Un profesor de la UPNA diseña una herramienta para analizar la evolución de los partidos de fútbol en tiempo real

PAMPLONA 15 Ago. (EUROPA PRESS) -

Javier Belloso Ezcurra, profesor asociado del Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas de la Universidad Pública de Navarra (UPNA), ha participado en el desarrollo de una herramienta estadística que permite analizar cómo evoluciona un partido de fútbol y estimar, en distintos momentos del juego, las probabilidades de victoria, empate o derrota. El trabajo lo ha realizado junto con dos catedráticos de ciencias del deporte: Carlos Lago Peñas (Universidad de Vigo) y Miguel Ángel Gómez Ruano (Universidad Politécnica de Madrid).

La investigación, publicada en la revista 'International Journal of Performance Analysis in Sport', amplía el uso de los goles esperados o 'expected goals' (xG, por sus siglas en inglés), un indicador que calcula la probabilidad de que un remate termine dentro de los tres palos. En la última década, su aplicación ha evolucionado desde el análisis de lanzamientos concretos al estudio más amplio del rendimiento de equipos y futbolistas.

El trabajo combina dos variantes de esta métrica: 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 mide la probabilidad de gol a partir de las condiciones existentes antes del remate, como la distancia a la portería, el ángulo o la posición de quienes defienden. La segunda incorpora también lo que ocurre una vez realizado el disparo; por ejemplo, su dirección, colocación o las opciones de detenerlo, explican desde la UPNA.

Con estos datos, los investigadores han construido 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.

La principal aportación de la herramienta es que no analiza el partido únicamente una vez finalizado, sino que genera estimaciones dinámicas durante el desarrollo del juego. De este modo, puede ayudar a interpretar qué ocurre antes y después de un gol, tras una sustitución, después de un cambio táctico o en cualquier otro momento relevante del encuentro.

PRUEBA CON DATOS DE UN MADRID-BARÇA

El sistema se probó con los datos del partido de LaLiga disputado entre Real Madrid y FC Barcelona en la temporada 2024-2025, que finalizó con un resultado de 0-4. Este encuentro se utilizó como caso de estudio por su relevancia competitiva y porque permitió observar cómo cambiaban las opciones 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 de forma significativa: 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.

Estos resultados muestran que la combinación de ambas métricas puede aportar "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 de la investigación. La herramienta puede ofrecer 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 aporta al estudio una doble perspectiva vinculada a la estadística, disciplina en la que obtuvo el doctorado en la UPNA, y al conocimiento práctico del fútbol. El investigador de la UPNA fue futbolista profesional en equipos como la Real Sociedad de San Sebastián y el Recreativo de Huelva.