Ankle injury prevention in soccer using machine learning: Bibliometric analysis

• Burbano-Fernández, Marlon Felipe ^[1] ; Villaquiran-Hurtado, Andres Felipe ^[1] ; Celis-Quisobony, Viviana Marcela ^[1] ; Hoyos-Quisoboni , Jeffry Alexander ^[1] ; Molano-Tobar , Nancy Janneth ^[1]
  1. [1] Universidad del Cauca

     Universidad del Cauca

     Colombia

     
• Localización: Cultura, ciencia y deporte, ISSN 1696-5043, Vol. 19, Nº. 61, 2024
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Prevención De Lesiones De Tobillo En Fútbol Mediante Aprendizaje Automático: Análisis Bibliométrico
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    El análisis bibliométrico busca evaluar a través de métodosestadísticos la actividad científica sobre las líneas y tendencias de investigación, la evolución de los estudios, las relaciones entre publicaciones, revistas y la colaboración entre investigadores. El uso de estos estudios puede orientar a los investigadores sobre la evolución de los procesos de investigación relacionados la prevención de lesiones en el fútbol, utilizando el aprendizaje automático. El objetivo de este estudio es analizar la actividad científica relacionada con el aprendizaje automático en la prevención de lesiones de tobillo en el fútbol. El presente estudio presenta tres momentos: Captura de datos, Análisis de la información basado en software (Scimat, VosViewer, Uso de Text mining con R), discusión y conclusiones. En cuanto a los resultados, la evolución de las palabras y las redes generadas muestra un aumento de los estudios que relacionan las palabras “deporte”, “tobillo”, “factores de riesgo” y “tecnología” (aplicaciones móviles, métodos computacionales, comunicación inalámbrica). Se evidencia una evolución de la investigación en cuanto al uso del aprendizaje automático en prevención de lesiones, visualización de redes de conocimiento y apoyoentre investigadores en los últimos años, así como el crecimiento de publicaciones y el aumento de redes e interacción entre palabras.

  • English

    Bibliometric analysis seeks to evaluate through statisticalmethods the scientific activity on the lines and trendsof research, the evolution of studies, the relationshipsbetween publications, journals and collaboration betweenresearchers. The use of these studies can guide researcherson the evolution of research processes related to injuryprevention in soccer, using machine learning. The aimof this study is to analyze the scientific activity related tomachine learning in the prevention of ankle injuries insoccer. The present study presents three moments: Datacapture, Analysis of the information based on software(Scimat, VosViewer, Use of Text mining with R), discussionand conclusions. As for the results, the evolution of thewords and networks generated shows an increase instudies relating the words “sport”, “ankle”, “risk factors” and “technology” (mobile applications, computational methods, wireless communication). An evolution of research in terms of the use of machine learning in injury prevention, visualization of knowledge networks and support among researchers in recent years is evident, as well as the growth of publications and the increase of networks and interaction between words.