Análise em rede da dinâmica ofensiva numa equipa portuguesa de futebol da primeira divisão: insights da época 2020-2021
DOI:
https://doi.org/10.47197/retos.v65.110295Palavras-chave:
Análise de Jogo, Análise da Network, Dinâmicas de Equipa, Métricas de RendimentoResumo
Introdução: A análise de redes tem vindo a ganhar cada vez mais atenção, uma vez que fornece uma estrutura para identificar comportamentos coletivos e individuais dentro das equipas de futebol.
Objectivo Este estudo teve como objectivo analisar as acções ofensivas que resultaram em remates através da análise de redes numa equipa portuguesa da Primeira Divisão durante a época 2020-2021.
Metodologia: As 34 partidas foram codificadas no software Angles®. As ações ofensivas foram definidas como sequências que começavam com uma recuperação de bola e terminavam com um remate. Foram construídas matrizes de adjacência para cada partida e abordagens macro e micro analíticas foram empregues para examinar as diferenças entre as duas metades da época.
Resultados: A análise identificou 914 interações dentro da equipa, sendo o jogador 14 (médio) e o jogador 2 (avançado) os principais contribuintes, especialmente nas métricas de rede de micronível, como o prestígio da nota (passes recebidos) e a centralidade da nota (passes efetuados). A análise estatística não revelou diferenças significativas nas métricas da rede, incluindo a densidade (W = 95, p = 0,0912) e o coeficiente de agrupamento (W = 112, p = 0,2689), entre o meio da época.
Discussão: Estas descobertas fornecem informações valiosas para os profissionais que procuram reconhecer padrões de jogo e otimizar a dinâmica da equipa. A identificação dos principais jogadores permite aos treinadores elaborar exercícios de treino específicos, melhorar as funções individuais e avaliar melhor as ameaças e vulnerabilidades da equipa adversária.
Conclusões: As métricas de rede oferecem uma compreensão abrangente da dinâmica da equipa, particularmente na identificação de atores-chave nas ações ofensivas.
Referências
Alves, R., Dias, G., Gama, J., Vaz, V., & Couceiro, M. (2016). Interação e network de sequências ofensivas coletivas: Análise de uma seleção de Sub-20 no Campeonato do Mundo de Futebol. Revista Por-tuguesa de Ciências Do Desporto, 16(3), 44–56. https://doi.org/10.5628/rpcd.16.03.44
Alves, R., Sousa, T., Vaz, V., Sarmento, H., Bradley, P., & Dias, G. (2022). Analysis of the interaction and offensive network of the Portuguese national team at the 2016 European Football Champion-ship. Retos, 47, 35–42. https://doi.org/10.47197/retos.v47.94621
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 Performance and Social Network Analysis in Brazilian Professional Soccer Players. Journal of Strength and Conditioning Research, 34(3), 808–817. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000002725
Aquino, R., Machado, J. C., Manuel Clemente, F., Praça, G. M., Gonçalves, L. G. C., Melli-Neto, B., Ferrari, J. V. S., Vieira, L. H. P., Puggina, E. F., & Carling, C. (2019). Comparisons of ball possession, match running performance, player prominence and team network properties according to match outcome and playing formation during the 2018 FIFA World Cup. International Journal of Per-formance Analysis in Sport, 19(6), 1026–1037. https://doi.org/10.1080/24748668.2019.1689753
Arriaza-Ardiles, E., Martín-González, J. M., Zuniga, M. D., Sánchez-Flores, J., de Saa, Y., & García-Manso, J. M. (2018). Applying graphs and complex networks to football metric interpretation. Human Movement Science, 57, 236–243. https://doi.org/10.1016/j.humov.2017.08.022
Assunção, D., Pedrosa, I., Mendes, R., Martins, F., Francisco, J., Gomes, R., & Dias, G. (2022). Social Net-work Analysis: Mathematical Models for Understanding Professional Football in Game Critical Moments—An Exploratory Study. Applied Sciences, 12(13), 6433. https://doi.org/10.3390/app12136433
Buldú, J. M., Busquets, J., Martínez, J. H., Herrera-Diestra, J. L., Echegoyen, I., Galeano, J., & Luque, J. (2018). Using Network Science to Analyse Football Passing Networks: Dynamics, Space, Time, and the Multilayer Nature of the Game. Frontiers in Psychology, 9, 1900. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.01900
Caicedo-Parada, S., Lago-Peñas, C., & Ortega-Toro, E. (2020). Passing networks and tactical action in football: A systematic review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(18), 1–19. https://doi.org/10.3390/ijerph17186649
Clemente, F. M. (2018). Performance outcomes and their associations with network measures during FIFA World Cup 2018. International Journal of Performance Analysis in Sport, 18(6), 1010–1023. https://doi.org/10.1080/24748668.2018.1545180
Clemente, F. M., Sarmento, H., & Aquino, R. (2020). Player position relationships with centrality in the passing network of world cup soccer teams: Win/loss match comparisons. Chaos, Solitons & Fractals, 133, 109625. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.109625
Clemente, F. M., Sarmento, H., Praça, G. M., Nikolaidis, P. T., Rosemann, T., & Knechtle, B. (2019). Varia-tions of Network Centralities Between Playing Positions in Favorable and Unfavorable Close and Unbalanced Scores During the 2018 FIFA World Cup. Frontiers in Psychology, 10. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.01802
Coutinho, D., Gonçalves, B., Kelly, A. L., Santos, S., Figueiredo, P., Soares, C., & Travassos, B. (2024). Ex-ploring the impact of ball possession directionality on youth footballers’ positioning, technical skills and physical abilities in small-sided games. International Journal of Sports Science and Coaching. https://doi.org/10.1177/17479541241257016
Fernández-Cortés, J. A., Mancha-Triguero, D., García-Rubio, J., & Ibáñez, S. J. (2024). Study of playing styles in the spanish first division of football before, during and after covid-19. Retos, 56, 770–778. https://doi.org/10.47197/retos.v56.103414
Gong, B., Zhou, C., Gómez, M. Á., & Buldú, J. M. (2023). Identifiability of Chinese football teams: A com-plex networks approach. Chaos, Solitons and Fractals, 166. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112922
Herrera-Diestra, J. L., Echegoyen, I., Martínez, J. H., Garrido, D., Busquets, J., Io, F. Seirul., & Buldú, J. M. (2020). Pitch networks reveal organizational and spatial patterns of Guardiola’s F.C. Barcelona. Chaos, Solitons & Fractals, 138, 109934. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.109934
Immler, S., Rappelsberger, P., Baca, A., & Exel, J. (2021). Guardiola, Klopp, and Pochettino: The Purvey-ors of What? The Use of Passing Network Analysis to Identify and Compare Coaching Styles in Professional Football. Frontiers in Sports and Active Living, 3, 725554. https://doi.org/10.3389/fspor.2021.725554
Machado, J. C., Aquino, R., Góes Júnior, A., Júnior, J. B., Barreira, D., Travassos, B., Ibáñez, S. J., & Scaglia, A. J. (2021). Macro and micro network metrics as indicators of training tasks adjustment to players’ tactical level. International Journal of Sports Science & Coaching, 16(3), 815–823. https://doi.org/10.1177/1747954120979561
Martins, F., Gomes, R., Lopes, V., Silva, F., & Mendes, R. (2020). Node and Network Entropy—A Novel Mathematical Model for Pattern Analysis of Team Sports Behavior. Mathematics, 8(9), 1543. https://doi.org/10.3390/math8091543
McLean, S., Salmon, P. M., Gorman, A. D., Naughton, M., & Solomon, C. (2017). Do inter-continental playing styles exist? Using social network analysis to compare goals from the 2016 EURO and COPA football tournaments knock-out stages. Theoretical Issues in Ergonomics Science, 18(4), 370–383. https://doi.org/10.1080/1463922X.2017.1290158
Mclean, S., Salmon, P. M., Gorman, A. D., Stevens, N. J., & Solomon, C. (2018). A social network analysis of the goal scoring passing networks of the 2016 European Football Championships. Human Movement Science, 57, 400–408. https://doi.org/10.1016/j.humov.2017.10.001
Mehta, S., Furley, P., Raabe, D., & Memmert, D. (2024). Examining how data becomes information for an upcoming opponent in football. International Journal of Sports Science and Coaching, 19(3), 978–987. https://doi.org/10.1177/17479541231187871
O’Donoghue, P. (2009). Research Methods for Sports Performance Analysis. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203878309
Pacheco, R., Ribeiro, J., Couceiro, M., Davids, K., Garganta, J., Marques-Aleixo, I., Nakamura, F., Casanova, F., & González-Víllora, S. (2022). Development of an innovative method for evaluating a net-work of collective defensive interactions in football. Proceedings of the Institution of Mechani-cal Engineers, Part P: Journal of Sports Engineering and Technology. https://doi.org/10.1177/17543371221141584
Pan, P., Peñas, C. L., Wang, Q., Liu, T., Penas, C. L., Wang, Q., Liu, T., Peñas, C. L., Wang, Q., & Liu, T. (2024). Evolution of passing network in the Soccer World Cups 2010–2022. Science and Medi-cine in Football, 1–12. https://doi.org/10.1080/24733938.2024.2386359
Pascual Verdú, N., Piñeiro i Navarro, A., & Martínez Carbonell, J. A. (2024). Análisis de la presión alta en la primera división del fútbol español (Analysis of High-Pressing in the Spanish First Division of Soccer). Retos, 55, 1061–1069. https://doi.org/10.47197/retos.v55.106860
Pina, T. J., Paulo, A., & Araujo, D. (2017). Network Characteristics of Successful Performance in Associ-ation Football. A Study on the UEFA Champions League. FRONTIERS IN PSYCHOLOGY, 8. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01173
Praça, G. M., Lima, B. B., Bredt, S. da G. T., Sousa, R. B. e, Clemente, F. M., & Andrade, A. G. P. de. (2019). Influence of Match Status on Players’ Prominence and Teams’ Network Properties During 2018 FIFA World Cup. Frontiers in Psychology, 10. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.00695
Pueyo Romeo, L., Murillo Lorente, V., Álvarez Medina, J., & Amatria Jiménez, M. (2024). Análisis del es-tilo de juego de dos equipos entrenados por ‘Pep’ Guardiola (Analysis of the playing style of two teams coached by ‘Pep’ Guardiola). Retos, 56, 179–187. https://doi.org/10.47197/retos.v56.104182
Reep, C., & Benajmin, B. (1968). Skill and Chance in Association Football Author ( s ): C . Reep and B . Benjamin Reviewed work ( s ): Source : Journal of the Royal Statistical Society . Series A ( Gen-eral ), Vol . 131 , No . 4 ( 1968 ), pp . Published by : Blackwell Publishing for the R. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), 131(4), 581–585.
Reigal, R. E., Morillo-Baro, J. P., Mackintosh-Muñoz, G., Vázquez-Diz, J. A., Hernández-Mendo, A., & Mo-rales-Sánchez, V. (2024). Comportamientos de ataque exitosos de los equipos finalistas de la UEFA Champions League 2020-2021: Análisis mediante Coordenadas Polares (Successful at-tack behaviours of the finalist teams of the UEFA Champions League 2020-2021: Analysis using Polar Coordinates). Retos, 55, 922–930. https://doi.org/10.47197/retos.v55.104787
Ribeiro, J., Silva, P., Duarte, R., Davids, K., & Garganta, J. (2017). Team Sports Performance Analysed Through the Lens of Social Network Theory: Implications for Research and Practice. Sports Medicine, 47(9), 1689–1696. https://doi.org/10.1007/s40279-017-0695-1
Sarmento, H., Clemente, F. M., Gonçalves, E., Harper, L. D., Dias, D., & Figueiredo, A. (2020). Analysis of the offensive process of AS Monaco professional soccer team: A mixed-method approach. Cha-os, Solitons and Fractals, 133. https://doi.org/10.1016/J.CHAOS.2020.109676
Yu, Q., Gai, Y., Gong, B., Gómez, M.-Á., & Cui, Y. (2020). Using passing network measures to determine the performance difference between foreign and domestic outfielder players in Chinese Foot-ball Super League. International Journal of Sports Science & Coaching, 15(3), 398–404. https://doi.org/10.1177/1747954120905726
Zhao, Y., & Zhang, H. (2020). Eigenvalues make the difference – A network analysis of the Chinese Su-per League. International Journal of Sports Science & Coaching, 15(2), 184–194. https://doi.org/10.1177/1747954120908822
Downloads
Publicado
Edição
Secção
Licença
Direitos de Autor (c) 2025 Ricardo Jorge da Conceição Alves, Gonçalo Dias, Vasco Vaz, Sérgio Querido, Nuno Nunes
Este trabalho encontra-se publicado com a Licença Internacional Creative Commons Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0.
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
- Autores mantém os direitos autorais e assegurar a revista o direito de ser a primeira publicação da obra como licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite que outros para compartilhar o trabalho com o crédito de autoria do trabalho e publicação inicial nesta revista.
- Os autores podem estabelecer acordos adicionais separados para a distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicado na revista (por exemplo, a um repositório institucional, ou publicá-lo em um livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
- É permitido e os autores são incentivados a divulgar o seu trabalho por via electrónica (por exemplo, em repositórios institucionais ou no seu próprio site), antes e durante o processo de envio, pois pode gerar alterações produtivas, bem como a uma intimação mais Cedo e mais do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre) (em Inglês).
Esta revista é a "política de acesso aberto" de Boai (1), apoiando os direitos dos usuários de "ler, baixar, copiar, distribuir, imprimir, pesquisar, ou link para os textos completos dos artigos". (1) http://legacy.earlham.edu/~peters/fos/boaifaq.htm#openaccess
