Estudiantes de la UNR crearon una ecuación para saber cuánto vale un jugador de fútbol

Por Agustín Aranda

Octavos de final. Argentina 2 Australia 1. Minuto 26. El mediocampista australiano Aziz Behich disfruta de la jugada de su vida, dejando atrás a Exequiel Palacios, acelerando y gambeteando a Nicolás Otamendi para un mano a mano con el Dibu Martínez. El empate espera en el primer palo hasta que la velocidad y la pierna derecha de Lisandro Martínez lo impiden en un cruce a lo Mascherano contra Robben en 2014. El defensor argentino lo grita como un gol y hoy, mientras la Copa Mundial descansa en Argentina, parece haber valido como uno. 

Lisandro Martínez tiene algo de Messi. Ambos fueron desestimados por el club que los formó –Newell´s Old Boys– por ser muy bajitos. Cuando vestía la rojinegra, el defensor de Gualeguay fue relegado al banco de suplentes del Chocho Llop, porque los centrales “deben” ser altos. No le alcanzaban los 2 centímetros de más que le lleva al campeón del mundo Daniel Passarella. Sin lugar en la Lepra, Martínez pasó rápido a Defensa y Justicia. Hoy es el defensor argentino más caro de la historia, luego de que el Manchester United pagara 50 millones de euros por sus habilidades.

Para dejar atrás los prejuicios que afectaron a Martínez, un grupo de estudiantes de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) creó una ecuación que estima el valor de mercado de los jugadores de fútbol de elite. El modelo matemático, que pueden usar los clubes para cotizar mejor sus ventas, representa un llamado de atención para formadores en divisiones inferiores. Principalmente, porque entre las variables que hacen a un jugador exitoso no está su altura. Tampoco su posición en la cancha. 

“Creíamos que la posición iba a ser importante en el valor, siendo los delanteros los más caros en el mercado. No lo fue”, cuenta Natalia Macchi, una de las estudiantes detrás del modelo. 

Qué variables hacen al valor de mercado del fútbol

Macchi elaboró el modelo junto a Santiago García Sánchez, Agustina Margaritis y Román Tanducci como parte del trabajo final de la materia Econometría de la carrera de Estadística de la UNR. Sus docentes, Lucía Andreozzi y Javier Bussi, les alentaron en presentarlo en el Coloquio Argentino de Estadística que se hizo durante noviembre en Bahía Blanca. Allí se llevaron el primer premio dentro del concurso de póster por su “Análisis del valor de mercado de jugadores de fútbol de elite”. Incluso pudieron viajar a defenderlo gracias al apoyo de la universidad local. 

En el póster figura cómo hicieron el modelo y las variables más importantes en el valor de un jugador de elite. Son ocho: la edad, los partidos jugados, los goles, las asistencias, las amarillas recibidas, el salario, los minutos jugados y la cantidad de cuentas de Instagram que le siguen. Inicialmente, habían probado con otras variables –por ejemplo, la altura y la posición en el campo de juego–, pero vieron en las pruebas que no afectaba el valor de mercado. 

Los datos fueron tomados de las páginas Transfermarkt y Salary Sport, y luego de probar el modelo con los primeros 200 jugadores mejor cotizados llegaron a algunas conclusiones. La primera: por cada año que pasa el valor de mercado baja un 5%. La segunda: cada partido adicional a la temporada aumenta un 1% el valor. La tercera: cada gol por partido aumenta un 43% el valor; cada asistencia lo hace crecer un 41%; y cada amarilla recibida lo baja un 41%. 

Otra estadística que destacó el grupo de estudiantes fue que por cada partido que el jugador no es titular, pero ingresa, su valor baja un 1%.  También descubrieron que si le aumentan un punto su salario, eso significa una suba de valor de 0,1%. Finalmente, y para desafiar la idea de que el jugador no debe pasar tiempo en las redes sociales, cada aumento de un 1% de seguidores impacta 0,03% a favor del valor de mercado.

“Empezamos el modelo leyendo sobre cómo había impactado la estadística en el béisbol. Al trasladarlo a nuestro país fuimos por el deporte más popular: el fútbol”, recuerda otro de los autores del modelo, Santiago García Sánchez en diálogo con El Ciudadano, y completa mirando al futuro: “La estadística, los datos y las fuentes deben ser parte de todos los planes”.