Camp Nou, 2015. Em um canto do vestiário, Xavi Hernández se recosta contra o armário de madeira. O ar está carregado de suor e silêncio. Alguém pergunta baixinho: ‘Quantos passes você errou hoje?’. O camisa 6 sorri, cansado. ‘Não sei. E nem quero saber. Prefiro saber quantos passes meus quebraram linhas que ninguém viu’. Essa cena, sussurrada por um auxiliar na época, sintetiza o dogma de uma era: a precisão era rainha, mas a intenção, o avanço silencioso, nunca entrou na planilha. Até que um grupo de analistas, munidos de tracking data e modelos probabilísticos, resolveu dar nome ao que Xavi já sabia: o passe não é apenas uma entrega. É uma aposta.
A Heresia contra o ‘Tocá e Movimenta’
Durante décadas, a estatística de passes se resumia a um número absoluto e uma porcentagem. ‘Ah, fulano acertou 92% dos passes’. A mídia repetia como mantra. Mas isso é quase tão útil quanto saber quantas vezes um goleiro tocou na bola. O problema é que um passe de 5 metros para trás, em zona de segurança, vale o mesmo que um passe de 30 metros que rompe duas linhas adversárias. Essa igualdade matemática sempre foi um escárnio para quem entende de futebol de verdade.
Em meados dos anos 2010, um grupo de cientistas do esporte, liderados por gente como o israelense David Sumpter (autor de ‘Soccermatics’) e analistas do Liverpool de Klopp, começaram a questionar: e se pudéssemos medir a ‘qualidade’ do passe com base na probabilidade de ele gerar uma finalização? Nasce o conceito de xPass (Expected Pass), ou passes esperados.
O que é xPass e por que ele é mais revolucionário que o xG?
O xG (Expected Goals) já é mainstream. Mas o xPass é a fronteira seguinte. Basicamente, é um modelo que atribui um valor probabilístico a cada passe: de 0 (nunca resulta em gol) a 1 (passe que GARRANTE um gol). O xPass considera dezenas de variáveis: posição do passador, posição do receptor, pressão do defensor, ângulo de passe, distância, velocidade da jogada, espaço disponível. Um passe lateral no meio-campo pode valer 0,02 xPass. Já um passe em profundidade, com o atacante em condição de finalizar, pode valer 0,45.
O Liverpool de Klopp foi um dos primeiros a usar o xPass como ferramenta de scouting e análise de desempenho. Lembra daquele passe de Alexander-Arnold para Salah? O xPass altíssimo não apenas premiava o criador, mas também ensinava os jogadores a arriscar mais em zonas de perigo. O resultado: um time que, entre 2018 e 2020, quebrou recordes de chances criadas.
O Caso De Bruyne: O Artista das Probabilidades
Vamos a um caso concreto. Kevin De Bruyne, meia do Manchester City, é um dos jogadores mais superestimados pelas métricas tradicionais? Não. Mas ele é subestimado pela precisão de passes. Em 2019/2020, sua taxa de acerto de passes foi de ‘apenas’ 78,8%, baixa para um meia de elite. Pep Guardiola chegou a ser criticado por insistir em alguém que ‘perdia tantas bolas’. O que os críticos ignoravam: De Bruyne liderava a Premier League em xPass por passe tentado. Seus passes progressivos, aqueles que avançam em direção ao gol, tinham um valor esperado de criar finalizações muito acima da média.
Modelos de xPass revelam que De Bruyne é um dos jogadores que mais ‘quebra linhas’ com passes verticais, mesmo quando a taxa de acerto cai. Ele aposta em passes de alto risco e alto retorno. E o City, ao adotar essa métrica, blindou o jogador contra críticas externas. Como disse um analista do clube: ‘Se ele erra cinco passes arriscados, mas o sexto resulta em gol, a matemática está a favor dele’.
O Jogador Invisível: O Passador que Ninguém Vê
Há um perfil de jogador que o xPass resgatou: o passador ‘invisível’. Jogadores como Mikel Merino (Real Sociedad) ou Florian Neuhaus (Borussia Mönchengladbach) têm números de passes totais modestos, mas lideram em xPass acumulado. Eles jogam nas entrelinhas, em zonas de alta pressão, e executam passes que desmontam defesas, mesmo que nem sempre virem assistência. O xPass permite enxergar o que os olhos humanos perdem: a semente da jogada.
O Contra-ataque: Os Críticos da Estatística
Claro que há resistência. ‘Futebol não é probabilidade. É emoção. É raça’. O argentino Diego Simeone, por exemplo, já disse que não confia em ‘modelos de laptop’. Mas os números estão mudando até o Atlético de Madrid. Nos últimos anos, o clube contratou um departamento de ciência de dados que analisa xPass para treinos. A questão não é substituir o olho humano, mas amplificá-lo. O xPass não diz ‘faça isso’, diz ‘pense nisso’.
Em 2021, um estudo da Universidade de Liverpool mostrou que times que priorizam passes de alto xPass (mesmo com taxa de erro maior) criam 34% mais chances de gol do que times que priorizam passes seguros. A evidência é forte demais para ser ignorada.
A Próxima Fronteira: xPass Coletivo e Defesas
O próximo passo? Modelos de xPass coletivo, medindo a teia de passes de todo um time. E também modelos para defender contra passes: o famoso ‘xPass Prevention’. Times como Brighton e Brentford já usam métricas para treinar a compactação defensiva, sabendo exatamente em quais zonas do campo permitir passes de baixo xPass e sufocar os de alto xPass.
Você já viu um zagueiro se jogar para bloquear um passe, mesmo que a bola não vá para um atacante direto? Ele pode estar seguindo um modelo de xPass. O jogo está mudando dentro da cabeça dos jogadores.
Epílogo: A Lição de Xavi
Anos depois daquele sussurro no vestiário, Xavi ouviu falar do xPass. Em uma entrevista, ele riu: ‘Sempre soube que um passe para frente vale mais que dez para trás. Agora tenho números para provar’. O futebol sempre foi um jogo de intenções. O xPass, enfim, transformou intenção em dado. E, como todo bom dado, ele não conta a história completa. Mas ele aponta o caminho. Cabe a nós, que amamos o jogo, caminhar por ele com os olhos abertos e o coração palpitante.