O Jogo dos Números é o Único Jogo na Cidade

Lembra quando os olheiros simplesmente *sabiam*? Quando o instinto de um treinador era evangelho? Esses dias se foram, substituídos por uma busca implacável por dados, uma busca para quantificar cada quique, cada passe, cada arremesso. Não é apenas uma tendência; é assim que os campeonatos são construídos agora.

Pegue o futebol, por exemplo, e a ascensão dos Gols Esperados, ou xG. Simplificando, o xG mede a probabilidade de um chute resultar em gol, com base em fatores como localização do chute, parte do corpo usada (cabeça ou pé), tipo de assistência e até mesmo a pressão defensiva. Um pênalti, por exemplo, geralmente tem um xG de cerca de 0,76, o que significa que ele entra em aproximadamente 76% das vezes. As equipes não contam apenas gols; elas contam gols *esperados*. O Brighton & Hove Albion, um clube frequentemente elogiado por sua abordagem analítica, contratou o atacante Neal Maupay em 2019 depois que seus números de xG no Brentford superaram consistentemente seu número real de gols, sugerindo que ele estava chegando a ótimas posições, mas precisava apenas de uma ligeira melhora na finalização. Ele marcou 10 gols em sua primeira temporada na Premier League pelos Seagulls.

Os clubes usam o xG não apenas para avaliar o desempenho atual, mas também no mercado de transferências. Eles procuram jogadores cujos números de xG subjacentes sugerem que estão criando chances de alta qualidade, mesmo que seu número de gols seja baixo. Por outro lado, um atacante com um alto número de gols, mas baixo xG, pode ser visto como um desempenho acima do esperado, um candidato à regressão. É por isso que clubes como o Brentford, outro pioneiro em análises, podem competir consistentemente apesar de um orçamento menor. Eles identificaram Ivan Toney do Peterborough United em 2020, cujos números de xG estavam fora das tabelas na League One, e ele os recompensou com 31 gols em sua primeira temporada no Championship. Eles não compram nomes; eles compram dados.

No basquete, o Player Efficiency Rating (PER) de John Hollinger se tornou uma estatística fundamental para o movimento de análise. O PER visa destilar a realização estatística geral de um jogador em um único número, ajustando para o ritmo. Ele dá crédito por realizações positivas (arremessos de quadra, lances livres, arremessos de 3 pontos, assistências, rebotes, bloqueios, roubos de bola) e débito por realizações negativas (arremessos perdidos, turnovers, faltas pessoais). Um PER médio é 15,00. LeBron James liderou a liga em PER várias vezes, incluindo um PER de 31,7 na temporada 2008-09.

As equipes usam o PER e métricas avançadas semelhantes para avaliar jogadores além das estatísticas tradicionais. Um jogador pode não marcar 20 pontos por jogo, mas se seu PER for alto devido a arremessos eficientes, poucos turnovers e fortes rebotes, ele é um ativo valioso. O Houston Rockets, sob a gerência geral de Daryl Morey, era notório por sua abordagem orientada por análises. Eles priorizavam jogadores com altas porcentagens de arremessos verdadeiros e fortes métricas defensivas, mesmo que esses jogadores não fossem nomes conhecidos. A aquisição de James Harden em 2012 do Oklahoma City Thunder, que era um sexto homem de alta eficiência, foi um triunfo analítico, pois eles apostaram que seu PER e uso explodiriam em um papel principal. Ele entregou três títulos de pontuação e um MVP.

O beisebol, no entanto, é onde a revolução analítica realmente se enraizou com o "Moneyball". Embora existam muitas métricas, o Wins Above Replacement (WAR) é indiscutivelmente o mais completo. O WAR tenta quantificar a contribuição total de um jogador para sua equipe em um único número: quantas vitórias ele contribui em comparação com um jogador hipotético de "nível de substituição". Um WAR de 0-1 é um jogador de banco, 2-3 é um titular sólido, 5+ é um All-Star e 8+ é calibre de MVP. Mike Trout consistentemente publica números de WAR acima de 8,0, incluindo uma temporada de 10,2 WAR em 2018.

As diretorias usam o WAR para avaliar o valor em trocas, agência livre e até mesmo negociações de contrato. Eles não olham apenas para a média de rebatidas ou home runs. Eles querem saber o impacto geral de um jogador. O Oakland Athletics, liderado por Billy Beane, alavancou jogadores subvalorizados identificados por meio de análise estatística no início dos anos 2000, como Scott Hatteberg, um catcher lesionado convertido em primeira base, para alcançar uma sequência de 20 vitórias em 2002 com uma folha de pagamento minúscula. Mais recentemente, o Tampa Bay Rays, outra equipe de pequeno mercado, compete consistentemente encontrando jogadores que registram altos totais de WAR, apesar de estatísticas tradicionais mais baixas ou de virem de lesões, e depois os desenvolvendo. Eles assinaram Charlie Morton para um contrato de dois anos e US$ 30 milhões em 2018, após uma carreira repleta de lesões, e ele entregou uma temporada de 6,0 WAR em 2019.

Aqui está a questão: a análise não é perfeita. Nenhum número único conta a história completa, e o "teste do olho" ainda importa. Você não pode quantificar o coração ou a liderança. Mas ignorar os dados nos esportes modernos é como tentar navegar com um mapa de papel na era do GPS. É uma tarefa tola.

Minha opinião ousada? A próxima grande fronteira analítica não é apenas sobre avaliação de jogadores; é sobre otimizar as decisões de treinamento em tempo real. Espere que mais treinadores sejam substituídos por cientistas de dados na próxima década.