Quais métricas do GPS olhar no futebol

Do GPS convém olhar poucas métricas e saber o que cada uma mede: distância total, distância em alta velocidade (HSR), distância de sprint, acelerações e desacelerações, e PlayerLoad. Nenhuma tem limiar universal nem pode ser comparada livremente entre clubes ou fornecedores; por isso, a referência útil é a sua própria, com o mesmo sistema e os mesmos limiares ao longo do tempo.

O que o GPS mede e o que não mede

O GPS (ou, de forma mais geral, um sistema GNSS) registra a posição do jogador muitas vezes por segundo e, a partir daí, deriva distâncias, velocidades e acelerações. É uma medição da carga externa: o trabalho físico que o jogador fez, não como o corpo dele viveu esse trabalho. Isso quem estima é a carga interna, por exemplo com a PSE (RPE).

Nas partidas de torneio também se usa o tracking óptico por câmeras, como o da Copa do Mundo do Catar 2022 (Bradley, 2024). É outro sistema, com outros erros, e seus números não podem simplesmente ser misturados com os do GPS.

As métricas que importam

• Distância total: a métrica mais estável. Na Premier League, o coeficiente de variação entre partidas foi menor que 5% na distância total, contra 22,6–32,3% na distância de sprint, conforme a posição (Bush et al., 2015).
• HSR e sprint: distância acima de um limiar de velocidade. São as mais sensíveis à forma como o limiar é definido (veja abaixo).
• Acelerações e desacelerações: em uma meta-análise de 19 estudos e 7 esportes, no futebol houve mais desacelerações do que acelerações de alta intensidade (SMD −1,74) e de intensidade muito alta (SMD −3,19) (Harper et al., 2019). Os autores apontam falta de consenso sobre como essas métricas são definidas.
• PlayerLoad: uma unidade arbitrária que depende do fabricante e do local do sensor. Dentro de um mesmo jogador, associa-se quase perfeitamente com o VO₂ e a frequência cardíaca (r = 0,92–0,98), mas entre jogadores as correlações foram de triviais a moderadas (r = −0,43 a 0,33), e os autores recomendam cautela ao comparar atletas (Barrett et al., 2014).

Limiares: não existe um padrão

Gualtieri et al. (2023) dizem sem rodeios: até hoje não há consenso sobre os limiares absolutos que definem a corrida em alta velocidade e o sprint no futebol adulto.

Fonte: Gualtieri et al. (2023). São as convenções mais comuns, não um padrão.

A Copa do Mundo de 2022 usou ≥20 km/h para alta intensidade e ≥25 km/h para sprint (Bradley, 2024). Como cada estudo e cada fornecedor usa o seu limiar, os números de um não podem ser colocados ao lado dos de outro sem ajuste (Gualtieri et al., 2023).

Absoluto ou individualizado? A evidência é mista. Gualtieri et al. (2023) concluem que a evidência atual não permite conclusões definitivas: o limiar absoluto serve para comparar entre jogadores, e o relativo é preferível para individualizar a exposição a alta velocidade. Com GPS de 10 Hz em 47 jogadores semiprofissionais, o limiar individualizado não melhorou a associação com lesões, e os autores consideram incerta sua eficácia (Massard et al., 2021). O importante é escolher um, declará-lo e não mudá-lo no meio da temporada.

O que a partida de elite exige

A demanda muda com a posição. Na Copa do Mundo de 2022, com 722 observações, volantes defensivos e zagueiros cobriram entre 8% e 19% mais distância total, enquanto os jogadores de lado de campo cobriram entre 16% e 92% mais distância a ≥20 km/h e entre 36% e 138% mais a ≥25 km/h. Nove das dez maiores velocidades de pico foram de posições de lado de campo (35,3–35,7 km/h) (Bradley, 2024).

A conclusão prática é que a média do elenco esconde muita coisa: a referência precisa ser por posição. E, em alta velocidade, o dado de uma única partida é ruidoso: nessa mesma Copa, o coeficiente de variação da distância a ≥25 km/h foi de 43–68% (Bradley, 2024).

Quanto confiar no dado

• Frequência: uma revisão sistemática de 22 estudos concluiu que os 10 Hz são os mais válidos e confiáveis até hoje, e que passar para 15 Hz não trouxe benefício adicional (Scott et al., 2016). No que revisamos, não há evidência independente de que uma frequência maior seja melhor.
• Acelerações: acima de 4 m/s², a precisão dos 10 Hz fica comprometida, com um viés de velocidade instantânea de até −0,40 m/s (Akenhead et al., 2014).
• Entre unidades: com GPS de 15 Hz, acelerações e desacelerações foram as métricas mais variáveis; a diferença entre unidades foi de 1% (velocidade máxima) a 56% (desacelerações >4 m/s²), e algumas unidades mediram de 2 a 6 vezes mais eventos que outras. Uma atualização de software mudou a contagem de acelerações sem mudar as distâncias nem a velocidade de pico (Buchheit et al., 2014).
• Entre modelos: um GPS de 10 Hz e outro de 15 Hz de marcas diferentes não deveriam ser comparados entre si (Johnston et al., 2014).
• GPS versus óptico: o tracking óptico TRACAB teve desvios triviais na distância total (0,27–0,42%) em relação a um sistema de referência, mas a geração Gen4 teve diferenças de −19% na distância em baixa velocidade e de +9% em alta velocidade (Linke et al., 2020).

Na prática

1. Escolha um conjunto curto: distância total, HSR, sprint e, com cautela, acelerações e desacelerações.
2. Declare o limiar e mantenha-o durante a temporada. Anote qual sistema e qual versão de software você usa.
3. Compare com o seu próprio histórico e por posição, não com números de outros clubes nem de outros fornecedores.
4. Leia os picos de alta velocidade como tendência, não como o dado de uma única partida.

O Athlo não se integra diretamente com nenhum fornecedor: trabalha com o CSV que o seu GPS exporta. Quando o GPS é carregado por tarefas ou períodos, ele pode derivar o total da sessão respeitando a forma de agregação de cada métrica. Veja como funciona em Carga GPS.

Fontes

• Gualtieri A, Rampinini E, Dello Iacono A, Beato M (2023) “High-speed running and sprinting in professional adult soccer: current thresholds definition, match demands and training strategies” Frontiers in Sports and Active Living 5:1116293. https://doi.org/10.3389/fspor.2023.1116293
• Bradley PS (2024) “‘Setting the Benchmark’ Part 1: The contextualised physical demands of positional roles in the FIFA World Cup Qatar 2022” Biology of Sport 41(1). https://doi.org/10.5114/biolsport.2024.131090
• Bush M, Archer DT, Hogg R, Bradley PS (2015) “Factors influencing physical and technical variability in the English Premier League” International Journal of Sports Physiology and Performance 10(7):865–872. https://doi.org/10.1123/ijspp.2014-0484
• Harper DJ, Carling C, Kiely J (2019) “High-intensity acceleration and deceleration demands in elite team sports competitive match play: a systematic review and meta-analysis” Sports Medicine 49:1923–1947. https://doi.org/10.1007/s40279-019-01170-1
• Massard T, Carey DL, Whalan M, et al. (2021) “Comparison of player-dependent and independent high-speed running thresholds to model injury risk in football” Journal of Sports Sciences. https://doi.org/10.1080/02640414.2021.2006414
• Scott MTU, Scott TJ, Kelly VG (2016) “The validity and reliability of global positioning systems in team sport: a brief review” Journal of Strength and Conditioning Research 30(5):1470–1490. https://doi.org/10.1519/jsc.0000000000001221
• Akenhead R, French D, Thompson KG, Hayes PR (2014) “The acceleration dependent validity and reliability of 10 Hz GPS” Journal of Science and Medicine in Sport 17(5):562–566. https://doi.org/10.1016/j.jsams.2013.08.005
• Buchheit M, Al Haddad H, Simpson BM, et al. (2014) “Monitoring accelerations with GPS in football: time to slow down?” International Journal of Sports Physiology and Performance 9(3):442–445. https://doi.org/10.1123/ijspp.2013-0187
• Johnston RJ, Watsford ML, Kelly SJ, Pine MJ, Spurrs RW (2014) “Validity and interunit reliability of 10 Hz and 15 Hz GPS units for assessing athlete movement demands” Journal of Strength and Conditioning Research 28(6):1649–1655. https://doi.org/10.1519/jsc.0000000000000323
• Linke D, Link D, Lames M (2020) “Football-specific validity of TRACAB’s optical video tracking systems” PLoS ONE 15(3):e0230179. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0230179
• Barrett S, Midgley A, Lovell R (2014) “PlayerLoad™: reliability, convergent validity, and influence of unit position during treadmill running” International Journal of Sports Physiology and Performance 9(6):945–952. https://doi.org/10.1123/ijspp.2013-0418