A cada rodada que passa do Campeonato Brasileiro 2023 aumenta a ansiedade do torcedor para saber até onde sua equipe é capaz de chegar. As disputas por título, para escapar do rebaixamento e obter vaga direta na Libertadores continuam em aberto nesta edição do torneio nacional e podem se estender até a última rodada.
Assim que os jogos da rodada terminam, as chances e riscos de cada equipe se modificam na competição. Uma equipe do Departamento de Matemática da Universidade Federal de Minas Gerais acompanha os resultados a fim de fazer as contas e projetar as estatísticas que tanto mobilizam os torcedores dos times no País. Mas, afinal, como é feito o cálculo dessas probabilidades?
Em entrevista à reportagem do Estadão, o professor Gilcione Nonato, que capitaneia o grupo que elabora as tabelas de chances e riscos das séries A e B do Campeonato Brasileiro na UFMG, contou que a ideia de elaborar o site com as estatísticas surgiu diante da sua paixão pelo Atlético-MG. “Em 2004, o time para o qual torço estava brigando contra o rebaixamento, e eu me perguntava quantos pontos ele precisava fazer para não cair. O time se salvou, e eu decidi convidar amigos, que torcem para vários outros clubes, para formar o grupo e criar o site a partir de 2005 apenas com a Série A. Naquele ano, o Atlético-MG caiu e decidimos ampliar para a Série B na temporada seguinte”.
O grupo da UFMG usa um software para aferir as probabilidades de cada time. “Com os jogos sendo realizados, nós conseguimos medir e modular o perfil de cada time jogando como mandante e visitante. Usamos basicamente as porcentagens de vitórias, empates e derrotas nessas duas circunstâncias para os cálculos, dando um peso para o nível do adversário. Vencer um bom adversário ou perder para um rival ruim têm pesos maiores. Assim, com esses perfis estabelecidos, os projetamos sobre os jogos não realizados, por meio de três milhões de simulações a cada atualização do site”, explica Nonato.
Para o estabelecimento dessas variáveis, são usados apenas os jogos do Campeonato Brasileiro da atual edição, sem levar em conta o desempenho das equipes em competições continentais, como Libertadores e Sul-Americana. Novamente os jogos mais recentes de um time têm mais peso do que aqueles realizados no início do torneio.
“Aquele Botafogo que iniciou o Brasileirão não é o que se apresenta no momento. Todo o histórico nesta edição é considerado, mas os jogos mais recentes têm um peso maior”, afirma Nonato. “A premissa do nosso programa é que todos os times são iguais. No Campeonato Brasileiro, isso é irreal, mas há times de investimento alto que fracassam e outros de baixo investimento que são um sucesso. Precisamos de cinco a sete rodadas para definir um perfil e perceber quais são os times bons e os ruins”.
Dessa forma, uma mudança de data dos jogos é capaz de alterar as probabilidades referentes à vitória, empate ou derrota daquela partida. Uma troca de técnico também pode ser flagrada pelo programa, que analisa o padrão da equipe e estabelece novo modelo após alguns jogos. “O modelo primeiro espera aquele ‘novo’ time jogar, apresentar resultados para depois modular aquela equipe. Agora, se jogam com o time reserva é muito complicado avaliar, e a forma que podemos fazer para contornar é usar o perfil como visitante”.
O programa criado pela UFMG também é capaz de modular uma diferente probabilidade para a equipe a partir da contratação ou contusão de um importante jogador. O formato é semelhante à questão do técnico. São necessárias algumas rodadas para o software entender a nova “frequência” daquela equipe. “Na matemática, falamos de um conceito chamado ‘honestidade’. Você não pode interferir manualmente o seu pensamento naquele modelo. O modelo deve te dar a resposta. Com essa premissa de que o time precisa apresentar o resultado para qualificá-lo, é só depois de alguns jogos que são definidos os novos parâmetros”.
20 segundos para atualizar
É o próprio professor Nonato o responsável por inserir os resultados dos jogos no software após cada partida. Em média, o programa leva 20 segundos para atualizar as estatísticas, mas ultimamente, com o alto número de acessos, o site tem tido alguns problemas de conexão. “Quando fazemos as simulações, nós estimamos o placar, que segue um conceito matemático que é basicamente a média de gols marcados e sofridos. Assim que acaba o jogo, eu entro no programa e alimento sua base de dados com o placar do jogo”, disse Nonato.
Por que um time com mais pontos pode ficar atrás de uma equipe com menos pontos na tabela de probabilidades? Segundo Nonato, diversos fatores podem causar esse tipo de situação, como os adversários das rodadas seguintes e o desempenho recente da equipe. “Resultados ruins fazem o programa entender que a chance dessa equipe falhar e perder pontos nos jogos seguintes é maior.”
