The collection, analysis and exploitation of footballer attributes: A systematic review

© 2022 – The authors. Published by IOS Press. This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-Non Commercial License (CC BY-NC 4.0)There is growing on-going research into how footballer attributes, collected prior to, during and post-match, may address the demands of clubs, media pundits and gaming developers. Focusing upon individual player performance analysis and prediction, we examined the body of research which considers different player attributes. This resulted in the selection of 132 relevant papers published between 1999 and 2020. From these we have compiled a comprehensive list of player attributes, categorising them as static, such as age and height, or dynamic, such as pass completions and shots on target. To indicate their accuracy, we classified each attribute as objectively or subjectively derived, and finally by their implied accessibility and their likely personal and club sensitivity. We assigned these attributes to 25 logical groups such as passing, tackling and player demographics. We analysed the relative research focus on each group and noted the analytical methods deployed, identifying which statistical or machine learning techniques were used. We reviewed and considered the use of character trait attributes in the selected papers and discuss more formal approaches to their use. Based upon this we have made recommendations on how this work may be developed to support elite clubs in the consideration of transfer targets.Peer reviewedFinal Published versio

Sistema web “Cantolao” para la evaluación del rendimiento de futbolistas de la Liga 1 en Perú utilizando modelos matemáticos, 2022

El presente proyecto de investigación presenta el diseño, elaboración y desarrollo del algoritmo y sistema web "Cantolao" para evaluarel rendimiento de los futbolistas de la liga 1 que participaron en el Torneo Apertura 2022. Para comprobar que el algoritmo valúa con precisión el rendimiento, se compararon los resultados con los de dos plataformas mundialmente reconocidas como sofascore.com y transfermarkt.es. Esta operación parte desde la necesidad de contar con un método de calificación de jugadores de fútbol estandarizado y que tenga una base objetiva, para así eliminar el sesgo que existe cuando los especialistas, dígase entrenadores, caza-talentos, directivos, observan futbolistas. Por ello, la investigación tiene como objetivo evaluarcon precisión el rendimiento de futbolistas de la liga 1 a través del sistema web “Cantolao”, utilizando modelos matemáticos. Se emplea la metodología de diseño de software RUP, para el desarrollo de la plataforma web, a través de la arquitectura MVC (Modelo Vista Controlado y además con el uso de las tecnologías JavaScript, Ajax y el entorno de desarrollo Visual Studio. El tipo de investigación es aplicada, el diseño es pre experimental y el enfoque es cuantitativo. La población que se empleó en la investigación fue de 224 futbolistas, de los cuales se tomó como muestra a 60 de ellos, que son los más destacados del torneo apertura 2022 de la Liga 1. El muestreo es no probabilístico- intencional. La técnica de recolección de datos empleada fue el fichaje y la ficha de registro fue el instrumento utilizado, los cuales fueron validados por juicio de expertos. Para finalizar, se pudo establecer que para el primer indicador que es el rendimiento individual, se determinó que el sistema web “Cantolao” valúa con precisión, mediante calificación estadística, el rendimiento de los futbolistas de la Liga 1, utilizando modelos matemáticos y respecto al segundo indicador valor de mercado se precisó que el sistema web “Cantolao” valúa con precisión, el valor de mercado de los futbolistas de la Liga 1, utilizando modelos matemáticos. Según esto, se puede concluir que el Sistema web "Cantolao", tiene la capacidad de evaluarcon precisión el rendimiento de futbolistas de la Liga 1. Se recomienda, en futuros trabajos, potenciar el sistema “Cantolao” con mayor información que pueda ser visualizada como el promedio y ratio de aciertos de pases, tiros, etc., también un módulo donde se aprecie las lesiones, y otro donde se puedan comparar jugadores entre s

Predicting the potential of professional soccer players

Projecting how a player’s skill level will evolve in the future is a crucial problem faced by sports teams. Traditionally, player projections have been evaluated by human scouts, who are subjective and may suffer from biases. More recently, there has been interest in automated projection systems such as the PECOTA system for baseball and the CARMELO system for basketball. In this paper, we present a projection system for soccer players called APROPOS which is inspired by the CARMELO and PECOTA systems. APROPOS predicts the potential of a soccer player by searching a historical database to identify similar players of the same age. It then bases its prediction for the target player’s progression on how the similar previous players actually evolved. We evaluate APROPOS on players from the five biggest European soccer leagues and show that it clearly outperforms a more naive baseline.status: publishe