El impacto del confinamiento por la COVID-19 en las exigencias físicas y posicionales del fútbol en LaLiga española

by | Nov 19, 2022 | 0 comments

Introducción

La pandemia de COVID-19 ha tenido un impacto considerable en el fútbol competitivo para todas las ligas y torneos (Mohr et al. 2020). Las competiciones se cancelaron o pospusieron, lo que provocó un período considerable sin entrenamiento ni partidos para los jugadores. Si bien los futbolistas pudieron entrenar individualmente durante la pandemia, no pudieron entrenar con sus compañeros. Por lo tanto, los equipos no podían seguir mejorando los aspectos tácticos de su juego. Se puede sugerir que este largo período podría influir en el comportamiento táctico de los equipos al regresar a la competencia. Dado que esta situación es muy reciente, falta literatura que explore el efecto del confinamiento por la pandemia en los partidos de fútbol. Estudios actuales como el presente intentan arrojar luz sobre el impacto de la pandemia de COVID-19 en el rendimiento futbolístico.

Investigaciones recientes exploraron el efecto de la pandemia en la ventaja de jugar como local en el fútbol. Un estudio que evaluó el fútbol alemán mostró que el bloqueo de COVID-19 condujo a una desventaja local (Tilp y Thaller 2020), posiblemente debido a la falta de multitud de aficionados y jugando en un estadio vacío. Sin embargo, otro estudio que analizó las principales ligas de fútbol europeas encontró resultados contrastantes, lo que indica que no hubo cambios en términos de la ventaja de jugar como local al comparar los períodos previo y posterior al confinamiento (Wunderlich et al. 2021). Estos resultados contradictorios sugieren la necesidad de investigar el efecto de la pandemia en el deporte y, en concreto, cómo influye la realización de partidos sin espectadores en el rendimiento de los equipos. El estudio de Wunderlich et al. (2021) también encontró que el dominio de los partidos de los equipos locales disminuyó en el período posterior al cierre, lo que sugiere que el rendimiento de los equipos se vio afectado por jugar sin aficionados en el estadio. Debido a los cambios en la competencia, de jugar con aficionados a jugar en un estadio vacío, se podría suponer que esto también influiría en el juego y posicionamiento de los equipos en el terreno de juego, ya que estos son aspectos del comportamiento táctico de un equipo que pueden ser afectado por la multitud.

Aunque estudios previos exploraron el efecto de la pandemia en la ventaja de jugar en casa evaluando indicadores simples como goles, puntos o faltas; existen otras variables relevantes que deben analizarse para describir el comportamiento táctico de los equipos. Considerando las variables que ayudan a determinar el desempeño táctico de los equipos de fútbol a partir de datos posicionales, se puede encontrar en la literatura una referencia a los resultados previos a la pandemia. La superficie de un equipo o grupo de jugadores permite conocer el espacio que ocupan los jugadores en un momento concreto y su compacidad. Se puede medir utilizando un casco convexo (es decir, el polígono generado por todos los jugadores). Investigaciones anteriores utilizaron este enfoque para analizar la organización de los equipos en el campo durante la competición (Moura et al. 2012; Clemente et al. 2013) y juegos reducidos (Frencken et al. 2011) y mostró que los equipos presentan una mayor superficie y dispersión cuando atacan que cuando defienden. Por tanto, estos resultados propusieron que los equipos tienden a ser más compactos a la hora de apoyar para proteger su propia portería. Los jugadores se separan más cuando atacan para aprovechar el espacio disponible y crear oportunidades de gol. Además, hay evidencia de estudios previos que analizaron variables tácticas y físicas combinadas para evaluar el rendimiento de los equipos de fútbol, ​​encontrando que el rendimiento de carrera de los equipos era diferente dependiendo del posicionamiento del jugador (es decir, formaciones) (Bradley et al. 2011; Aquino et al. 2019) y estrategias de juego (da Mota et al. 2016; Yi et al. 2019).

Los recientes desarrollos en tecnología han permitido los enfoques para mejorar la evaluación del desempeño táctico en el fútbol (Rein y Memmert 2016). Por ejemplo, las tecnologías de seguimiento proporcionaron datos de posición de los jugadores en el campo. Este tipo de datos se ha utilizado para desarrollar nuevos indicadores de rendimiento para medir el comportamiento colectivo de los jugadores en el entrenamiento y la competición (Memmert et al. 2017). Se ha demostrado que las coordenadas x e y de los datos posicionales ayudan a medir variables utilizando la longitud, el ancho y el espacio entre un grupo de jugadores en el equipo u otras ubicaciones sobre el campo de fútbol (Memmert et al. 2017). Esas variables incluyen el área de superficie cubierta por jugadores, centroides o índices de estiramiento (Sarmento et al. 2018). Además, los datos de seguimiento también permiten la medición de variables físicas como la distancia total recorrida y la distancia de alta intensidad recorrida por los jugadores en un partido (Randers et al. 2010).

Por lo tanto, existe la necesidad de evaluar el efecto de la pandemia en el comportamiento táctico y el rendimiento de carrera de los equipos utilizando variables disponibles a partir de datos posicionales. La pandemia provocó una situación inusual en las competiciones de fútbol en la que el confinamiento supuso un periodo de no entrenamiento seguido de un calendario congestionado. Este escenario sugiere que podría haber cambios en el rendimiento táctico y físico de los equipos y la exploración de las diferencias entre los períodos previo y posterior a la pandemia arrojaría algo de luz para comprender el efecto de la pandemia de COVID-19 en la competencia de fútbol de élite. Por lo tanto, el presente estudio tuvo como objetivo analizar la superficie de juego, la dispersión y la distancia recorrida (carrera total y de alta velocidad, HRS) de los equipos de fútbol comparando los períodos previos y posteriores al confinamiento y controlando la variable contextual de la ubicación del partido.

Métodos

Muestra

La muestra incluyó las observaciones de todos los partidos jugados en dos fases o períodos de la liga española de fútbol más importante (es decir, La Liga Santander) durante la temporada 19/20: período previo al confinamiento, desde el 1 (16–18el agosto) al 27el jornada (6–8el marzo) y post-confinamiento, del 28el (11–14el junio) al 38el jornada (19el Julio). La duración del período de bloqueo fue de entre 60 y 65 días. Por tanto, para analizar los datos posicionales colectivos se incluyeron un total de 760 registros pertenecientes a todos los partidos disputados a lo largo de la temporada por todos los equipos de LaLiga Santander. Por otro lado, para analizar las distancias recorridas por los futbolistas se incluyeron un total de 8.347 observaciones individuales de todos los jugadores que participaron en los partidos (titulares y no titulares) (norte = 457). Solo se excluyeron los porteros y jugadores (titulares o no titulares) que jugaron menos de 10 minutos porque se observó en el presente estudio que los valores medios obtenidos de estos jugadores eran superiores a la media del equipo. Nos gustaría comentar que LaLiga cambió por la regla de los 5 cambios.

Procedimientos

Los datos fueron facilitados a los autores por LaLigaTM, y el estudio recibió la aprobación ética de la Universidad de Extremadura; Vicerrectorado de Investigación, Transferencia e Innovación – Delegación de la Comisión de Bioética y Bioseguridad (Protocolo número: 239/2019).

Los datos de los partidos se obtuvieron utilizando un sistema de seguimiento óptico (Sistema Mediacoach®). Este sistema de seguimiento multicámara consta de ocho cámaras super 4 K-High Dynamic Range basadas en un sistema de posicionamiento (Tracab-ChyronHego VTS) que filman desde varios ángulos y analizan las posiciones X e Y de cada jugador, proporcionando así en tiempo real tres seguimiento dimensional. Este instrumento también se basa en la corrección del VTS semiautomático (la parte manual del proceso). Se ha analizado la validez y fiabilidad del sistema de videoseguimiento Tracab®, reportando errores de medida medios del 2% (Pons et al., 2019). El sistema Mediacoach® transfirió automáticamente los datos sin procesar mediante filtros internos; por lo tanto, los autores recibieron los datos filtrados directamente.

Variables de estudio

Se utilizaron variables espaciales, físicas y contextuales a nivel de equipo como indicadores de rendimiento. Al igual que otros autores (Moura et al. 2013; Vilar et al. 2013; Castellano y Casamichana 2015; Memmert et al. 2019), utilizamos las siguientes variables espaciales porque nos pueden dar información interesante sobre la dispersión y posicionamiento de los equipos:

1) Casco Convexo, definido como el área de juego efectiva formada por las posiciones de los jugadores de cada equipo, excepto el portero (Moura et al. 2013). Se podrían identificar dos tipos diferentes de casco convexo: Casco Convexo Ofensivo, representado por el área del casco convexo formada por las posiciones de los compañeros, cuando el equipo está en posesión del balón; y Casco Convexo Defensivo, representado por el área del casco convexo formado por las posiciones de los compañeros, cuando el equipo no está en posesión de la pelota.

2) Ancho del equipo (AMP), establecido como la distancia entre los dos jugadores más alejados a lo ancho del campo (Bourbousson, et al., 2010). Se pueden identificar dos diferencias en el ancho del equipo: Ancho del equipo ofensivo, representado por el ancho del equipo cuando el equipo analizado está en posesión del balón; Ancho defensivo del equipo, representado por el ancho del equipo cuando el equipo analizado no está en posesión del balón.

3) Longitud del equipo (PRO) determinada como la distancia entre los dos jugadores más alejados a lo largo del campo (Bourbousson, et al., 2010). Se pueden identificar dos diferencias en la longitud del equipo: la longitud del equipo ofensivo, representada por la longitud del equipo cuando el equipo analizado está en posesión del balón; Longitud del equipo defensivo, representada por la longitud del equipo cuando el equipo analizado no está en posesión del balón.

4) Baricentro, identificado como el valor de cálculo del centro geométrico de un equipo (es decir, distancia euclidiana entre cada jugador y la pelota; Clemente et al. 2013).

En todas las variables espaciales se ha calculado la media de los equipos con posicionamiento ofensivo y defensivo en cada partido, utilizando este valor para el análisis estadístico.

El rendimiento físico se examinó en los siguientes umbrales de velocidad (Pons et al., 20192021): Distancia total recorrida por los jugadores en metros (es decir, TD) y distancia recorrida por los jugadores en metros por minutos, a una velocidad superior a 18 km·h−1 (es decir, HSR).

Además, se incluyó en la investigación la ubicación de coincidencia de la variable contextual. Específicamente, distinguimos entre partidos jugados en casa y fuera: 1 = el…

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