O estudo da USP prop\u00f5e uma ferramenta para prever momentos cr\u00edticos e desequil\u00edbrios t\u00e1ticos no futebol. Pesquisadores da Escola de Educa\u00e7\u00e3o F\u00edsica e Esporte mapearam as intera\u00e7\u00f5es entre as 22 jogadores em tempo real, buscando compreender a evolu\u00e7\u00e3o do jogo.<\/p>\n
A pesquisa, conduzida pelo pesquisador Rene Drezner sob orienta\u00e7\u00e3o de Luiz Eduardo Pinto Basto Tourinho Dantas, desenvolveu um modelo baseado em classes de configura\u00e7\u00f5es entre os jogadores. A ideia \u00e9 substituir estat\u00edsticas isoladas por uma leitura da metaestabilidade do jogo.<\/p>\n
Foram criadas 34 classes de configura\u00e7\u00e3o e uma escala para medir o equil\u00edbrio entre as equipes. Ao aplicar o modelo a uma partida real, o estudo conseguiu reproduzir a evolu\u00e7\u00e3o do confronto, identificando padr\u00f5es t\u00e1ticos e momentos cr\u00edticos, inclusive pr\u00f3ximos aos gols da equipe vencedora.<\/p>\n
O modelo reduz as in\u00fameras possibilidades de intera\u00e7\u00e3o em 34 estados, permitindo acompanhar a transi\u00e7\u00e3o entre eles ao longo do jogo, como se as a\u00e7\u00f5es fosse um tabuleiro. A an\u00e1lise utiliza partidas de diferentes n\u00edveis t\u00e9cnicos para ajustar o funcionamento do sistema.<\/p>\n
Como valida\u00e7\u00e3o, o m\u00e9todo foi aplicado \u00e0 final da Liga dos Campe\u00f5es 2023\/24 entre Real Madrid e Borussia Dortmund, com vit\u00f3ria do Real Madrid por 2 a 0. A partida foi codificada e analisada em sequ\u00eancia para mapear fluxos de transi\u00e7\u00e3o entre os estados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"