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Matemática

Peneira virtual

Sistema compara o desempenho de praticantes do futebol e ajuda a identificar talentos para o esporte

Podcast: Francisco Louzada Neto

 
     
Peneira é o nome popular dos testes que os clubes de futebol promovem periodicamente em busca de talentos mirins para suas categorias de base. Dezenas, às vezes centenas de garotos são agrupados em um campo de futebol e distribuídos em diferentes equipes, que jogam umas contra as outras. Funcionários do clube observam os candidatos a jogador e, ao final de uma série de partidas de curta duração, separam os que eventualmente se destacam por algum motivo, como ser bom de drible ou ter noções de posicionamento em campo. Em geral, a escolha dos meninos depende essencialmente do “olho treinado” dos promotores da peneira para antever futuros craques.

Pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), um dos 17 Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (Cepid) financiados pela FAPESP, criaram um sistema virtual, o iSports, que permite acompanhar e comparar o desempenho e as características dos candidatos a jogador de futebol com o emprego de análises estatísticas. “O iSports pode ser usado para identificar, de forma mais objetiva, garotos que têm um desempenho acima da média dentro de um grupo e, assim, descobrir talentos para o futebol”, explica um dos criadores da ferramenta virtual, Francisco Louzada Neto, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP) de São Carlos e coordenador de transferência de tecnologia do CeMEAI.

O sistema consiste em uma plataforma, de acesso fechado, que precisa ser abastecida com dados sobre a performance dos jogadores em diferentes tipos de testes físicos, de resistência e de força, e também sobre habilidades importantes para a prática do futebol, como conduzir a bola em torno de cinco cones, dar chutes e executar passes. Os pesquisadores de São Carlos estabeleceram parcerias com duas escolinhas de futebol da cidade, nas quais exames foram conduzidos em mais de 100 meninos. As informações coletadas foram transferidas para o iSports, que conta com software livre de análise estatística capaz de comparar um ou vários índices de desempenho de um garoto com os dos demais membros da escolinha. Dessa forma, uma vez inseridos os resultados dos testes, o programa aponta qual seria o jogador mais habilidoso ou com o melhor preparo físico. Se o teste for aplicado mais de uma vez no mesmo grupo de meninos, o sistema também calcula quem são os garotos com performance mais consistente. “Podemos comparar individualmente cada membro do grupo ou reuni-los em diferentes equipes e comparar um time contra outro”, afirma Louzada. O iSports foi descrito em artigo publicado na edição de fevereiro do periódico Expert Systems with Applications.

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léo ramosSoftware de análise estatística compara índices de desempenho de candidatos a jogador de futebolléo ramos

Estratégia z
O emprego de técnicas estatísticas para caçar talentos esportivos não é algo novo no Brasil, embora implementar abordagens mais científicas nos clubes e agremiações, especialmente de futebol, nunca seja uma tarefa fácil. A base das análises estatísticas do iSports que, simultaneamente, levam em conta mais de uma variável referente ao desempenho dos atletas é uma antiga fórmula, que andava um pouco esquecida, para procurar esportistas promissores: a estratégia Z. Criada no fim dos anos 1980 pela equipe do médico Victor Matsudo, do Centro de Estudos do Laboratório de Aptidão Física de São Caetano do Sul (Celafiscs), a Z ganhou o prêmio de melhor trabalho científico apresentado na Olimpíada Cultural de 1992, realizada em Barcelona. A estratégia permite calcular o quão melhor (ou pior) é o desempenho de um indivíduo em uma determinada tarefa ou exercício em relação à média da população de mesmo sexo e idade. Quanto maior o índice Z, melhor é a performance do atleta em relação a seus pares.

A lógica da abordagem parece simples e certeira. Matsudo, no entanto, faz algumas ressalvas sobre o emprego da estratégia Z na busca por atletas de alta performance. “Infelizmente ainda existem no Brasil iniciativas que se propõem a encontrar um grande talento olímpico analisando apenas 100 jovens com bons resultados”, critica o médico, hoje mais voltado para o estudo da atividade física como fator de promoção de saúde.

“A experiência da antiga Alemanha Oriental – maior referência de detecção de talentos em todos os tempos, considerando o tamanho de sua população – indica que se conseguia chegar a 10 superatletas a partir de 100 mil crianças avaliadas.” Matsudo chegou a aplicar a estratégia Z em 7 mil crianças de São Caetano. A jogadora de basquete Hortência, ainda menina, foi um dos atletas olímpicos avaliados por Matsudo, que a identificou como alguém com talento aos 12 anos.

Por ora, o iSports está sendo testado mais em crianças fora do que dentro do Brasil. Os pesquisadores do Cepid estabeleceram parceria com Josivaldo Souza Lima, professor de educação física que trabalha no Centro de Estudios Avanzados de Fisiología del Ejercicio, em Talca, Santiago, no Chile. “Estamos usando o iSports em uma amostra de 30 mil crianças e adolescentes, com idades de 12 a 16 anos, de escolas públicas e privadas de todas as 13 regiões do país”, explica Lima. Com as comparações feitas pelo sistema, os chilenos planejam fazer uma triagem de atletas promissores para várias modalidades – e não somente futebol – e encaminhá-los para centros de treinamento de alta performance. “Com esse trabalho, queremos auxiliar o plano olímpico do governo para os jogos de 2020 e 2024”, conta Lima. Segundo Louzada, o iSports já está pronto para ser aplicado em escolinhas de futebol e pode ser facilmente adaptado à caça de talentos de outras modalidades.

Projeto
CeMEAI – Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (nº 2013/07375-0); Modalidade Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (Cepid); Pesquisador responsável José Alberto Cuminato (ICMC-USP); Investimento R$ 11.556.885,76 (por todo o projeto).

Artigo científico
LOUZADA, F. et al. iSports: A web-oriented expert system for talent identification in soccer. Expert Systems with Applications. v. 44, p. 400-12. fev. 2016.

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