Algunos jugadores de fútbol ganan salarios ridículos, mientras que otros en el mismo equipo ganan mucho menos. Los equipos justifican esos salarios señalando el rendimiento en la cancha, pero un nuevo modelo informático sugiere que la brecha entre el rendimiento y el pago es mayor de lo que muchos creen..

Los informáticos de la Universidad Tecnológica de Lawrence utilizaron el aprendizaje automático y la ciencia de datos para analizar los salarios de 6,082 jugadores profesionales de fútbol europeo. Reunieron un conjunto de 55 atributos que reflejan las habilidades de cada jugador..

Los atributos incluyeron el rendimiento (como puntuación y precisión de pase), comportamiento (por ejemplo, agresión y visión) y habilidades (como velocidad, aceleración y control de la pelota).

Más pagado

Luego, a cada jugador se le asignó un salario basado en esas habilidades, en comparación con las habilidades de todos los demás que jugaban en la misma posición, que posteriormente se comparó con el salario real del jugador en la temporada 2016-2017. Los resultados mostraron que Lionel Messi debería ser el jugador mejor pagado del mundo, seguido por Cristiano Ronaldo, Luis Suárez, Neymar, David De Gea y Mesut Oezil..

Sin embargo, el modelo estimó que el salario de Messi debería ser de aproximadamente € 234,000, lo que representa menos de la mitad de su salario semanal real. El tamaño de la brecha lo convierte en el jugador de fútbol más pagado del mundo en comparación con los demás. Messi fue seguido en la lista más pagada por Angel Di Maria, Robin Van Persie, Ivan Rakitic y Nicolas Otamendi..

El modelo también fue capaz de identificar a los jugadores más mal pagados. El primero de la lista fue Bernado Silva, cuyo salario merecido estimado era € 100,000 más alto que el que recibió realmente de Mónaco en la temporada 2016-17. Otros futbolistas mal pagados incluyen a Harry Kane, Granit Xhaka, Timo Horn y Paco Alcacer.

Fuerza sola

Los jugadores mal pagados tendían a rendir mejor que los jugadores pagados en exceso en su agilidad, aceleración, velocidad, equilibrio y su capacidad para rastrear la posición de los otros jugadores. Los jugadores pagados en exceso tendían a tener una ventaja solo en la fuerza.

Los investigadores, Lara Yaldo y Lior Shamir, advirtieron que el modelo solo tiene en cuenta la habilidad, y no factores como los derechos de transmisión y las ventas de artículos que podrían ofrecer otros incentivos para pagar más a un jugador. Pero dijeron que esperaban que pudiera ayudar a reducir la desigualdad salarial, lo que tiene un efecto negativo en el rendimiento del jugador y simplifica el proceso de negociación..

Los detalles completos del estudio estaban en el Revista Internacional de Ciencias de la Computación en el Deporte.

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