A torrente de números, presente em esportes como o basquete e o futebol americano há décadas, demorou a chegar forte ao soccer, mas hoje é uma realidade: o torcedor acompanha a Copa do Mundo (e todas as outras competições) com um arsenal de estatísticas à disposição, que ajuda a embasar opiniões e leituras de jogo. As plataformas vêm se especializando nos microdados, muito além do número de finalizações e de posse de bola. Agora, é possível saber a recorrência de pontos de origem de passes, as expectativas de gols e o tempo que cada time passa na retranca ou no ataque. Mas uma dúvida parece inevitável: todas essas informações são contabilizadas por pessoas assistindo ao jogo ou a inteligência artificial já dá conta de tudo?
Centenas de analistas e o papel da IA
A resposta é uma combinação das duas ações, humana e tecnológica. Resumidamente, as estatísticas clássicas, como finalizações e passes, são contabilizadas por pessoas. Já os dados do jogador sem a bola, que mostram a movimentação no campo, velocidade e outros detalhes, são compilados pela inteligência artificial a partir das transmissões. Assim, a IA consegue identificar o campo, a bola e cada jogador. A transmissão não mostra todos os jogadores ao mesmo tempo, mas a IA prevê onde eles estariam a partir da posição em que apareceram pela última vez, assim como as dos companheiros e adversários. Da mesma forma que uma pessoa consegue inferir onde um lateral direito está, mesmo que ele suma da imagem por cinco segundos, uma máquina também consegue.
Esse serviço hoje demanda uma extensa rede de analistas e o processamento de milhões de dados reunidos nos centros das plataformas. De lá, as estatísticas são publicadas diretamente, ou enviadas para confederações, ligas, clubes, empresas de mídia, aplicativos e games. A Opta, uma das principais empresas do mundo em dados esportivos, tem centenas de analistas especializados que capturam mais de 3 mil “eventos” — como são chamadas as estatísticas clássicas por observação humana — ao vivo a cada jogo. Eles passam por um treinamento rigoroso, que exige conhecimento global profundo de futebol. Além da checagem dos supervisores, eles ainda contam com a ajuda do sistema de visão computacional, que coleta os dados sem bola, categorizados como de “rastreamento”, explica Matheus Sacramento, editor sênior de dados da Opta.
— Há ainda o cruzamento desses dois tipos de dados (eventos e rastreamento) para a formação de uma base de dados que consegue resumir o que o jogador faz. Por exemplo, dar um passe, no contexto em que o fez, onde estavam seus companheiros e adversários. O produto desse cruzamento é chamado “Opta Vision” — diz Sacramento.
Fronteiras das estatísticas: passes que quebram linhas e pressão
A fronteira mais recente de estatísticas desenvolvidas pela Opta e disponíveis na Copa do Mundo é a dos passes que quebram linhas da defesa; as pressões na bola; os passes sob pressão; as análises de formação (qual formação tática é usada em cada minuto, com ou sem bola); as fases do jogo (cálculo de tempo em cada fase, como contra-ataque, bloco baixo, construção etc); e movimentações sem a bola (como o famoso “facão” nas costas da defesa, ultrapassagem por fora, recuo para receber, etc.).
— Com isso, posso te dizer com a mesma consistência e qualidade que o jogador que mais deu passes que quebraram linhas adversárias até o momento na Copa do Mundo foi Rodri, da Espanha (80 passes até as oitavas de final), assim como no Brasileirão Série B foi Raul, do Cuiabá (113 passes) — afirmou Sacramento. — Não coletamos apenas o passe, mas também o local do campo, se foi um passe de pivô, se foi uma “casquinha”. Assim como a finalização, se foi de direita ou de esquerda, se era uma jogada de escanteio ou de bola rolando.
Sacramento explica que houve tentativas isoladas de coletar dados sofisticados de jogos no passado, com papel e caneta, mas a operação não era escalável. Por isso, o que existe de décadas atrás são os resultados das partidas, quem jogou e quem fez os gols.
Nota Sofascore e a relação risco-recompensa
As estatísticas podem ser reembaladas de diversas formas. No Sofascore, que trata os dados fornecidos por outras empresas com humanos e IA, um grande diferencial é a Nota Sofascore, que considera as ações no jogo, a posição do atleta e a relação de “risco e recompensa” para avaliar a atuação de um jogador de 0 a 10.
— Um atleta que acerta 90 de 100 passes pode não receber o mesmo acréscimo de nota de um que acertou 80 de 100, visto que esse com menor eficácia total pode ter gerado muito mais valor para a construção da equipe de acordo com a dificuldade dos passes — explicou Ricardo Peixoto, Country Manager BR do Sofascore, sobre a relação risco e recompensa. — Hoje em dia há uma gama enorme de dados relacionados a todos os momentos do jogo, tanto quantitativos quanto qualitativos e mais avançados, que permitem até medir a probabilidade de um gol acontecer com base na situação em que a finalização ocorre. Há 80 anos, a coleta era totalmente manual e sem muita ciência de dados aplicada.
365Scores: transformando dados em insights
A 365Scores, aplicativo e site de notícias e resultados esportivos em tempo real, é uma das empresas que usam as estatísticas da Opta, processadas para gerar informação ao vivo. A IA ajuda a identificar histórias interessantes em meio aos milhões de dados, além de auxiliar na criação de conteúdo, traduções e personalização, explica Sabrina Grimberg, Head de Operações de Marketing no Brasil.
— Acreditamos que a tecnologia não deve apenas tornar a informação esportiva mais rápida, mas também mais inteligente e fácil de compreender. Por isso, um de nossos objetivos é ajudar cada torcedor a se tornar um especialista no esporte. Ao transformar dados complexos em insights relevantes, contexto útil e histórias, capacitamos nossos usuários a entenderem o jogo em um nível mais profundo e a aproveitá-lo ainda mais.
