miércoles 27  de  marzo 2024
Fútbol

Brasil campeón, o la inexactitud de los modelos matemáticos

Los avances de la computación permiten diseñar modelos de alta complejidad en busca de respuestas, aunque es muy difícil realizar las predicciones futbolísticas
Diario las Américas | EDUARDO MORA BASART
Por EDUARDO MORA BASART

Aunque siento pasión por las letras, las matemáticas son como esos amores capaces de soportar cualquier infidelidad, a sabiendas de que al final les pertenezco. Lo reafirman una y otra vez, como al buscar una brecha intelectual en este país.

Me resulta difícil aceptar que la suma de dos números tiene un resultado único, prefiriendo adentrarme en misterios como la hipótesis de Riemann, los números de Ramsey o la conjetura de Hodge, aunque al instante Albert Einstein me recuerde que, “un problema sin solución, es un problema mal planteado”.

Los avances de la computación permiten diseñar modelos de alta complejidad en busca de respuestas, aunque es muy difícil realizar predicciones futbolísticas al concurrir disímiles variables.

Existen obras interesantes dedicadas a los cálculos de probabilidades en el fútbol, entre ellas, Soccernomics, de Simon Kuper, y The Numbers Game: Why everything you know about soccer is wrong (El juego de números: Por qué todo lo que sabes sobre el juego de fútbol está mal), escrita por Christ Anderson y David Sally, que intentan explicar el fútbol a través de las matemáticas.

Un problema que, por estos días, carcome la mente de matemáticos, ingenieros e informáticos, es conocer al campeón de la Copa del Mundo. Una de las variables que más luz aporta al definir a un favorito es el costo de una selección. Al analizar el valor de mercado de todos sus jugadores, los cinco equipos que encabezan el top, según Transfermarkt, son: Brasil, con 789 millones de dólares, seguido de España, 750; Francia, 748; Argentina, 630 y Bélgica, 599 millones. No es desdeñable pensar que las selecciones más caras deben derrotar a las más baratas, siendo difícil el pronóstico cuando se reduce la brecha financiera. Adscribiéndonos a este criterio de selección, Brasil posee las mayores probabilidades para ganar el mundial.

Los resultados históricos son sopesados en cualquier modelo. Aquí vuelve a encabezar la lista Brasil, archivando cinco Copas del Mundo, seguido por Argentina y Uruguay, con dos, mientras Francia, España e Inglaterra, han ganado una.

Diversas instituciones han diseñado modelos matemáticos en este mundial. Una de las más renombradas es el grupo de la banca de inversiones Goldman Sachs e incluye no solo información sobre el desempeño de los equipos, sino acerca de la economía de los países participantes. Según este modelo, Brasil e Inglaterra serán los finalistas, aunque la selección fue ajustada, pues al inicio, situaban a Alemania en la posición que ahora le confieren a Inglaterra. Los cálculos realizados tienen como base 200.000 modelos de “machine learning” (aprendizaje automático), convirtiendo en variables las condiciones físicas y mentales de los equipos, unido al rendimiento a corto plazo.

La actualización del modelo potencia a Francia como una de las grandes favoritas que, de vencer a Argentina primero y después a la selección ganadora entre Uruguay-Portugal, se enfrentará en semifinales a Brasil, si los pentacampeones derrotan a México y a Bélgica, quien debe derrotar a Japón. Aunque en este partido, la selección de Didier Deschamps debe ser derrotada.

Nate Silver realiza sus cálculos sobre la base del SPI, un coeficiente que obtiene al unir el rendimiento histórico, al que confiere un 75% de impacto, con el individual. Silver es un matemático que alcanzó fama mundial, prediciendo el resultado de las últimas campañas electorales en Estados Unidos. Sus cálculos fueron notorios en Brasil 2014, pero no poseo referencias de que los haya hecho en este mundial.

En mis pronósticos se incluyen como semifinalistas Francia-Brasil y España-Inglaterra, inclinándome por una final España-Brasil.

Los partidos entre Uruguay-Portugal y Francia-Argentina, iniciarán la fase de octavos este sábado. La mayoría de los modelos matemáticos se inclinan por una victoria de Portugal sobre Uruguay, con más de un 60% de probabilidades. Sin embargo, la presencia sobre la cancha de Luis Suárez y Edison Cavani, unido a Maxi Pereira y Sebastian Coates, súmele la intuición, variable que cada quien le aporta a su propio análisis, hace que vaticine un triunfo de los uruguayos.

El partido entre Argentina-Francia, uno de los duelos de la muerte, lo percibo con favoritismo para los franceses, por su excelente selección, unido a la pésima fase de grupos jugada por los sudamericanos. Aunque el técnico Jorge Sampaoli aseguró que “Argentina saldrá con el cuchillo entre los dientes”.

El uso de los modelos para la predicción de resultados futbolísticos es incipiente. Aún están alejadas del desarrollado por Bill James, en el béisbol, o los aplicados en el fútbol americano. Pero los análisis del fútbol son muy complejos, por las disímiles variables que confluyen en este juego.

La computación condicionó el desarrollo de modelos matemáticos que, aplicados al fútbol, alimentan el sueño de fanáticos, ávidos por saber quien ganará un partido o la Copa del Mundo, aunque los vaticinios provengan del pulpo Paul o al gato Aquiles.

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