Como medimos a pressão

De todos os temas do futebol, a pressão alta apresenta uma das maiores discrepâncias entre o interesse dos analistas e a capacidade de quantificá-la.
A alta pressão defensiva já foi avaliada anteriormente, incluindo métricas que envolvem a porcentagem de passes completos do adversário, analisadaem relação à dificuldade do passeoua diferentes zonas do campo. Uma das métricas mais notáveis existentes para avaliar a pressão é a PPDA, criada por Colin Trainor. Colinexplicou-a em detalhesaqui, mas, resumidamente, o cálculo é o seguinte: número de passes do adversário permitidos por ação defensiva, nos 3/5 do campo que correspondem à zona defensiva do adversário.
Essas métricas são, sem dúvida, formas úteis de avaliar a pressão e a capacidade de interromper a posse de bola do adversário. No entanto, elas são um tanto unidimensionais. É difícil definir com precisão o que é a pressão apenas com métricas de eventos. Ela envolve a coordenação de jogadores que estão a uma ou duas linhas de distância da ação imediata e depende do movimento sincronizado de toda a equipe. Além disso, há mais de uma maneira de pressionar um adversário, e diferentes equipes podem ter objetivos distintos ao tentar fazê-lo (focar em pressionar o jogador com a posse de bola ou limitar as opções de passe são dois exemplos).
Portanto, em vez de tentar decidir qual métrica ou modelo específico é o melhor para quantificar uma forte pressão defensiva, defendo uma abordagem mais holística. Ao analisar mais de um indicador da pressão da equipe, podemos fazer com que uma medida revele os pontos cegos de outra.
Para ilustrar a necessidade de uma análise multidimensional da pressão, considere o PPDA. Na temporada 2015-2016, as equipes que registraram o PPDA mais baixo (o que corresponde à pressão mais alta) nas cinco principais ligas europeias e na Eredivisie foram:
| Classificação | Equipe | Liga | PPDA |
| 1 | Barcelona | La Liga | 7.5 |
| 2 | Paris Saint-Germain | Ligue 1 | 7.55 |
| 3 | Lyon | Ligue 1 | 7.75 |
| 4 | Bayer 04 Leverkusen | Bundesliga | 7.82 |
| 5 | Fiorentina | Série A | 8 |
| 6 | Celta de Vigo | La Liga | 8.13 |
| 7 | Tottenham Hotspur | Premier League | 8.2 |
| 8 | FC Bayern de Munique | Bundesliga | 8.49 |
| 9 | Rayo Vallecano | La Liga | 8.54 |
| 10 | Lazio | Série A | 8.82 |
Algumas das equipes listadas acima fazem sentido. Mauricio Pochettino é famoso por empregar um sistema de alta pressão no Tottenham, e a influência de Pep Guardiola no Bayern de Munique (e no Barcelona) é notória. Mas outras equipes podem deixar a gente pensativo. O Paris Saint-Germain não é exatamente conhecido por ser uma equipe defensiva agressiva.
Uma das razões pelas quais times como o PSG aparecem nas tabelas de classificação do PPDA pode ser o fato de dominarem o território de forma tão completa, mantendo a posse de bola bem no fundo do campo adversário, que suas ações defensivas ocorrem naturalmente mais à frente no campo, mesmo que não estejam adotando o que seria considerado um estilo defensivo de pressão.
A representação gráfica do PPDA em função da inclinação do campo (passes da equipe no terço final / passes da equipe e do adversário no terço final) ilustra como a relação entre o domínio territorial e o PPDA confunde ligeiramente a medição pretendida do PPDA. Parece que algumas das equipes com índices elevados de PPDA podem estar realizando suas ações defensivas em uma zona mais avançada do campo simplesmente porque é lá que se desenrola a maior parte de suas partidas.
(As legendas que aparecem nos gráficos ao longo deste artigo servem principalmente para identificar valores atípicos, enquanto a maioria dos pontos de dados exibidos ilustra tendências mais amplas)

Isso não quer dizer que o PPDA e a taxa de passes completos sejam métricas inúteis ou ruins, mas apenas que, ao introduzir outros indicadores que oferecem uma perspectiva alternativa sobre a pressão, podemos obter uma visão mais clara da situação.
Diante disso, tentei definir alguns indicadores adicionais que, na minha opinião, captassem alguns dos diferentes resultados e objetivos da pressão. Todas as definições abaixo referem-se a ações que ocorrem na mesma região que a PPDA (os 3/5 do campo mais próximos da linha de ataque, da perspectiva da equipe defensora em questão).
PPDA:Conforme definido acima
Taxa de passes completos do adversário:porcentagem total de passes completos do adversário.
Largura da ação com a bola:Distância entre os toques não defensivos da equipe e o centro do campo.
Direcionalidade:Distância do passe do adversário na coordenada x (de linha de fundo a linha de fundo) como porcentagem do comprimento total do passe. Mede o grau em que os passes avançam em direção ao campo adversário.*
Assim como o PPDA, alguns desses indicadores estão relacionados a características que não consideraríamos influentes na pressão, mas oferecem perspectivas diferentes e nos permitem aprofundar a compreensão sobre como as equipes defendem em posições mais avançadas do campo. Além disso, eles não apresentam uma correlação significativa com o PPDA ou com a porcentagem de passes completados, o que significa que medem algo novo que não era capturado anteriormente por essas métricas. Também explorei a porcentagem de passes do adversário classificados como passes longos ou lançamentos, mas esses números se correlacionavam de forma tão próxima com a precisão de passe que se tornaram menos interessantes em uma escala mais ampla.
Ao substituir a inclinação do campo no gráfico anterior pela amplitude de ação do adversário, podemos ver como duas métricas relacionadas à pressão defensiva podem avaliar diferentes aspectos ou métodos desse estilo de jogo.

Em particular, há algumas equipes que se destacam quando analisadas considerando a largura como uma dimensão adicional. O Tottenham está no extremo tanto em largura quanto em PPDA, empurrando os adversários para as laterais e realizando um grande número de ações defensivas. No entanto, o Bayer Leverkusen, outra equipe conhecida por pressionar alto, não parece empurrar as equipes para as laterais como resultado. Essa característica do Leverkusen se mantém mesmo no contexto da Bundesliga, que tem uma disposição mais centralizada, já que a equipe está perto da média nessa métrica entre seus concorrentes nacionais.
O Leicester City e o Bournemouth apresentam um perfil interessante na Premier League, já que nenhum dos dois se destaca de forma excepcional em nenhum dos extremos no PPDA, mas ambos estão entre os 10 primeiros de toda a amostra no que diz respeito a forçar os adversários a se deslocarem para as laterais. O Paris Saint-Germain e o Lyon foram os dois representantes da Ligue 1 entre os 10 primeiros no PPDA, mas representam extremos opostos do espectro em termos de amplitude de ação do adversário.
A análise conjunta de algumas das outras novas métricas revela alguns padrões interessantes. Abaixo, a amplitude e a direcionalidade são representadas graficamente uma em relação à outra e comparadas à porcentagem de passes completados pelo adversário. O sistema defensivo do Bournemouth é muito interessante quando analisado nesses eixos. Embora não tenha se destacado nem em termos de PPDA nem de passes completos permitidos, o Bournemouth permitiu o segundo menor número de passes diretos em toda a amostra, ficando atrás apenas do Bayern de Munique. Juntamente com a amplitude que impõem às ações do adversário, isso traça um quadro de uma pressão disciplinada, embora conservadora, cujo objetivo é impedir sistematicamente o avanço da bola para posições vantajosas, em vez de tentar forçar roubadas de bola que levem a oportunidades de ataque.

Além de incluir medidas descritivas para novas características de pressão, analisar as métricas originais do PPDA e da porcentagem de passes completos sob uma nova perspectiva pode revelar implicações sobre a eficiência.
A seguir, é apresentada a relação entre o PPDA e a porcentagem de passes completos do adversário. Parece haver uma correlação positiva bastante forte entre os dois indicadores na amostra de equipes.

A linha neste gráfico representa uma estimativa de melhor ajuste da relação entre as duas métricas.** Ao observar como as equipes se desviam dessa relação, podemos ver uma medida, equipe por equipe, da porcentagem de passes completos do adversário em relação ao que seria esperado a partir desse modelo baseado no PPDA. As diferenças entre a porcentagem real de passes completos sofridos e o valor estimado destacam a eficiência de uma equipe em interromper a posse de bola do adversário em relação ao número de ações defensivas. Os desvios em relação à relação estimada são exibidos abaixo ao longo do eixo y, com a amplitude da ação do adversário adicionada.

Aqui podemos ver claramente como o PSG se destaca de forma extrema pelo fato de suas ações defensivas terem um impacto mínimo na redução da precisão dos passes adversários. O FC Ingolstadt, da Bundesliga, é o oposto do PSG, dificultando extremamente os passes dos adversários.
Nesse gráfico, percebe-se que a largura tem dois lados. Por um lado, empurrar os adversários para as laterais limita a capacidade deles de fazer passes para posições perigosas. Por outro lado, as equipes que apostam na pressão defensiva alta como tática para criar suas próprias oportunidades de ataque podem se beneficiar ao recuperar a posse de bola mais perto do meio de campo, onde estarão mais próximas do gol ao reconquistar a bola. O Bayer Leverkusen, por exemplo, aproveita seus esforços defensivos para forçar erros de passe de forma semelhante ao Tottenham, mas empurra os adversários muito mais para o centro, o que significa que as recuperações de bola que geram ocorrem em posições mais vantajosas. O outro lado dessa moeda é representado por times como o FC Schalke e o Real Madrid, que não apenas permitem uma alta taxa de passes completos em relação à expectativa, como também fazem isso permitindo que o adversário atue no centro do campo.
Embora essas métricas adicionais que apresentei neste blog não sejam necessariamente melhores para medir a alta pressão defensiva do que o PPDA ou a taxa de passes completos e suas derivadas, elas medem, no entanto, aspectos únicos e distintos desse elemento do jogo, o que acrescenta um contexto importante às métricas existentes. Ser capaz de analisar um único conceito sob diferentes ângulos dessa maneira pode ser inestimável em um cenário em que estamos tentando quantificar algo usando métricas baseadas em eventos, o que envolve coordenação de toda a equipe e depende dos movimentos sem a posse de bola.
*Essa medida é igual à função seno do ângulo de passagem em relação à horizontal; portanto, as passagens para trás têm valores negativos, uma passagem em linha reta para a frente tem valor 1 e uma passagem em linha reta para trás tem valor -1
**A linha no gráfico representa, na verdade, a relação média entre todas as competições; no modelo que criei, estimei uma linha ligeiramente diferente para cada competição. Este é o modelo utilizado para gerar os valores do gráfico de resíduos.








