Alguns jogadores de futebol ganham salários ridículos, enquanto outros do mesmo time ganham muito menos. As equipes justificam esses salários apontando para o desempenho em campo, mas um novo modelo de computador sugere que a diferença entre desempenho e remuneração é maior do que muitos percebem.

Cientistas da computação da Lawrence Technological University usaram o aprendizado de máquina e a ciência de dados para analisar os salários de 6.082 profissionais de futebol europeus. Eles montaram um conjunto de 55 atributos que refletem as habilidades de cada jogador.

Os atributos incluíram desempenho (como precisão de pontuação e aprovação), comportamento (por exemplo, agressividade e visão) e habilidades (como velocidade, aceleração e controle de bola).

Mais pago em excesso

Cada jogador foi então atribuído um salário com base nessas habilidades, em comparação com as habilidades de todos os outros jogando a mesma posição, que foi posteriormente comparado com o salário do mundo real do jogador na temporada 2016-2017. Os resultados mostraram que Lionel Messi deveria ser o jogador mais bem pago do mundo, seguido por Cristiano Ronaldo, Luis Suárez, Neymar, David De Gea e Mesut Oezil..

No entanto, o modelo estimou que o salário de Messi deveria ser de cerca de € 234.000 - o que representa menos da metade de seu salário semanal real. O tamanho da brecha faz dele o jogador de futebol mais pago do mundo em comparação com os outros. Messi foi seguido pela lista de Angel Di María, Robin Van Persie, Ivan Rakitic e Nicolas Otamendi..

O modelo também foi capaz de identificar os jogadores mais mal pagos. No topo da lista estava Bernado Silva, cujo estimado salário merecido era € 100.000 mais alto do que o que ele realmente recebeu de Mônaco na temporada 2016/17. Outros jogadores mal pagos incluíram Harry Kane, Granit Xhaka, Timo Horn e Paco Alcacer..

Força sozinha

Os jogadores mal pagos tendiam a ter um desempenho melhor do que os jogadores pagos em excesso em sua agilidade, aceleração, velocidade, equilíbrio e capacidade de acompanhar a posição dos outros jogadores. Os jogadores pagos em excesso tendem a ter uma vantagem apenas em força.

Os pesquisadores, Lara Yaldo e Lior Shamir, alertaram que o modelo só leva em conta a habilidade - e não fatores como direitos de transmissão e vendas de produtos que poderiam oferecer outros incentivos para pagar mais um jogador. Mas eles disseram que esperam ajudar a reduzir a desigualdade salarial, que tem um efeito negativo no desempenho dos jogadores, e simplificar o processo de negociação..

Os detalhes completos do estudo estavam no Revista Internacional de Ciência da Computação no Esporte.

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