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Atualizado: 13 de nov.

Olá! nós somos STAN.


Trabalhamos com dados e com futebol, exatamente nessa ordem. Nossa proposta é trazer um novo jeito de entender futebol através do que existe de mais avançado no campo de estatística e ciência de dados. Não estamos falando simplesmente de analisar quantidade de passes certos, chutes, desarmes, gols, etc. Estamos falando em aplicar modelos de aprendizado de máquina que usam tudo isso (e muito mais) para criar métricas que consideram tudo o que o jogador fez em campo para calcular precisamente quanto ele ajudou seu time.


A coleta de dados no futebol tem avançado bastante nos últimos anos, ao ponto de hoje termos volumes incríveis de informação em toda partida. Apesar disso, hoje em dia quase todas as análises feitas ficam muito longe de sequer raspar a superfície da informação que esses números podem nos dar. A grande maioria do que vemos de "estatística" em futebol por aí costuma ser muito superficial e por mais que envolvam números, acabam usando eles simplesmente como critérios subjetivos, isso quando não é só um meio de comprovar uma opinião simplista (por exemplo, o jogador A fez 10 gols enquanto o jogador B fez 7, logo o jogador A é melhor que o B). Por favor, não confunda esse tipo de análise com o que fazemos por aqui.


O futebol é um esporte muito complexo. Dentro de campo, cada detalhe pode fazer a diferença. São infinitas combinações de táticas, características de jogadores, estilos de jogo e estratégias que duelam entre si em uma partida. A palavra chave para se começar a interpretar o futebol corretamente é o contexto. É ai que o uso de técnicas de aprendizado de máquina (ou machine learning em inglês) entra. Esse tipo de técnica é amplamente usada e estabelecida nas mais diversas indústrias, mas até agora passava longe do futebol. Através de diversos algoritmos, os modelos de machine learning conseguem observar um grande volume de dados, aprender como eles funcionam ao identificar padrões de comportamento e traçar relações entre os dados e os resultados reais gerados por elas. Dessa forma, os modelos conseguem se adaptar aos mais diversos contextos e analisar a fundo o que acontece até nos casos mais particulares, tudo isso sem sofrer com nenhum tipo de opinião subjetiva, nos permitindo calcular precisamente o impacto das ações em campo em um resultado final.


Usando tudo isso, chegamos em algumas métricas principais que usamos para medir a performance de jogadores através do impacto que eles causam para o resultado do time. Elas conseguem compreender todo o contexto de uma partida, combinando diversos dados para calcular o resultado gerado por cada jogador em diversos aspectos diferentes. Veja em detalhes o que são e como funcionam:

VAM - Vitórias Acima da Média: A principal métrica para avaliar a performance de um jogador porque considera TUDO em um número só (desde cada detalhe do que ele fez em campo até a forma como ele influenciou seus companheiros e se relacionou com as táticas do time). O VAM é uma medição do quanto a probabilidade de vitória do time foi maior (ou menor) do que se tivesse sido usado um jogador mediano qualquer em seu lugar. Para quem conhece esportes americanos, essa métrica é inspirada no WAR (Wins Above Replacement), uma métrica muito tradicional por lá para medir performance de atletas.

VAE - Vitórias Além do Esperado: Quanto o jogador superou as expectativas. Considerando a forma do time jogar, a performance dos companheiros e todo o cenário externo, podemos medir qual a probabilidade de vitória que é esperada que cada jogador gere e comparar isso com o quanto ele de fato entregou. Logo, o VAE expressa justamente o quanto ele conseguiu atingir, superar ou ficar abaixo do que era esperado de alguém na situação dele.

PV - Probabilidade de Vitória: Baseado em tudo que um jogador fez dentro de campo, medimos qual a probabilidade do time ter vencido o jogo. Em outras palavras, se o desempenho do time dependesse só dele, ou seja, se todos jogassem no mesmo nível que ele, qual seria a chance do time ter vencido o jogo.

MPC - Melhora de Performance do Companheiro: Mede o quanto a performance de um colega de time muda por causa da atuação de um jogador. Ou seja, quanto um jogador consegue melhorar (ou atrapalhar) a performance dos seus companheiros.

PGM - Probabilidade de Gols Marcados: Baseado em tudo que um jogador fez dentro de campo, medimos qual a probabilidade do time ter feito gols. Similar ao PV, mas focado somente no desempenho ofensivo, ou seja, se o desempenho do time dependesse só de um determinado jogador, qual teria sido a chance do time ter conseguido marcar gols.

PGS - Probabilidade de Gols Sofridos: Baseado em tudo que um jogador fez dentro de campo, medimos qual a probabilidade do time não ter sofrido gols. Similar ao PV, mas focado no desempenho defensivo, ou seja, se o desempenho do time dependesse só de um determinado jogador, qual teria sido a chance do time não ter sofrido gols.

PCJ - Probabilidade de Controle do Jogo: Baseado em tudo que um jogador fez dentro de campo, medimos qual a probabilidade do time ter controlado a partida. Similar ao PV, mas focado no domínio do jogo, ou seja, se o desempenho do time dependesse só de um determinado jogador, qual teria sido a chance do time dominar a posse de bola.


Enfim, isso é um pouco do que fazemos. É uma proposta nova e diferente. Nós viemos de fora do meio de futebol, mas com experiência vinda do meio acadêmico e profissional em algumas das maiores empresas do mundo. As técnicas que empregamos são similares a diversas abordagem de sucesso nos mais distintos setores, desde finanças até medicina. Mas no fim das contas achamos que vir de fora do futebol pode ser algo positivo, afinal estamos trazendo uma nova perspectiva. Com as formas tradicionais de "estatística" em futebol que víamos até agora, era comum o discurso de que "os números são frios", "não enxergam o todo", "números não veem o contexto", etc. No fundo esses discursos eram verdadeiros, mas não por causa dos números, e sim pela forma superficial que eles vinham sendo utilizados. Os nossos números vão fundo e trazem significado real, considerando contexto e relações que talvez nem o melhor analista humano conseguiria perceber sozinho.


Um último ponto que queremos deixar bem claro é que não nos colocamos como verdade absoluta, afinal somos os primeiros a admitir que ainda é só o começo e vamos evoluir ainda mais com o tempo. Mas pode ter certeza que o que trazemos são informações objetivas, precisas, completas, profundas e verdadeiras. Além de frequente monitoramento, para sempre ter certeza que nossos números refletem corretamente o que acontece em campo, também buscamos sempre melhorar sua performance com novas informações, metodologias e técnicas, incorporando aprendizados e permitindo que os resultados melhorem cada vez mais.


Por tudo isso, te convidamos a acompanhar nosso trabalho. Conheça o que é estatística de verdade e veja um novo jeito de entender o futebol.










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