Xadrez dos gramados: ferramenta pode prever momentos críticos e desequilíbrios táticos no futebol
Estudo da USP utiliza sistemas dinâmicos para mapear a interação entre os 22 jogadores em tempo real, identificando padrões que explicam o domínio e a vitória do Real Madrid na Champions
O futebol é um esporte complexo, com uma variedade de padrões de interação que surge constantemente das relações de cooperação e confronto entre jogadores e equipes. Compreender como essa dinâmica evolui ao longo do tempo é um dos maiores desafios da área de análise de desempenho, fundamental para aprofundar o conhecimento tático do esporte. Uma pesquisa da Escola de Educação Física e Esporte (EEFE) da USP mapeou interações entre equipes de futebol e desenvolveu um sistema dinâmico categórico, buscando uma forma mais completa e confiável de entender o comportamento coletivo que surge durante as partidas.
Estudos anteriores frequentemente simplificam o fenômeno em dicotomias ou avaliam indicadores isoladamente, o que pode limitar a consistência e abrangência das conclusões. Com isso em mente, o pesquisador Rene Drezner, sob a orientação de Luiz Eduardo Pinto Basto Tourinho Dantas, elaborou e testou um novo modelo de análise tática baseado em classes de configurações entre os jogadores. Ao abandonar estatísticas isoladas e focar na “metaestabilidade” do jogo, o pesquisador propôs uma ferramenta capaz de identificar ajustes estratégicos, analisando a interação dos 22 jogadores ao mesmo tempo.
O estudo resultou na proposição de um universo de 34 estados de configuração do jogo e de uma escala do nível de equilíbrio de interação entre as equipes. A aplicação do modelo em uma partida real permitiu representar a dinâmica de evolução do jogo, as situações de desequilíbrio para as equipes e se mostrou eficaz ao identificar padrões táticos e momentos críticos da partida, incluindo o período que precedeu os gols da equipe vencedora.
“Dentro do meu modelo, foram criadas 34 classes de configuração. A partir da transição entre estas classes, eu descrevo a evolução do jogo. Seria como reduzir todas as possibilidades de interação do jogo de futebol em apenas 34 – como se fosse o tabuleiro de um jogo – e analisar a evolução do jogo a partir das movimentações deste tabuleiro”, explicou ao Jornal da USP. O modelo foi desenvolvido a partir da experiência profissional do pesquisador, que refinou a análise utilizando partidas de diferentes níveis técnicos, além observações da transmissão de jogos de times consagrados.
Os resultados fazem parte do doutorado de Drezner, disponível na Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Para atestar sua efetividade, o modelo foi aplicado à final da Liga dos Campeões da Europa 2023/24 entre Real Madrid e Borussia Dortmund (2×0). A partida foi codificada e analisada sequencialmente, permitindo mapear os fluxos de transição entre os estados de interação ao longo da partida.
Desenvolvimento do modelo
O modelo proposto por Drezner se baseia na premissa de que o futebol é um sistema dinâmico, com múltiplos estados estáveis e transições frequentes, seguindo o conceito de “metaestabilidade”, de que o jogo não se estabelece em um único equilíbrio, mas flutua constantemente entre padrões temporariamente estáveis. Para isso, ele utilizou sistemas dinâmicos categóricos, que permitem formalizar um grande número de estados, ideal para entender a interação tática complexa entre duas equipes.
Na prática, isso significa que, em vez de analisar dados de forma contínua, como a distância percorrida ou velocidade dos jogadores, o modelo classifica o jogo em categorias táticas ou “estados de configuração” bem definidos. Essa simplificação possibilita estudar a probabilidade de transição de um estado para outro — como, por exemplo, de um estado de “organização defensiva” para um de “contra-ataque eficiente”.
Os dois principais elementos formalizados são o Modelo de Configuração do Jogo e a Escala de Equilíbrio na Interação entre as Equipes. O primeiro descreve os padrões de interação por meio da criação de classes de distribuição dos jogadores, denominadas estados. Um estado é definido pela combinação de múltiplos fatores em campo, como a zona de progressão da bola, a pressão do adversário sobre o portador da bola e a proximidade de uma condição de finalização, gerando uma “fotografia” tática única.
Já a Escala de Equilíbrio na Interação entre as Equipes é uma ferramenta que qualifica cada estado em relação ao grau de desequilíbrio ou sucesso, considerando se a vantagem está a favor da equipe com ou sem a bola.
Após rigorosos procedimentos metodológicos de revisão, análise e validação, o modelo foi finalizado com um universo de 34 estados de configuração tática e uma Escala de Equilíbrio refinada para classificar cada estado em um nível ordinal de nível de sucesso.
Aplicações práticas e análise de desempenho
A versão final do Modelo de Configuração do Jogo e da Escala de Equilíbrio foram eficientes na análise da dinâmica geral do jogo. Os dados do experimento demonstraram a capacidade do modelo em capturar as mudanças dinâmicas e as estratégias táticas das equipes, focando na probabilidade de transição entre as categorias táticas estabelecidas.
“A primeira aplicação seria a identificação e quantificação de estados-chave. Classes de configuração que indiquem uma situação de vantagem ou desvantagem. Isto reduziria a análise a estes pontos específicos. Por exemplo, identificar as configurações em que a equipe com a posse de bola tem condição de finalizar ao gol em uma situação vantajosa”, afirma Drezner. Já a segunda aplicação, seria a identificação de padrões de evolução de jogo através da interação entre as classes. “Assim, poderia ser identificado um estado inicial gerador de uma situação vantajosa ou não. Por exemplo, identificar uma configuração de jogo em que a equipe com a posse de bola está em uma zona intermediária do campo de jogo geradora de situações de finalização.”
A equipe do Real Madrid, por exemplo, manteve a maioria de suas transições em torno da região de equilíbrio, mas conseguiu alcançar estados de desequilíbrio em seu favor, com maior frequência no quinto período do jogo. Coincidentemente, foi neste período que o time espanhol marcou seus dois gols, evidenciando a relação entre a configuração tática e a eficiência ofensiva.
Já o Borussia Dortmund, embora tenha tido um bom momento no segundo período da partida, com maior ocorrência de ações favoráveis, apresentou seu pior desempenho com a posse de bola no quinto período. Neste intervalo, o time alemão registrou muitas transições em regiões de desequilíbrio em favor do adversário.
O modelo também permitiu identificar ajustes estratégicos. Por exemplo, a redução de estados relacionados ao jogo contra a marcação adiantada do Dortmund no início do segundo tempo pode estar associada a uma provável mudança na estratégia defensiva do Real Madrid. Essa capacidade de analisar o comportamento tático de forma detalhada é um recurso valioso para treinadores e analistas de desempenho.
O principal desdobramento da tese é oferecer uma ferramenta com maior poder descritivo do que modelos anteriores, fornecendo uma visão integrada de múltiplas variáveis (como zona do campo, pressão sobre a bola e condição de finalização) na formação dos estados de jogo. Isso aprofunda a compreensão sobre as transições de um estado para o outro, que é o que realmente define a evolução da partida.
A tese de doutorado intitulada Análise da interação entre as equipes no jogo de futebol por sistemas dinâmicos categóricos está disponível neste link.
Matéria: da Seção de Relações Institucionais e Comunicação da USP, adaptado por Tabita Said | Jornal da USP.