Author(s): Fonseca, Sofia Cristina Carreiras
Date: 2012
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.5/6086
Origin: Repositório da UTL
Subject(s): ApEn; Collective variables; Superimposed Voronoi diagrams; Team interaction behavior; Voronoi diagrams; Comportamento de interacção entre as equipas; Diagramas de Voronoi; Diagramas de Voronoi sobrepostos
Doutoramento em Motricidade Humana na especialidade de Treino Desportivo
Team sports games are recognized as dynamic systems of interaction, where individual and collective patterns of behavior emerge from a confluence of multiple organismic, environmental and task-related constraints on the players. Researchers have been interested in studying the dynamic interaction of these many degrees of freedom for at least two decades considering various methods, approaches and techniques. In this thesis we aimed to provide a fruitful contribution in this area of research presenting innovative methods of analysis that overcome some identified methodological limitations in measures that are often considered to (1) assess the complexity of behavioral dynamic systems (ApEn) and (2) to describe the spatial interaction behavior of a team. Regarding the first issue, we have defined normalized measures of the original ApEn to measure, and compare, the regularity of signals generated from any behavioral system. These were tested and validated using two well-known data series of regular (sine) and irregular (random) behavior. As for the second issue, we developed two new models, Voronoi diagram (VD) and Superimposed Voronoi Diagram (SVD), from which strong candidates to collective variables were derived: from the VD model we defined the size of the dominant region (DR) and, from the SVD model, the percentage of free area (%FA) and the maximum percentage of overlapped area (Max%OA). Given that %FA that is largely dependent on the distance between each pair of exclusive opponents, we have conjectured SVD patterns for two specific rules of dyadic interaction: (1) exclusive pairing and (2) random interaction. While the former rule was thought to be associated with a specific defensive method, the man-to-man defense, the second rule is associated with a reference spatial pattern used for analysis purposes. Patterns simulated under each of these two rules, and according to the settings in the observed tasks (5 vs 4+GK in a limited play area of 20m2), were considered to generate reference values of %FA. As for the Max%OA, data from simulated SVD patters have shown that this variable is inversely associated with the number of opponent neighbors, i.e., the more the opponents the smaller the Max%OA. Results from formal applications of the described methods have suggested the following: (1) having considered data signals from the collective variable that describes the dyadic sub-system in rugby union, we found that the physical contact between the players (tackle) increases the complexity of the emergent behavior, making this more predictable in try situations; (2) in Futsal (5 vs 4+GK in a limited play area of 20m2), the size of the DR was measured to assess how teams manage space – the attacking team has presented greater DR than the defending team throughout the task, also, the attackers presented a more regular spatial behavior, which means spatial behavior of the team defending is more unpredictable; (3) the %FA has captured the presence of low levels of exclusive dyadic interaction when the defense team has numerical disadvantage; (4) the Max%OA was able to identify the attacker under more pressure.
RESUMO: Jogos desportivos coletivos podem ser considerados como sistemas dinâmicos de interação, onde padrões de comportamento individual e coletivo emergem de uma confluência de vários constrangimentos (indivíduo, ambiente e tarefa) na ação dos jogadores. Há pelo menos 20 anos, os investigadores têm-se interessado pelo estudo da interação dinâmica desta multiplicidade de graus de liberdade, considerando para tal vários métodos de análise, abordagens e técnicas. Pretende-se que o trabalho apresentado nesta tese constitua uma contribuição frutífera para esta área de investigação, sendo aqui apresentados métodos inovadores de análise que pretendem superar algumas limitações metodológicas identificadas nas medidas que são muitas vezes consideradas (1) para avaliar a complexidade de sistemas dinâmicos (ApEn) e (2) para descrever o comportamento de interação espacial entre equipas. Quanto à primeira questão, foram aqui propostas medidas normalizadas de entropia aproximada (ApEn) para medir e comparar a regularidade de sinais gerados por qualquer sistema comportamental. Estas medidas foram testadas e validadas considerando séries de referência para comportamento regular (função seno) e irregular (função geradora de números aleatório). Quanto à segunda questão, foram considerados dois novos modelos de análise, os diagramas de Voronoi (DV) e os Diagramas de Voronoi Sobrepostos (DVS), dos quais foram derivadas medidas candidatas a variáveis coletivas: a partir do modelo DV definimos a área da região dominante (RD) e, a partir do modelo DVS, a percentagem de área livre (AL%) e máxima percentagem de área sobreposta (Max%AS). Dado que a AL% dependente da distância interpessoal de díades exclusivas, conjeturamos padrões DVS de acordo com duas regras de interação diádica: (1) emparelhamento exclusivo e (2) interação aleatória. A primeira regra está teoricamente associada ao método de defesa homem-a-homem e a segunda regra está associado a um padrão de referência espacial utilizado para análise. Foram simulados padrões de distribuição espacial sob estas duas regras, e de acordo com as características da tarefa em estudo (5 vs 4 + GR numa área de 20×20m2), para gerar valores de referência da AL% para as duas situações. Quanto à Max%AS, os dados simulados evidenciaram uma relação inversa com o número de adversário vizinhos, ou seja, quanto maior o número de vizinhos adversários, menor a Max% AS. Os resultados de aplicações formais dos métodos descritos sugeriram o seguinte: (1) considerando a variável coletiva que descreve o subsistema diádico de no Rugby, verificou-se que o contacto físico entre os jogadores (placagem) aumenta a complexidade do comportamento emergente, tornando-o mais previsível em situações em que o Ensaio é marcado, (2) no Futsal (5 vs 4 + GK numa área de 20×20m2), o tamanho da RD foi medida para avaliar como as equipas gerem o espaço- a equipa que ataca apresenta uma RD maior do que a equipa que defende, e os atacantes apresentam um comportamento espacial mais regular, o que significa que o comportamento espacial da equipa que defende é mais imprevisível; (3) a %AL permitiu detetar baixos níveis de interação diádica exclusiva quando a equipa que está a defender se encontra em desvantagem numérica; e (4) a Max% AS permite identificar o atacante que se encontra sob mais pressão.
