Todo el mundo sabe que uno de los mejores equipos de fútbol de la historia es el FC Barcelona (España) de la temporada 2009-2010. Bajo el liderazgo inspirador del técnico Pep Guardiola, este conjunto ganó seis importantes campeonatos, incluida La Liga española y la UEFA Champions League, la competición más prestigiosa del fútbol a nivel mundial. Ningún otro club ha acumulado tantos trofeos en tan poco tiempo.

Los equipos capitaneados por Guardiola juegan un estilo de fútbol único, y el Barcelona (o Barça) lo encarna. El objetivo del grupo se centraba en mantener la posesión del balón, hacer pases cortos y rápidos entre los jugadores que se colocaban cerca uno del otro y luego presionar inmediatamente a los rivales cuando perdían la posesión. Este tipo de fútbol se conoce como tiqui-taca o fútbol total, y ningún equipo lo ha dominado tan bien como el Barça.

Pero, aunque es posible describir esta estrategia futbolística en términos generales, los analistas deportivos quieren estudiarla con datos que las empresas de análisis recopilan habitualmente.

Según las métricas convencionales (número de goles, pases, tiros y puntos), el Barcelona supera claramente a sus rivales. Pero estas métricas no demuestran su estilo de juego. Por eso, a los analistas deportivos les encantaría poder describir la gran diferencia en el juego del Barça frente al de otros equipos.

El investigador de la Universidad Rey Juan Carlos (España) Javier Buldú y varios compañeros, han utilizado la ciencia de redes para describir el estilo del Barcelona. Su investigación detalla: "Hemos combinado diferentes métricas de redes para extraer la firma particular del FC Barcelona entrenado por Guardiola, considerado uno de los mejores equipos a lo largo de la historia del fútbol".

Usar la ciencia de redes para estudiar deportes es algo relativamente reciente. La idea consiste en representar a cada jugador como un nodo y crear un vínculo entre los jugadores cada vez que hacen pases entre ellos. A medida que aumenta el número de pases, el vínculo se vuelve más fuerte. Los datos también incluyen la posición de cada jugador cuando se realiza un pase. Al final del partido, los datos de esta red se convierten en un potente registro de los vínculos entre los jugadores y la forma en la que se desarrolló el partido.

Pero este enfoque permite hacer mucho más: los investigadores de otras disciplinas han utilizado la ciencia de redes para estudiar internet, la propagación de enfermedades, los incendios forestales e incluso el surgimiento de las guerras. Los científicos del deporte pueden usar estas poderosas herramientas matemáticas para analizar la naturaleza de la red de un equipo y sus nodos más importantes.

Varios investigadores ya han aplicado este enfoque al fútbol. Así han descubierto que las redes forman "unos pequeños mundos" (en otras palabras, que es posible estructurar la red en un número mucho menor de vínculos que los que representan los jugadores del equipo); que ciertos jugadores son más "céntricos" que otros (es decir, reciben y pasan el balón mucho más que el resto); y que ciertos patrones de juego, o "figuras", son comunes que otros, como un triángulo de jugadores que se pasan el balón entre sí.

Ahora, Buldú y sus colegas han llevado este enfoque un paso más allá. En vez de estudiar la red de todo el partido, han analizado cómo cambia a lo largo de cada partido. Para ello han generado una red compuesta por los primeros 50 pases y luego la han ido 'deslizando' para ver cómo cambia durante un partido. Esto implica añadir el pase 51 mientras se quita el primero, y así sucesivamente. Este enfoque ofrece una idea de cómo cambia el juego a lo largo de un encuentro.

Primero, el equipo generó redes de pases para los equipos enfrentados en cada partido de La Liga de la temporada 2009-2010. Fueron 380 partidos jugados entre los 20 equipos en el máximo nivel de la liga nacional española.

Luego calcularon una serie de parámetros de red para cada equipo. Estas medidas incluyen el coeficiente de agrupación, que describe cómo tres jugadores realizan sus pases entre sí y es mucho más alto en el Barcelona que en el resto de equipos; el camino más corto a través de la red, que se refiere a los pases de cada equipo, y es mucho más corto en el Barcelona que en los demás; y el mayor valor propio de la matriz de conectividad, que mide la fuerza de la red y, en el caso del Barcelona, es mucho más alto que el de los demás equipos.

Buldú y sus colegas analizaron la evolución de la red a lo largo del tiempo con sus redes de 50 pases. Su investigación detalla: "Podemos identificar las métricas de la red que mejoran la probabilidad de marcar o recibir un gol, lo que demuestra que no todos los equipos se comportan de la misma manera y que la organización del FC Barcelona de Guardiola era distinta al resto", explican.

Esto revela, por ejemplo, cómo el central de un equipo, una posición que suele tener en el campo, cambia con el tiempo. Según esta medida, el Barcelona juega más arriba que la mayoría de los demás equipos (solo el Real Madrid lo supera al final de los partidos). El central del Barcelona también es más estable que el de otros equipos.

La proporción de avance mide la probabilidad de que el equipo realice pases hacia adelante, hacia atrás u horizontalmente a través del campo. De nuevo, el Barcelona se muestra atípico, ya que es más probable que sus pases sean horizontales que los de los demás equipos. Esto refleja la estrategia de pasar el balón de un lado a otro del campo en busca de oportunidades para atacar.

El Barcelona también tiene el mayor nivel de importancia para un solo jugador que es Xavi, un futbolista ampliamente reconocido por haber sido uno de los mejores centrocampistas de todos los tiempos.

Pero el análisis también revela algunas debilidades. La probabilidad de que el Barcelona reciba un gol aumenta cuando los jugadores se alejan más del central de su equipo, en otras palabras, cuando los jugadores se separan. Ese fue su talón de Aquiles, y es lo que otros equipos podían intentar aprovechar.

Curiosamente, otros equipos no se comportan de la misma manera. El Valencia CF, por ejemplo, demostró más probabilidades de marcar un gol cuando los jugadores se dispersaban y alejaban los centrocampistas.

Se trata de un conjunto fascinante de datos que revela muchos de los patrones de juego que hicieron que el Barcelona se haya convertido en un equipo único. Por supuesto, este tipo de análisis no es una varita mágica que otros equipos podrían usar para copiar el éxito del Barça. Una cosa es identificar patrones de juego prometedores, pero otra muy distinta es reproducirlos en la práctica.

El estilo de juego del Barcelona es el resultado de un programa de entrenamiento que se extiende por todo el club, incluso en su escuela de juveniles. De hecho, siete de los 10 jugadores que jugaron más de 1.000 minutos durante la temporada 2009-2010 venían de su escuela para juveniles.

Se necesitaría mucho tiempo e inversión para repetir este éxito en otro sitio. Pero eso es exactamente lo que parece que Guardiola está haciendo en su club actual, el Manchester City (Reino Unido), que ha dominado en la Premier League inglesa durante varias temporadas. Sería interesante ver si Buldú y sus colegas también pueden identificar los patrones de juego característicos de Guardiola en este equipo.

Además, hay muchas maneras de desarrollar la ciencia de redes. Una posibilidad consiste en observar cómo los jugadores individuales influyen en el juego, cómo un cambio en su posición puede influir en su rendimiento, etcétera. Y no solo el fútbol puede beneficiarse de esto: el mismo enfoque se puede aplicar a casi cualquier deporte de equipo. Claramente, la ciencia de redes tiene un brillante futuro para los analistas deportivos.

Ref: arxiv.org/abs/1909.08903 : Defining a historic football team: Using Network Science to analyze Guardiola’s F.C. Barcelona