Estudo da sequéncia de passes entre jogadores profissionais de futebol durante os jogos em casa ao longo de uma época desportivaaplicabilidade das medidas de social network analysis

  1. Filipe M. Clemente 12
  2. Fernando M. L. Martins 23
  1. 1 Instituto Politécnico de Viana do Castelo
    info

    Instituto Politécnico de Viana do Castelo

    Viana do Castelo, Portugal

    ROR https://ror.org/03w6kry90

  2. 2 Instituto de Telecomunicações
    info

    Instituto de Telecomunicações

    Lisboa, Portugal

    ROR https://ror.org/02ht4fk33

  3. 3 Instituto Politécnico de Coimbra
    info

    Instituto Politécnico de Coimbra

    Coímbra, Portugal

    ROR https://ror.org/01n8x4993

Revista:
Revista iberoamericana de psicología del ejercicio y el deporte

ISSN: 1886-8576

Año de publicación: 2017

Volumen: 12

Número: 2

Páginas: 195-202

Tipo: Artículo

Otras publicaciones en: Revista iberoamericana de psicología del ejercicio y el deporte

Resumen

O objetivo do presente estudo foi analisar a influência do momento da época desportiva, o resultado obtido e o tipo de posicionamento tático nas medidas gerais e de centralidade da rede de interação atacante. Observaram-se e codificaram-se 17 jogos em casa (como visitado) de uma equipa de futebol profissional da 1ª Liga Portuguesa de Futebol. Um total de 4535 passes efetuados em jogadas ofensivas foram processadas. As variáveis dependentes de centralidade e gerais da rede foram calculadas tendo com base as medidas de social network analysis utilizadas tendo como referência a teoria de digrafos ponderados. Não se verificaram diferenças estatisticamente significativas nas variáveis independentes de momento da época (p-value > .05) e resultado obtido (p-value > .05). Verificaram-se, no entanto, diferenças estatisticamente significativas nos valores de centralidade na variável independente de posicionamento tático (p-value = .001; � 2 = .266; Efeito moderado). Os resultados sugerem que o posicionamento tático poderá ser o fator preponderante para determinar o comportamento de interação atacante. No entanto, estudo futuros deverão realizar-se categorizando o processo atacante e adicionando técnicas complementares de análise do comportamento tático.

Información de financiación

Este estudo foi financiado pelo projeto FCT Pest OE/EEI/LA0008/2013

Financiadores

Referencias bibliográficas

  • Barreira, D., Garganta, J., Guimarães, P., Machado, J., e Anguera, M. T. (2014). Ball recovery patterns as a performance indicator in elite soccer. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part P: Journal of Sports Engineering and Technology, 228(1), 61-72. doi:10.1177/175433711349
  • Burt, R. S., Kilduff, M., e Tasselli, S. (2013). Social network analysis: foundations and frontiers on advantage. Annual Review of Psychology, 64, 527-547. doi:10.1146/annurev psych-113011-143828
  • Clemente, F. M., Couceiro, M. S., Martins, F. M. L., e Mendes, R. S. (2015a). Using Network Metrics in Soccer: A Macro Analysis. Journal of Human Kinetics, 45, 123-134. doi:10.1515/hukin-2015-0013
  • Clemente, F. M., Couceiro, M. S., Martins, F. M. L., Mendes, R. S., e Figueiredo, A. J. (2014). Practical Implementation of Computational Tactical Metrics for the Football Game: Towards an Augmenting Perception of Coaches and Sport Analysts. In Murgante, Misra, Rocha, Torre, Falcão, Taniar, … Gervasi (Eds.), Computational Science and Its Applications (pp. 712-727). London, UK: Springer. doi:10.1007/978-3319-09144-0_49
  • Clemente, F. M., Martins, F. M. L., Kalamaras, D., Wong, D. P., e Mendes, R. S. (2015b). General network analysis of national soccer teams in FIFA World Cup 2014. International Journal of Performance Analysis in Sport, 15(1), 80-96.
  • Clemente, F. M., Martins, F. M. L., e Mendes, R. S. (2016). Social Network Analysis Applied to Team Sports Analysis. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-25855-3
  • Clemente, F. M., Martins, F. M. L., Wong, D. P., Kalamaras, D., e Mendes, R. S. (2015c). Midfielder as the prominent participant in the building attack: A network analysis of national teams in FIFA World Cup 2014. International Journal of Performance Analysis in Sport, 15(2), 704-722.
  • Clemente, F. M., Silva, F., Martins, F. M. L., Kalamaras, D., e Mendes, R. S. (ahead-of-print). Performance Analysis Tool for network analysis on team sports: A case study of FIFA Soccer World Cup 2014. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part P: Journal of Sports Engineering and Technology. doi:10.1177/1754337115597335
  • Costa, I. T., Garganta, J., Greco, P. J., Mesquita, I., e Maia, J. (2011). Sistema de avaliação táctica no Futebol (FUT-SAT): Desenvolvimento e validação preliminar. Motricidade, 7(1), 69-84. doi:10.6063/motricidade.7(1).121
  • Costa, I. T., Garganta, J., Greco, P. J., Mesquita, I., e Seabra, A. (2010). Influence of Relative Age Effects and Quality of Tactical Behaviour in the Performance of Youth Football Players. International Journal of Performance Analysis in Sport, 10(2), 82-97.
  • Cotta, C., Mora, A. M., Merelo, J. J., e Merelo-Molina, C. (2013). A network analysis of the 2010 FIFA world cup champion team play. Journal of Systems Science and Complexity, 26(1), 21-42. doi:10.1007/s11424-013-2291-2
  • Di Salvo, V., Baron, R., Tschan, H., Calderon Montero, F. J., Bachl, N., e Pigozzi, F. (2007). Performance characteristics according to playing position in elite soccer. International Journal of Sports Medicine, 28, 222-227. doi:10.1055/s-2006 924294
  • Duch, J., Waitzman, J. S., e Amaral, L. A. (2010). Quantifying the performance of individual players in a team activity. PloS One, 5(6), e10937. doi:10.1371/journal.pone.0010937
  • Fagiolo, G. (2007). Clustering in complex directed networks. Physical Review E, 76(2), 026107. doi:10.1103/PhysRevE.76. 026107
  • Ferguson, C. J. (2009). An effect size primer: A guide for clinicians and researchers. Professional Psychology: Research and Practice, 40(5), 532-538. doi:10.1037/a0015808
  • Gréhaigne, J. F., Bouthier, D., e David, B. (1997). Dynamic-system analysis of opponent relationship in collective actions in football. Journal of Sports Sciences, 15(2), 137-149. doi:10.1080/026404197367416
  • Grund, T. U. (2012). Network structure and team performance: The case of English Premier League soccer teams. Social Networks, 34(4), 682-690. doi:10.1016/j.socnet.2012.08.004
  • James, N. (2006). Notational analysis in soccer: past, present and future. International Journal of Performance Analysis in Sport, 6(2), 67-81.
  • Kalamaras, D. (2014). Social Networks Visualizer (SocNetV): Social network analysis and visualization software. Social Networks Visualizer. Homepage: http://socnetv.sourceforge .net.
  • Lago-Peñas, C., & Dellal, A. (2010). Ball possession strategies in elite soccer according to the evolution of the match-score: the influence of situational variables. Journal of Human Kinetics, 25, 93-100. doi:10.2478/v10078-010-0036-z
  • Lusher, D., Robins, G., e Kremer, P. (2010). The application of social network analysis to team sports. Measurement in Physical Education and Exercise Science, 14(4), 211-224. doi:10.1080/1091367X.2010.495559
  • Malta, P., e Travassos, B. (2014). Characterization of the defense-attack transition of a soccer team. Motricidade, 10(1), 27-37. doi:10.6063/motricidade.10(1).1544
  • McGarry, T. (2005). Soccer as a Dynamical System: Some theoretical Considerations. In T. Reilly, J. Cabri, e D. Araújo (Eds.), Science and Football V (pp. 570–579). London and New York: Routledge, Taylor & Francis.
  • Opsahl, T., Agneessens, F., e Skvoretz, J. (2010). Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths. Social Networks, 32(3), 245-251. doi:10.1016/j.socnet. 2010.03.006
  • Passos, P., Davids, K., Araújo, D., Paz, N., Minguéns, J., e Mendes, J. (2011). Networks as a novel tool for studying team ball sports as complex social systems. Journal of Science and Medicine in Sport, 14(2), 170-176. doi:10.1016/j.jsams.2010. 10.459
  • Pavlopoulos, G. A., Secrier, M., Moschopoulos, C. N., Soldatos, T. G., Kossida, S., Aerts, J., … Bagos, P. G. (2011). Using graph theory to analyze biological networks. BioData Mining, 4(1), 10. doi:10.1186/1756-0381-4-10
  • Peña, J. L., e Touchette, H. (2012). A network theory analysis of football strategies. In arXiv preprint arXiv (p. 1206.6904).
  • Robinson, G., e O’Donoghue, P. (2007). A weighted kappa statistic for reliability testing in performance analysis of sport. International Journal of Performance Analysis in Sport, 7(1), 12-19.
  • Rubinov, M., e Sporns, O. (2010). Complex network measures of brain connectivity: uses and interpretations. NeuroImage, 52(3), 1059-1069. doi:10.1016/j.neuroimage.2009.10.003
  • Wasserman, S., e Faust, K. (1994). Social network analysis: Methods and applications. New York: Cambridge University Press.
  • Yamamoto, Y., e Yokoyama, K. (2011). Common and unique network dynamics in football games. PloS One, 6(12), e29638. doi:10.1371/journal.pone.0029638.