Tomada de decisão multicritério no futebol: uma análise bibliométrica

Por que escolhas mais inteligentes importam no futebol moderno

Por trás de cada rumor de transferência, escalação e plano de clube de longo prazo existe um labirinto de escolhas que vai muito além de identificar um jogador talentoso a olho nu. Este artigo examina como pesquisadores utilizam ferramentas de decisão estruturadas para ajudar clubes a conciliar múltiplos fatores ao mesmo tempo, desde condicionamento físico e habilidades até risco de lesão e necessidades do time. Ao mapear esse campo pequeno, mas em rápido crescimento, os autores mostram como o suporte à decisão orientado por dados está remodelando a gestão do jogo fora de campo.

Como as ferramentas de decisão entram em campo

O futebol moderno gera um fluxo enorme de informações, mas técnicos e analistas ainda precisam transformar todos esses dados em escolhas claras: quem contratar, quem escalar, como montar um elenco para uma temporada longa. O artigo foca na tomada de decisão multicritério, uma família de métodos que combina várias medidas em um ranking ou pontuação geral. Essas ferramentas ajudam a comparar jogadores, equipes ou estratégias ao ponderar critérios diferentes em vez de depender de uma única estatística ou instinto. Os autores usam o termo MCDM para esse amplo conjunto de ferramentas e mostram como ele tem sido empregado para apoiar questões como escolher uma escalação da seleção nacional, comparar clubes em uma Copa do Mundo ou avaliar o potencial de jovens jogadores.

Como o estudo mapeia o campo de pesquisa

Em vez de testar uma nova tática ou analisar jogadas, os autores recuam e examinam a própria pesquisa. Eles pesquisam o banco de dados Web of Science por artigos revisados por pares que apliquem ferramentas específicas de decisão, como métodos de ranqueamento e comparações par a par, diretamente a problemas do futebol. Após rastrear quase duzentos registros e excluir trabalhos fora do futebol ou sem uso real desses métodos, chegam a apenas 26 artigos relevantes publicados entre 2000 e 2025. Usando software especializado, eles acompanham quem publica com quem, quais periódicos são mais ativos, com que frequência os trabalhos são citados e quais palavras-chave tendem a aparecer juntas. Essa abordagem permite revelar padrões ocultos em um corpo de trabalho pequeno, porém disperso.

Quem faz o trabalho e o que estudam

A análise mostra que esse tipo de pesquisa saiu de esforços isolados para um aumento notável nos últimos anos, com publicações e citações crescendo e atingindo pico em 2024. Certas universidades, especialmente na Turquia, destacam-se por produzir vários estudos, enquanto trabalhos da Austrália, Malásia e Estados Unidos concentram o maior número de citações. Tópicos comuns incluem seleção de jogadores, avaliação de desempenho de equipes e comparações entre clubes ou seleções nacionais. Um punhado de técnicas de decisão domina, particularmente aquelas que ranqueiam opções pela proximidade a um perfil ideal ou organizam critérios em hierarquias. Muitos estudos também incorporam variantes fuzzy dessas ferramentas, destinadas a lidar com a incerteza e subjetividade inerentes ao julgamento do desempenho humano.

Temas emergentes e o papel da inteligência artificial

Ao examinar como palavras-chave se agrupam, os autores identificam vários temas principais. Um núcleo liga seleção, desempenho e métodos de ranqueamento, marcando-o como o coração do campo. Outro grupo centra-se em ideias mais amplas como modelos e sistemas de decisão, enquanto um terceiro trata de risco, saúde e gestão de lesões. Um cluster mais novo conecta termos relacionados à inteligência artificial, jogadores de futebol e seleção, indicando interesse crescente em combinar ferramentas clássicas de decisão com aprendizado de máquina e dados de rastreamento. Redes de colaboração internacional mostram que países como Espanha, Reino Unido, Estados Unidos e Austrália atuam como pontes entre diferentes grupos de pesquisa, ajudando métodos e ideias a se espalharem além das fronteiras.

O que isso significa para o futuro do jogo

Para leitores interessados em como clubes tomam decisões mais inteligentes, a conclusão do artigo é clara: ferramentas de decisão estruturadas estão se tornando parte importante do trabalho nos bastidores do futebol, mas o campo ainda é jovem. Os autores pedem testes mais cuidadosos sobre a sensibilidade dos resultados aos pesos e métodos usados, dados mais ricos que capturem contexto e táticas em vez de apenas números brutos, e testes no mundo real dentro dos clubes para avaliar o quão bem essas ferramentas apoiam as decisões da equipe técnica. À medida que mais times buscam vantagem em recrutamento, planejamento de escalações e estratégia de longo prazo, a combinação cuidadosa do julgamento humano com análises multicritério transparentes pode ajudar a transformar montanhas de dados em decisões mais fáceis de explicar e mais robustas sob pressão.

Citação: Belhouchet, H., Dergaa, I., Zoudji, B. et al. Multi-criteria decision-making in soccer: a bibliometric analysis. Humanit Soc Sci Commun 13, 595 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06968-9

Palavras-chave: análise do futebol, seleção de jogadores, tomada de decisão, dados esportivos, desempenho da equipe