leitura pode ser reforçada pelo passe de Modric para Bale, aos 7’, que, em seguida, arma para o chute de Benzema.

Além disso, se, no caso do Barcelona, a centralidade era compartilhada por Iniesta, Mascherano e Messi, com os três posicionados centralmente em nosso sociograma, o grande maestro madridista foi Toni Kroos (8): forma-se uma completa rodinha em torno do meio-campista alemão — o qual, aliás, foi treinado por Guardiola no Bayern — , responsável unir as diferentes fases, realizando papel semelhante ao de Mascherano no Barcelona. Outra comparação que podemos fazer é entre Iniesta e Modric: ambos cumprem o mesmo papel de articular a fase mais ofensiva da equipe. O croata possui, entretanto, a diferença de possuir uma liberdade de movimentação maior, percorrendo o campo inteiro, em especial por conta da fixação de Isco na esquerda e Carvajal na direita. Enquanto isso, Iniesta precisava tomar cuidado para não bater cabeça com Neymar, Alba, Mascherano e Messi, escolhendo muito bem o seu espaço de atuação.

Outra característica bastante peculiar é o isolamento de Bale, reforçando seu papel agudo no jogo, evitando trocas com jogadores de trás — ele teve mais passes apenas que Casillas — e perdendo muitas bolas em suas jogadas. Entretanto, quem mais se destaca na perda de posse é Cristiano Ronaldo, que recebeu 60 passes e devolveu apenas 32 destes: suas jogadas, então, eram ainda mais agudas, objetivas e arriscadas do que Bale, mas, ao contrário, por se envolver tanto no jogo, não tendia a se isolar no mesmo nível que o ponta britânico. Podemos ver esta tendência de sempre atacar do galês presente num contra-ataque aos 34’30’’, quando Marcelo recupera uma bola maravilhosa e a jogada se desenvolve pela esquerda até o centro, quando Bale se precipita e acelera a corrida, sai do espaço de apoio ao companheiro com a bola (Isco) e o força a tentar um passe muito mais complicado para Carvajal, que vinha de trás, aberto pela direita.

Estas relações, nas quais jogadores se isolam e tem liberdade absoluta para arriscar, podemos adiantar, não possuem um equivalente, em nível, no Barcelona. Mesmo Rakitic, por exemplo, ainda se encontra dentro da rodinha de passes em seu sociograma. Isto reforça o papel singular do galês na finalização de jogadas, atuando quase como um ponta de lança, autorizado a infiltrar nos espaços deixados por Benzema e Cristiano e puxar a linha defensiva horizontal e verticalmente.

Neymar, por sua vez, que seria o jogador com maior “desperdício” de posse no Barça, em comparação com Cristiano, recebeu 55 passes e devolveu 38 destes, número proporcionalmente bem maior ao do português (53.3% x 69.9%). Não acredito, contudo, ser possível enxergar, nestes números em específico, alguma relação com a oposição relacional x posicional. Pelo contrário, me parecem, muito mais, representar um estilo de jogo mais direto do Real Madrid (este teve uma média de 6.5 metros de seus passes, enquanto a do Barça era de 4.9 metros), fruto das características de seus jogadores e da linha avançada de seu adversário. Se enfrentasse uma equipe mais retrancada e defensiva, muito provavelmente esta equipe teria passes mais curtos.

Contudo, uma das explicações táticas chave para entender o isolamento de jogadores é que Bale é claramente designado para ser a “sobra” no ataque: quando o jogo se concentrava no lado esquerdo, era ele quem aparecia à direita para dar amplitude e aproveitar o espaço gerado pela compressão no lado oposto. Quando o jogo ia para a direita, era Marcelo quem ficava na sobra, assim como, quando era em seu lado, ele tinha liberdade para infiltrar e agir centralmente, sempre de acordo com os movimentos de Cristiano, Isco e Kroos. Trata-se, pois, de um verdadeiro craque, técnica e taticamente, cuja liberdade apenas potencializa sua equipe. E, Cristiano e Benzema, por sua vez, flutuavam constantemente entre outras três principais funções, revezando o ataque à última linha, a abertura pela esquerda e a descida para ajudar na armação.

Fluxos de passe e a criação de espaços: descontruindo mitos

Não desenvolvi tanto os elementos táticos do jogo de posições do Barcelona nas seções anteriores porque, acredito, tenho algo mais interessante a acrescentar com esta análise a seguir. De acordo com cálculos de centralidade mais sofisticados, mais especificamente a centralidade do autovetor, que levam em conta a sua ligação com jogadores distintos e a ligação destes com outros, Iniesta seria o jogador central da equipe do Barcelona: ao ligar jogadores diferentes, com bastante regularidade, torna-se o principal articulador da equipe. Mascherano, contudo, não está muito atrás — ele possui 0.93 do valor de centralidade de Iniesta. Isto significa que estes dois jogadores são os armadores da equipe, mas, como podemos ver nos gráficos abaixo, em momentos distintos do jogo.

Note como os passes de Mascherano são mais comuns que os de Iniesta, mas são, em sua grande maioria, girando o campo, isto é, movimentando a bola entre seus diferentes setores. Iniesta também a movimenta, mas seus passes mais curtos e próximos à área expressam sua marca mais “relacional”. Além disso, podemos perceber que vários passes se aproximam bastante à área e trazem perigo ao adversário, enquanto os passes de Mascherano se limitam ao meio-campo. Para se ter uma ideia, as somas das progressões horizontais e verticais, respectivamente, dos passes destes jogadores, durante todo o jogo, seriam as seguintes:

• Mascherano: 1065.3 metros; 95.7 metros.

• Rakitic: 483.6 metros; 67.5 metros.

• Iniesta: 647.5 metros; 296.3 metros.

Ou seja, Iniesta, mesmo se posicionando mais à frente, foi o grande progressor do meio de campo, responsável por agredir o adversário e encontrar passes que criassem chances de gol, avançando verticalmente. Ele é, nos jargões do jogo de posição, o “terceiro homem”: um jogador livre entre as linhas, disposto a e capaz de aproveitar sua vantagem espacial e convertê-la em perigo. Este é um papel diferente da distribuição de Mascherano: o pivote, pelo contrário, distribui as bolas para os flancos e movimenta-a lado a lado para efetivar as superioridades numéricas e espaciais criadas pelas movimentações de seus companheiros. Além disso, ele fixa posição próximo ao setor da bola, buscando recuperar a posse no caso de um contra-ataque e, por seu caráter distributivo, pouco se envolve em tabelinhas.

O elemento central destas imagens, contudo, creio, está na dinâmica temporal dos passes — por isso a imagem está em um gif. Note como eles não são monotemáticos e possuem fluxos bastante particulares, com bastante movimentação entre eles, modificando-se suas posições e destinos. Raramente um passe é dado no mesmo local seguidamente, demandando-se sempre a movimentação do jogador para outro espaço. Esta é a grande diferença entre o “tiki taka” bem executado e a versão enfadonha realizada em terras brasileiras: o jogador precisa movimentar a bola e também se deslocar, abrindo espaços para os seus companheiros e lendo as brechas deixadas por eles.

Tal tarefa muitas vezes pouco é executada pelos nossos jogadores, bastando-se lembrar das inúmeras idas e vindas que a bola costuma fazer no entorno da defesa adversária, formando um inofensivo “U” que jamais chega às áreas perigosas do campo. Nestas situações, quebrar o ritmo do adversário, buscar jogadas individuais e associações rápidas e agudas (e, por consequência, arriscadas) é uma necessidade. Além disso, a educação em torno das “posições” não passam, na realidade, de uma forma de automatizar e simplificar a compreensão de jogo de seus atletas, agilizando seu raciocínio e estimulando a movimentação dos jogadores em direção às áreas perigosas do campo. Mesmo nos casos do tiki taka guardiolista mais exagerado, em seus momentos de maior rigidez, sempre teve-se figuras como Messi para arriscar jogadas e evitar a previsibilidade do jogo.

Prova absoluta de que esta é parte central da escola posicional pode ser encontrada na seguinte fala de Guardiola, para Martí Perarnau:

“If I had a line of five rivals in front of me, as usual, they’d want to make sure that we could only circulate the ball in a U-like circular movement in front of them — searching from wing to wing for space via the midfield, but never getting any depth or creating any danger. This line of five midfielders would inevitably be tightly pegged to the four defenders behind them — there would be no space between the lines. These two compact lines of opposition obliged me to use space wide in order to avoid danger. I’d use two wingers — making themselves available on each touchline and capable of going deep when it was the right time. The other attackers needed to move between the two lines. To achieve that I had to lead the line of five astray — move it about, shake it up, introduce disorder, trick it into thinking that I was about to go wide again and then — boom! — split them with an inside pass to one of the strikers. And that’s that. They are turned inside out, suddenly having to run towards their own goal”. PERARNAU. Pep Confidential.

Por isso, precismos tomar cuidado quando afirmamos algo sobre os modelos de jogo que comentamos: nem toda equipe que supostamente representa seus princípios o faz de forma correta, assim como um jogo isolado tampouco representa o todo daquele estilo. Ou seja, para termos alguma palavra definitiva sobre estes estilos, precisamos de uma análise mais aprofundada sobre estas equipes, acompanhando com suas evoluções no tempo, o que buscarei fazer nas próximas postagens desta série. Contudo, algumas certezas podem ser tiradas desta análise, as quais irei condensar na próxima seção, à guisa de conclusão.

Conclusão: mitos fundadores e escolas de pensamento

Espero ter demonstrado, em esta análise bastante básica, como conceitos próximos e distintos estão presentes nestas duas equipes que são ditas como opostas, de acordo com o proposto conflito entre relacionalismo e posicionalismo. Não pretendo me alongar muito no presente momento, mas acredito ter esboçado as proximidades entre as diferentes filosofias, assim como algumas de suas diferenças — as quais, acredito, são mais sutis do que algumas análises pretendem demonstrar.

Neste sentido, a diferença entre as equipes parte não apenas de filosofias, senão de inúmeras variáveis presentes para os clubes e treinadores, incluindo os jogadores disponíveis, condições do jogo, estratégia do adversário, etc. Por exemplo, Vini Jr. realizou, em 21/22, papel semelhante ao de Neymar, assim como a utilização de dois pivotes, no caso do Real Madrid, já foi realizado em outros momentos por Guardiola e tal cena não era o caso no ano anterior e posterior aqui analisado para a equipe merengue — em 13/14 utilizava-se Khedira de primeiro volante e a partir de 15/16 teve-se Casemiro nesta posição.

Por isso, as versões exageradas sobre estes modelos de jogo sempre nos levam a simplificar e vulgarizar as suas versões. Nesta toada, não é surpreendente que Guardiola rejeite a pecha de tikitakista, da mesma forma que Marx declinou ser um marxista: as tentativas de canonização e reverência a filosofias e formas de ver o mundo sempre levam ao seu empobrecimento e a perda de capacidade de captar o movimento do real. Para fazer uma analogia, se os princípios futebolísticos de Guardiola são o equivalente à teoria de Marx, a figura do jogo de posições estanque e rígido é, na melhor das hipóteses, o equivalente ao lassalianismo e o estalinismo. Mas talvez pudéssemos ir ainda mais longe: em alguns debates digitais, sequer se chega a este ponto, aproximando-se muito mais de uma versão parecida à fantasia de um suposto marxismo cultural, que em nada se aproxima de sua proposta real.

Sendo assim, ver a expressão real do jogo, a partir de dados e exemplos concretos, é o caminho perfeito para entendermos os preceitos de determinadas filosofias. Outra questão central é entender que nenhum modelo é perfeito e tampouco servirá para todas as ocasiões: a genialidade tática de um treinador não está em possuir um modelo mágico, mas sim de sua capacidade de extrair o máximo de seus jogadores ao mesmo tempo em que se aproveita das deficiências de seus adversários. Guardiola certamente aprendeu isso, como pudemos ver em seu período na Alemanha e na Inglaterra, e Diniz também parece finalmente aceitar este fato.

Além disso, é importante notar que a consagração de todo sistema depende de seus heróis históricos, os quais, muitas vezes, realizam suas missões indo contra os próprios princípios daquilo que consagram. Da mesma forma, os entreguistas piedosos das equipes adversárias, que, num toque de azar, escrevem a história ao revés, condenando-se ao ostracismo, são pouco lembrados. Exemplo claro disto é o jogo aqui descrito: teríamos a mesma história para contar se, por acaso, Suárez não tivesse virado a chave do jogo com seu golaço? Não podemos responder, mas apenas apontar que ir contra as tendências dominantes pode ser, sim, uma boa ideia, ainda mais para desvelar o fino véu que encobre a semelhança de diferentes métodos.

Por isto, cabe ainda muito texto e bytes para desvendarmos as diferenças empíricas entre os diferentes estilos. Contudo, acredito ser válido ressaltar que muitas destas supostas diferenças não passam de mitos fundadores e, enquanto tais, devem ser lidas com cuidado. Todo mito fundador traz elementos de verdade, mas tomá-los como verdade absoluta causa imensos problemas para a compreensão histórica e objetiva de nossos objetos. Ou seja, isto não quer dizer, por exemplo, que a miscigenação não é uma marca característica do Brasil ou que a Ucrânia não trava, de fato, uma longa luta por sua independência, mas apenas que, aceitá-los ingenuamente, pode nos levar à aceitação de discursos racialistas, até mesmo chegando a adorar colaboracionistas do nazismo, e apoiar, de forma indireta, a tese da democracia racial em nosso país. Da mesma forma, apregoar o jogo de posição como o lobo mal da história do futebol me parece mais jogar o bebê fora com a água suja do que efetivamente contribuir com um avanço no debate tático.

A evolução da percepção do trabalho de Luxa: análise de sentimentos

[1] “Horrível mesmo foi tirar o fausto pra colocar o giuliano, o pedro merece mais chances !!!!”

[2] “O problema parece psicológico dos jogadores, o medo de jogar fora de casa e vencer.”

[3] “Não dá pra se iludir com esse time, jogaram tudo na quarta e hoje estavam mortos em campo.”

[4] “Sinceramente, é doloroso assistir Yuri Alberto de centroavante. Pior ainda é saber que ele ganha 1,5 milhão. Kkkkkkkkkkk. Vai ser um ano difícil. Se ficar entre os 10 primeiros no Brasileirão tá maravilhoso.”

Comentário 1: -1 por “horrível”;
Comentário 2: -2 por “vencer” e “medo”;
Comentário 3: -1 por “mortos”.
Comentário 4: -3 pontos por “doloroso”, “difícil” e “pior” e +1 por maravilhoso.

Análise dos comentários em jogos selecionados

Conclusão

Se Mano Menezes não conseguir reverter o cenário na Sulamericana, Duílio Monteiro Alves entrará em um seleto grupo de presidentes do Corinthians: aqueles que não conseguiram conquistar um único título pelo clube durante todos os seus mandatos. Isto não acontece há 35 anos! Por isto este desespero e a aposta derradeira no espírito copeiro de Mano Menezes: há poucas coisas feitas no Corinthians com planejamento. Em uma defesa sutil ao nosso professor, a reação da torcida é justificada, mas não pode ser individualizada na figura do treinador. Ou melhor, para ser justo, a torcida sabe muito bem disso: as constantes críticas aos medalhões, como vimos aqui, provam isso. Todos sabemos, pois, que há problemas muito maiores pela frente para o time do Parque São Jorge e a demissão de Luxemburgo não é, de forma alguma, uma solução imediata.

E, quanto ao professor, desejamos a ele sucesso em seu próximo trabalho. Mas, sinceramente, torço para que ele decida se reencontrar com Cléber Machado e utilize seu carisma para comentar nossos jogos. Uma figura carismática como ele não pode ficar muito tempo distante de nossas televisões. Para nos despedir, fique com uma obra prima em homenagem ao nosso treinador “de vanguarda”:

O gol e a finalização: apresentação das métricas

Todos sabemos que, sem a finalização, muito dificilmente há gols no futebol. Por isso, poucas habilidades são tão valorizadas quanto o chute dos jogadores: sua qualidade pode ser a diferença definitiva entre a vitória e a derrota.

Além disso, a finalização talvez seja uma das habilidades mais diversas do futebol, com estilos distintos e marcas clássicas de nossos jogadores e times favoritos. Por exemplo, temos aqueles times que criam chances atrás de chances, com maior ou menor eficiência, enquanto outros, com duas ou três oportunidades, terminam com o jogo e não precisam de mais nada. Enquanto isso, alguns jogadores preferem finalizar mais de perto, outros de longe ou, ainda, sabem usar a cabeça como ninguém.

Neste sentido, o futebol, como já falamos, não é um jogo matemático preciso, no qual existe uma chave mágica para a vitória. Cada equipe vai, de uma maneira ou de outra, buscar otimizar suas chances de vitória por meio das qualidades de seu elenco. E, assim, as estatísticas nos permitem também saber quais times não aproveitam suas chances e onde eles são mais deficientes do que outros, da mesma forma que podemos saber onde tomar um cuidado especial.

Algumas deficiências e qualidades, inclusive, são parte histórica até da identidade de clubes: por exemplo, quantos corintianos já não sofreram com a falta de posse de seu time? O famoso lema do “saber sofrer”, cunhado por Fábio Carille, representa um pouco desta identidade. Da mesma forma, flamenguistas, que cobram imensa superioridade ofensiva de seu clube, certamente já se acostumaram a sofrer com uma defesa mais vazada.

Por isso, pretendo, neste breve texto, apresentar algumas das características ofensivas das equipes do Brasileirão de 2023 durante o primeiro turno. Alguns resultados são bastante interessantes e ilustram justamente a qualidade e deficiências das equipes.

Para realizar esta análise, utilizaremos as seguintes métricas (todas elas foram retiradas do site FBREF) para definir o perfil e qualidade das chances criadas pelos jogadores do campeonato brasileiro:

• Finalizações: Inclui chutes bloqueados, para fora, defendidos e gols, sendo a estatística mais comumente utilizada para se analisar o ímpeto ofensivo de uma equipe.

• SCA: Shot Creating Actions, estas são ações ofensivas que levam a um chute de sua equipe, podendo incluir não apenas passes, mas também dribles, outros chutes e ações defensivas, como pressão e interceptação. A partir desta, podemos definir o estilo ofensivo de uma equipe. Também é importante notar que o FBREF contabiliza até duas SCAs por finalização, as quais podem vir tanto de companheiros quanto do próprio finalizador.

• xG: Expected Goals, esta é talvez uma das estatísticas mais famosas, que calcula a média de gols marcados na mesma situação na qual o jogador chutou a bola. Já falamos sobre ela anteriormente.

• PSxG: Post Shot Expected Goals, o quanto se espera que um chute seja gol, dependendo muito mais da sua execução do que da média entre os jogadores anteriores.

A partir destes dados, poderemos analisar quais times e jogadores se destacam positiva e negativamente, tanto ao receber e criar oportunidades quanto ao concluir estas, assim como seus estilos ofensivos. Para este texto, nos focaremos apenas nas equipes.

Se quiser entender melhor o que são os xGs e como eles podem ser analisados, confira o nosso post sobre este tema:

Entre a sorte e o mérito: posição dos times

Primeiramente, como já sabemos, o futebol também é um jogo de sorte. Diferentemente de outros esportes, nos quais os times mais fortes ganham a maior parte de suas partidas, este número é bastante menor em nosso esporte [1].

Isto se dá por muitos fatores, mas um deles, certamente, é a qualidade (ou sorte) de finalização e a garantia da famosa “retranca” após o gol (ou, ainda, “ferrolho”, ou, em termos britânicos, “estacionar o ônibus”).

Por isso, é comum termos casos nos quais os times ganham o jogo obtendo um xG menor no jogo: uma boa parte deles vem diretamente desta dinâmica, e, não necessariamente, significam tamanho problema para a equipe vencedora — afinal, como mostramos no post citado acima, xGs pequenos acumulados não ameaçam tanto.

Mas é inegável que um jogo bem jogado, com várias chances criadas e clara demonstração de superioridade enchem os olhos de qualquer espectador. Esta atitude, por outro lado, não necessariamente traz a vitória, o que nós, brasileiros, infelizmente, sabemos bem.

De toda forma, o primeiro turno do Brasileirão terminou com a seguinte classificação:

Uma primeira pergunta que podemos fazer é: quais são os times que mais chutam e quais são os que mais marcaram gols nesta primeira fase do Brasileirão? Há uma correlação que nos prova que vale a pena chutar mais, em especial quando olhamos para a tabela? Chutes e gols por time

Para responder a pergunta se vale a pena chutar mais ao gol, realizamos uma regressão linear simples do número de chutes e gols das equipes no Brasileirão. A relação entre estas variáveis está presente no gráfico a seguir, que apresenta os gols e chutes das equipes no primeiro turno (pontos), assim como a sua tendência e médias (linhas):

Como podemos ver no gráfico acima, há uma clara relação entre o número de chutes e a quantidade de gols marcados pelas equipes: aqueles que mais chutam tendem a marcar mais gols. Além disso, nossos times se distribuem majoritariamente entre três quadrados: o inferior esquerdo (chuta menos e marca menos do que a média), inferior direito (chuta mais e marca menos do que média) e superior direito (chuta e marca mais do que a média).

De acordo com nosso modelo de regressão, bastante básico, espera-se que, a cada chute, adicione-se 0.08 gols para nossa equipe. Isto representa uma média bastante pequena de gols por chute, sendo que, para cada gol, precisaríamos de mais de 12 chutes! Nossos dados, então, parecem indicar que chutar mais é melhor, mas definitivamente vale mais a pena chutar bem do que chutar na média: basta ver que os times na parte de cima da tabela do primeiro turno estão acima de nossa linha de regressão.

É interessante notar, portanto, os casos excepcionais, que se afastam bastante do padrão, como é o caso do Botafogo. Esta equipe chutou um número próximo à média do campeonato, contudo, ainda assim, possuiu o melhor ataque do primeiro turno. Isto indica uma eficiência absurda nas finalizações por parte desta equipe.

Já o Bragantino, em outro extremo, chutava muito mais que as outras equipes, mas não marcava gols no mesmo nível, estando abaixo de nossa linha. Isto pode se dar tanto por criar chances piores, por incapacidade da equipe ou, ainda, por puro azar mesmo, como analisaremos mais à frente.

De destaque negativos, possuímos as equipes do Vasco, Santos, Corinthians, Coritiba e Internacional, com pouquíssimas finalizações e gols. O Santos, em especial, último neste quesito e conhecido por sua cultura ofensiva, chutou apenas 74.62% da média do campeonato. Suas finalizações, contudo, são melhores que boa parte dos times do Brasileirão, o que parece ter sido sua salvação no primeiro turno.

Por outro lado, se tivemos equipes que marcaram mais com menos, também temos as que seguem o caminho contrário: América MG, Cruzeiro e Fortaleza chutaram mais do que a média, mas ainda assim marcaram menos do que esta, posicionando-se no quadrado inferior direito.

Para se ter uma ideia da diferença entre os times, a equipe que menos precisou de chutes para marcar foi o Botafogo, com 7.68, enquanto a equipe com mais chutes por gol foi a do Vasco, com 16.86 chutes por gol. Ou seja, o Vasco precisava de mais do que o dobro dos chutes do Botafogo para marcar o mesmo tanto de gols.

Estes números, entretanto, como você já deve imaginar, não dizem tanto assim sobre a qualidade destas equipes. Afinal, em que medida estes chutes vem de chances boas criadas por estas equipes ou de puro desespero no jogo? Podemos responder isto a partir dos xGs destas equipes.

xG e PSxG das equipes

Para responder isto mais claramente, precisamos olhar para o xG e o PSxG. Comecemos, mais precisamente, analisando a diferença entre o número de gols reais e o de gols esperados (xG):

Aqui, nosso gráfico representa a mesma estatística já falada anteriormente: a equipe que mais chuta para fazer gol tem a maior diferença negativa, enquanto a que menos precisa de chutes tem a maior diferença positiva.

No caso do Vasco, o caso é desesperador: esperava-se que, em média, ele tivesse mais quase 0.53 gols por jogo, o que, em número inteiros, daria mais ou menos um gol a cada dois jogos — ou seja, no total, o Gigante da Colina deveria ter mais oito gols! O Botafogo, ao contrário, marca mais 0.31 gols por jogo do que o esperado, quase um gol a cada três jogos.

Outros destaques negativos são o Fortaleza e o Cruzeiro, assim como, de positivos, podemos citar o Flamengo e o Palmeiras. Quando analisamos estes dados, vemos uma correlação entre estes um saldo positivo e a posição na tabela destas equipes, como se a sorte fosse, de fato, em conjunto com outros fatores, um elemento determinante do sucesso de uma equipe.

Contudo, o xG possui um problema: ele não considera se a perda do gol foi incompetência do finalizador, azar deste ou mérito do goleiro. Ele apenas reflete o quanto, em média, este chute seria gol, não importando a qualidade da defesa do goleiro.

Por isso, para medir o quão “sortudo” um time foi, precisamos de outra métrica. Uma opção muito melhor, sem dúvidas, é o PSxG, a qual leva em conta a finalização do nosso jogador para definir o quanto esta bola deveria ser gol.

Neste gráfico, podemos ver que algumas posições se modificam: a diferença do Vasco, Cruzeiro e Bahia diminuem, assim como a do Fortaleza, São Paulo e Fluminense aumentam. Isto indica que os primeiros exemplos perdem suas chances muito mais por má qualidade na finalização, enquanto os outros perdem por azar ou competência do goleiro.

Além disso, a redução do Botafogo reforça a eficiência da equipe na finalização. Isto ficará ainda mais claro quando formos analisar a qualidade de finalização individual dos jogadores: Tiquinho Soares foi o melhor finalizador do primeiro turno do campeonato Brasileiro.

Para deixar nossa análise ainda mais clara, podemos comparar diretamente o xG e o PSxG, inclusive modelando-os para estabelecer uma relação linear e definirmos, de forma mais definitiva, quais equipes finalizaram melhor ou pior.

Neste gráfico, basicamente, podemos definir que as equipes posicionadas acima da linha de nossa regressão possuem uma finalização melhor, uma vez que sua expectativa de gol é maior do que o esperado antes do chute. Sendo assim, até mesmo equipes com poucos gols, como Santos, Cuiabá e Coritiba podem ser consideradas equipes com boas finalizações.

Da mesma forma, times que fizeram um bom turno, como Athletico e Grêmio, pecam nas finalizações, mesmo que seus números de gols não esteja abaixo do esperado. Além disso, podemos confirmar que as diferenças de gols de Fortaleza, Bragantino e São Paulo decorrem muito mais de azar do que ineficiência de seu ataque.

Por isso, se você fosse um apostador, poderia ter apostado que as equipes citadas positivamente aqui iriam melhorar — ou, pelo menos seguir no mesmo nível —, enquanto as citadas negativamente muito provavelmente continuariam sofrendo se não tivessem reforços e/ou mudanças técnicas.

Para finalizar, vamos ampliar nossa interpretação do ataque destes times ao analisar seu SCA, apresentado anteriormente, para entender melhor seus estilos de jogo e suas estratégias.

Tipos de ataques por equipe

Primeiramente, precisamos apontar uma questão destes dados: nem toda jogada, seja ela um passe, desarme ou drible, se dá com o objetivo de finalizar, então estes dados aqui apresentados não representam o quanto estes times driblam ou desarmam, mas sim o quanto usam este recurso para atacar o adversário com finalizações.

Por isso, podemos ter números um pouquinho diferentes do esperado por aqui. Outro ponto a ser notado é que a imensa maioria das ações que criam chances são passes (mais precisamente, eles são 72% destas). Sendo assim, propomos comparar as chances criadas em bolas paradas, dribles e desarmes com as chances por passe. Analisemos um por um:

Referências

[1] ANDERSON, Chris; SALLY, David. The Numbers Game. Why Everything you Know About Football is Wrong. Penguin Books.

O que é o xG?

O xG, em termos bastante simplistas, estima o quão comum é que a bola chutada pelo jogador, na posição e condição dele e de seus adversários, seja gol.

Este número é calculado de diferentes formas entre vários institutos de estatística no futebol, mas, em geral, ele é calculado realizando-se média de gol de todos os chutes dados naquela posição e condição, levando-se em consideração alguns elementos como:

• A posição do chute: por exemplo, se esta é dentro da pequena área ou do meio de campo e com ou sem ângulo;

• A condição do chute: se este chute é com a bola rolando, parada ou de cabeça;

• A posição dos adversários: se este chute é livre com o goleiro, com dois defensores na frente, etc.;

Para se ter exemplos mais claros de como o xG funciona, recomendo este artigo do FBREF, que apresenta alguns casos de chutes e detalha alguns cálculos realizados.

Por isto mesmo, o xG é uma métrica muito melhor para calcularmos as chances de uma equipe: aqui, se um time tem 5 chutes com boas condições de gol teria um valor maior que outra equipe com 10 chutes de fora da área.

Ou seja, esta é uma métrica com um valor descritivo do jogo e da qualidade de uma equipe muito maior que outras como o número de chutes e a posse de bola.

Se um treinador falar em uma entrevista que os dados de xG do jogo davam a vitória para sua equipe, sua afirmação tem muito mais valor que as outras reclamações comuns: é uma métrica mais aprofundada e clara do que outras.

Contudo, será que todos os valores de xG, ao final de uma partida, são os mesmos? Por exemplo, se formos olhar para uma partida na qual dois times jogaram e tiveram eles o mesmo número de xG, mas um número de chutes diferentes, como podemos definir qual deles tinha mais chances de ganhar?

Comparação entre xGs

Vamos colocar em termos comparativos mais claros: é diferente a chance de um clube marcar “x” gols a partir de 2 chutes com o valor de 0.5 xG ou com 10 chutes com 0.1 xG?

Por um lado, sabemos que o time com 10 chutes pode fazer mais gols, tendo um limite de 10 gols, enquanto, por outro, o time de dois chutes muito dificilmente não fará um gol. Mas como definir qual delas é melhor?

A matemática possui uma resposta para esta nossa pergunta, se definirmos nossa questão mais claramente: qual destes times tem a maior probabilidade marcar pelo menos um gol?

Para responder mais claramente, vamos imaginar três equipes: primeiro, a equipe A, que chutou duas vezes a gol, com 0.5xG cada; segundo, a equipe B, que chutou 5 vezes com 0.2 xG; e, por fim, a C, com 10 chutes de 0.1 xG.

Quais são as chances destas equipes, com o mesmo número de xG acumulado, marcarem um, dois ou três gols? Podemos responder esta questão a partir da distribuição binomial:

Onde: x é o número de eventos que se confirmaram (no caso, o número de gols); n é o número de tentativas (2, 5 ou 10); p é a probabilidade de sucesso em uma tentativa (0.5, 0.2 e 0.1); e q é a probabilidade de falha em uma tentativa (0.9, 0.8 e 0.9).

Se rodarmos esta fórmula em qualquer software estatístico com os parâmetros já delineados de nossas equipes, teremos a seguinte resposta:

     A       B           C
0 0.25 0.32768 0.348678440
1 0.50 0.40960 0.387420489
2 0.25 0.20480 0.193710244
3 0.00 0.05120 0.057395628
4 0.00 0.00640 0.011160261
5 0.00 0.00032 0.001488035

Segundo nossa tabela, a equipe A possui 25% de chances de não marcar nenhum gol, enquanto as equipes B e C possuem, respectivamente, 32.7% e 34.8%. Com relação a mais de 2 gols, obviamente a equipe A não possui nenhuma chance de marcar mais de dois gols, enquanto as equipes B e C possuem mais ou menos 5% e 6% de possibilidade de marcar este tanto.

Entretanto, talvez a estatística definitiva seja a que a equipe A terá pelo menos um gol 75% das vezes, enquanto a B e a C, respectivamente, terão “apenas” 67% e 65% de jogos com pelo menos um gol. Ou seja, mesmo que todas nossas equipes tenham um xG igual, a primeira equipe teria maior probabilidade de marcar pelo menos um gol, em comparação com as outras.

Isto se dá porque suas chances de não marcar são significativamente menores quando comparadas com a segunda e terceira equipe, o que garante que ela possa marcar com mais consistência que a outra.

Basicamente, a equipe A terá pelo menos um gol 75% das vezes, enquanto a B e a C, respectivamente, terão “apenas” 67% e 65% de jogos com pelo menos um gol.

Vamos ilustrar isto de forma mais clara a partir de um gráfico de densidade destas probabilidades:

Sendo assim, obviamente, se quisermos fazer mais gols, temos que chutar mais, mas os ganhos com chutes de pouca qualidade são muito poucos: três gols, por exemplo, são uma raridade, sendo muito mais comum não se ter nenhum gol do que este tanto!

Por outro lado, com apenas 2 chutes de qualidade, a chance de se ter pelo menos um gol é muito maior – e isto pode ser decididamente muito vantajoso para qualquer equipe. Estes dados, puros, parecem confirmar a hipótese de que vale mais a pena poucas oportunidades boas do que várias oportunidades ruins.

Contudo, dentro do mundo do futebol, a simples probabilidade não adianta muito para um estatístico, uma vez que as chances precisam ser simuladas na mesma aleatoriedade do campo. Nesta realidade, um modelo estocástico, a partir da técnica Monte Carlo, faz muito mais sentido para nos ajudar a entender a realidade.

Para termos uma ideia melhor se, de fato, vale a pena esta estratégia, simulamos os gols a partir destes chutes, ordenamos os números de gols de cada caso e comparamos os seus valores. Vejamos o caso de 2 chutes contra 10 chutes:

     W      D      L 
0.0935 0.8296 0.0769 

Como podemos ver na tabela, a tendência natural é ao empate: este valor, quando ordenamos nossos gols, tem uma frequência muito maior que a vitória de um time ou de outro.

Nesta análise, contudo, ainda estamos fazendo algo errado, uma vez que colocamos ordem em uma realidade total desordenada e aleatória que é o futebol.

Precisamos, então, de um modelo que interfira menos nos dados simulados e os compare diretamente, em um grande volume, para aumentar sua confiabilidade.

Para realizar esta tarefa, criamos uma função que simula os gols de cada caso (número de chutes + xG médio por chute) e nos retorna a mesma tabela anterior.

               W        D        L
Min.    0.347400 0.318600 0.301700
1st Qu. 0.354600 0.325775 0.310575
Median  0.358350 0.329650 0.313150
Mean    0.358044 0.329195 0.312761
3rd Qu. 0.361100 0.331825 0.315125
Max.    0.370800 0.342100 0.322100

Neste modelo absolutamente aleatório, basicamente tudo pode acontecer! As chances de vitória, derrota e empate são bastante próximas.

Contudo, as equipes com dois chutes tendem a ter uma vantagem pequena, de mais ou menos 3 a 5 pontos percentuais, quando comparamos seus números de gols.

Quando olhamos os dados da comparação entre 2 e 5 chutes, a diferença diminui um pouco, mas persiste:

               W        D        L
Min.    0.335000 0.328300 0.302000
1st Qu. 0.344075 0.335250 0.310075
Median  0.348200 0.338050 0.314200
Mean    0.347728 0.338324 0.313948
3rd Qu. 0.351300 0.340925 0.316800
Max.    0.360500 0.348200 0.329900

Por outro lado, esta diferença é muito pequena para, efetivamente, ser suficiente para justificar estilos de jogo. Pelo contrário, quando colocamos na ponta do lápis, a qualidade dos jogadores importam muito mais que criar mais ou menos chances de qualidade.

Não à toa, temos outra métrica bastante popular para termos ideia desta condição: o PSxG (Post Shot Expected Goals). Através dela, podemos perceber quais tipos de jogadas nossos jogadores conseguem converter em boas chances de gol.

Todos sabemos, por exemplo, que uma cabeçada de baixo xG para o Cristiano Ronaldo é, na verdade, muito mais perigosa que a mesma para um jogador comum: ele irá conseguir colocar a bola em um lugar muito mais perigoso que seu companheiro.

Por isto, a vitória não é simplesmente fruto da criação de oportunidades, mas sim de quais oportunidades são criadas, pensando na qualidade de seus jogadores e nos defeitos do adversário. No futebol contemporâneo, estes detalhes importam cada vez mais.

Botafogo e a sorte

O Botafogo certamente será campeão brasileiro e merecerá muito esta conquista, fruto de um trabalho invejável de seu departamento de futebol. Por isso, para finalizar este artigo, pretendemos ilustrar sua competência com o caso de um jogo desta equipe.

Certamente temos casos bastante interessantes para analisar, uma vez que este time passou por algumas partidas difíceis e contou até mesmo um pouco com a sorte em seus jogos, como foi no caso de jogos contra Palmeiras e Flamengo no primeiro turno.

Pretendemos, então, a partir de nosso modelo, simular a probabilidade de vitória da equipe botafoguense em um desses jogos difíceis. Vejamos o caso do jogo contra o Flamengo, de roteiro dramático, com jogador expulso e tudo:

       W        D        L 
0.203377 0.168354 0.628269 

Lembrando que, neste jogo, o Botafogo marcou três gols com 1.9 de xG, em 11 chutes, enquanto o Flamengo conseguiu 3.1 de xG com 24 chutes e marcou dois gols. Esses números, sozinhos, já mostram como o jogo foi movimentado e comprovam a superioridade de criação do Flamengo.

Porém, indo para a dimensão de probabilidade, de acordo com nosso modelo – o qual simulou um milhão de jogos –, a média das chances de vitória do Fogão eram de apenas 20.34%!

Se você recebesse os dados do jogo anteriormente à partida e fosse fazer uma aposta em qualquer casa, a odd justa para o Fogão, de acordo com nosso modelo, seria de 4.92! Isto demonstra como o contexto da partida, a qualidade e momento dos jogadores – e até mesmo a sorte – importam no futebol.

Mesmo assim, nas palavras de Casimiro Miguel, a sorte premia os competentes. As defesas de Perri e os gols de Tiquinho, justamente por serem improváveis, são o que fazem destes jogadores excepcionais e nos fazem amar este esporte.