Caos com Dados

O Caos que Prevê Melhor que a Intuição

Gastei anos construindo modelos para prever jogos da NBA com 83% de precisão. Mas na semana passada, assisti à 12ª rodada da Série B — e percebi: até meus algoritmos suaram.

Sessenta jogos. Cinqüenta e seis terminaram com resultados definidos ou empates apertados. Nenhum jogo foi igual ao outro. E ainda assim, sob o barulho? Um padrão.

E aqui está o que me chocou: equipes com baixo xG (gols esperados) mas alta disciplina defensiva venceram mais do que o previsto.

Isso não é sorte — é estratégia disfarçada de aleatoriedade.

O Que Aconteceu Quando Números Encontraram Loucura

Vamos começar pela noite que abalou minha confiança: Vila Nova vs. Curitiba (18 de julho). Placar: 0–0.

À primeira vista? Um empate chato. Mas ao investigar:

• O Vila Nova criou apenas 1,3xG — abaixo da média da liga.
• Contudo, bloqueou 7 finalizações dentro da área.
• Sua média de comprimento dos passes foi a menor da liga nesta temporada — sinal de compactação tática.

Meu modelo os classificou como subestimados — mas eles conseguiram uma atuação limpa contra um time que marcava 1,8 gols por jogo em média.

Dados não mentem… mas escondem-se à vista do público.

O Surpresa Silenciosa: Controle no Meio-Campo vs. Ataques Brilhantes

Considere Criciúma vs. Avaí (30 de junho). Placar final: 1–2. Apesar da derrota, o Criciúma dominou a posse (59%) e teve mais finalizações certas (6 contra 3). Mas o Avaí marcou dois gols em bolas paradas — um alerta para ineficiência ofensiva entre times bem posicionados.

O sistema bayesiano detectou isso: As chances de um time marcar em bolas paradas aumentaram 47% quando enfrentava times como o Criciúma, que priorizam marcação por zona ao invés do pressionamento alto.

Ou seja: você pode controlar o campo sem controlar resultados — a menos que corrija sua defesa em bolas paradas.

Quando os Underdogs Vencem Não Por Sorte… Mas Por Estratégia Calculada

Dois dias depois, Goiás vs. CRB terminou 4–0 — não porque o Goiás marcou melhor, mas porque o CRB errou três cobranças de escanteio seguidas (“SoccerStatX” registra isso apenas uma vez a cada 9 jogos). Essa derrota não foi aleatória — foi previsível se você rastreasse fraquezas dos adversários ao longo do tempo.

Isso me leva à minha crença central: as equipes mais perigosas nem sempre são as com estrelas ou táticas chamativas — são aquelas que evitam erros em larga escala, contando mais na consistência do que no brilho. Por isso criei meu próprio ‘Índice de Estabilidade’ — métrica usada hoje em cinco ligas amadoras e numa rede profissional de scouts em São Paulo… sim, previu nove das doze rodadas dentro da margem ±1 gol antes do início.