Em abril de 2025, o Manchester United anunciou a contratação de Michael Sansoni, ex-engenheiro de desempenho da Mercedes-AMG de Fórmula 1, para liderar seu departamento de dados. Essa decisão sinaliza uma transformação: aproximar o futebol da engenharia de precisão da F1, integrando ciência de dados, análise preditiva e inteligência artificial ao processo de tomada de decisão.
A seguir, exploramos como técnicas de análise avançada podem transformar o futebol — incluindo exemplos práticos e até simulações em linguagem R, para mostrar como o clube pode otimizar contratações, reduzir riscos e melhorar seu desempenho técnico.
1. Simulações de Performance: Monte Carlo no Futebol
Na Fórmula 1, simulações são empregadas para testar diferentes configurações do carro e prever cenários de corrida. No futebol, podemos adotar a mesma filosofia, simulando formações, estratégias e resultados prováveis de partidas.
Imagine, por exemplo, estimar a probabilidade de vitória do United em diferentes cenários. Uma técnica simples, porém poderosa, é a simulação de Monte Carlo. Em R, podemos implementar assim:
Essa rotina simula 10.000 partidas e calcula a fração de vitórias — ajudando a comissão técnica a entender riscos e oportunidades.
2. Análise Preditiva: Regressão para Projeções de Gols
Outro recurso essencial para Sansoni será a análise preditiva, projetando desempenho de jogadores. Um exemplo simples de previsão de gols pode ser feito com regressão linear, associando minutos jogados e idade ao desempenho ofensivo:
Call:
lm(formula = gols ~ minutos + idade, data = dados)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-5.6813 -0.9142 0.3980 1.0608 3.9489
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -0.3373491 2.2286968 -0.151 0.88081
minutos 0.0105940 0.0005455 19.419 < 2e-16 ***
idade -0.2413707 0.0763968 -3.159 0.00387 **
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 2.125 on 27 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9332, Adjusted R-squared: 0.9283
F-statistic: 188.6 on 2 and 27 DF, p-value: < 2.2e-16
Essa abordagem ajuda a estimar quantos gols um reforço pode entregar, reduzindo erros em investimentos milionários.
3. Tomada de Decisão Orientada a Dados: Score Multiobjetivo
Além de previsões, o United pode adotar um índice composto para avaliar jogadores considerando múltiplas dimensões (ofensiva, defensiva, física). Um exemplo simples:
Com isso, Sansoni poderia gerar rankings objetivos e priorizar quem realmente merece espaço no elenco.
4. Inteligência Artificial: Redes Neurais no Futebol
A inteligência artificial abre ainda mais possibilidades. Uma rede neural, por exemplo, pode prever a chance de um atleta receber o próximo passe em determinada jogada. Isso ajuda a mapear padrões e antever movimentos adversários.
Um perceptron simples em R pode ser treinado assim:
5. Dashboards para Decisões em Tempo Real
Por fim, Sansoni poderá transformar tudo isso em dashboards interativos, usando shiny no R, para entregar análises ao vivo para o treinador e à diretoria. Um exemplo mínimo:
> install.packages("nnet")
Instalando pacote em ‘C:/Users/aldre/AppData/Local/R/win-library/4.4’
(como ‘lib’ não foi especificado)
tentando a URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.4/nnet_7.3-20.zip'
Content type 'application/zip' length 123595 bytes (120 KB)
downloaded 120 KB
pacote ‘nnet’ desempacotado com sucesso e somas MD5 verificadas
Os pacotes binários baixados estão em
C:\Users\aldre\AppData\Local\Temp\RtmpkzeYMX\downloaded_packages
> library(nnet)
Mensagen de aviso:
pacote ‘nnet’ foi compilado no R versão 4.4.3
>
> set.seed(99)
> x1 <- runif(100)
> x2 <- runif(100)
> x3 <- runif(100)
> y <- ifelse(x1 + x2 + x3 + rnorm(100,0,0.2) > 1.5, 1, 0)
>
> dados <- data.frame(y, x1, x2, x3)
> modelo_nn <- nnet(y ~ x1 + x2 + x3, data = dados, size = 5)
# weights: 26
initial value 25.158959
iter 10 value 5.633038
iter 20 value 5.579391
iter 30 value 5.518857
iter 40 value 5.404403
iter 50 value 5.322168
iter 60 value 5.131485
iter 70 value 5.116108
iter 80 value 5.096580
iter 90 value 5.048081
iter 100 value 4.990809
final value 4.990809
stopped after 100 iterations
Conclusão: O Futuro já Chegou
A chegada de Michael Sansoni simboliza uma mudança cultural no Manchester United: trazer a mentalidade de engenharia de performance da Fórmula 1 para o gramado de Old Trafford. Com simulações, modelos preditivos e inteligência artificial, o United terá um arsenal tecnológico para tomar melhores decisões, investir de forma mais inteligente e, principalmente, voltar a brigar no topo do futebol mundial.
Hoje a Escola de dados do campo analítico possui formações voltadas para analistas de desempenho, fisiologista e técnicos. Desenvolver Habilidades com ferramentas estatísticas através de linguagem R , Estatística Básica e distribuições de grandes centros de dados para estudos e experimentação está abordagem é fundamental para formar alunos que visão entender como está sua população amostral fator decisivo para aplicar na saúde do esporte, Scouting e Mercado e dentro de uma comissão técnica tendo uma interpretação exemplar.
Objetivo
No Campo Analítico, oferecemos formação em análise de dados aplicada ao futebol, com foco em scouting, desempenho e estatísticas avançadas. Transformamos dados em decisões estratégicas para clubes, atletas e analistas, utilizando tecnologias modernas, visualizações táticas e modelagens estatísticas.
Nosso trabalho conecta ciência de dados e futebol, apoiando desde o mapeamento de talentos até a análise pós-jogo. Atuamos também na formação de profissionais, com cursos, workshops e conteúdos educativos que aproximam a estatística do campo.