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Quem seria o campeão mais provável se as ligas não tivessem sido interrompidas?
2020 será o ano em que a Lazio quebrará a hegemonia da Juventus? O Liverpool pode terminar uma sequência de 30 anos sem vencer a Premier League? A vantagem de dois pontos para o Barcelona deve ser suficiente para levar o troféu da La Liga ao Camp Nou, ou este será o ano em que os madridistas conquistarão seu primeiro título da liga na era pós-Cristiano Ronaldo?
2020 foi um ano atípico, devido à pandemia de Covid-19 que infectou mais de 6 milhões de pessoas em todo o mundo (até 3 de junho)vermelho, 2020). Atividades de todos os tipos foram afetadas pelo bloqueio, e as ligas de futebol não foram diferentes, com todos os países da Europa, exceto um (Bielorrússia), interrompendo as ligas nacionais para cumprir as recomendações da OMS.
Enquanto várias ligas estão tentando se adaptar à nova realidade completando a temporada a portas fechadas, muitas já foram encerradas prematuramente pelos governos nacionais (por exemplo, França e Holanda).
De qualquer forma, surgem várias perguntas para ligas que já foram canceladas ou que talvez não consigam concluir todas as partidas:
- Quem deve ser coroado como campeão da liga?
- Quais equipes devem acessar a Liga dos Campeões na próxima temporada?
- Quais equipes devem ser rebaixadas?
Os métodos para definir a classificação final vêm em todas as formas e tamanhos, como (1) assumindo a posição atual (no momento da interrupção da liga) ou (2) assumindo a classificação no final da primeira rodada. Embora esses métodos tenham suas próprias vantagens, eles são longe de ser unânime, pois não explicam a dificuldade que cada equipe enfrentaria nas partidas restantes da temporada.
Primeiro, decidimos testar cinco métodos simples, abrangendo duas abordagens diferentes: (1) definir a classificação final como uma réplica de momentos anteriores no passado (por exemplo, o momento da interrupção, o final da primeira rodada) ou (2) prever o resultado de cada jogo restante usando regras básicas (por exemplo, o time da casa sempre vence, o time líder sempre vence). Para analisar a precisão desses métodos, nós os aplicamos às últimas três temporadas (imitando a interrupção desta temporada) e, em seguida, comparamos os resultados com a classificação final real, considerando a seis principais ligas europeias (Premier League, La Liga, Bundesliga, Série A, Ligue 1 e Primeira Liga).
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Historicamente, um dos métodos simples é melhor do que o resto: considerar a classificação imediatamente antes da interrupção. Mas existe uma maneira mais sofisticada e, em última análise, melhor de antecipar a classificação final da liga? Ou até mesmo para obter previsões mais detalhadas, como quais equipes se classificariam para a Liga dos Campeões do ano seguinte?
Técnicas analíticas avançadas, especialmente modelos preditivos, podem ajudar a resolver esse enigma.
Embora esse tipo de técnica já faça parte da espinha dorsal em esportes como beisebol e basquete, sua aplicação no futebol tem sido menos frequente.
Para quebrar essa tendência, desenvolvemos um modelo de aprendizado de máquina (ML) de última geração, que reconhece padrões em dados anteriores para prever com precisão os resultados futuros. Nosso modelo aprendeu com dados reais de partidas da temporada 2007/2008 até a temporada 2015/2016. Consideramos cerca de 100 variáveis como preditoras de partidas, como a classificação anterior de ambas as equipes, sua dinâmica comparada (sequência de vitórias ou derrotas) e resultados históricos de confrontos diretos. O modelo combina todas as informações coletadas (para partidas já disputadas) para prever o resultado de uma determinada partida futura, permitindo assim um ciclo de simulação que imita as fases finais da temporada para prever a classificação final da liga.
Ao analisar as últimas três temporadas para comparar a precisão do modelo de ML com os resultados do método simples de melhor desempenho, pudemos confirmar que a análise preditiva pode ser uma verdadeira ajuda para encontrar as respostas para problemas complexos de previsão.
Nesse caso, técnicas mais simples podem fornecer uma maneira transparente e eficaz de antecipar resultados agregados, como o acesso à Liga dos Campeões (já que não importa, para as principais ligas, se uma determinada equipe terminar em primeiro ou segundo lugar).
No entanto, ao tentar obter respostas mais granulares, como qual equipe será a campeã, a combinação de um algoritmo de ML com um simulador é capaz de fornecer respostas mais precisas.
Se a pandemia de Covid-19 não tivesse interrompido a temporada atual, o modelo ML prevê que Barcelona, Bayern e Juventus seriam coroados campeões, além de vitórias óbvias de Liverpool e Paris SG. Das seis principais ligas europeias, a competição foi mais acirrada na primeira divisão portuguesa, onde Porto e Benfica tinham chances claras de conquistar o título. A pandemia, ao quebrar o ímpeto da temporada e reduzir a vantagem de jogar em casa, distorcerá a classificação final esperada?
Considerando o poder preditivo da análise avançada, agora podemos nos perguntar se Gary Lineker mudaria seu ditado mítico para: “O futebol é um jogo simples. Vinte e dois homens perseguem uma bola por 90 minutos e um modelo de aprendizado de máquina pode antecipar qual equipe vencerá.”