Talent scouting and standardizing fitness data in football club: systematic review

• Aditya, Ronal Surya ^[1] ; Moch Yunus ^[1]
  1. [1] State University of Malang

     State University of Malang

     Indonesia

     
• Localización: Retos: nuevas tendencias en educación física, deporte y recreación, ISSN-e 1988-2041, ISSN 1579-1726, Nº. 60, 2024, págs. 1382-1389
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Búsqueda de talentos y estandarización de datos de aptitud física en clubes de fútbol: revisión sistemática
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• Resumen

  • La búsqueda de talentos y la estandarización de los datos de aptitud física en los clubes de fútbol profesional han sido el foco de la investigación en los últimos años. El papel de la tecnología, el big data y el análisis de datos es crucial para remodelar el rendimiento deportivo y reforzar la competitividad de los equipos de fútbol profesional. Esta revisión tiene como objetivo consolidar la investigación actual sobre estos avances tecnológicos, examinando cómo se pueden aprovechar de manera efectiva para revolucionar la búsqueda de talentos y elevar los estándares competitivos dentro de los clubes de fútbol. La revisión se centrará en los participantes, incluidos los jugadores de fútbol profesional, y las intervenciones de intervención como la implementación de tecnologías digitales, minería de datos y técnicas de aprendizaje automático. Los diseños de estudio incluirán estudios experimentales, observacionales y de métodos mixtos realizados en entornos de clubes de fútbol. El análisis destaca el potencial transformador de la integración de estadísticas cuantitativas de jugadores con ciencia de datos avanzada y enfoques basados en datos para revolucionar el rendimiento deportivo, lo que permite a los clubes tomar decisiones informadas sobre el reclutamiento y mejorar el rendimiento del equipo. Además, la revisión se centra en el impacto del análisis de datos en la transformación del rendimiento deportivo. La investigación ha demostrado que estos modelos, en concreto los modelos de clasificación y regresión, pueden predecir el rendimiento de un jugador de fútbol con una precisión de hasta el 94 % para posiciones de delantero.