1. Captura de Datos y Tracking Óptico
En el fútbol moderno, lo que no se mide, no se puede mejorar. Nuestro sistema de recolección de datos no depende de la observación humana subjetiva, sino de un ecosistema de Computer Vision (Visión por Computadora) y telemetría de vanguardia.
Durante cada partido de la Liga Profesional, procesamos las transmisiones a través de algoritmos de reconocimiento de patrones. Esto nos permite registrar la posición X/Y de los 22 jugadores y el balón a una velocidad de 25 fotogramas por segundo. Al combinar esto con los datos físicos extraídos de los chalecos GPS (homologados por AFA), obtenemos más de 3.5 millones de puntos de datos por encuentro.
2. Glosario de Métricas Avanzadas
Las estadísticas tradicionales (tiros al arco, posesión) están obsoletas. Para predecir el rendimiento a largo plazo de equipos como River Plate, Talleres o Racing Club, utilizamos métricas de nueva generación que evalúan la calidad de las acciones, no solo la cantidad.
Goles Esperados (xG) Ataque
Mide la probabilidad (de 0 a 1) de que un tiro termine en gol, basándose en la distancia, el ángulo, la parte del cuerpo utilizada y la presión de los defensores. Un xG de 0.8 significa que el tiro es gol el 80% de las veces.
Asistencias Esperadas (xA) Creación
Evalúa la calidad del último pase. Si un jugador realiza un pase magistral pero el delantero falla a puerta vacía, el jugador que dio el pase sigue sumando un alto valor de xA, reflejando su real contribución creativa.
Intensidad de Presión (PPDA) Defensa
Pases Permitidos por Acción Defensiva. Mide cuántos pases le permite un equipo a su rival antes de intentar robar el balón. Un número más bajo indica una presión alta y asfixiante (típico del estilo de Gabriel Milito o Marcelo Gallardo).
Amenaza Esperada (xT) Posesión
A diferencia del xG, el xT premia a los jugadores que mueven el balón de zonas inofensivas a zonas peligrosas mediante pases o regates, cuantificando el verdadero valor de los mediocampistas organizadores.
3. Machine Learning y Variables de Contexto
El núcleo de juegosdesofa.it.com es nuestro motor algorítmico ArgeMetric v4.2. No analizamos el juego en el vacío. Nuestro modelo de Machine Learning ajusta las métricas brutas cruzándolas con variables de contexto críticas en el ecosistema sudamericano:
- Factor Localía: Ajustes por la presión del público en estadios complejos (Ej. La Bombonera, Gigante de Arroyito).
- Climatología y Terreno: Rendimiento físico esperado bajo altas temperaturas en el Norte o campos mojados en Buenos Aires.
- Fatiga Logística: Algoritmos de desgaste para equipos que disputan simultáneamente Copa Libertadores / Sudamericana y viajes largos al interior del país.
Esta es la tecnología que utilizan las secretarías técnicas profesionales, y en juegosdesofa.it.com, la ponemos a disposición del público para democratizar la lectura táctica del juego.