Análise de redes no polo aquático : antropometria, posição tática e parâmetros de desempenho

Abstract

O polo aquático (PAq) pode ser considerado um esporte de alta complexidade por ser praticado em espaço sem estabilidade ambiental e por requerer repertório motor amplo, além das técnicas clássicas de nado, relacionados à manipulação da bola, sustentações, saltos e deslocamentos na vertical. Os jogadores de PAq exercem funções que demandam ocupar posições táticas centrais e periféricas em relação ao gol, além do goleiro. As características antropométricas parecem influenciar em ações específicas e na definição da ocupação das posições táticas na equipe. Além disso, a experiência parece ser importante para o domínio no meio aquático e para os fundamentos técnico-táticos da modalidade. Sendo assim, o objetivo deste estudo foi estudar parâmetros de desempenho no PAq por meio da análise de redes, considerando as possíveis complexas relações entre antropometria, posição tática do jogador e experiência na modalidade. Participaram do estudo 49 jogadores de polo aquático do sexo masculino divididos em dois grupos pelo percentil 50 da experiência (anos) em treinamentos e campeonatos de PAq. Os jogadores eram de quatro times diferentes. O grupo I (menos experientes, G1) foi composto por 24 jogadores (três jogadores de centro e 21 de perímetro). Já o grupo 2 (mais experientes, G2) foi composto por 25 jogadores (seis jogadores de centro e 19 de perímetro). Foram mensuradas massa, estatura e envergadura e aplicados testes para agilidade (AGIL), impulsão vertical (IMPV) e velocidade do arremesso (VEL). Média, desvio-padrão e limite dos intervalos de confiança das médias foram calculadas para as variáveis escalares. Frequências absolutas e relativas foram calculadas para as variáveis categóricas. Tamanho de efeito da experiência sobre as variáveis escalares foram verificados com d de Cohen. Para avaliar as associações entre parâmetros de desempenho, antropometria e posição tática, técnica de Machine Learning chamada de Análises de Rede foi utilizada empregando três medidas de centralidade: closeness centrality (CC), strength centrality (SC) e expected influence (IE). Dentre os resultados, destacam-se: os tamanhos de efeito da experiência foram moderados para massa corporal e para IMPV. Para G1, posição tática e IMPV apresentaram os maiores valores de CC (respectivamente 1,23 e 1,75) e SC (respectivamente 1,14 e 0,77). Já envergadura e experiência apresentaram os maiores valores de EI, respectivamente, 1,70 e 1,32. Para G2, envergadura e massa apresentaram os maiores valores de CC, respectivamente, 1,57 e 0,91. Envergadura e experiência apresentaram os maiores valores de SC, respectivamente, 2,16 e 0,69. Estatura e envergadura apresentaram os maiores valores de EI, respectivamente, 1,05 e 0,91. Antropometria e experiência influenciam no desempenho do jogador de PAq para a execução de ações específicas e na adaptação da posição tática na equipe.

Water polo (WP) can be considered an overly complex sport because it is practiced in a space without environmental stability and because it requires a broad motor repertoire, in addition to the classic swimming techniques, related to ball handling, supports, jumps and vertical displacements. WP players perform functions that require occupying tactical central and peripheral positions in relation to the goal, in addition to the goalkeeper. Anthropometric characteristics seem to influence specific actions and the definition of the occupation of tactical positions in the team. In addition, experience seems to be important for mastering the aquatic environment and for the technicaltactical foundations of the sport. Thus, the aim of this study was to study performance parameters in the WP through network analysis, considering the possible complex relationships between anthropometry, player tactical position and experience in the sport. The study included 49 male water polo players divided into two groups by the 50th percentile of experience (years) in WP training and championships. The players were from four different teams. Group I (less experienced, G1) consisted of 24 players (three center players and 21 perimeter players). Group 2 (more experienced, G2) was composed of 25 players (six center players and 19 perimeter players). Body mass, height and arm span were measured, and tests were applied for agility (AGIL), vertical impulse (IMPV) and throw speed (VEL). Mean, standard deviation and limit of mean confidence intervals were calculated for scalar variables. Absolute and relative frequencies were calculated for categorical variables. Effect size of experience on scalar variables were verified with Cohen's d). To assess the associations among performance parameters, anthropometry and tactical position, a Machine Learning technique called Network Analysis was used using three measures of centrality: closeness centrality (CC), strength centrality (SC) and expected influence (IE). Highlights: The WP experience effect sizes were moderate for body mass and IMPV. For G1, tactical position and IMPV presented the highest values of CC (respectively 1.23 and 1.75) and SC (respectively 1.14 and 0.77). On the other hand, arm span and experience had the highest EI values, respectively, 1.70 and 1.32. For G2, arm span and body mass presented the highest CC values, respectively, 1.57 and 0.91. Arm span and experience had the highest SC values, respectively, 2.16 and 0.69. Height and arm span showed the highest EI values, respectively, 1.05 and 0.91. Anthropometry and experience influence the performance of the WP player to perform specific actions and adapt the tactical position in the team.