Moura, Felipe ArrudaCaetano, Fabio Giuliano2024-09-122024-09-122022-09-21https://repositorio.uel.br/handle/123456789/17549Os jogadores de futebol se movem constantemente durante a partida para ocupar diferentes regiões do campo com o intuito de gerar oportunidades para sua equipe e prevenir ações ofensivas dos seus adversários. As regiões dominantes são definidas como regiões do campo onde os jogadores conseguem atingir antes dos demais e normalmente são definidas sem considerar as características cinemáticas do deslocamento dos jogadores, ou negligenciam a possibilidade de haver espaços livres no campo. Sendo assim, o objetivo desse estudo foi apresentar uma nova abordagem de representação da região dominante de jogadores de futebol baseada em modelos de movimento criados a partir das posições, deslocamentos, velocidades e acelerações instantâneas dos jogadores. A amostra foi constituída por 109 jogadores brasileiros profissionais de futebol analisados durante partidas oficiais, sendo computados aproximadamente 15 milhões de dados de posição registrados através de um sistema de rastreamento automático. Velocidades e acelerações vetoriais instantâneas dos jogadores foram utilizadas para gerar os modelos de movimento. Posteriormente foi computado um modelo de probabilidade através da função de histograma com normalização por função de densidade de probabilidade e por fim, determinadas as regiões dominantes dos jogadores. A determinação das regiões dominantes pelo modelo proposto foi avaliada em janelas de tempo futuro de um, dois e três segundos. As áreas das regiões dominantes determinadas pelo modelo proposto, os espaços livres e regiões de Voronoi foram calculadas, bem como os valores de área das regiões dominantes e regiões de Voronoi foram comparados. O modelo proposto foi aplicado para determinar a área do jogo, as regiões dominantes das equipes absolutas e relativas à área de jogo durante as partidas considerando o campo todo, as metades e os terços do campo, assim como foi analisada a relação da região dominante relativa das equipes com ações técnicas realizadas. Os valores médios de predições corretas na determinação das regiões dominantes dos jogadores foram 96,56%, 88,64% e 72,31% para as janelas de tempo de um, dois e três segundos, respectivamente. As áreas de região dominante dos jogadores foram inferiores as computadas pelo Voronoi com valores medianos de 73 e 171 m², respectivamente. O valor mediano de área dos espaços livres no campo foi 5.551 m², enquanto para área de jogo foi 1.588 m² e da região dominante das equipes considerando campo todo de 794 m². Os valores de área da região dominante das equipes foram superiores na metade defensiva do campo em comparação a ofensiva, enquanto na comparação entre os terços do campo, o terço médio apresentou maiores valores, seguido pelo terço defensivo e ofensivo. A área de região dominante relativa das equipes apresentou maiores valores para as equipes mandantes em todas as situações (exceto terço médio do campo), assim como apresentaram relação com melhores indicadores nas ações técnicas. A abordagem proposta mostrou-se mais realista, representando a natureza dinâmica da modalidade, e pode ser uma ferramenta útil para avaliar os comportamentos táticos relacionados à exploração espaço-temporal dos jogadores e equipes durante as partidas de futebolporDados posicionaisDiagrama de VoronoiEsportes coletivosRastreamento automáticoTáticaJogadores de futebolCinemáticaBiomecânica - MúsculosEsportes coletivosTeseCiências da Saúde - Educação FísicaAutomatic trackingPositional dataTacticsTeam sportsVoronoi diagramSoccer playersKinematicsBiomechanics - MusclesCollective sports