segunda-feira, 2 de setembro de 2013

Moneyball

Moneyball retrata a estratégia de Billy Beane, manager da equipe de baseball Oakland A's. A ideia é usar dados dos jogadores da liga, e achar os underpriced (com salário baixo relativamente à produtividade). Assim, pode-se montar um time bom com pouco dinheiro.

Essa estratégia funciona se os jogadores forem razoavelmente independentes, ou seja, se o resultado agregado do time for bem aproximado pela soma das performances individuais. Em outras palavras, a função de produção é linear (aproximadamente). Pelo pouco que conheço de baseball, isso me parece descrever razoavelmente bem o jogo.

Funciona no futebol? Difícil, pois há uma boa dose de interdependência entre os jogadores. Ou seja, a função de produção é cheia de complementaridades entre os insumos. Para estimar a probabilidade de sucesso, talvez seja necessário um modelo em que a performance seja explicada por variáveis dos jogadores, incluindo vários de termos de interação. Mas isso aumenta o número de parâmetros, provavelmente comprometendo a qualidade das estimativas. Sem falar das malditas não observáveis.

Times de futebol já estão usando "big data". A revista The Economist recentemente fez uma interessante matéria sobre o tema (link).

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