Resumo

Esportes com bola podem ser considerados como um sistema dinâmico no qual jogadores interagem continuamente entre si em uma coordenação forçada. Nesta perspectiva, o uso de técnicas de Redes Neurais Artificiais para a modelagem e análise de movimentos esportivos tem sido recentemente apresentado na literatura da Ciência do Esporte, abrindo novos caminhos para o entendimento da dinâmica das interações interpessoais que contribuem para a organização e função de diferentes modalidades esportivas. Assim, o objetivo deste trabalho foi modelar a dinâmica interpessoal do bobinho (atividade do futebol) analisando parâmetros espaciais relevantes na tomada de decisão do passe por meio de uma Rede Neural Artificial. Para tanto, cinco adultos jovens praticantes de futebol (idade: 18,73 ± 1,06 anos) realizaram o bobinho ao longo de 5 minutos ininterruptos, que foi filmado e, posteriormente analisado cinematicamente para calcular, para cada passe: (1) a distância interpessoal (DI) - distância entre o passador e os receptores, e (2) o ângulo de passe (AP) - ângulo formado entre passador, marcador e possíveis receptores. Estes dados foram posteriormente categorizados em função da opção escolhida: x1 (DI escolhida), x2 (DI não escolhida), x3 (AP escolhido) e x4 (AP não escolhido). Com estes dados de entrada, uma RNA perceptron multicamadas com uma camada intermediária e algoritmo de retropropagação foi treinada e testada, conforme a relação angular com o marcador, resultando na concordância (y = 1) ou não (y = 0) com o maior ângulo. Os resultados mostraram que ao longo dos 5 minutos de atividade foi possível analisar 8 ralis que totalizaram 49 passes para análise. Destes, 25 passes formaram o protocolo de treinamento e 24 passes formaram o protocolo de teste. Dos 24 registros de teste, 23 foram satisfatórios. Ou seja, a RNA foi capaz de prever a escolha realizada pelo passador em 96% das situações. Estes resultados preliminares reforçam duas questões. A primeira relaciona-se com a utilização do bobinho como protocolo experimental representativo para investigar a emergência do passe. Os resultados da RNA reforçam recentes achados, que identificaram a DI e AP como potenciais parâmetros de controle para o passe em situações de jogos oficiais. A segunda relaciona-se com o potencial uso da RNA para auxiliar o entendimento de como as interações interpessoais emergem do contexto competitivo. Isto é possível porque a RNA pode: (1) identificar potenciais parâmetros que potencializam as interações em um sistema complexo e, (2) identificar padrões de interação, definindo sua estrutura e topologia. Estas descrições permitem, por exemplo, verificar quanto e quais jogadores estão engajados nas diferentes interações que emergem do contexto competitivo, trazendo contribuições para o processo de ensinoaprendizagem-treinamento dos esportes

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