Conocimiento del sector
¿Clasificado 54.°, pero en realidad 3.°?
Lo que el porcentaje de victorias en duelos aéreos no muestra. El equipo de Data Science de BEPRO analizó 33.163 duelos aéreos de la K League 1 para desarrollar una metodología de rating Elo ajustada por altura, ahora integrada en PEI.
Hola, somos el equipo de BEPRO.
En este articulo, presentamos un nuevo metodo para evaluar la capacidad en el juego aereo, basado en un estudio de nuestro equipo de Data Science publicado en una revista cientifica SCI.
Los duelos aereos ocurren repetidamente en momentos decisivos que determinan el curso de un partido, desde jugadas a balon parado hasta despejes de centros y segundas jugadas tras saques de meta. Sin embargo, existe una brecha en la forma en que se mide esta habilidad.
Con la formula tradicional de tasa de exito, un jugador clasificado en el puesto 54 puede terminar realmente en el puesto 3. Hoy analizamos como es esto posible.
Tras analizar 33.163 duelos aereos en la K League 1, descubrimos que un jugador salta del puesto 54 al puesto 3. Esta inversion nos dice algo: "La tasa de exito muestra cuantas veces gano un jugador, pero no contra quien gano."
Desde las segundas jugadas tras saques de meta hasta los despejes de centros en el area, pasando por las jugadas a balon parado, los momentos en los que un solo duelo aereo influye directamente en la posesion, la presion y las oportunidades de gol se producen a lo largo de todo un partido. La cuestion de como evaluar correctamente esta habilidad es relevante.
La trampa de la tasa de exito
El metodo mas comun para medir la capacidad en el juego aereo ha sido la tasa de exito.
Tasa de exito en duelos aereos = Victorias / Intentos
Es intuitiva y facil de calcular. Pero, podemos confiar ciegamente en este numero? La tasa de exito tradicional tiene trampas ocultas.
En primer lugar, no tiene en cuenta la fuerza del rival. Una tasa de exito del 60 % contra defensas centrales dominantes es algo completamente diferente a un 60 % contra rivales comparativamente mas debiles.
En segundo lugar, ignora la variable estructural de la estatura. Los duelos aereos estan, de forma realista, fuertemente influenciados por la estatura. Los equipos tambien incorporan la estatura en su planificacion de emparejamientos.
Si nos basamos unicamente en la tasa de exito, habilidad, contexto y caracteristicas fisicas se mezclan. Para encontrar a los jugadores que son verdaderamente fuertes en el juego aereo, necesitamos un indicador que tenga en cuenta el contexto.
El rating Elo como solucion
Para corregir las debilidades de la tasa de exito y lograr una evaluacion mas precisa, el equipo de Data Science de BEPRO propone interpretar los duelos aereos como enfrentamientos 1 contra 1 entre dos jugadores.
El enfoque utiliza el rating Elo, un sistema conocido en el ajedrez y el Go.
El principio fundamental del Elo es sencillo.
Vence a un rival mas fuerte y tu puntuacion sube mas.
Pierde contra un rival mas debil y tu puntuacion baja mas.
Por lo tanto, no se trata simplemente de "cuantas veces ganaste", sino mas bien de "contra quien ganaste", y eso se refleja en la puntuacion. Una pregunta mucho mas significativa para el scouting y el analisis de rivales.
La clave: Elo inicial ajustado por estatura para una estabilizacion mas rapida
Los sistemas Elo tradicionales inician a todos los jugadores con el mismo valor inicial (por ejemplo, 1500), y las puntuaciones de rendimiento se van formando gradualmente a medida que se acumulan los datos.
Sin embargo, los duelos aereos parten de una premisa conocida: los jugadores mas altos tienen una ventaja estructural.
El equipo de investigacion de BEPRO definio los valores iniciales de la siguiente manera.
Primero, calcular el Elo sin ajuste de estatura.
Aplicar una regresion lineal entre la estatura del jugador y el Elo calculado.
Utilizar los valores de regresion como puntuaciones Elo iniciales ajustadas por estatura.
Esto no significa que "los jugadores mas altos reciban una puntuacion mas alta". Es un metodo para reconocer la ventaja estructural de la estatura y luego comparar la habilidad de forma mas justa mas alla de ese factor.
Por ejemplo, Dave Bulthuis (192 cm) comienza con un Elo inicial de 1561,76, mientras que Sunmin Kim (167 cm) parte de 1426,92. A partir de ahi, el Elo se actualiza continuamente en funcion de los resultados reales de los duelos aereos.
En terminos de rendimiento del modelo, el Elo ajustado por estatura (K=10) mostro una mayor precision (0,626) y un AUROC mas alto (0,649) en comparacion con el modelo no ajustado.
El Elo revela un panorama diferente
El resultado mas interesante del analisis de duelos aereos es la inversion de clasificaciones.
Ranking Elo | Jugador | Puntuacion Elo | Tasa de exito | Ranking tasa de exito |
|---|---|---|---|---|
1.o | Harrison Delbridge | 1750,49 | 71,8 % | 3.o |
2.o | Dave Bulthuis | 1721,61 | 66,8 % | 21.o |
3.o | Youngbin Kim | 1717,30 | 62,0 % | 54.o |
4.o | Taewook Jeong | 1711,27 | 76,3 % | 1.o |
Delbridge es un jugador verdaderamente fuerte tanto por tasa de exito como por Elo.
Mas notables son Bulthuis y Youngbin Kim. Clasificados solo en los puestos 21 y 54 por tasa de exito, ascienden a los puestos 2 y 3 en Elo.
Estos jugadores no simplemente ganaron con frecuencia. Se puede interpretar que "mantuvieron una competitividad constante incluso frente a rivales de alto nivel".
A la inversa, Taewook Jeong, clasificado en el puesto 1 por tasa de exito, retrocede al puesto 4 en Elo. Incluso con una tasa de exito alta, tener en cuenta la fuerza del rival modifica la clasificacion.
En resumen:
La tasa de exito mide "cuantas veces ganaste".
El Elo mide "contra quien ganaste (dificultad incluida)".
De la investigacion al producto: integrado en PEI
Esta investigacion no se queda en el logro academico.
BEPRO ha integrado este indicador de rating Elo ajustado por estatura en PEI (Player Evaluation Index) y lo aplica en un producto real.
Este indicador es util en PEI en varias dimensiones.
Para scouting y reclutamiento, permite descubrir mas rapidamente a jugadores que no aparecen en las clasificaciones por tasa de exito, pero que ganan consistentemente duelos dificiles. Es una herramienta eficaz para encontrar jugadores con potencial oculto.
Para analisis de rivales y tactica, la identificacion de las verdaderas fortalezas y debilidades aereas permite tomar decisiones mas basadas en evidencia al disenar emparejamientos en jugadas a balon parado, seleccionar zonas de centros y gestionar el personal.
El equipo de Data Science de BEPRO continua el ciclo de investigar indicadores avanzados que, mas alla de las estadisticas simples, reflejan el contexto, y de integrarlos en productos reales. Este analisis de duelos aereos es un ejemplo de esta pipeline.
Para obtener mas informacion sobre los productos de BEPRO, deje un mensaje en nuestra pagina de contacto.
Articulo de investigacion. Este articulo se basa en un estudio del equipo de Data Science de BEPRO publicado en el International Journal of Performance Analysis in Sport (revista SCI). El estudio analizo 33.163 duelos aereos en 684 partidos de la K League 1 de las temporadas 2021-2023. Kim, J. & Kim, S. (2024). Evaluating aerial duel ability of football players using height-adjusted Elo rating model. https://doi.org/10.1080/24748668.2024.2420458