Javier Belloso Ezcurra, profesor asociado de la Universidad Pública de Navarra (UPNA), ha colaborado en el desarrollo de una innovadora herramienta estadística que permite analizar la evolución de un partido de fútbol. Junto a Carlos Lago Peñas de la Universidad de Vigo y Miguel Ángel Gómez Ruano de la Universidad Politécnica de Madrid, Belloso ha creado un modelo que estima, en diferentes momentos del juego, las probabilidades de victoria, empate o derrota.
La investigación, publicada en la revista «International Journal of Performance Analysis in Sport», amplía el uso de los goles esperados, también conocidos como «expected goals» (xG). Este indicador calcula la probabilidad de que un remate termine en gol. Durante la última década, su aplicación ha evolucionado del análisis de lanzamientos individuales al estudio más amplio del rendimiento de equipos y jugadores.
Innovación en el análisis de goles esperados
El trabajo de los investigadores combina dos variantes de la métrica de goles esperados: los goles esperados antes del lanzamiento («pre-shot expected goals» o Pre-xG) y los goles esperados después del lanzamiento («post-shot expected goals» o PSxG). La primera variante mide la probabilidad de gol a partir de condiciones previas al remate, como la distancia a la portería y la posición de los defensores. La segunda incorpora factores post-disparo, como la dirección y colocación del tiro.
Con esta información, los investigadores han desarrollado un modelo estadístico que calcula probabilidades a partir de situaciones con dos posibles resultados, como que un remate acabe o no en gol. Este enfoque permite estimar no solo el resultado final más probable, sino también cómo cambian las opciones de cada equipo en diferentes fases del encuentro, proporcionando una visión más dinámica del juego.
Aplicación práctica en un clásico de LaLiga
El sistema fue probado con datos del partido de LaLiga entre Real Madrid y FC Barcelona en la temporada 2024-2025, que terminó con un resultado de 0-4. Este encuentro se seleccionó como caso de estudio por su relevancia competitiva y porque permitió observar cómo evolucionaban las probabilidades de victoria, empate o derrota de cada equipo a lo largo de los noventa minutos.
Según el modelo basado en Pre-xG, la probabilidad de victoria del Real Madrid era del 14,40 %, frente al 65,51 % del FC Barcelona y el 20,09 % de empate. Al aplicar el modelo basado en PSxG, las probabilidades cambiaban significativamente: 1,47 % para el Real Madrid, 91,90 % para el FC Barcelona y 6,62 % para el empate. Los marcadores más probables también variaban según la métrica utilizada: 1-2 en el caso del Pre-xG y 0-3 en el caso del PSxG.
Aportes significativos al análisis táctico
Los resultados obtenidos demuestran que la combinación de ambas métricas puede ofrecer «una visión más precisa sobre la dinámica de un partido, la influencia de las decisiones tácticas y la contribución de quienes participan en el juego», según los autores del estudio. La herramienta proporciona información útil al personal técnico, ya que permite interpretar el rendimiento de los equipos con datos actualizados durante el encuentro.
La participación de Javier Belloso en el estudio aporta una doble perspectiva, vinculada tanto a la estadística, disciplina en la que obtuvo el doctorado en la UPNA, como al conocimiento práctico del fútbol. Su experiencia como futbolista profesional en equipos como la Real Sociedad de San Sebastián y el Recreativo de Huelva enriquece el análisis y la aplicación práctica de la herramienta desarrollada.
En resumen, la colaboración entre expertos en estadística y ciencias del deporte ha dado lugar a una herramienta que promete revolucionar el análisis de partidos de fútbol. Al proporcionar estimaciones dinámicas durante el desarrollo del juego, esta innovación ofrece una nueva forma de entender y evaluar el rendimiento de los equipos en tiempo real.
