Los escenarios críticperformance analysis; match analysis; team sports; game patternsos son muy relevantes para el análisis de partidos porque contribuyen a una mejor comprensión del rendimiento y proporcionan información esencial sobre la evolución del equipo. El objetivo de este estudio fue investigar la variabilidad entre equipos en el voleibol masculino de alto nivel durante escenarios críticos de juego (principalmente en condiciones de configuración no ideales). Se analizaron diez partidos de las Finales de la Liga de Naciones de Voleibol Masculino 2019 (Rusia, Estados Unidos, Polonia, Brasil, Irán, Francia) (n = 649 jugadas). Se crearon seis redes de centralidad de autovector independientes (632 nodos; 3507 bordes) utilizando el análisis de redes sociales. Cuando se jugaba en escenarios críticos, los dos mejores equipos clasificados diferían en ataque lateral. Específicamente, los Estados Unidos presentaron ataques rápidos, principalmente en la zona 4, utilizando tanto el fuerte ataque como la exploración del bloqueo. Por el contrario, Rusia presentó un juego con altos ritmos de ataque y ataques fuertes. Los dos mejores equipos clasificados también se diferenciaron de Polonia y Brasil en su enfoque del juego, los dos últimos equipos utilizando un ataque variado (entre ataques fuertes, explotados y dirigidos). Después de un error en ataque, la mayoría de los equipos presentaron un estilo de juego caracterizado por ataques fuertes, aunque Rusia jugó utilizando la exploración del bloque. El estudio muestra que los equipos que compiten al mismo nivel competitivo tienen diferencias en los patrones de juego. La variabilidad en los enfoques del ataque en escenarios críticos (en condiciones de configuración no ideales y/o después de errores de ataque consecutivos) reveló que los equipos encuentran diferentes soluciones para problemas similares. Los hallazgos implican que el análisis de partidos debe centrarse en explorar las diferencias entre equipos en el juego y, al mismo tiempo, ser cauteloso al interpretar los datos agregados.
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