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¿Cómo se ve "Bueno" en FM24?

Marcusme1981

Por Marcusme1981

Primero de todo, quería dar las gracias al usuario de Twitter @FM_Stag, cuya página web es FMStag.com, por darme permiso para traducir su artículo How does "good" look like in FM24?. Este artículo es una revisión del que ya realizara un año atras con How does "good" look like in FM23? el cual tuvo un gran recibimiento el la comunidad anglosaxona de FM. 

Os dejo el enlace de los enlaces de las guías a continuación:

Versión del FM24

https://fmstag.com/statistics-what-does-good-look-like-in-fm24/

Versión del FM23

https://fmstag.com/statistics-what-does-good-look-like-in-fm23/

Además del enlace a su página web donde podéis encontrar más material.

https://fmstag.com/

Hace tiempo, durante el ciclo del FM23 encontré la primera versión de esta guía y creí que podía ser muy útil para la comunidad, sobre todo para aquellos que usan el llamado método "MoneyBall en sus partidas". Yo no soy muy fan de este enfoque, creo que el fútbol es muy diferente al baseball y por consiguiente no considero que su aplicación sea del todo correcta. 

A pesar de esto, decidí pedirle permiso a su creador para traerla a este foro. Por una cosa u otra no encontré el momento necesario para traducirla y ésta quedó en el olvido hasta el otro día, que vi un post del compañero @Arnnau donde pedía ayuda para fichar bien y cómo saber que jugadores eran "validos". 

 

¿Cómo se ve "BUENO" en FM24?

Introducción

El año pasado, durante el ciclo de FM23, mi publicación más popular, por un margen absolutamente desproporcionado, fue "¿Cómo se ve lo bueno en FM23?"

Para esta versión, he tomado prestado el contexto y gran parte de mis propias palabras de aquel artículo, pero todos los números presentados al final son el resultado de horas y horas de nueva investigación. Las estadísticas han sido recopiladas y comparadas exclusivamente usando FM24. Algunas métricas individuales se calculan de forma completamente diferente debido al motor del juego en esta versión, lo que ha obligado a rehacer todo el trabajo desde cero.

En este artículo considero que las estadísticas que evalúan el rendimiento en el fútbol pueden ser esclarecedoras en el mejor de los casos, inducir a error en el peor o incluso irrelevantes en términos intermedios. Personalmente, las considero fascinantes y muy útiles, pero solo cuando son debatidas y aplicadas en una forma lógica y coherente.

¿De qué va todo esto?

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Puntos de partida y puntos de referencia son conceptos diferentes, pero en realidad, lo que nos interesa en este artículo es encontrar un punto inicial para comparar estadísticas de rendimiento en FM. En otras palabras, queremos definir qué significa un buen rendimiento en términos numéricos. Hablando en general, todos coincidiremos en que un 15 en el atributo de remate se podría definir como bueno. Pero, objetivamente, ¿cuál es un buen número de disparos a puerta por partido para un delantero? ¿2 por partido? ¿12? Un 17 en entradas para un defensa central, todos pensaremos que es excelente, pero ¿2,17 entradas ganadas por partido es un buen número? ¿Cómo podemos saberlo? Y esto es lo que voy a tratar de responder.

Ahora debo recalcar que FM calcula las estadísticas de rendimiento de manera diferente a como se hace en la vida real. Esto es porque, a pesar de que FM es un maravilloso simulador de fútbol, sigue siendo un videojuego, lo creáis o no. Diversos creadores del juego y altos cargos de SI han comentado a lo largo de los años en múltiples ocasiones, no solo en los foros oficiales, sino también en podcasts y diferentes entrevistas.

En este artículo trato de dar respuesta a la pregunta de Eddie: "¿4,2 regates por partido es un buen número?" y a muchas otras como esta, y lo hago proporcionando tablas que muestran como se ve "bueno" para todas las métricas de rendimiento clave en FM24 para cada posición en el campo.

He hecho esto tomando páginas y páginas de datos de rendimiento exportados al final de temporada de múltiples partidas en FM24 y calculando parámetros de rendimiento: Bueno, Aceptable y Deficiente para cada métrica relacionada con una posición en el campo, como defensa central o mediocampista de banda, etc. He cambiado ligeramente la clasificación utilizada el año anterior (Bueno = Alto, Aceptable = Medio y Deficiente = Bajo) ya que de esta manera lo encuentro más útil.

Aviso: Entiendo que en algunas ocasiones quieres que tus jugadores hagan cosas diferentes a los estándares de su posición, dependiendo de tu sistema táctico. Por ejemplo, donde yo he asumido que un buen lateral tendrá un buen número de centros completados por partido, puede que tú prefieras jugar con un lateral inverso que tenderá a meterse por dentro, o un lateral práctico que se quedará atrás y no tendrá un impacto en el apartado ofensivo. De igual forma, puede que prefieras que tu portero juegue adelantado, cortando cualquier balón a la espalda de tus defensas y luego arriesgue con el balón en los pies con desplazamientos largos. Mientras que otros querrán que sus porteros se dediquen a detener los disparos y distribuir el balón sin arriesgar. No puedo tener en cuenta todas las opciones posibles, pero en los aspectos generales debería ser útil.

Además, hay que tener en consideración que un defensa con un alto número de entradas por partido (por ejemplo) no tiene por qué ser mejor que uno con un número bajo. Quizás, el primero juega en un equipo más pequeño y pasa más tiempo defendiendo que el segundo. Hasta que no incluyamos cifras ajustadas por posesión para las métricas defensivas (¿un proyecto para el futuro?), este análisis siempre será subjetivo. Incluso entonces, también lo será.

Las cifras pueden contar cualquier historia que uno quiera que cuenten. Úsalas como prefieras. Simplemente estoy llevando a cabo las horas necesarias para los cálculos matemáticos iniciales para que tú no tengas que hacerlo.

Para cada posición/rol, he creado una tabla. No he cubierto todos los roles que hay en el juego (esto sería una auténtica locura), pero los he dividido de la manera más lógica que he podido.

¿Cómo lo he llevado a cabo?

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Examiné el final de temporada de tres partidas en diferentes universos dentro del juego. En cada una, realicé una búsqueda de jugadores que hubieran jugado un mínimo de 2000 minutos en equipos de las cinco grandes ligas europeas: Inglaterra, Francia, Alemania, Italia y España.
 
Para recopilar el tipo correcto de jugadores en la búsqueda, me aseguré de que solo aparecieran aquellos cuya posición fuera la natural. Además, para cumplir con el perfil necesario de descripciones como “Mediocampista - Destructor” o “Centrocampista de banda – Asistidor”, incluí un filtro para varios atributos clave, de forma que los resultados se ajustaran lo máximo posible a las descripciones de los perfiles. Por ejemplo, un mediocampista destructivo debería tener un valor alto en Agresividad y Entradas, mientras que un centrocampista de banda asistidor necesitaría números altos en Regate, Visión y Centros, por ejemplo.
 
Entonces, seleccioné diez jugadores de la parte alta, media y baja de los resultados para cada estadística en cuestión. Posteriormente, calculé un promedio para cada grupo. Una vez obtenido el valor promedio para Bueno, Aceptable y Deficiente en cada estadística, repetí el mismo procedimiento para las otras dos partidas guardadas, promediando esos valores (los de las tres partidas) para asegurarme de que los resultados finales fueran lo más justos y equilibrados posible, de forma que se pudiera mitigar cualquier anomalía en alguno de los universos creados en las partidas.

Nota para los creadores de skins

El año pasado, varios creadores de skins eligieron usar estos números e implementarlos directamente en el perfil del jugador dentro de sus skins. Por favor, sentíos libres de hacerlo; solo nombrad la sección como “FM Stag Stats” o simplemente acreditad el trabajo de alguna otra manera. Además, etiquetadme en cualquier tweet en el que anunciéis el skin: @Fm_Stag. Me encanta ver cómo se puede utilizar este trabajo de forma creativa.¡¡Gracias!!

Muéstrame el dinero las métricas

Después de muchas horas de trabajo recopilando cifras, estos son los resultados:
 
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Los usos más prácticos de estas métricas son el ojeo de un objetivo de fichaje, la evaluación de tus propios jugadores o la comparación entre dos de ellos.
 
Ejemplo 1: Quiero un central con buen toque en la próxima ventana de verano y he encontrado uno que juega en un equipo de nivel similar, pero en otro país. Tiene 1.8 entradas completadas, 0.77 despejes y 5.1 pases progresivos (todas estas estadísticas por partido). ¿Son estos valores buenos? Una rápida ojeada a la tabla de métricas nos dice que el jugador se sitúa en la parte alta del grupo de Aceptables para un defensa con toque (basándonos en los números). Un buen hallazgo (a priori) que merece la pena un análisis más detallado, ya que estos valores nunca te dirán información clave como su tendencia a lesionarse, si le gustan los partidos importantes o cómo su personalidad encaja dentro de la dinámica de tu equipo.
 
Ejemplo 2: Me gustaría un goleador, un verdadero delantero centro, y el objetivo que tengo en mente ha marcado goles y tiene una buena distribución de atributos. Hasta el momento, pinta genial. Sin embargo, al analizarlo veo que tiene un xG sin penaltis de 0.17 por partido y una ratio de conversión del 16%. ¿Es esto bueno? Es hora de mirar la tabla. En realidad, es bastante deficiente. A pesar de sus buenos atributos y número de goles, parece que no aparece en las zonas de peligro tan a menudo como debería y tiende a desperdiciar un alto número de oportunidades. Probablemente, no sea el hombre que buscamos.
 
Podría continuar, pero estoy seguro de que ya has captado la idea del tipo de preguntas que estos números pueden ayudarte a resolver.

Disfruta

Para aquellos a los que les gustan los datos analíticos o, me atrevería a decir, el enfoque “Moneyball” en FM, espero que esta tabla sea una ayuda que los guíe en la toma de decisiones cuando se enfrenten a infinitas columnas de estadísticas sin un fundamento aparente.
 
Este análisis se ha centrado en estudiar jugadores de la élite en las principales ligas europeas, pero puedes y, definitivamente, debes comparar el rendimiento de tus jugadores con estos valores, sin tener en cuenta el nivel en el que juegues ni tu enfoque táctico; solo recuerda el contexto explicado anteriormente. Los números no lo son todo en el fútbol, pero pueden ser de gran ayuda.

¿Cómo lo vas a usar? Explícamelo en X.

Gracias por leerlo.

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