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Estudo da posição dos futebolistas pode aclarar fases críticas do jogo
A identificação matemática de padrões comportamentais dos futebolistas com recurso às teorias das redes e da informação pode ajudar a explicar aquilo que se passa em campo, refere a tese de doutoramento de Luís Ramada Pereira.
© Getty Images
08:55 - 14/08/22 por Lusa
Desporto Estudo
"Há muito trabalho que interliga a inteligência artificial e a ciência de dados ao futebol. No nosso caso, original é a forma como foi construída uma medida que retrata o dinamismo de um jogo. Além de dizer se está mais ou menos dinâmico num determinado momento, decompõe esse dinamismo por equipa, grupos de jogadores e a nível individual. Penso que este tipo de informação pode ser útil para a análise por parte de quem tem de treinar ou jogar", notou à agência Lusa o investigador do Instituto Universitário de Lisboa (Iscte).
Intitulado "Comunidades em Redes Temporais: De fundamentos teóricos a aplicações da vida real", o estudo analisou como evolui a posição de grupos de atletas em campo, na certeza de que a matemática pode ajudar a inovar estratégias de jogo e planos de treino.
"Todos os jogadores têm um papel e a primeira ferramenta que têm à sua disposição é a posição em campo e a relação com colegas de equipa e adversários. Retratar isso num modelo matemático pareceu-nos potencialmente interessante e foi uma razão pela qual escolhemos este tema como área de aplicação prática", justificou Luís Ramada Pereira.
A investigação apoiou-se na teoria de redes, que veio inicialmente da teoria dos grafos, inventada no século XVIII pelo matemático suíço Leonhard Euler, sendo habitualmente utilizada noutras áreas, como o estudo dos fluxos financeiros ou das cadeias logísticas.
"Realmente, como muitos outros sistemas, o futebol pode ser representado em sentido abstrato por redes. Estas são compostas por um conjunto de nós - os jogadores - e as suas ligações, que, neste trabalho, representam a interação entre atletas", exemplificou.
Englobada no programa doutoral de Ciências da Complexidade do Iscte, a tese fez uma análise sistemática de nove encontros de um clube da Liga inglesa, cuja identidade é confidencial, entre 2010 e 2011, tendo sido extraída informação com câmaras de vídeo.
"O trabalho baseou-se num conjunto de dados em que é registada 10 vezes por segundo a posição precisa dos atletas em campo. Tudo tem a ver com uma rede de proximidade e a criação desta medida dinâmica, que é analisada sob a perspetiva da distância relativa dos atletas e difere das métricas normais de passes e quilómetros percorridos", explicou.
O caráter pioneiro do estudo assenta na junção das teorias da informação e das redes para medir o "alto dinamismo" das partidas de futebol a partir da observação automática dos jogadores, que procuram constantes marcações e desmarcações em pleno relvado.
"Quanto mais rápida for a taxa de variação relativa das posições dos jogadores que estão em interação, mais prováveis são os eventos que podem alterar o decorrer do jogo, como acontece em lances de bola parada", afirma Luís Ramada Pereira, admitindo que a nova métrica separa o "esforço produtivo daquele que é eficazmente anulado pelo adversário".
O investigador acredita que estas medidas de variação da dinâmica das redes podem ser aplicadas ao estudo de "outros desportos de invasão", nos quais um terreno de jogo é dividido por duas equipas, que precisam de atacar a metade do adversário para pontuar.
"Existem trabalhos de aplicação da teoria de redes a vários desportos, mas o estudo que desenvolvemos vai ser mais interessante para modalidades que reúnem um significativo número de jogadores em campo, como são os casos do râguebi e do futebol", ressalvou.
Equacionando incorporar o "esforço do jogador nesta medida" em futuras investigações, Luís Ramada Pereira lembra que a modalidade desportiva mais mediatizada no planeta "não está imune" à evolução tecnológica e científica concretizada nas últimas décadas.
"Há trabalho que não é muito conhecido, mas que penso ser útil. Se as equipas quiserem continuar a ser competitivas, precisam deste tipo de conhecimento a longo prazo. Ainda ninguém encontrou a varinha mágica para ganhar todos os jogos, mas uma coisa é olhar para um lance, um jogo e, depois, olhar para uma época. As épocas têm padrões mais consistentes e para essa consistência contribui este investimento tecnológico e científico que está a ser feito e influencia planos de treino, táticas e estratégias de jogo", advertiu.
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Clube | J | PTS | |||
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1 | Sporting CP | 29 | 77 | ||
2 | Benfica | 29 | 70 | ||
3 | FC Porto | 29 | 59 | ||
4 | Braga | 29 | 59 | ||
5 | Guimaraes | 29 | 57 | ||
6 | Moreirense | 29 | 43 | ||
7 | Arouca | 29 | 43 | ||
8 | FC Famalicao | 29 | 35 | ||
9 | Casa Pia | 29 | 32 | ||
10 | SC Farense | 29 | 31 | ||
11 | Rio Ave | 29 | 30 | ||
12 | Boavista | 29 | 29 | ||
13 | Estoril | 29 | 29 | ||
14 | Gil Vicente | 29 | 28 | ||
15 | Estrela | 29 | 28 | ||
16 | Portimonense | 29 | 27 | ||
17 | GD Chaves | 29 | 22 | ||
18 | Vizela | 29 | 21 |
Clube | J | PTS | |||
---|---|---|---|---|---|
1 | Real Madrid | 31 | 78 | ||
2 | Barcelona | 31 | 70 | ||
3 | Girona | 31 | 65 | ||
4 | Atlético Madrid | 31 | 61 | ||
5 | Athletic Club | 31 | 57 | ||
6 | Real Sociedad | 31 | 50 | ||
7 | Valencia | 31 | 47 | ||
8 | Real Betis | 31 | 45 | ||
9 | Villarreal | 31 | 39 | ||
10 | Getafe | 31 | 39 | ||
11 | Osasuna | 31 | 39 | ||
12 | Las Palmas | 31 | 37 | ||
13 | Sevilla | 31 | 34 | ||
14 | Alavés | 31 | 32 | ||
15 | Mallorca | 31 | 31 | ||
16 | Rayo Vallecano | 31 | 31 | ||
17 | Celta Vigo | 31 | 28 | ||
18 | Cádiz | 31 | 25 | ||
19 | Granada | 31 | 17 | ||
20 | Almería | 31 | 14 |
Clube | J | PTS | |||
---|---|---|---|---|---|
1 | Manchester City | 32 | 73 | ||
2 | Arsenal | 32 | 71 | ||
3 | Liverpool | 32 | 71 | ||
4 | Aston Villa | 33 | 63 | ||
5 | Tottenham Hotspur | 32 | 60 | ||
6 | Newcastle United | 32 | 50 | ||
7 | Manchester United | 32 | 50 | ||
8 | West Ham United | 33 | 48 | ||
9 | Chelsea | 31 | 47 | ||
10 | Brighton & Hove Albion | 32 | 44 | ||
11 | Wolverhampton Wanderers | 32 | 43 | ||
12 | Fulham | 33 | 42 | ||
13 | AFC Bournemouth | 32 | 42 | ||
14 | Crystal Palace | 32 | 33 | ||
15 | Brentford | 33 | 32 | ||
16 | Everton | 32 | 27 | ||
17 | Nottingham Forest | 33 | 26 | ||
18 | Luton Town | 33 | 25 | ||
19 | Burnley | 33 | 20 | ||
20 | Sheffield United | 32 | 16 |
Clube | J | PTS | |||
---|---|---|---|---|---|
1 | Internazionale | 32 | 83 | ||
2 | AC Milan | 32 | 69 | ||
3 | Juventus | 32 | 63 | ||
4 | Bologna | 32 | 59 | ||
5 | AS Roma | 31 | 55 | ||
6 | Atalanta | 31 | 51 | ||
7 | Lazio | 32 | 49 | ||
8 | Napoli | 32 | 49 | ||
9 | Torino | 32 | 45 | ||
10 | Fiorentina | 31 | 44 | ||
11 | Monza | 32 | 43 | ||
12 | Genoa | 32 | 39 | ||
13 | Lecce | 32 | 32 | ||
14 | Cagliari | 32 | 31 | ||
15 | Udinese | 31 | 28 | ||
16 | Hellas Verona | 32 | 28 | ||
17 | Empoli | 32 | 28 | ||
18 | Frosinone | 32 | 27 | ||
19 | Sassuolo | 32 | 26 | ||
20 | Salernitana | 32 | 15 |
Liga Campeões
|
Liga Europa
|
Despromoção
|
---|
Jogador | Golos | ||||
---|---|---|---|---|---|
1 | Viktor Gyokeres | 22 | |||
2 | Simon Banza | 21 | |||
3 | Rafa Mújica | 19 | |||
4 | Héctor Hernández | 14 | |||
5 | Jhonder Cádiz | 13 | |||
6 | Samuel Essende | 13 | |||
7 | Paulinho | 12 | |||
8 | Rafa Silva | 12 | |||
9 | Cristo Gonzalez | 12 | |||
10 | Evanilson | 11 |
Jogador | Golos | ||||
---|---|---|---|---|---|
1 | Artem Dovbyk | 17 | |||
2 | Jude Bellingham | 16 | |||
3 | Ante Budimir | 16 | |||
4 | Borja Mayoral | 15 | |||
5 | Alvaro Morata | 14 | |||
6 | Alexander Sorloth | 14 | |||
7 | Gorka Guruzeta | 13 | |||
8 | Antoine Griezmann | 13 | |||
9 | Robert Lewandowski | 13 | |||
10 | Samuel Omorodion Aghehowa | 1 |
Jogador | Golos | ||||
---|---|---|---|---|---|
1 | Cole Palmer | 20 | |||
2 | Erling Braut Haland | 20 | |||
3 | Ollie Watkins | 19 | |||
4 | Alexander Isak | 17 | |||
5 | Mohamed Salah | 17 | |||
6 | Dominic Solanke | 17 | |||
7 | Son Heung-Min | 15 | |||
8 | Jarrod Bowen | 15 | |||
9 | Phil Foden | 14 | |||
10 | Bukayo Saka | 14 |
Jogador | Golos | ||||
---|---|---|---|---|---|
1 | Lautaro Martínez | 23 | |||
2 | Dusan Vlahovic | 15 | |||
3 | Victor Osimhen | 13 | |||
4 | Olivier Giroud | 13 | |||
5 | Albert Thor Gudmundsson | 13 | |||
6 | Paulo Dybala | 12 | |||
7 | Duvan Zapata | 12 | |||
8 | Hakan Calhanoglu | 11 | |||
9 | Teun Koopmeiners | 11 | |||
10 | Marcus Thuram | 11 |
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