Um arcabouço computacional para caracterizar sorte e habilidade em ligas esportivas

Prever o resultado de eventos esportivos é uma tarefa muito desafiadora. Este trabalho quantifica essa dificuldade através de um coeficiente que mede a distância entre o resultado final observado em ligas esportivas e o idealizado em competições completamente balanceadas em termos de habilidade. Este coeficiente indica a presença relativa de sorte e habilidade no campeonato. Foram coletados e analisados todos os jogos de 198 ligas esportivas, compostas de 1503 temporadas, oriundas de 84 países diferentes em 4 esportes: basquete, futebol, voleibol e handebol. Foi medida a competitividade por país e esporte. Também foram identificadas em cada temporada quais equipes deveriam ser removidas para que a liga ficasse completamente aleatória. Surpreendentemente, não é necessária a remoção de muitas equipes. Outra contribuição deste trabalho um modelo gráfico probabilístico cujo objetivo é aprender sobre as habilidades das equipes e decompor o peso relativo da sorte e da habilidade em cada partida. O componente da habilidade foi separado em variáveis associadas às características da equipe. O modelo também permite estimar como 0.36 a probabilidade do pior time, o chamado underdog, vencer uma partida na liga americana de basquete NBA. Como mostrado na primeira parte deste trabalho, a sorte está substancialmente presente mesmo nos campeonatos mais competitivos, o que parcialmente explica porque modelos sofisticados e complexos dificilmente conseguem ter resultados melhores que modelos mais simples na tarefa de prever resultados esportivos.It is well know that predicting the outcome of sports events from feature-based models is a very challenging task. This work quantifies that difficulty by proposing a coefficient that measures the impact of luck and skill on final results of sport leagues. It was collected and analyzed all games from 1503 seasons of 84 countries in 4 different sports: basketball, soccer, volleyball and handball. Though the proposed coefficient, it was possible to measure the competitiveness by countries and sports. Another contribution of this work is the fitting of a probabilistic graphical model in order to learn about the teams' skill in situations where skill has a large impact on the results according with the proposed coefficient. The model finds on National Basketball Association (NBA) championship a correlation of about 0.7 between the estimated skill and the number of wins throughout the season