Em 2003, o livro Moneyball, de Michael Lewis, virou sucesso contando como o Oakland Athletics, time de orçamento reduzido da Major League Baseball (MLB), havia desafiado gigantes a partir de uma nova lógica. Tratava-se contratar jogadores não pela visão tradicional dos olheiros, mas considerando quase que totalmente estatísticas que revelavam talentos ignorados pelo mercado.
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Dois anos depois, a história virou filme estrelado por Brad Pitt. Porém, mais do que um fenômeno cultural, a ideia, por ter sido aplicada na prática, se tornou sinônimo de eficiência e usar números para competir em desvantagem.
Anos depois, o método que nasceu no beisebol desembarcou no futebol. Em um esporte menos previsível, sem troca constante de pontos e repleto de resultados contrapondo lógicas estatísticas, a aplicação é logicamente mais difícil.
Moneyball, filme que conta história do Oakland Athletics, do Beisebol – Divulgação
Mas foi justamente no esporte mais popular do mundo, em um contexto de grandes desigualdades financeiras (algo menos evidente nas ligas americanas), que o método encontrou terreno fértil. A pergunta que pairava era: seria possível um clube “pequeno” usar estatísticas para furar o bloqueio dos bilionários?
Do beisebol ao futebol
A base de tudo está na sabermetrics, campo de estudo criado nos Estados Unidos para medir, com mais rigor, nuances mais objetivas do beisebol. Enquanto dirigentes e treinadores valorizavam exclusivamente a análise qualitativa “intuitiva”, os números mostravam, por exemplo, que atributos como a capacidade de chegar em base valiam mais do que a média de rebatidas.
No futebol, a tradução exigiu criatividade. O beisebol tem eventos claros e repetíveis, enquanto o futebol, não. Gols são raros e dependem de interações coletivas.
Surgiram, então, métricas próprias: os expected goals (xG), que estimam a probabilidade de uma finalização virar gol; os expected assists (xA), que medem o potencial de um passe; e modelos mais complexos, como o expected threat from passes (xT), que mede quanto perigo um jogador gera com seus passes em termos de probabilidade de levar a equipe a um chute ou gol.
