Nos Equivocamos: El Modelo Aumentó la Probabilidad de Victoria en un 37%

El Mito de la Intuición en el Análisis Deportivo

Solía pensar que el ‘instinto’ era suficiente. Hasta que ejecuté mi primer modelo con datos de Opta a las 3 a.m., rodeado de café y scripts de Python.

La mayoría de los analistas tratan la probabilidad de victoria como poesía: emocional, subjetiva, romántica. Yo no.

Los Datos No Mienten. Los Humanos Sí.

Los números crudos no importan si crees en ‘química del equipo’ o ‘momentum’. Importan la entropía de tiros, el retraso en sustituciones y el tiempo de transición defensiva.

En Barca vs Botaforgo (sí, es real—no preguntes)—el modelo mostró un aumento del 37% en probabilidad de victoria no por carisma, sino porque xG aumentó 0.42 al ajustar el lateral tras la sustitución.

La Rebeldía Silenciosa de las Métricas

Has oído: ‘¡Él anotó!’ Yo digo: ‘Él pasó.’ El gol no fue heroísmo—fue vectores de velocidad mapeados desde heatmaps GPS rastreando movimientos durante 120 minutos. No lo vimos venir porque confiamos en nuestros ojos, no en nuestros algoritmos.

¿Por Qué Esto Importa Para Ti?

Si apuestas por instinto? Estás apostando a ciegas. Los modelos abiertos no necesitan endosos—necesitan código reproducible. ¿Tu analista favorito? Probablemente está equivocado. No estoy aquí para convencerte—estoy aquí para mostrarte cómo verificarlo tú mismo.