Publicação
Data Analytics no Futebol: Avaliação do Desempenho Individual, Coletivo e Apoio à Decisão
| Resumo: | A presente dissertação investiga o papel crescente da análise de dados no futebol moderno, com foco específico na avaliação do desempenho tático e na previsão e apoio à decisão em contexto competitivo. Num cenário marcado pela digitalização e pela disponibilidade de grandes volumes de informação, clubes e equipas técnicas recorrem cada vez mais a tecnologias como tracking, estatísticas de eventos e algoritmos de machine learning para compreender e otimizar o comportamento individual e coletivo. Para estruturar esta investigação, foi realizada uma revisão sistemática da literatura existente, seguindo o protocolo PRISMA, que permitiu identificar e analisar quinze estudos empíricos representativos das abordagens mais utilizadas na análise tática contemporânea. O primeiro tópico de análise do trabalho centra-se na avaliação do desempenho individual, explorando modelos que quantificam ações técnico-táticas, métricas físicas e padrões posicionais, incluindo contributos como o PlayeRank, métodos de deteção automática de ações e modelos híbridos que integram fadiga e comportamento tático. O segundo, aborda a avaliação do desempenho coletivo, analisando frameworks baseadas em tracking, padrões de passe, ocupação espacial e organização ofensiva e defensiva. Por fim, são exploradas metodologias de previsão tática e apoio à decisão, com destaque para modelos que antecipam formações, estimam táticas a partir de vídeo, selecionam equipas ótimas ou recomendam substituições em tempo real. O objetivo central deste trabalho foi compreender como diferentes abordagens de Data Analytics contribuem para a leitura tática do jogo e para decisões mais informadas por parte de treinadores e analistas. Os resultados mostram que estas metodologias estão a moldar de forma crescente o planeamento desportivo, revelando potencial significativo para melhorar a avaliação de desempenho, a preparação estratégica e a capacidade de prever dinâmicas em jogo. |
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| Autores principais: | Ferra, Frederico Serpa Santana |
| Assunto: | Data Analytics Futebol Desempenho Tático Machine Learning Análise de Performance Modelos de Previsão Tática Football Tactical Performance Performance Analysis Tactical Prediction Models |
| Ano: | 2026 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade Nova de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório Institucional da UNL |
| Resumo: | A presente dissertação investiga o papel crescente da análise de dados no futebol moderno, com foco específico na avaliação do desempenho tático e na previsão e apoio à decisão em contexto competitivo. Num cenário marcado pela digitalização e pela disponibilidade de grandes volumes de informação, clubes e equipas técnicas recorrem cada vez mais a tecnologias como tracking, estatísticas de eventos e algoritmos de machine learning para compreender e otimizar o comportamento individual e coletivo. Para estruturar esta investigação, foi realizada uma revisão sistemática da literatura existente, seguindo o protocolo PRISMA, que permitiu identificar e analisar quinze estudos empíricos representativos das abordagens mais utilizadas na análise tática contemporânea. O primeiro tópico de análise do trabalho centra-se na avaliação do desempenho individual, explorando modelos que quantificam ações técnico-táticas, métricas físicas e padrões posicionais, incluindo contributos como o PlayeRank, métodos de deteção automática de ações e modelos híbridos que integram fadiga e comportamento tático. O segundo, aborda a avaliação do desempenho coletivo, analisando frameworks baseadas em tracking, padrões de passe, ocupação espacial e organização ofensiva e defensiva. Por fim, são exploradas metodologias de previsão tática e apoio à decisão, com destaque para modelos que antecipam formações, estimam táticas a partir de vídeo, selecionam equipas ótimas ou recomendam substituições em tempo real. O objetivo central deste trabalho foi compreender como diferentes abordagens de Data Analytics contribuem para a leitura tática do jogo e para decisões mais informadas por parte de treinadores e analistas. Os resultados mostram que estas metodologias estão a moldar de forma crescente o planeamento desportivo, revelando potencial significativo para melhorar a avaliação de desempenho, a preparação estratégica e a capacidade de prever dinâmicas em jogo. |
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