Caracterização de Estratégias de Futebol com base na Frequência, Importância e Efetividade de Jogadas

  • Gabriel Valadao Universidade Federal de Minas Gerais
  • João L. L. Gonçalves Universidade Federal de Minas Gerais
  • João L. L. Megale Universidade Federal de Minas Gerais
  • Vinicius M. Paula Universidade Federal de Minas Gerais
  • Hugo Rios-Neto Universidade Federal de Minas Gerais
  • Adriano C. M. Pereira Universidade Federal de Minas Gerais
  • Wagner Meira Jr. Universidade Federal de Minas Gerais

Resumo


Entender e prever resultados em futebol é um desafio pela complexidade do jogo em si, pelo número e diversidade dos jogadores envolvidos e mesmo por fatores externos que nem sempre são qualificáveis ou quantificáveis. Por outro lado, há todo um esforço no sentido de treinar os times e prepará-los para agir e reagir adequadamente a uma variedade de cenários, o que indica a existência de estratégias. Este artigo tem por objetivo caracterizar essas estratégias de futebol, com foco em como o time se comporta coletivamente. Estratégia de futebol é definida como um conjunto de jogadas que devem ser frequentes, importantes e efetivas, que são critérios normalmente conflitantes. É proposta uma metodologia para identificar essas estratégias, a qual é implementada e avaliada usando dados reais de temporadas de ligas. Os resultados mostram que a metodologia proposta permite caracterizar estratégias dos diferentes times.

Palavras-chave: mineração de dados, aprendizado de máquina, ciência de dados aplicada ao futebol

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Publicado
25/09/2023
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VALADAO, Gabriel; GONÇALVES, João L. L.; L. MEGALE, João L.; PAULA, Vinicius M.; RIOS-NETO, Hugo; PEREIRA, Adriano C. M.; MEIRA JR., Wagner. Caracterização de Estratégias de Futebol com base na Frequência, Importância e Efetividade de Jogadas. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 20. , 2023, Belo Horizonte/MG. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 1237-1251. ISSN 2763-9061. DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234936.

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