Os avanços da previsão esportiva

Modelos estatísticos, como regressão logística e distribuições de contagem, passaram a ser utilizados para estimar a probabilidade de diferentes resultados

A previsão de resultados esportivos é um tema de grande interesse tanto na academia quanto na indústria, envolvendo estatística, econometria e aprendizado de máquina. Em esportes como futebol de campo, basquete e futebol americano, prever o desfecho de uma partida pode ter aplicações que vão desde a análise de desempenho de equipes até o desenvolvimento de estratégias para apostas esportivas (Holmes & McHale, 2024). No entanto, prever o resultado de um jogo de maneira precisa é uma tarefa complexa, devido à grande variabilidade envolvida, incluindo fatores táticos, físicos e psicológicos dos jogadores, além de elementos imprevisíveis, como lesões e decisões da arbitragem (Yeung et al., 2023).

Especificamente no futebol, a modelagem preditiva enfrenta desafios únicos. Diferentemente de esportes como basquete, nos quais há muitos pontos marcados ao longo da partida, o futebol é caracterizado por uma baixa frequência de gols, tornando difícil a criação de modelos estatísticos confiáveis (Boshnakov et al., 2017). Além disso, fatores externos como condições climáticas, decisões táticas inesperadas e até a dinâmica emocional das partidas podem influenciar os resultados de maneiras que os modelos tradicionais nem sempre conseguem capturar (Wheatcroft, 2021).

Nos últimos anos, o avanço das metodologias preditivas abriu novas possibilidades para melhorar a precisão das previsões esportivas. Modelos estatísticos, como regressão logística e distribuições de contagem (Poisson e Skellam), passaram a ser utilizados para estimar a probabilidade de diferentes resultados (Koopman & Lit, 2019). Além disso, o uso de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais e gradient boosting, permitiu a identificação de padrões complexos nos dados, levando a avanços significativos na análise preditiva
(Talattinis et al., 2019). Entretanto, a questão central permanece: até que ponto é possível prever um resultado esportivo com precisão confiável?

Modelagem estatística

A modelagem estatística tem sido amplamente utilizada para prever resultados esportivos, fornecendo uma base quantitativa para a tomada de decisões. Entre os métodos mais comuns estão os modelos de regressão, distribuições de contagem e abordagens baseadas em séries temporais (Koopman & Lit, 2017). Esses métodos permitem analisar padrões históricos e estimar probabilidades de vitória, empate ou derrota de uma equipe, muitas vezes utilizando variáveis como desempenho recente, mando de campo, confronto direto e métricas individuais dos jogadores (Mattera, 2023).

Um dos modelos mais utilizados na previsão de placares no futebol é o modelo de Poisson, que assume que a distribuição de gols segue um processo de contagem independente. Esse modelo foi utilizado em estudos acadêmicos e apresentou bons resultados para competições de alto nível (Boshnakov et al., 2017).

No entanto, ele possui limitações, por assumir que os gols das equipes são independentes entre si, o que nem sempre reflete a realidade de um jogo. Para lidar com essa limitação, pesquisadores desenvolveram o modelo de Poisson Bivariado, que permite capturar a dependência entre os gols das duas equipes (Koopman & Lit, 2019). Outra alternativa é a distribuição de Skellam, que modela a diferença de gols diretamente, oferecendo uma abordagem mais intuitiva para prever o resultado da partida (Hegarty & Whelan, 2024).

Além disso, modelos baseados em séries temporais, como o AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) e o Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH), também foram aplicados na previsão de resultados esportivos (Mattera, 2023). Esses modelos são especialmente úteis para capturar padrões de desempenho ao longo do tempo, como flutuações na forma das equipes durante uma temporada. No entanto, eles apresentam dificuldades quando confrontados com eventos inesperados, como mudanças na escalação ou fatores externos que afetam o desempenho das equipes (Koopman & Lit, 2017).

Embora os modelos estatísticos ofereçam uma abordagem estruturada para a previsão de resultados das partidas, sua eficácia depende da escolha adequada das variáveis e da suposição de que o comportamento das equipes segue padrões históricos. Para superar essas limitações, o aprendizado de máquina tem sido cada vez mais utilizado na modelagem preditiva do futebol, explorando grandes volumes de dados e permitindo a identificação de padrões mais complexos (Yeung et al., 2023).

Machine learning

O aprendizado de máquina revolucionou a previsão de resultados esportivos ao permitir a análise de grandes volumes de dados e a identificação de padrões complexos que não são capturados por modelos estatísticos tradicionais (Talattinis et al., 2019). Diferentemente das abordagens baseadas em distribuições matemáticas, os algoritmos de aprendizado de máquina ajustam seus parâmetros a partir dos dados históricos, melhorando sua precisão conforme mais informações são incorporadas.

Entre os métodos mais utilizados, destacam-se os modelos supervisionados, que aprendem a prever o resultado de uma partida com base em variáveis de entrada, como o desempenho recente das equipes, estatísticas dos jogadores e dados táticos (Rossi et al., 2022). Algoritmos como Random Forest, Extreme Gradient Boosting (XGBoost) e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) têm demonstrado alto desempenho na previsão de resultados, por conseguirem capturar interações complexas entre as variáveis (Onwuachu & Enyindah, 2022).

Outra abordagem promissora é o uso de aprendizado profundo (deep learning), que permite analisar representações mais abstratas dos dados (Yeung et al., 2023). Modelos como as redes neurais convolucionais (CNNs) foram aplicados na análise de vídeos e imagens para extrair informações táticas e biomecânicas dos jogadores, enquanto arquiteturas híbridas combinam CNNs com RNNs para capturar tanto padrões espaciais quanto temporais nos dados esportivos (Holmes & McHale, 2024).

Apostas e análise de desempenho

A previsão de resultados esportivos tem aplicações diretas em dois campos principais: o mercado de apostas e a análise de desempenho de equipes e jogadores. Ambos os setores se beneficiam da modelagem preditiva para otimizar estratégias e obter vantagens competitivas, seja na identificação de “odds” mal precificadas ou na formulação de táticas baseadas em dados (Talattinis et al., 2019).

No contexto das apostas esportivas, “odds” são uma forma alternativa de expressar a probabilidade e de calcular os retornos de uma aposta. Elas indicam o possível retorno para cada unidade apostada e podem ser expressas em diferentes formatos, como fracional, decimal e americana. Embora “odds” estejam diretamente relacionadas à probabilidade de um evento ocorrer, há uma distinção matemática entre os dois conceitos.

As casas de apostas ajustam as “odds” não apenas com base nas probabilidades estimadas dos eventos, mas também para equilibrar riscos e garantir lucro. Quando há uma discrepância entre a probabilidade real de um evento e as “odds” oferecidas, considera-se que a “odd” está mal precificada, o que pode criar oportunidades para apostadores experientes identificarem apostas de valor.

Para definir as “odds” com maior precisão, operadores de apostas utilizam modelos estatísticos e aprendizado de máquina, calibrando-as de acordo com as probabilidades estimadas dos resultados (Hegarty & Whelan, 2024). No entanto, pesquisadores e apostadores profissionais buscam explorar discrepâncias nessas “odds” para encontrar oportunidades de lucro. Estudos indicam que modelos avançados, como aqueles baseados em distribuições de Poisson bivariadas e aprendizado profundo, podem superar as “odds” de mercado em cenários específicos, gerando estratégias de apostas lucrativas (Boshnakov et al., 2017; Talattinis et al., 2019). Além disso, técnicas de gerenciamento de risco, como o critério de Kelly, são frequentemente empregadas para maximizar retornos e minimizar perdas em longo prazo (Mattera, 2023).

Por outro lado, na análise de desempenho esportivo, clubes e analistas utilizam modelos preditivos para monitorar o rendimento de jogadores, prever desempenhos futuros e otimizar decisões táticas. O uso de redes neurais e aprendizado por reforço possibilita a modelagem de padrões táticos e a recomendação de formações ideais para diferentes adversários (Onwuachu & Enyindah, 2022). Além disso, métricas avançadas, como gols esperados (xG) e modelos que integram dados de sensores e GPS, permitem uma análise mais detalhada do impacto de cada jogador em campo, auxiliando na formulação de estratégias de jogo (Rossi et al., 2018; Yeung et al., 2023).

Apesar dos avanços, o aprendizado de máquina na previsão esportiva enfrenta desafios significativos. A variabilidade inerente ao esporte, o impacto de eventos inesperados, como lesões e mudanças táticas de última hora, e o problema do viés nos dados podem comprometer a confiabilidade dos modelos (Mattera, 2023).

Além disso, enquanto o mercado de apostas esportivas busca reduzir a ineficiência das “odds”, a aleatoriedade inerente aos jogos limita o desempenho dos modelos (Hegarty & Whelan, 2024). Da mesma forma, na análise de desempenho, variáveis psicológicas podem influenciar significativamente o resultado de uma partida (Holmes & McHale, 2024). Ainda assim, o uso de modelos estatísticos e aprendizado de máquina segue em expansão, impulsionando novas oportunidades para otimização de apostas e aprimoramento do desempenho esportivo.

Futuro e desafios

A previsão de resultados esportivos continuará evoluindo à medida que novas metodologias e fontes de dados forem incorporadas aos modelos preditivos. Com o avanço do aprendizado de máquina, inteligência artificial e computação em nuvem, espera-se que as previsões se tornem mais sofisticadas, integrando informações que antes eram difíceis de processar, como dados de sensores, imagens de vídeo e até fatores psicológicos dos jogadores (Yeung et al., 2023).

Uma das tendências é o uso de modelos híbridos, que combinam diferentes abordagens estatísticas e de aprendizado profundo para melhorar a precisão das previsões. Modelos que unem redes neurais convolucionais (CNNs), para análise de imagens de jogo, com redes neurais recorrentes (RNNs), para modelagem de séries temporais, estão sendo explorados para prever não somente o resultado de uma partida, mas também eventos específicos, como posse de bola e padrão de ataques (Holmes & McHale, 2024). Além disso, o uso de aprendizado por reforço vem sendo estudado para simular cenários estratégicos e prever o impacto de diferentes formações táticas ao longo de um jogo (Onwuachu & Enyindah, 2022).

Outro avanço relevante é a maior disponibilidade de dados em tempo real. Sensores vestíveis, rastreamento por GPS e análise biomecânica já são utilizados para monitorar jogadores durante partidas e treinos, permitindo que modelos preditivos incorporem variáveis relacionadas ao condicionamento físico e fadiga dos atletas (Rossi et al., 2018). Essa integração pode melhorar a previsão de desempenho e auxiliar na prevenção de lesões, fornecendo informações relevantes tanto para clubes quanto para apostadores que procuram vantagens estratégicas (Yeung et al., 2023).

No entanto, a aleatoriedade e a imprevisibilidade dos eventos esportivos impõem limites à precisão dos modelos, tornando improvável a obtenção de previsões infalíveis (Koopman & Lit, 2017). Além disso, a explicabilidade dos modelos complexos, especialmente aqueles baseados em redes neurais profundas, continua sendo um obstáculo, dificultando a compreensão de como certas decisões são tomadas (Mattera, 2023). No contexto do mercado de apostas, a crescente sofisticação das casas de apostas na definição de “odds” reduz as oportunidades de lucro, exigindo que apostadores utilizem abordagens cada vez mais avançadas para identificar discrepâncias (Hegarty & Whelan, 2024).

Por fim, questões éticas também devem ser consideradas. O uso de dados privados de atletas, a influência de modelos preditivos no comportamento de apostadores e o impacto da automação no esporte levantam discussões sobre regulamentação e transparência (Wunderlich & Memmert, 2018). À medida que as previsões esportivas se tornam mais sofisticadas, será essencial equilibrar inovação tecnológica com a responsabilidade no uso desses modelos.

Mesmo diante desses desafios, a previsão de resultados esportivos continuará sendo uma área vibrante de pesquisa e inovação. Com o progresso das técnicas de modelagem e o acesso a novas fontes de dados, espera-se que os modelos preditivos não somente melhorem a precisão das previsões, como também forneçam informações valiosas para analistas esportivos, clubes e entusiastas das apostas esportivas (Holmes & McHale, 2024).

Para ter acesso às referências desse texto clique aqui.