Influencia de las variables contextuales en las acciones técnicas de jugadores de fútbol profesional durante la competición

  1. Mario Sanchez 1
  2. Enrique Benéitez-Andrés 1
  3. Jesús García 1
  4. Mercedes Sánchez-Barba 1
  1. 1 Universidad Pontificia de Salamanca
    info

    Universidad Pontificia de Salamanca

    Salamanca, España

    ROR https://ror.org/02jj93564

Revista:
Retos: nuevas tendencias en educación física, deporte y recreación

ISSN: 1579-1726,  1988-2041

Año de publicación: 2024

Número: 57

Páginas: 526-535

Tipo: Artículo

DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

Otras publicaciones en: Retos: nuevas tendencias en educación física, deporte y recreación

Resumen

El objetivo de este estudio fue examinar el efecto de la demarcación de los jugadores en el terreno de juego (defensa, centrocampista, delantero), la localización (local vs visitante) y el resultado obtenido (ganar, perder, empatar) sobre las acciones técnicas, a través de la técnica Principal Component Analysis (PCA). Se registraron datos de 27 partidos oficiales disputados por un equipo profesional. Las variables utilizadas fueron, i) ofensivas: pases (PAS), regates (REG) y tiros (TIR) y ii) defensivas: interceptaciones (INT), duelos aéreos (DAE) y despejes (DES). Los resultados mostraron diferencias significativas en todas las demandas técnicas atendiendo a la demarcación. Defensa fue la que menor número de REG y TIR realizó, y la que más acciones de DAE y DES. Los centrocampistas, fueron los que obtuvieron un mayor número de PAS y menos DAE. Los delanteros fueron los que menos acciones de PAS, INT e DES ejecutaron, obteniendo el mayor recuento en REG y TIR. Solo se encontraron diferencias significativas en INT cuando se analizó la influencia de la localización del partido, obteniéndose valores superiores como visitante. El equipo presentó valores superiores en PAS, TIR, INT y DAE cuando consiguió la victoria. Con derrota se realizaron un mayor número de DES que con victoria o empate. Recomendamos a los entrenadores programar sus entrenamientos potenciando con los DEF acciones de DES y DAE, con los CEN, de PAS y TIR y con los DEL, de TIR y REG. Dentro de un deporte de alta complejidad como el fútbol sugerimos a los entrenadores considerar a las variables DAE, INT, PAS y TI, como acciones técnicas a potenciar en los entrenamientos debido a su relación e influencia sobre la consecución de una victoria durante los partidos de competición.

Referencias bibliográficas

  • Almeida, C. H., Ferreira, A. P., & Volossovitch, A. (2014). Effects of match location, match status and quality of opposi-tion on regaining possession in UEFA Champions League. Journal of Human Kinetics, 41, 2013–2214. DOI: 10.2478/hukin-2014-0048
  • Almulla J., Islam M.T., Al-Absi H.R.H., & Alam T. (2023). SoccerNet: A Gated Recurrent Unit-based model to predict soccer match winners. PLoS One, 1;18(8):e0288933. doi: 10.1371/journal.pone.0288933.
  • Aquino, R., Carling, C., Palucci Vieira, L. H., Martins, G., Jabor, G., Machado, J., Santiago, P., Garganta, J., & Puggina, E. (2020). Influence of Situational Variables, Team Formation, and Playing Position on Match Running Per-formance and Social Network Analysis in Brazilian Professional Soccer Players. Journal of Strength and Conditioning Re-search, 34(3), 808–817. DOI: 10.1519/JSC.0000000000002725
  • Barreira, D., Garganta, J., Castellano, J., Prudente, J. & Anguera, M. T. (2014). Evolución del ataque en el fútbol de élite entre 1982 y 2010. Revista de Psicología del Deporte, 23(1), 139-146.
  • Bradley, P. S., Lago-Peñas, C., Rey, E., & Gómez-Díaz, A. (2013). The effect of high and low percentage ball possession on physical and technical profiles in English FA Premier League soccer matches. Journal of Sports Sciences, 31(12), 1261-1270. DOI: 10.1080/02640414.2013.786185
  • Bradley, P. S., Lago-Peñas, C., Rey, E., & Sampaio, J. (2014). The influence of situational variables on ball possession in the English Premier League. Journal of Sports Sciences, 32(20), 1867– 1873. DOI: 10.1080/02640414.2014.887850
  • Bush, M., Barnes, C., Archer, D. T., Hogg, B., & Bradley, P. (2015). Evolution of match performance parameters for various playing position in the English Premier League. Human Movement Science, 39, 1-11. DOI: 10.1016/j.humov.2014.10.003
  • Casamichana, D., & Castellano, J. (2009). Análisis de los diferentes espacios individuales de interacción y los efectos en las conductas motrices de los jugadores: aplicaciones al entrenamiento en futbol. Motricidad. European Journal of Human Movement, 23, 143-167. SSN-e 2386-4095, ISSN 0214-0071.
  • Castellano, J., Casamichana, D., & Lago, C. (2012). The use of match statistics that discriminate between successful and unsuccessful soccer teams. Journal of Human Kinetic, 31, 139–147. DOI: 10.2478/v10078-012-0015-7
  • Delgado, J. L., Domenech, C., Guzmán, J. F., & Mendez, A. (2013). Offensive and defensive team performance: rela-tion to successful and unsuccessful participation in the 2010 Soccer World Cup. Journal of Human Sport Exercise, 8(4), 894-904. https://doi.org/10.4100/jhse.2013.84.02
  • Dunn, A., Ford, P. & Williams, M. (2003). A technical profile of different playing positions. Insight, 6(4), 41-45. https://doi.org/10.4100/jhse.2012.72.01
  • Ermidis, G., Randers, M., Krustrup, P., & Mohr, M. (2019). Technical demands across playing positions of the Asian Cup in male football. International Journal of Performance Analysis in Sport, 4, 530-542. https://doi.org/10.1080/24748668.2019.1632571
  • Gabin, B., Camerino, O., Anguera, M. T., & Castañer, M. (2012). LINCE: Multiplatform sport analysis software. Proce-dia-Social and Behavioral Sciences, 46, 4692-4694. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.06.3
  • Geurkink, Y., Boone, J., Verstockt, S., Bourgois, J.G. (2021). Machine learning-based identification of the strongest predictive variables of winning and losing in Belgian professional soccer. Applied Sciences, 11(5):2378. doi: 10.3390/app11052378
  • Goranović, K., Petković, J., Joksimović, M., Badau, D., & Enoiu, R.S. (2024). Rendimiento de los partidos de futbolis-tas de élite en relación a variables contextuales y estructura de juego en las fases de ataque y defensa utilizando el sis-tema cinemático InStat. Un estudio longitudinal (Match performance of elite soccer players in ratio to contextual var-iables and game structure in the attack and defense phases using InStat Kinematic System. A longitudinal study). Retos: nuevas tendencias en educación física, deporte y recreación, 51, 1092–1100. https://doi.org/10.47197/retos.v51.101456
  • Hernández, D., Sánchez, M., Martin, V., Benéitez-Andrés, E. & Sánchez-Sánchez, J. (2021). Contextual Variables and Weekly External Load in a Semi-professional Football Team. Apunts Educación Física y Deportes, 146, 61-67. https://doi.org/10.5672/apunts.2014-0983.es.(2021/4).146.07
  • Hughes, M., Caudrelier, T., James, N., Redwood-Brown, A., Donnelly, I., Kirkbride, A. & Duschesne, C. (2012). Moneyball and soccer – An analysis of the key performance indicators of elite male soccer players by position. Journal of Human Sport and Exercise, 7(2), 402-412. DOI: 10.4100/jhse.2012.72.06
  • Kassambara, A. & Mundt, F. (2020) Factoextra: Extract and Visualize the Results of Multivariate Data Analyses. https://CRAN.R-project.org/package=factoextra
  • Konefał, M., Chmura, P., Kowalczuk, E., Figueiredo, A. J., Sarmento, H., Rokita, A., et al. (2018). Modeling of rela-tionships between physical and technical activities and match outcome in elite German soccer players. The Journal of Sports Medicine and Physical Fitness, 59(5), 752-759. DOI: 10.23736/S0022-4707.18.08506-7
  • Lago-Peñas, C., Lago-Ballesteros, J., Dellal, A., & Gómez, M. (2010). Game-Related Statistics that Discriminated Win-ning, Drawing and Losing Teams from the Spanish Soccer League. Journal of Sports Sciences and Medicine, 9(2), 288-293. PMC3761743
  • Lago-Peñas, C. & Sanromán-Álvarez, P. (2020). La influencia de la posesión del balón en el rendimiento físico en el futbol profesional. Una revisión sistemática. Journal of University Movement and performance. 2, 68-80. DOI: 10.17561/jump.n2.7
  • Landis, J. R., & Koch, G. G. (1977). The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics, 33(1), 159–174.
  • Liu, H., Gómez, M. A., Gonçalves, B., & Sampaio, J. (2015). Technical performance and match to match variation in elite football teams. Journal of Sports Sciences, 34(6), 509-518. https://doi.org/10.1080/02640414.2015.1117121
  • López-Valenciano, A., Garcia-Gómez J.A., López-Del Campo, R., Resta, R., Moreno-Perez, V., Blanco-Pita, H., Valés-Vázquez, Á., & Del Coso, J. (2022). Association between offensive and defensive playing style variables and ranking position in a national football league. Journal of Sports Sciences, 40(1):50-58. doi: 10.1080/02640414.2021.1976488.
  • Martín-Barrero, A. (2016). El modelo de juego del Leicester City. De la concepción teórica a la aplicación práctica. Abfútbol, 82, 13–54. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5574047
  • Morera-Carbonell, S., Echeazarra, I., Castellano, J., & Ric, A. (2023). Efecto del modelo de periodización del microci-clo competitivo en la carga de entrenamiento de jóvenes futbolistas masculinos. Retos: nuevas tendencias en educación fí-sica, deporte y recreación, 48, 1098-1104. ISSN-e 1988-2041
  • Opta Sports. Accessed: Mar. 22, 2020. [Online]. Available: https://www.optasports.com
  • Paixão, P., Sampaio, J., Almeida, C. H., & Duarte, R. (2015). How does match status affects the passing sequences of top-level European soccer teams? International Journal of Performance Analysis in Sport, 15(1), 229–240. DOI: 10.1080/24748668.2015.11868789
  • Parim, C., Samil, M., & Hakan, A. (2021). Prediction of Match Outcomes with Multivariate Statistical Methods for the Group Stage in the UEFA Champions League. Journal of Human Kinetic, 28(79), 197-209. DOI: 10.2478/hukin-2021-0072
  • Paul D.J., Bradley P.S., & Nassis, G.P. (2015). Factors affecting match running performance of elite soccer players: shedding some light on the complexity. International Journal of Sports Physiology and Performance, 10(4):516-9. doi: 10.1123/IJSPP.2015-0029.
  • Pueyo; L., Murillo, V., Álvarez, J., & Amatria, M. (2024). Análisis del estilo de juego de dos equipos entrenados por ‘Pep’ Guardiola. Retos: nuevas tendencias en educación física, deporte y recreación, 56, 179-187. ISSN-e 1988-2041
  • Rein, R., Raabe, D., & Memmert, D. (2017). “Which pass is better?” Novel approaches to assess passing effectiveness in elite soccer. Human Movement Science, 55, 172-181. DOI: 10.1016/j.humov.2017.07.010
  • Rico-González, M., Illa, J., Nakamura, F.Y., Pino-Ortega, J. (2022). Reducing Big Data to Principal Components for Position-Specific Futsal Training. Perceptual and Motor Skills, 129(5):1546-1562. doi: 10.1177/00315125221115014.
  • Robles, F., & Castellano, J. (2012). Comparación entre el juego ofensivo de la selección española de fútbol y sus rivales en la Eurocopa ’08 y Mundial ’10. Revista Iberoamericana de Psicología del Ejercicio y el Deporte, 7(2),307-322. Recupera-do de: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=311126611006
  • Sal-de-Rellán, A., Raya-González, J., Rey, E., & Hernáiz-Sánchez, A. (2023). Age behavior and variables of success in FIFA World Cup from 1998 to 2018. Retos: nuevas tendencias en educación física, deporte y recreación, 50, 694-701. DOI:10.47197/retos.v50.99719
  • Sánchez-García, M., Orgaz Baz, B., Chamorro Martínez, O., Carretero-González, M., & Sánchez Sánchez, J. (2019). Análisis del éxito en fútbol según el máximo nivel de logro: el gol. E-balonmano.com: Revista de Ciencias del Deporte, 15 (3), 175-186. http://www.e-balonmano.com/ojs/index.php/revista/index
  • Sánchez-García, M., & Sánchez-Sánchez, J. (2020). Influencia de las modalidades de fútbol 7, 8 y 11 en la demanda téc-nico-táctica de jugadores de categoría alevín. RICYDE. Revista internacional de ciencias del deporte, 61(16), 236-256. https://doi.org/10.5232/ricyde2020.06101
  • Sánchez-Sánchez, J., Carretero, M., Assante, G., Casamichana, D. & Los Arcos, A. (2015). Efectos del marcaje al hom-bre sobre la frecuencia cardíaca, el esfuerzo percibido y la demanda técnico-táctica en jóvenes jugadores de fútbol. RICYDE: Revista Internacional de Ciencias del Deporte, 12(44), 90-106. doi:10.5232/ricyde2016.04401
  • Soto, A., Camerino, O., Iglesias, X., Anguera, M. T., & Castañer, M. (2019). LINCE PLUS: Research Software for Behaviour Video Analysis. Apunts. Educación Física y Deportes, 137, 149-153. https://dx.doi.org/10.5672/apunts.2014-0983.es.(2019/3).137.11
  • STATS Perform. Accessed: Mar. 10, 2020. [Online]. Available: https:// www.statsperform.com/team-performance/football/optical-tracking/
  • Stein, M., Janetzko, H., Seebacher, D., Jäger, A., Nagel, M., Hölsch, J., Kosub, S., Schreck, T., Keim, D.A., Grossni-klaus, M. (2017). How to Make Sense of Team Sport Data: From Acquisition to Data Modeling and Research As-pects. Data, 2(1):2. https://doi.org/10.3390/data2010002
  • Taylor, J., Mellalieu, S., James, N., & Shearer, D. (2008). The influence of match location, quality of opposition, and match status on technical performance in professional association football. Journal of Sports Sciences, 26(9), 885–895. DOI: 10.1080/02640410701836887
  • Wickham, H. (2016). Ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Editorial: Springer. New York.
  • Xu, Y. (2021). A sports training video classification model based on deep learning. Scientific Programming. 1-11. https://doi.org/10.1155/2021/7252896
  • Yi, Q., Jia, H., & Gómez, M. (2018). Technical demands of different playing positions in the UEFA Champions League. International Journal of performance Analysis in Sport, 18, 926-937. https://doi.org/10.1080/24748668.2018.1528524
  • Zhou, C., Zhang, S., Lorenzo, A., & Cut, Y. (2018). Chinese soccer association super league, 2012-2017: key perfor-mance indicators in balance games. International Journal of performance Analysis in Sport, 18(4), 645-65
Fuente de los datos: Dialnet