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¿Quién sería el campeón más probable si las ligas no se hubieran interrumpido?
¿Será 2020 el año en que la Lazio rompa la hegemonía de la Juventus? ¿Podrá el Liverpool poner fin a una racha de 30 años sin ganar la Premier League? ¿Debería la ventaja de dos puntos del Barcelona ser suficiente para llevarse el trofeo de La Liga al Camp Nou, o será este año en que los madridistas ganen su primer título de liga en la era posterior a Cristiano Ronaldo?
2020 ha sido un año atípico, debido a la pandemia de la COVID-19, que ha infectado a más de 6 millones de personas en todo el mundo (hasta el 3 de junio)rojo, 2020). Las actividades de todo tipo se vieron afectadas por el confinamiento, y las ligas de fútbol no fueron diferentes: todos los países de Europa, excepto uno (Bielorrusia), interrumpieron las ligas nacionales para cumplir con las recomendaciones de la OMS.
Si bien varias ligas están intentando adaptarse a la nueva realidad completando la temporada a puerta cerrada, muchas ya habían terminado prematuramente por parte de los gobiernos nacionales (por ejemplo, Francia y los Países Bajos).
En cualquier caso, surgen varias preguntas para las ligas que ya están canceladas o que tal vez no puedan completar todos los partidos:
- ¿Quién debe coronarse campeón de liga?
- ¿Qué equipos deberían acceder a la Liga de Campeones la próxima temporada?
- ¿Qué equipos deberían descender?
Los métodos para establecer la clasificación final vienen en todas las formas y tamaños, como (1) asumiendo la posición actual (in the moment of the league interruption) o (2) asumiendo el rango al final de la primera ronda. Aunque estos métodos tienen sus propias ventajas, hijo lejos de ser unánime, ya que no tienen en cuenta las dificultades a las que se enfrentaría cada equipo en los partidos restantes de la temporada.
En primer lugar, decidimos probar cinco métodos sencillos, que abarcaban dos enfoques diferentes: (1) definir la clasificación final como una réplica de los momentos anteriores del pasado (por ejemplo, el momento de la interrupción, el final de la primera ronda) o (2) predecir el resultado de cada partido restante utilizando reglas básicas (por ejemplo, el equipo local siempre gana, el equipo líder siempre gana). Para analizar la precisión de estos métodos, los aplicamos a las últimas tres temporadas (imitando la interrupción de esta temporada) y, a continuación, comparamos los resultados con la clasificación final real, teniendo en cuenta seis de las mejores ligas europeas (Premier League, La Liga, Bundesliga, Serie A, Ligue 1 y Primeira Liga).
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Históricamente, uno de los métodos sencillos funciona mejor que el resto: tener en cuenta la clasificación inmediatamente antes de la interrupción. Pero, ¿existe una forma más sofisticada y, en última instancia, mejor de anticipar la clasificación final de la liga? ¿O incluso para obtener predicciones más detalladas, como qué equipos se clasificarían para la Liga de Campeones del año siguiente?
Las técnicas analíticas avanzadas, especialmente los modelos predictivos, pueden ayudar a resolver este dilema.
Si bien este tipo de técnicas ya forman parte de la columna vertebral de deportes como el béisbol y el baloncesto, su aplicación en el fútbol ha sido menos frecuente.
Para romper esta tendencia, desarrollamos un modelo de aprendizaje automático (ML) de última generación que reconoce los patrones en los datos del pasado para predecir con precisión los resultados futuros. Nuestro modelo aprendió de datos de partidos reales desde la temporada 2007/2008 hasta la temporada 2015/2016. Consideramos alrededor de 100 variables como predictores de partidos, como la clasificación anterior de ambos equipos, su impulso comparado (racha de victorias o derrotas) y los resultados históricos de los enfrentamientos entre sí. El modelo combina toda la información recopilada (de los partidos ya jugados) para predecir el resultado de un partido futuro, lo que permite crear un ciclo de simulación determinado que imita las fases finales de la temporada para predecir la clasificación final de la liga.
Al analizar las últimas tres temporadas para comparar la precisión del modelo ML con los resultados del método simple con mejor rendimiento, pudimos confirmar que el análisis predictivo puede ser una verdadera ayuda para encontrar las respuestas a los intrincados problemas de previsión.
En este caso, las técnicas más sencillas pueden proporcionar una forma transparente y eficaz de anticipar los resultados agregados, como el acceso a la Liga de Campeones (ya que no importa, en las principales ligas, si un equipo determinado termina en primer o segundo lugar).
Sin embargo, cuando se trata de obtener respuestas más detalladas, como qué equipo será el campeón, la combinación de un algoritmo de aprendizaje automático con un simulador puede proporcionar respuestas más precisas.
Si la pandemia de la COVID-19 no hubiera interrumpido la temporada actual, el modelo ML anticipa que El Barcelona, el Bayern y la Juventus se coronarán campeones, además de las evidentes victorias del Liverpool y el Paris SG. De las seis principales ligas europeas, la competencia fue más dura en la máxima categoría portuguesa, donde tanto el Oporto como el Benfica tenían claras posibilidades de ganar el título. ¿La pandemia, al romper el impulso de la temporada y reducir la ventaja de jugar en casa, distorsionará la clasificación final esperada?
Teniendo en cuenta el poder predictivo de la analítica avanzada, cabe preguntarse si Gary Lineker cambiaría su mítico dicho por: «El fútbol es un juego sencillo. Veintidós hombres persiguen una pelota durante 90 minutos y un modelo de aprendizaje automático puede anticipar qué equipo ganará.»