Durante os 90 minutos de uma partida de futebol, tudo pode acontecer. É bem a máxima daquela velha frase: "o jogo só acaba quando termina". Mas, às vezes, a estatística pode ajudar a entender o que vai ocorrer até o apito final. Qual time está mais próximo do gol ou tem maior probabilidade de vencer? Qual a porcentagem para o resultado ser um empate? Essas perguntas já podem ser respondidas pelo placar em tempo real do Google, graças ao Machine Learning. Numa tradução simples, o aprendizado da máquina, é um subcampo da engenharia e da ciência da computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional em inteligência artificial. Você deve estar se perguntando: "Tá, mas o que isso tem a ver com futebol?".

Cada time tem uma cor, assim como o empate. A atualização vai ocorrendo conforme os números de chutes a gol, defesas do goleiro e posse de bola vão mudando. No clássico entre Fluminense x Botafogo, o tricolor teve posse maior durante os 90 minutos. Dessa maneira, desde o início, a ferramenta já mostrava uma porcentagem de mais de 40% para o Fluxo, superando o empate. Aos 35 minutos, após o Alvinegro tomar o gol, a diferença ficou ainda maior, sendo 70% na vitória do Fluminense, 21% no empate e 9% na vitória do Botafogo (foto abaixo). Só é possível acompanhar o andamento durante o jogo. Os dados ficam indisponíveis depois.

No jogo Barcelona x Inter de Milão, mesmo o Barcelona perdendo, as estatísticas do Google mostravam que o Barcelona iria virar o jogo e, no fim, o time catalão acabou vencendo por 2 a 1.

Algo parecido aconteceu na na partida entre Flamengo x Atlético-MG. Logo no início do jogo, o Google apontava o rubro-negro como favorito, condição que aumentou ainda mais com o gol marcado ainda no primeiro tempo. Mesmo com o empate do Galo no início do segundo tempo, o Google continuava apontando o Fla como favorito com mais de 50%, resultado que se confirmou com a vitória de 3 a 1.

- Todo o nosso trabalho de gerenciamento de mídia é baseado em informações disponibilizadas pelo cliente e em coleta de dados. Quanto mais conseguimos identificar probabilidades e tendências de mercado, mais chances de as campanhas de mídia darem certo. E o Machine Learning e a inteligência artificial têm papel cada vez mais fundamental nisso. Na prática, seria como se pudéssemos identificar que determinado consumidor está mais perto do momento de compra do que outro e direcionar a campanha para aquele que tem mais chance de consumir determinado produto ou serviço - explica Ricardo Perrotta, CEO da Buzzer.

Texto: Ideallize AC.