Network – análise da interacção e dinâmica do jogo de futebol

Objectivo: A metodologia que suporta a análise de redes (i.e., network) tem sido usada no desporto para descrever a dinâmica das interacções que emergem do desempenho competitivo. Esta abordagem permite qualificar as relações interpessoais (i.e., intra e inter-individuais) que ocorrem no contexto dos jogos desportivos colectivos (e.g., futebol 11). Neste sentido, o objectivo principal deste estudo é verificar em que medida as interacções que surgem entre jogadores num jogo de futebol são determinantes para o sucesso da equipa. Deste modo, para além da análise notacional, pretende-se aferir se este jogo desportivo colectivo pode ser caracterizado como uma “rede” (network), onde os praticantes interagem de forma estruturada e dinâmica. Para tal, foram analisadas as acções intencionais ofensivas realizadas pelos jogadores e o comportamento intra-equipa, identificando assim os atletas que mais interagiam com os seus pares, bem como a circulação e as principais ligações que emergiam desta estrutura coordenativa. Metodologia: A amostra consistiu na análise de dois jogos da equipa de futebol profissional do Futebol Clube do Porto, escalão seniores, referentes à Liga Zon Sagres 2010/2011. Neste sentido, foram observados os seguintes jogos: 1) Futebol Clube do Porto versus Sport Lisboa e Benfica, Jornada 10 (07/11/2010); 2) Sport Lisboa e Benfica versus Futebol Clube do Porto, Jornada 25 (03/04/2011). Procedimentos: A filmagem dos jogos, codificação e consequente análise das acções dos jogadores foi efectuada através da empresa wTVision ®. Posteriormente, usou-se o software de análise de jogo – Amisco ® para realizar uma análise quantitativa das acções ofensivas de jogo (e.g., passes, recepções de bola, remates, cruzamentos, recuperações de bola, faltas e acções colectivas de jogo). Através do mesmo software, e de modo a efectuar a análise qualitativa deste estudo, foram constituídas as matrizes de conectividade intra-equipa (i.e., networks), mensurando-se assim as relações interpessoais estabelecidas pelos jogadores ao longo dos dois jogos. Resultados: Os dados mostram que os jogadores que ocupavam a posição de defesa esquerdo e médio centro, foram aqueles que efectuaram um maior número de interacções com sucesso. Por seu lado, os jogadores mais influentes da equipa ocupavam a posição de extremo direito e ponta de lança. Neste sentido, o campograma indica que as zonas de interacção preferenciais usadas pelos jogadores durante a fase ofensiva nos dois jogos foram o meio campo defensivo (e.g., 2CE e 2CD) e os corredores laterais do meio campo ofensivo (e.g., 3E, 3D, 4E, 4D, 5E e 5D). Finalmente, o defesa esquerdo e o médio centro emergem como os jogadores-chave que apresentaram maior influência no processo de construção na fase ofensiva de jogo e que mais contribuíram para a circulação da equipa. Discussão e conclusão: Os dados obtidos permitem concluir que as equipas profissionais de futebol actuam como uma “rede” híbrida e dinâmica que emerge de várias relações interpessoais. As ligações desta network são maioritariamente controladas pela acção e circulação de jogadores-chave que têm grande influência na estrutura coordenativa da equipa. Nesta óptica, constata-se que a performance dos jogadores não deve ser avaliada apenas em função de indicadores prospectivos ou retrospectivos de acções de êxito ou fracasso de uma equipa, sendo necessário também analisar o comportamento colectivo e os atletas que mais influem no desempenho competitivo.

Palavras-chave: Futebol; Análise de Jogo; Interacção; Dinâmica; Network

Objective: The methodology that supports the network analysis has been used in sports to describe the dynamics of the interactions emerging from the competitive performance. This approach allows the qualifying of interpersonal relationships (i.e., intra-and inter-individual) that occur in the context of collective sports (e.g., 11 player soccer). In this sense, the main objective of this study is to verify to what extent the interactions that arise between players in a soccer game are crucial to the team’s success. Thus, apart from notational analysis, we intend to assess whether this collective sports game can be characterized as a “network”, where the players interact in a structured and dynamic method. For this extent, we have analysed the offensive intentional actions performed by players and inter-team behaviour, thus identifying athletes who have interacted more with their peers, as well as the circulation and the main connections that emerged from this coordinative structure. Methodology: The sample consisted of the analysis of two games of the professional football team of F.C. Porto, senior level, of the Champions League 2010/2011. In that sense, we have observed the following games: 1) F.C. Porto vs S.L. Benfica, Season 10 (07/11/2010) 2) S.L. Benfica vs F.C. Porto, Season 25 (03/04 / 2011). Procedures: The video shooting of games, coding and subsequent analysis of the actions of the players has been achieved by the company wTVision ®. Subsequently, we have used the game analysis software – Amisco ® to perform a quantitative analysis of the game offensive actions (e.g., passes, ball receptions, shots on goal, crosses, ball rebounds, faults and game collective actions). Using the same software, and in order to perform a qualitative analysis of this study several connectivity interteam matrices were incorporated (i.e., networks), thus measuring the interpersonal relationships established by players over the two games. Results: The collected data shows that the players occupying the position of centre and middle left back field, were those who performed a greater number of successful interactions. On the other hand, the most influential players of the team were the centre forward (main striker) and right wing. Accordingly, the playing field diagram indicates that the zones of preferential interaction used by players during the offensive phase in the two games were the midfield defence (e.g., 2CE and 2CD) and the lateral aisles of the forward midfield (e.g., 3E, 3D, 4E, 4D, 5D and 5E). Finally, the left backfield and central midfielder emerged as the key players who had the greatest influence in the construction process for the attacking phase of the game and that most contributed to the optimum positioning flow of the team. Discussion and conclusion: The results allow us to conclude that professional soccer teams act as a hybrid and dynamic “network” that emerge from various interpersonal interactions. The links in this network are controlled largely by the actions and movement of key players that have a great influence on the coordinative structure of the team. From this perspective, it appears that the performance of the players should not be assessed only in terms of prospective or retrospective indicators of successful or unsuccessful team actions. Therefore, it is also deemed necessary to examine the collective behaviour and the athletes who influence the most the competitive performance.

Keywords: Soccer; Game Analysis; Interaction; Dynamics; Network.

CAPÍTULO I, 1
INTRODUÇÃO, 1

CAPÍTULO II, 3
ESTADO DA ARTE, 3
2.1. Análise de jogo, 3
2.2. Abordagem dinâmica do jogo de futebol, 5
2.3. Perspectiva ecológica do jogo de futebol, 7
2.4. Modelo dos constrangimentos aplicado ao jogo de futebol, 9
2.5. Network – origens e aplicações no desporto, 12
2.6. Pertinência do estudo, 15
2.7. Objectivos, 16

CAPÍTULO III, 17
METODOLOGIA, 17
3.1. Amostra, 17
3.2. Critérios de selecção, 17
3.3. Categorização das variáveis, 17
3.3.1. Métodos de jogo, 17
3.3.1.1. Método de jogo ofensivo, 18
3.3.1.2. Contra-ataque, 19
3.3.1.3. Ataque rápido, 19
3.3.1.4. Ataque posicional, 19
3.3.1.5. Método de jogo defensivo, 19
3.3.2. Acções colectivas de jogo, 20
3.3.2.1. Acções colectivas tipo I, 21
3.3.2.2. Acções colectivas tipo II, 21
3.3.2.3. Acções colectivas tipo III, 21
3.3.3. Eventos intencionais em posse de bola, 22
3.3.3.1. Passe, 22
3.3.3.2. Recepção de bola, 22
3.3.3.3. Cruzamento, 22
3.3.4. Mapeamento dos jogadores, 23
3.3.4.1. Interacção, 23
3.3.4.2. Intervenção, 23
3.3.4.3. Network, 23
3.3.5. Jogador chave, 24
3.3.6. Jogador influente, 24
3.3.7. Campograma e zonas de jogo, 24
3.4. Procedimentos, 25
3.5. Recolha de dados, 26
3.6. Análise e tratamento de dados, 26

CAPÍTULO IV, 28
RESULTADOS, 28
4.1. Jogo 1, 28
4.1.1. Análise quantitativa (notacional), 28
4.1.2. Análise qualitativa, 32
4.1.2.1. Network, 32 
4.1.2.2. Zonas de interacção, 36
4.1.2.3. Posicionamento médio da equipa em posse de bola e zonas preferenciais dos jogadores chave e mais influentes da equipa, 37
4.2. Jogo 2, 39
4.2.1. Análise quantitativa (notacional), 39
4.2.2. Análise qualitativa, 43
4.2.2.1. Network, 43
4.2.2.2. Zonas de interacção, 47
4.2.2.3. Posicionamento médio da equipa em posse de bola e zonas preferenciais dos jogadores chave e mais influentes da equipa, 48

CAPÍTULO V, 50
DISCUSSÃO, 50
5.1. Aplicações práticas, 57

CAPÍTULO VI, 58
CONCLUSÃO, 58
6.1. Limitações, 59
6.2. Sugestões para futuros trabalhos, 60
Referências, 61

ANEXOS, 69