Como contratar a reposição perfeita? O River Plate e o Big Data ensinam | OneFootball

Big Data mostra que as contratações de Palavecino e Paradela se adequam ao perfil de meio-campistas do River nos últimos anos

Em junho de 2019 após oscilar durante a última temporada comandada por Quique Setién os dirigentes do Real Betis, da Espanha, convocaram uma conferência de imprensa para anunciar uma reformulação no organograma do clube e se defenderem das críticas da imprensa e da torcida. A primeira delas, prontamente abordada, era sobre a tentativa fracassada de contratar um atacante no mercado de inverno, principal carência do elenco na época.

O presidente Ángel Haro então, admitiu a deficiência na janela de transferências mas explicou que as contratações eram baseadas, em parte, na análise de informações e estatísticas, reiterando a confiança da diretoria em todo o processo. Para exemplificar, Haro demonstrou como a contratação de Giovanni Lo Celso havia sido feita na temporada anterior, para suprir a iminente saída de Fabián Ruiz (que acabou vendido ao Napoli).

Ao observar que o jogador poderia ser cedido por empréstimo pelo Paris Saint-Germain, o departamento de Big Data do clube comparou as estatísticas dos dois jogadores; resultado: as métricas entre eles eram 86,5% compatíveis (foto abaixo). Verificou-se que Lo Celso era o jogador entre as cinco principais ligas europeias que mais se assemelhava a Ruiz, que os béticos estavam prestes a perder.

O Betis então, acertou o empréstimo do argentino e posteriormente o contratou em definitivo por €22 milhões. Depois de duas temporadas na Espanha, e um mês após a coletiva, Lo Celso foi negociado com o Tottenham por um total de €48 milhões (empréstimo de € 16 milhões e compra por €32 milhões), provando haver sido uma ótima contratação.

Esta não foi a primeira, e com certeza não será a última decisão de contratação apoiada em informações estatísticas. Já usuais em esportes americanos o Big Data se torna cada vez mais frequente no futebol, principalmente no europeu que usou da interpretação dos dados para tirar Richarlison do Fluminense, por exemplo.

Na América do Sul apesar de mais incipientes, a análise dos números parece ganhar força em alguns clubes. No caso de duas das mais recentes contratações do River Plate para a temporada 2020/21, os dados podem explicar a opção por determinados nomes em vez de outros.

É evidente ao comparar os mapas de calor que Fernández era capaz de percorrer mais áreas, mas também é de se esperar que com o tempo (e instruções de Gallardo), o mesmo ocorra com a nova contratação do River Plate.

José Paradela: projeto de Fernández em construção

As semelhanças entre Paradela e Fernández por sua vez, são mais evidentes no biotipo e questões extracampo. Nascidos nos arredores de Buenos Aires, apenas 134 km distanciam os municípios Quiroga (onde nasceu Paradela) de Dudignac (“pueblo” de Nacho). Ambos atuavam no Gimnasia y Esgrima de La Plata antes de se transferirem ao River Plate, são canhotos e, para completar, Paradela vestirá a camisa de número 26, a mesma de Nacho, coincidências comentadas pelo próprio jogador do Atlético Mineiro:

Apesar de tantas semelhanças e até ser definido como “mini-Nacho” pela Sudanalytics, Paradela possui métricas abaixo das de Fernández (principalmente em passes inteligentes) — e até de Palavecino — com perfil mais individualista e driblador do que condutor de bola. Porém, quando comparamos suas estatísticas da última temporada com as de Nacho em seu último ano de Gimnasia, as semelhanças voltam a aparecer (gráfico da publicação abaixo).