Orientador: Sergio Augusto Cunha

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Educação Física

Resumo: A análise de jogos de futebol apresenta uma vasta gama de possibilidades que podem estar relacionadas ao desempenho dos atletas e ao resultado do jogo. Em relação a aplicações de análises matemáticas no futebol, a principal forma para analisar a velocidade do ataque na literatura foi...

Resumo: A análise de jogos de futebol apresenta uma vasta gama de possibilidades que podem estar relacionadas ao desempenho dos atletas e ao resultado do jogo. Em relação a aplicações de análises matemáticas no futebol, a principal forma para analisar a velocidade do ataque na literatura foi apresentada por Yue et al. (2008). O objetivo deste trabalho foi propor um modelo de análise da velocidade de progressão da bola ao gol no futebol e apresentar os resultados de dez jogos da elite do futebol brasileiro. Os jogos foram filmados com quatro a seis câmeras digitais (7,5 a 30 Hz) e as coordenadas bidimensionais dos jogadores durante a partida foram obtidas pelo software Dvideo (Figueroa, Leite e Barros, 2006a; b). As ações técnicas também foram registradas pelo software Dvideo, conforme Moura (2006). Foram levadas em consideração na análise todas as sequências ofensivas do jogo com pelo menos quatro ações técnicas. Em cada sequência ofensiva, para cada par de ações sequenciais (ai e ai+1), os vetores VPG foram calculados obedecendo a seguinte equação: VPG = (vm ? gu)gu onde gu é o vetor unitário de g, definido pelo ponto médio entre as duas ações ai e ai+1 (ponto M) e o ponto médio do gol (G); vm tem direção e sentido definidos pela diferença da posição das ações ai e ai+1, origem no ponto M e módulo igual à velocidade média da bola. Nos casos em que ||VPG|| for diferente de zero, houve progressão ou afastamento da bola em relação ao gol. Sempre que a distância euclidiana entre a ação ai+1 e o gol for menor do que a distância euclidiana entre a ação ai e o gol, isso representará progressão da bola ao gol. Caso contrário, terá ocorrido afastamento. Foram considerados na análise apenas os casos de progressão ao gol. Os resultados para 10 jogos foram apresentados por média e desvio padrão dos valores de ||VPG||. As equipes 5, 13, 17 e 19 obtiveram valores de ||VPG|| significativamente maiores na faixa 1 (próxima ao gol) em comparação com a faixa 2 (longe do gol) da mesma equipe. Equipes que venceram obtiveram valores de ||VPG|| significativamente maiores na faixa 2 do que equipes que perderam. Além disso, os vetores VPG foram apresentados graficamente para 17 gols analisados e para todas as sequências ofensivas terminadas em finalização de cada equipe. Concluiu-se que, além de ter sido possível caracterizar o ataque das equipes com base na velocidade de progressão da bola ao gol, a análise das sequências ofensivas no futebol por meio do modelo proposto apresentou particularidades das sequências ofensivas das equipes que não foram encontrados em outros estudos na literatura e que podem auxiliar na análise de desempenho no futebol

Abstract: Studies related to game analysis in soccer have shown many different variables that might be related to the athlete's performance and match result. Along the mathematical approaches of the soccer game, the main form to analyze the attack speed was presented by Yue et al. (2008). The aim of...

Abstract: Studies related to game analysis in soccer have shown many different variables that might be related to the athlete's performance and match result. Along the mathematical approaches of the soccer game, the main form to analyze the attack speed was presented by Yue et al. (2008). The aim of the present study was to elaborate a model to analyze the ball speed towards the goal in soccer and to show the results from 10 soccer games of Brazilian elite teams. The games were recorded with four to six cameras (7.5 to 30 Hz) and de bidimensional coordinates were obtained using the Dvideo software (Figueroa, Leite e Barros, 2006a; b). Technical actions were also registered using the Dvideo software, as shown in Moura (2006). All offensive sequences with at least four technical actions were considered in the analysis. In each offensive sequence, for every pair of sequential technical actions (ai and ai+1), the vectors VPG were calculated following this equation: VPG = (vm ? gu)gu where gu is the unit vector of g, defined by the middle point between the actions ai and ai+1 (point M) and the middle point of the target goal (G); vm has direction defined by the difference of the position of the actions ai and ai+1, magnitude as the average speed of the ball and origin in the point M. When ||VPG|| ? 0 , it means that there were progression or regression in relation to the goal. When the Euclidian distance between the action ai+1 and the goal is minor than the Euclidian distance between the action ai and the target, goal progression will have happened. Otherwise, the action will have moved the ball away from the goal. Only the cases that progression to the goal occurred were considered in the analysis. The results of ten games were presented by mean and standard deviation of ||VPG||. Teams 5, 13, 17 and 19 showed values of ||VPG|| significantly higher near the goal then far away from the goal, when comparing different sectors of the same team. Teams that won the game showed higher values of ||VPG|| far from the goal than teams that lost the games, when comparing the same sector. Also, VPG vectors were presented graphically for 17 goals and all offensive sequences ended in shots for every team. It was possible to characterize the offensive phase of the teams based on the ball speed towards the goal. In conclusion, the model proposed showed many aspects of the offensive sequences of each team that have not been presented by other studies in the literature and can be useful to analyze match performance in soccer