Sports Analytics con Python: Comparando los partidos con mayor y menor actividad ofensiva del Mundial FIFA 2026

¿Qué hace realmente emocionante a un partido de fútbol?

Cuando hablamos de un gran partido solemos pensar inmediatamente en muchos goles. Sin embargo, en Sports Analytics la producción ofensiva puede analizarse desde una perspectiva mucho más amplia utilizando estadísticas avanzadas.

En este proyecto desarrollé un Match Excitement Score (MES), un índice que resume la actividad ofensiva de cada encuentro del Mundial FIFA 2026 mediante una combinación de métricas tradicionales y avanzadas.

Todo el análisis fue realizado en Python utilizando Pandas y Matplotlib, compartiendo además el notebook completo para que cualquier persona pueda reproducir los resultados.

¿Cómo se construyó el Match Excitement Score?

El índice integra seis variables ofensivas disponibles en el dataset:

⚽ Goles
📈 Expected Goals (xG)
🎯 Total de disparos
🥅 Disparos a puerta
🔥 Big Chances
📍 Toques dentro del área rival

Cada variable fue estandarizada mediante Z-score y posteriormente se calculó el promedio de todas ellas para obtener un único indicador.

Valores positivos representan partidos con mayor producción ofensiva, mientras que valores negativos indican encuentros donde ambos equipos generaron pocas oportunidades.

Top 10 partidos con menor actividad ofensiva

La primera visualización muestra los diez partidos que obtuvieron el menor Match Excitement Score durante el torneo.

Estos encuentros se caracterizan por registrar pocos disparos, bajo xG y escasa generación de ocasiones claras de gol.

Top 10 partidos con mayor actividad ofensiva

La segunda gráfica presenta el extremo opuesto del torneo: los diez partidos con mayor producción ofensiva.

Estos encuentros combinaron un elevado número de disparos, mayores valores de Expected Goals (xG), más grandes oportunidades y una presencia constante dentro del área rival.

Comparando ambos extremos del Mundial

Una de las observaciones más interesantes es que ningún partido aparece simultáneamente en ambos rankings. Esto confirma que el Match Excitement Score logra diferenciar correctamente los encuentros con baja y alta producción ofensiva.

Sin embargo, algunas selecciones sí aparecen en ambos extremos del análisis. Equipos como Francia, España, Uruguay y Australia disputaron partidos con comportamientos ofensivos muy diferentes dependiendo del rival y del contexto competitivo.

Este resultado demuestra que el rendimiento ofensivo no depende únicamente de la calidad de una selección, sino también del estilo de juego del oponente, la fase del torneo y la dinámica específica de cada partido.

Hallazgos del Match Excitement Score (MES)

Además de identificar los partidos con mayor y menor actividad ofensiva del Mundial FIFA 2026, la comparación entre ambos rankings permitió descubrir patrones interesantes en el comportamiento de varias selecciones.

1. Francia fue la selección con mayor variabilidad ofensiva🇫🇷

Francia aparece en ambos extremos del análisis. Por un lado, disputó encuentros que fueron clasificados entre los de menor actividad ofensiva, como el triunfo 3-0 sobre Irak y la derrota 0-2 frente a España. Sin embargo, también protagonizó el partido con el mayor Match Excitement Score (MES) del torneo: el espectacular 4-6 frente a Inglaterra.

Este comportamiento sugiere que los encuentros de Francia presentaron perfiles ofensivos muy diferentes a lo largo del Mundial, reflejando cómo el contexto y el rival pueden influir significativamente en la dinámica de un partido.

2. Alemania demuestra que un empate también puede ser ofensivo🇩🇪

Alemania aparece dos veces entre los partidos con mayor actividad ofensiva. Uno de ellos fue la goleada 7-1 sobre Curazao, un resultado que naturalmente refleja un elevado volumen ofensivo. Sin embargo, también destaca el empate 1-1 frente a Paraguay.

Este último encuentro demuestra que el número de goles no siempre representa la intensidad ofensiva de un partido. A pesar del marcador, las estadísticas registraron una elevada producción de oportunidades, disparos y acciones ofensivas, lo que permitió que obtuviera un Match Excitement Score elevado.

3. México ganó partidos con baja actividad ofensiva🇲🇽

México aparece en dos ocasiones dentro del ranking de menor actividad ofensiva: la victoria 1-0 sobre Corea del Sur y el triunfo 2-0 frente a Sudáfrica.

Este resultado pone de manifiesto que obtener una victoria no implica necesariamente disputar un partido abierto desde el punto de vista ofensivo. Ambos encuentros registraron una generación limitada de oportunidades en comparación con el resto del torneo, aunque México consiguió la eficacia suficiente para asegurar el resultado.Para mi como mexicana si sufrí los partidos y los sentí emocionantes.

4. Inglaterra protagonizó el partido más ofensivo del Mundial🏴󠁧󠁢󠁥󠁮󠁧󠁿

La selección inglesa aparece en el encuentro con el Match Excitement Score más alto del torneo: Francia 4-6 Inglaterra.

Este partido destacó por combinar una gran cantidad de goles, elevado número de disparos, múltiples grandes oportunidades y un alto valor de Expected Goals (xG), convirtiéndose en el mejor ejemplo de un encuentro con producción ofensiva excepcional dentro del Mundial FIFA 2026.

5. Uruguay protagonizó el encuentro con menor actividad ofensiva🇺🇾

El partido Uruguay 0-1 España obtuvo el Match Excitement Score más bajo de todo el torneo.

De acuerdo con las variables utilizadas para construir el índice, este encuentro presentó una producción ofensiva inferior al resto de los partidos analizados, registrando una combinación de pocas oportunidades claras, bajo volumen de disparos y una limitada presencia ofensiva dentro del área rival.

Este resultado ilustra cómo el Match Excitement Score permite identificar encuentros en los que la generación ofensiva fue reducida, independientemente de la importancia deportiva o del resultado final.

¿Qué aporta el Match Excitement Score?

Las estadísticas tradicionales, como el número de goles o los disparos, ofrecen únicamente una parte de la historia.

El Match Excitement Score combina múltiples dimensiones del juego ofensivo para proporcionar una medida más equilibrada de la intensidad de cada encuentro.

En lugar de depender de una única variable, el índice resume información procedente de goles, Expected Goals, disparos, grandes oportunidades y presencia ofensiva dentro del área.

Esta metodología puede reutilizarse fácilmente para analizar otras competiciones internacionales, ligas nacionales o temporadas completas.

Conclusiones

El Mundial FIFA 2026 dejó partidos muy distintos desde el punto de vista ofensivo. Mientras algunos encuentros apenas generaron oportunidades claras, otros concentraron una gran cantidad de acciones ofensivas y ocasiones de gol.

El Match Excitement Score permitió identificar ambos extremos utilizando una metodología reproducible basada en datos objetivos, ofreciendo una herramienta útil para futuros proyectos de Sports Analytics desarrollados con Python.

Dejanos tus comentarios, estas de acuerdo con estas 2 graficas?¿