Numa mesa ao ar livre de um elegante café do bairro do Itaim, em São Paulo, Alex Bourgeois pede um desses sucos gourmet – maçã com pimenta – e abre o laptop. “Preciso te mostrar uma coisa”, ele diz, “a gente chegou na fórmula do Moneyball”. Formado em matemática na Suíça, Bourgeois fez carreira como executivo de bancos em Nova York, Londres, Paris e São Paulo. Desde 2010, ele se ocupa só de futebol. Foi o gestor do fundo de investimentos Teisa, que vendeu uma fatia de Neymar para o Barcelona, em 2013. Sempre se interessou por estatística, modelos matemáticos, algoritmos de cálculo e, nos últimos anos, por todas as formas de aplicar essa numeralha ao esporte mais popular do planeta. No final de 2014, teve seu momento eureca.

O futebol nunca foi um esporte fácil para os matemáticos. É cheio de golpes de sorte, fatos aleatórios e sutilezas que não cabem em fórmulas exatas. Até acertar o favorito para um jogo é tarefa inglória. Se o Brasil da Copa de 82 jogasse dez vezes contra a Itália, provavelmente ganharia nove. Os números estavam a nosso favor. Mas naquele dia, no estádio do Sarriá, Paolo Rossi driblou as estatísticas e mandou a previsibilidade e o time de Zico, Sócrates e Falcão para casa. Isso quase não ocorre no basquete ou no vôlei, porque o evento que decide a partida (o ponto) se repete muitas vezes, enquanto os gols são uma coisa rara. Se você atirar uma moeda para cima mil vezes, vai ver algo próximo de 500 caras e 500 coroas, mas se jogar só três vezes pode cair três vezes coroa. Ou seja, eventos que acontecem muitas vezes tendem ao resultado mais provável. É também o caso do beisebol, em que aconteceu a história que deu origem ao filme Moneyball – O homem que mudou o jogo, estrelado por Brad Pitt.

Baseado em fatos reais, o enredo mostra o galã como gerente de um clube de beisebol mediano (o Oakland Athletics) que, na hora de contratar jogadores, aposta todas as fichas nos conselhos de um economista com uma ideia radical: avaliar os atletas apenas pela frieza estatística, e não escutando os “olheiros” de sempre. A estratégia – você já adivinhou – dá certo. Com um time barato, o Oakland quebra o recorde de vitórias consecutivas da liga americana (20 jogos) e consagra a dupla de gestores visionários.

Nos últimos anos, muita gente – Bourgeois incluído – passou a usar a matemática para tornar o futebol brasileiro mais pragmático (NEGÓCIOS mostrou isso na edição de novembro de 2013). Clubes geram planilhas de desempenho de cada jogador, consultorias se especializaram em analisar balanços das equipes (como a Pluri e a Futebol Business), empresas vendem dados das partidas aos clubes (a Footstats e as europeias Prozone e Opta). Mas o que Bourgeois mostrou, no café do Itaim, é algo novo.

O gol não importa
Laptop ligado e suco na mesa, ele começa a explicação. “O futebol tem um problema: o conjunto é maior que a soma das partes”, diz. Ou seja, montar um time não é só achar 11 bons jogadores. Nem sempre 11 craques formam um time vencedor, e nem sempre um time vencedor está cheio de craques. Então ele apresenta o campo da matemática que dá conta de problemas dessa natureza: a pesquisa operacional.

Essa análise permite que, com dados imperfeitos ou incompletos, alguém chegue à melhor solução possível. Foi uma teoria usada pelos engenheiros que mandaram o homem à Lua. “Havia um problema conhecido: chegar à Lua. Mas os dados eram incompletos, porque ninguém tinha ido lá”, diz Bourgeois. A tese foi aplicada em várias outras tecnologias, da bomba atômica aos prédios com elevadores inteligentes (que indicam qual elevador usar, comuns em edifícios corporativos modernos).

Baseado em pesquisa operacional, Bourgeois começou a trabalhar num algoritmo que dissesse quais jogadores uma equipe da série A deveria contratar para terminar o ano seguinte no G4, os quatro primeiros do Brasileirão. O algoritmo, claro, seria alimentado por informações dos jogadores. Mas quais informações? O que realmente importa? Ao acertar a mão nesses parâmetros, ele chegou a um resultado surpreendente.

“O gol, por exemplo, não importa”, ele diz – talvez se tornando a primeira pessoa do futebol a pronunciar a frase. “Gol é muito aleatório. Você chuta, a bola bate na cabeça de outro cara e entra. Outro jogador chuta, a bola bate na trave, corre por cima da linha e não entra”, diz. “O gol, para mim, vale zero.”

Ele então formulou uma hipótese. Para que um time faça gols, há duas condições básicas: ter a bola e criar uma situação de gol. “É o que leva ao evento aleatório gol”, diz. Assim, os parâmetros que avaliam os jogadores derivariam desses dois pontos: posse de bola e chances de gol. O número de passes dados por um jogador, por exemplo, não é um parâmetro. Já o número de oportunidades de gols criadas pela sequência de passes da qual ele participou, sim. A quantidade de bolas roubadas não é um parâmetro. Já o número de desarmes seguidos de passes que criam oportunidades de gol, sim. E por aí vai – são dezenas de atributos.

Prevendo o passado
A essa mistura, ele acrescentou avaliações para posições específicas, mas sempre com uma adaptação, um “twist” na estatística. Para os atacantes, em vez de considerar os gols marcados, usou o aproveitamento de um artilheiro quando colocado em condição de marcar. No lugar dos desarmes dos zagueiros, a influência – ou correlação – de um zagueiro nas defesas do goleiro. Tudo feito, Bourgeois criou um banco de dados com as “notas” de todos os jogadores da série A. E foi fazer um teste.

Para validar o modelo, ele bolou um jeito de “voltar ao passado” para fazer previsões do futuro. A partir de dados de temporadas passadas do serviço Footstats, ele calculou as “notas” dos jogadores em 2011 e, com elas, simulou os jogos de 2012. Depois fez a mesma coisa para “antever” (ou simular uma antevisão) dos campeonatos de 2013 e 2014. Num slide do computador, Bourgeois mostra, lado a lado, as previsões e o que de fato aconteceu. O índice de acerto dos times rebaixados e entre os quatro primeiros (sem considerar a colocação exata) é de 87,5%.

Impressionante. Mas ele mostra a mão espalmada e passa aos slides seguintes, como quem diz “calma que não é tudo”. Nas próximas telas, surge um estudo de caso do Palmeiras – ele presta consultoria informal e negocia a venda da ferramenta ao clube. Bourgeois mostra as contratações sugeridas e – acredite – quantos pontos na tabela cada jogador acrescentaria no fim do ano. Leandro, da Chapecoense, acrescentaria 5,33 pontos. Marco Antônio, do Figueirense, mais 8,53. “Não são valores absolutos, é uma simulação na qual as contratações estão correlacionadas. E servem no Palmeiras. Se você analisar o Corinthians, podem ser outras”, afirma. “O que eu faço, resumindo, é estudar os efeitos positivos ou negativos de um atleta para um elenco.”

Para chegar à alegada exatidão, Bourgeois fez uma sequência quilométrica de simulações. “A gente pegava um time. O Cruzeiro, digamos. Então trocava o goleiro por outro e simulava os jogos que o time teria, para ver qual o efeito da mudança. Fizemos isso com todos os jogadores e todos os times do campeonato.”

A matemática complicada não chega a ser problema. Nascido na França e criado entre Paris e o Rio de Janeiro, ele está mais do que acostumado a cálculos complexos. Foi um dos primeiros a mexer com derivativos, no final dos anos 80, em Nova York. Estruturava esse tipo de opção financeira no banco Bear Stearns, depois comprado pelo JP Morgan. Nos anos 90, mudou-se para o Brasil como executivo do francês Société Générale. Veio criar derivativos na época da hiperinflação, das malucas aplicações overnight... “Faço conta chata faz tempo”, ele...