¿Está desapareciendo el tiki-taka?

Los números detrás del juego bonito

Como alguien que pasa más tiempo con Python que con personas (mi esposa dice que mi laptop recibe más cariño), he detectado una tendencia en el análisis futbolístico. El tiki-taka, ese carrusel de pases perfeccionado por el Barcelona de Guardiola, enfrenta obstáculos estadísticos.

python

Muestra comparativa xG: Bloque bajo vs Tiki-Taka

defensive_eff = [0.8, 0.85, 0.92] # Últimas 3 temporadas vs City tiki_taka_xg = [2.1, 1.7, 1.3] # Goles esperados correspondientes plt.plot(defensive_eff, ‘r–’, label=‘Eficiencia defensiva’) plt.plot(tiki_taka_xg, ‘b-’, label=‘xG Tiki-Taka’)

El dilema del bloque bajo

Las recientes eliminaciones del Manchester City en Champions cuentan una historia familiar. Los rivales defienden con todos sus jugadores. Mis modelos muestran que ante estas tácticas:

• La precisión de pases baja un 12%
• La efectividad de tiros cae bajo el promedio
• La vulnerabilidad a contragolpes aumenta un 18%

Hasta Guardiola lucha con esto. Como dicen mis algoritmos: cuando θ (profundidad defensiva) se acerca a 90°, el xG tiende a cero.

Eficiencia vs estética: El nuevo cálculo futbolístico

¿Por qué tener 75% de posesión si produce menos chances que contraataques rápidos? Equipos como el Atlético de Madrid han convertido esto en éxito.

Quizás el fútbol evoluciona hacia su fase ‘Moneyball’, donde los goles esperados (xG) superan los porcentajes de pases. ¿Qué piensas? ¡Mi modelo está listo para analizar tus opiniones!