Qué métricas del GPS mirar en fútbol

Del GPS conviene mirar pocas métricas y saber qué mide cada una: distancia total, distancia a alta velocidad (HSR), distancia de sprint, aceleraciones y desaceleraciones, y PlayerLoad. Ninguna tiene un umbral universal ni es comparable sin condiciones entre clubes o proveedores, así que lo útil es una referencia propia, con el mismo sistema y los mismos umbrales a lo largo del tiempo.

Qué mide el GPS y qué no

El GPS (o, más en general, un sistema GNSS) registra la posición del jugador muchas veces por segundo y de ahí deriva distancias, velocidades y aceleraciones. Es una medición de la carga externa: el trabajo físico que hizo el jugador, no cómo lo vivió su cuerpo. Eso lo estima la carga interna, por ejemplo con el RPE.

En los partidos de torneo también se usa el tracking óptico por cámaras, como el del Mundial de Qatar 2022 (Bradley, 2024). Es otro sistema, con otros errores, y sus cifras no se pueden mezclar sin más con las del GPS.

Las métricas que importan

• Distancia total: la métrica más estable. En la Premier League, el coeficiente de variación partido a partido fue menor a 5% en distancia total, contra 22,6–32,3% en distancia de sprint según la posición (Bush et al., 2015).
• HSR y sprint: distancia por encima de un umbral de velocidad. Son las más sensibles a cómo se defina el umbral (ver más abajo).
• Aceleraciones y desaceleraciones: en un metaanálisis de 19 estudios y 7 deportes, en fútbol hubo más desaceleraciones que aceleraciones de alta intensidad (SMD −1,74) y de muy alta intensidad (SMD −3,19) (Harper et al., 2019). Los autores señalan falta de consenso en cómo se definen estas métricas.
• PlayerLoad: una unidad arbitraria que depende del fabricante y de dónde va el sensor. Dentro de un mismo jugador se asocia casi perfectamente con el VO₂ y la frecuencia cardíaca (r = 0,92–0,98), pero entre jugadores las correlaciones fueron de triviales a moderadas (r = −0,43 a 0,33), y los autores advierten cautela al comparar atletas (Barrett et al., 2014).

Umbrales: no hay un estándar

Gualtieri et al. (2023) lo dicen sin rodeos: a la fecha no hay consenso sobre los umbrales absolutos que definen la carrera a alta velocidad y el sprint en el fútbol adulto.

Fuente: Gualtieri et al. (2023). Son las convenciones más comunes, no un estándar.

El Mundial 2022 usó ≥20 km/h para alta intensidad y ≥25 km/h para sprint (Bradley, 2024). Como cada estudio y cada proveedor usa su umbral, las cifras de uno no se pueden poner al lado de las de otro sin ajuste (Gualtieri et al., 2023).

¿Absoluto o individualizado? La evidencia es mixta. Gualtieri et al. (2023) concluyen que la evidencia actual no permite conclusiones definitivas: el umbral absoluto sirve para comparar entre jugadores, y el relativo es preferible para individualizar la exposición a alta velocidad. Con GPS de 10 Hz en 47 jugadores semiprofesionales, el umbral individualizado no mejoró la asociación con lesiones, y los autores consideran incierta su eficacia (Massard et al., 2021). Lo importante es elegir uno, declararlo y no cambiarlo a mitad de temporada.

Qué exige el partido de élite

La demanda cambia con el puesto. En el Mundial 2022, con 722 observaciones, los volantes defensivos y los centrales cubrieron entre 8% y 19% más distancia total, mientras que los jugadores de banda cubrieron entre 16% y 92% más distancia a ≥20 km/h y entre 36% y 138% más a ≥25 km/h. Nueve de las diez mayores velocidades pico fueron de posiciones de banda (35,3–35,7 km/h) (Bradley, 2024).

La conclusión práctica es que un promedio de plantel esconde mucho: la referencia tiene que ser por puesto. Y en alta velocidad el dato de un solo partido es ruidoso: en ese mismo Mundial, el coeficiente de variación de la distancia a ≥25 km/h fue de 43–68% (Bradley, 2024).

Cuánto confiar en el dato

• Frecuencia: una revisión sistemática de 22 estudios encontró que los 10 Hz son los más válidos y fiables a la fecha, y que pasar a 15 Hz no aportó un beneficio adicional (Scott et al., 2016). No hay en lo que revisamos evidencia independiente de que una frecuencia mayor sea mejor.
• Aceleraciones: a más de 4 m/s², la precisión de los 10 Hz se compromete, con un sesgo de velocidad instantánea de hasta −0,40 m/s (Akenhead et al., 2014).
• Entre unidades: con GPS de 15 Hz, las aceleraciones y desaceleraciones fueron las métricas más variables; la diferencia entre unidades fue de 1% (velocidad máxima) a 56% (desaceleraciones >4 m/s²), y algunas unidades midieron entre 2 y 6 veces más eventos que otras. Un update de software cambió el conteo de aceleraciones sin cambiar distancias ni velocidad pico (Buchheit et al., 2014).
• Entre modelos: un GPS de 10 Hz y uno de 15 Hz de marcas distintas no deberían compararse entre sí (Johnston et al., 2014).
• GPS contra óptico: el tracking óptico TRACAB tuvo desvíos triviales en distancia total (0,27–0,42%) frente a un sistema de referencia, pero la generación Gen4 tuvo diferencias de −19% en distancia a baja velocidad y de +9% a alta velocidad (Linke et al., 2020).

En la práctica

1. Elegí un set corto: distancia total, HSR, sprint y, con cautela, aceleraciones y desaceleraciones.
2. Declará el umbral y mantenelo durante la temporada. Anotá qué sistema y qué versión de software usás.
3. Comparate con tu propio historial y por puesto, no con cifras de otros clubes ni de otros proveedores.
4. Leé los picos de alta velocidad como tendencia, no como el dato de un solo partido.

Athlo no se integra en forma directa con ningún proveedor: trabaja con el CSV que exporta tu GPS. Cuando el GPS se carga por tareas o períodos, puede derivar el total de la sesión respetando la forma de agregación de cada métrica. Podés ver cómo funciona en Carga GPS.

Fuentes

• 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