Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: A análise de partidas de futebol a partir de dados tabulares de eventos é amplamente utilizada, a partir desses dados é possível calcular número de passes certos, passes errados, quantidade de gols, quantidade de faltas, entre outros. Entretanto, tais métricas descritivas apresentam limitações quando o objetivo é comparar, de forma sistemática, padrões de jogo entre equipes, dado o caráter sequencial e contextual desses registros. Neste trabalho, propõe-se uma metodologia que integra Processamento de Linguagem Natural (NLP) e teoria dos grafos para transformar dados evento-a-evento em representações textuais e relacionais, permitindo extrair assinaturas do campeonato e quantificar similaridades entre os clubes. Inicialmente, os eventos são convertidos em um corpus textual por meio de templates (data-to-text generation), a partir do qual são obtidas representações vetoriais com modelos de linguagem, com ênfase em embeddings derivados do GloVe (Global Vectors for Word Representation) e BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Medidas de proximidade baseadas em similaridade de cosseno são exploradas, com apoio de redução de dimensionalidade via UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) e procedimentos de agrupamento via HDBSCAN (Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) para inspeção do espaço de representações. Em seguida, cada equipe é modelada como uma rede não direcionada e ponderada, em que nós representam jogadores e arestas codificam a similaridade entre vetores associados aos atletas, com filtragem por backbone para reduzir densidade e favorecer interpretação. A análise das redes inclui métricas de centralidade para identificar jogadores estruturalmente relevantes, e a comparação global entre equipes é realizada via descritor espectral NetLSD, seguido de distâncias entre assinaturas e agrupamento hierárquico. Os resultados indicam agrupamentos consistentes entre equipes e casos singulares, sugerindo que a abordagem captura regularidades compatíveis com diferentes formas de organização coletiva em campo.
Author: Souza, Juliana Sena de
Language: Portuguese
Subfield: Economics and Econometrics
Domain: Social Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7202419827