INTRODUÇÃO

A elevada competitividade no esporte profissional e Olímpico tem levado os países a investirem cada vez mais recursos em modelos de identificação e desenvolvimento de talentos esportivos (^{Rees et al., 2016}; ^{Till & Baker, 2020}). O talento esportivo pode ser definido como o jovem atleta com elevado potencial para se tornar um atleta de elite, possuindo características que o permite obter desempenho superior comparado aos seus pares da mesma idade e que desenvolve ainda mais estas características quando submetido a um ambiente favorável (^{Werneck & Coelho, 2020}). Identificar um talento é um processo complexo e frequentemente impreciso (^{Till & Baker, 2020}), especialmente nos esportes coletivos (^{Fransen & Güllich, 2019}).

A identificação de talentos esportivos se faz a partir da avaliação do potencial de jovens atletas. O potencial esportivo é sinônimo de aptidão para o esporte, possuindo uma estrutura multidimensional e dinâmica, formado por indicadores observáveis e mensuráveis relacionados ao indivíduo, à tarefa e ao ambiente, que interagem entre si e sofrem mudanças ao longo do tempo, determinando o desenvolvimento do desempenho a longo prazo (^{Fransen & Güllich, 2019}). A premissa é de que jovens que apresentam o maior número de requisitos necessários para o bom desempenho numa modalidade provavelmente terão maior chance de sucesso futuro (^{Papić, Rogulj, & Pleština, 2009}; ^{Pion et al., 2015}).

A identificação e a seleção de talentos no basquetebol são realizadas frequentemente de forma subjetiva pelos treinadores e scouts, tomando como base a observação do atleta em treinos e competições (^{Silva Filho, Luguetti, Paes, & Böhme, 2011}; ^{Štrumbelj & Erčulj, 2014}). O conhecimento dos treinadores agrega valor aos modelos de identificação de talentos, especialmente na definição de quais indicadores devem ser avaliados e qual a importância relativa de cada um deles para o desempenho esportivo (^{Ramos & Tavares, 2000}; ^{Sáenz-López, Ibáñez, Giménez, Sierra, & Sánchez, 2005}; ^{Loghman, Aboalfazi, & Ali, 2019}). Os scouts avaliam o nível de performance atual bem como fatores relacionados ao potencial de desenvolvimento do atleta, na tentativa de prever o sucesso futuro (^{Moxley & Towne, 2015}). Porém, em jovens atletas, esta forma de avaliação está sujeita a vieses relacionados ao nível competitivo, à idade relativa e à maturação biológica dos atletas (^{Cripps, Hopper, & Joyce, 2019}; ^{Till & Baker, 2020}).

Já os cientistas do esporte utilizam baterias de teste e procedimentos analíticos para medir um conjunto de indicadores antropométricos, físico-motores, psicológicos, habilidades, apoio familiar, quantidade e qualidade do treinamento, dentre outros, visando estimar objetivamente o potencial esportivo de jovens atletas (^{Fransen & Güllich, 2019}). Existem evidências científicas sobre a importância relativa de cada um destes indicadores para o desenvolvimento de atletas de alto nível (^{Rees et al., 2016}). O método científico tem contribuído para o entendimento das variáveis que discriminam o nível de habilidade de jovens atletas e aquelas que levam o jovem atleta talentoso a se tornar um atleta de elite.

No basquetebol, este conhecimento tem sido obtido por meio de pesquisas transversais e longitudinais sobre o perfil multidimensional dos atletas (^{Carvalho, Gonçalves, Collins, & Paes, 2018}; ^{Matulaitis, Skarbalius, Abrantes, Gonçalves, & Sampaio, 2019}), a influência da maturação biológica (^{Arede, Esteves, Ferreira, Sampaio, & Leite, 2019}), os determinantes de desempenho em diferentes níveis competitivos (^{Torres-Unda et al., 2013}), bem como as variáveis que predizem o desempenho individual (^{Hoare, 2000}; ^{Ramos, Volossovitch, Ferreira, Fragoso, & Massuça, 2019}), a seleção de talentos (^{Arede et al., 2019}; ^{Guimarães et al., 2019}; ^{Ramos et al., 2019}) e a progressão na carreira (^{Bonal, Lorenzo-Calvo, & Jiménez-Saiz, 2019}; ^{Oliveira, Ribeiro Junior, Vianna, Figueiredo, & Werneck, 2019}; ^{Ribeiro Junior et al., 2021b}).

Na prática, os profissionais do esporte necessitam de métodos válidos, fidedignos e acessíveis que os auxiliem nas tomadas de decisão para otimizar o processo de identificação, seleção e desenvolvimento de talentos, reduzindo os erros e, principalmente, o desperdício de jovens talentosos (^{Johnston & Baker, 2020}). Não se sabe ainda qual é o melhor método, mas a evidência científica tem mostrado que, para avaliar o potencial esportivo e selecionar atletas para níveis mais elevados de rendimento, deve-se utilizar o conhecimento científico (baterias de testes) e o conhecimento dos treinadores (olho do treinador) de forma interdisciplinar, dinâmica e longitudinal (^{Rees et al., 2016}; ^{Fransen & Güllich, 2019}; ^{Sieghartsleitner, Zuber, Zibung, & Conzelmann, 2019}).

O avanço na Ciência de Dados permitiu o desenvolvimento de sistemas especialistas (expert systems) para detecção de talentos esportivos, que conjugam dados dos atletas e a opinião dos treinadores por meio de modelagem estatística (^{Papić et al., 2009}; ^{Louzada, Maiorano, & Ara, 2016}). Segundo ^{Johnston e Baker (2020}), uma equação linear simples que combine diferentes variáveis e seus respectivos pesos pode ser eficaz para modelar o potencial esportivo de um jovem atleta. O modelo matemático proposto por ^{Simonton (1999)} conseguiu operacionalizar a estimativa do potencial esportivo em uma perspectiva dinâmica, mas carece de validação empírica.

No basquetebol, tem crescido o número de estudos que utilizam técnicas de aprendizagem de máquinas para identificação de padrões e classificação (^{Pion et al., 2018}; ^{Ribeiro Junior, Vianna, Lauria, Coelho, & Werneck, 2019}). Ao nível do atleta, já existem evidências de sistemas especialistas para seleção de basquetebolistas (^{Balli & Korukoğlu, 2014}) e orientação de jogadores para as posições de jogo (^{Dežman, Trninić, & Dizdar, 2001}). Exceto o estudo preliminar de ^{Ribeiro Junior et al. (2019}), que propôs uma modelagem multidimensional do potencial esportivo de jovens basquetebolistas, os demais modelos propositivos basearam-se predominantemente em indicadores relacionados ao indivíduo, desconsiderando a maturação biológica, os aspectos relacionados à tarefa e ao ambiente e o conhecimento dos treinadores.

Diante deste contexto, considerando a necessidade de sistematizar e otimizar o processo de identificação e seleção de talentos esportivos e diante da carência de um modelo científico de identificação de talentos no basquetebol brasileiro, o objetivo deste estudo foi criar um modelo matemático de avaliação do potencial esportivo de jovens basquetebolistas e testar suas propriedades psicométricas. A hipótese é de que o modelo matemático resultante da modelagem estatística dos indicadores obtidos por meio da aplicação de baterias de teste e da avaliação subjetiva feita pelos treinadores será válido e fidedigno para estimar o potencial esportivo de jovens basquetebolistas.

MÉTODO

Este estudo é parte integrante da pesquisa longitudinal denominada “Projeto Atletas de Ouro®: Avaliação Multidimensional e Longitudinal do Potencial Esportivo de Jovens Atletas”, aprovada pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Federal de Ouro Preto (CAAE: 32959814.4.1001.5150). Nesta etapa, foi desenvolvido o modelo matemático de avaliação do potencial esportivo de jovens basquetebolistas, em parceria com o Projeto de extensão “Formação em Basquetebol: Da base para a ponta” da Faculdade de Educação Física e Desportos da Universidade Federal de Juiz de Fora.

RESULTADOS

Na Tabela 1 estão apresentados os resultados descritivos dos indicadores do potencial esportivo avaliados por faixa etária, os quais foram utilizados para o cálculo dos escores Z.

O Gold Score na amostra apresentou uma distribuição normal com variação entre 16,9% (mínimo) a 96,4% (máximo). O modelo classificou 5,1% dos jovens atletas como potencial esportivo de excelência (Gold Score> 90) (Figura 1).

Figura 1 (A) Histograma do Gold Score Basketball e (B) classificação do potencial esportivo de jovens basquetebolistas do sexo masculino (n= 178). 

A consistência interna dos fatores do potencial esportivo variou de 0,28 (fator Ambiental) a 0,91 (fator Maturacional) e a consistência interna do modelo foi moderada (r= 0,59). A estabilidade dos fatores do potencial esportivo variou de 0,52 (fator Psicológico) a 0,97 (fator Antropométrico) e a estabilidade do modelo foi elevada (r= 0,82) (Tabela 2).

A validade de construto e a validade de critério foram satisfatórias, sendo observado que os atletas com maior nível competitivo (Tabela 3) e aqueles que venceram campeonatos estaduais/nacionais apresentaram maior Gold Score (Tabela 4). Sob o ponto de vista prático, o tamanho da diferença observado foi de elevada magnitude (d≥ 0,80).

Após a realização dos testes, o avaliado recebe um laudo individualizado contendo todos os seus resultados. Na Figura 2 consta um exemplo do Gold Score Basketball.

Figura 2 Exemplo de resultado individual emitido pelo Gold Score Basketball. 

DISCUSSÃO

No presente estudo, foi criado um modelo matemático linear, multidimensional, híbrido e informatizado que fornece uma estimativa válida e fidedigna do potencial esportivo de jovens basquetebolistas, denominado Gold Score Basketball. O modelo apresentou propriedades psicométricas satisfatórias, em relação à consistência interna e a estabilidade do diagnóstico após 12 meses, sendo válido para discriminar atletas de diferentes níveis competitivos e o maior nível de vitória em competição. O Gold Score Basketball é uma inovação tecnológica, que conjuga bateria de testes, o olhar do treinador e a modelagem estatística, formando um sistema inteligente de suporte às tomadas de decisão dos treinadores e gestores no processo de identificação, seleção e desenvolvimento de talentos esportivos com forte impacto social e relevância para o basquetebol brasileiro.

O desenvolvimento do Gold Score Basketball corrobora com outros estudos que criaram sistemas inteligentes para identificação de talentos na escola, tais como Sport Interactive (^{Abbott & Collins, 2002}), Sport Talent (^{Papić et al., 2009}) e Flemish Sports Compass (^{Pion et al., 2015}) e em jovens atletas de futebol (iSports) (^{Louzada et al., 2016}).

No basquetebol, pesquisadores croatas, desenvolveram um modelo para orientar os jogadores para posições de jogo com maior probabilidade de sucesso (^{Dežman et al., 2001}) e usando os conceitos da teoria dos sistemas dinâmicos, propõem um modelo conceitual de gestão para o desenvolvimento de atletas de elite. Já na Turquia, ^{Balli e Korukoğlu (2014}) desenvolveram um sistema de seleção de atletas baseado na lógica fuzzy, onde os resultados de testes de aptidão e de habilidades são comparados com a opinião de experts. Até onde vai o nosso conhecimento, o Gold Score Basketball é o primeiro modelo de avaliação do potencial esportivo de jovens basquetebolistas que integra múltiplos indicadores do potencial esportivo com a avaliação subjetiva feita pelos treinadores.

Sabe-se que para avaliar o potencial esportivo e selecionar atletas é preciso utilizar uma abordagem multidimensional e dinâmica. Para aumentar a acurácia da predição de talentos, deve-se avaliar não apenas a performance ou condição atual do jovem atleta através de testes, mas sobretudo aquilo que se espera em relação ao seu desenvolvimento e perspectiva de futuro. A modelagem preliminar realizada pelo nosso grupo de pesquisa havia demonstrado que bateria de testes mensura o desempenho atual enquanto que a opinião dos treinadores estima o potencial de desenvolvimento, de modo que deveriam ser analisadas conjuntamente para uma melhor compreensão do potencial esportivo dos atletas (^{Ribeiro Junior et al., 2019}). O modelo matemático proposto no presente estudo confirma a hipótese de que o talento esportivo é identificável e mensurável, que pode ser estimado por meio de uma equação linear simples que contemple os principais fatores e indicadores do potencial esportivo adequadamente ponderados em relação ao seu grau de importância. Nosso modelo corrobora em certa medida com o modelo proposto por ^{Simonton (1999)}, apresentando dados que contribuem para a validação empírica do modelo teórico e operacional proposto.

Em relação à consistência interna, no presente estudo observou-se um baixo coeficiente Alpha de Cronbach, principalmente para os fatores ambiental (r= 0,28) e técnico (r= 0,54), os quais influenciaram o resultado de consistência interna do modelo bateria de testes (r= 0,51) e do Gold Score Basketball (r= 0,59). Uma possível explicação para a baixa consistência observada no fator ambiental se deve ao fato de que este fator é composto por variáveis ordinais como o nível competitivo e o nível de vitória em competição, onde cada uma das categorias foram multiplicadas por uma constante de modo que fossem transformadas para variáveis em uma escala de 0 a 100 pontos. A utilização de apenas dois indicadores também pode ser uma das possíveis explicações para a baixa consistência deste fator.

Apesar da baixa consistência interna do modelo, é preciso considerar que jovens atletas apresentam diferentes combinações de resultados obtidos em cada um dos indicadores do potencial esportivo, de modo que podem apresentar escores muito acima da média em alguns deles e resultados não tão bons em outros. Dessa maneira, podem-se observar jovens com características bem distintas, mas que apresentam a mesma estimativa de potencial esportivo. Isto foi descrito por ^{Régnier et al. (1993)} como fenômeno da compensação. O fenômeno da compensação também pode ser uma das possíveis explicações para a baixa consistência interna observada no presente estudo.

Por outro lado, a estabilidade do diagnóstico do potencial esportivo foi elevada no período de 12 meses, principalmente no modelo bateria de testes e no Gold Score Basketball, sugerindo que o jovem atleta tende a manter a sua classificação relativa dentro do seu grupo de comparação após uma temporada de treinamento. Existem evidências de que a estabilidade dos indicadores antropométricos, físico-motores e maturacionais é elevada, no período de nove meses (^{Miranda et al., 2019}) e de que capacidades físicas com elevada estabilidade, tais como velocidade, agilidade, resistência e capacidade de sprints repetidos são bons preditores de performance futura, principalmente nos estágios iniciais da formação esportiva, dentro de um período de um a três anos (^{Murr, Raabe, & Höner, 2018}). Além disso, jovens com desempenho acima da média nos testes geralmente são os mais bem-sucedidos no futuro (^{Zibung, Zuber, & Conzelmann, 2016}).

Apesar da complexidade e das incertezas relacionadas ao prognóstico do desempenho em jovens atletas, existem evidências científicas de que os resultados obtidos em baterias de teste multidimensionais são capazes de predizer o sucesso esportivo em períodos curtos de follow-up (^{Pion et al., 2015}; ^{Schorer, Rienhoff, Fischer, & Baker, 2017}; ^{Murr et al., 2018}), particularmente quando se utilizam modelos holísticos que conjugam os resultados das baterias de testes com a opinião dos treinadores (^{Zibung et al., 2016}; ^{Sieghartsleitner et al., 2019}). A maioria dos atletas não apresenta uma trajetória linear de desenvolvimento do menor para o maior nível competitivo (^{Fransen & Gullich, 2019}). Sendo assim, não se deve substituir a subjetividade do treinador nas tomadas de decisão para identificação e desenvolvimento de jovens promissores, justificando a necessidade de abordagens multidimensionais e longitudinais para esta finalidade.

Quanto à validade de construto e a validade de critério, observou-se que jovens basquetebolistas que disputaram competições de maior nível competitivo e que conquistaram medalhas apresentaram maior escore no Gold Score Basketball e que sob o ponto de vista prático a diferença observada foi de grande relevância, com destaque para maiores diferenças observadas no modelo bateria de testes quando comparado ao modelo olho do treinador. Este resultado corrobora alguns estudos que mostram a superioridade da bateria de testes em relação ao prognóstico feito pelos treinadores sobre o desempenho futuro de jovens atletas (^{Schorer et al., 2017}). Nossos resultados também corroboram diversos estudos no basquetebol que constataram diferenças significativas entre atletas de diferentes níveis competitivos (^{Torres-Unda et al., 2013}; ^{Arede et al., 2019}; ^{Ramos et al., 2019}) e que investigaram variáveis preditoras de performance (^{Hoare, 2000}; ^{Arede et al., 2019}; ^{Bonal et al., 2019}; ^{Moxley & Towne, 2015}).

Na prática, o Gold Score Basketball vai em direção da abordagem holística, tão necessária atualmente a partir do contexto de inovação tecnológica, que se utiliza do conhecimento científico juntamente com a experiência dos treinadores. Trata-se de uma ferramenta aplicada ao processo de identificação e desenvolvimento do talento esportivo, na medida em que analisa uma grande quantidade e qualidade de informações de características multidimensionais do potencial esportivo do jovem basquetebolista, sendo capaz de monitorar a evolução do potencial do atleta, para que baseado em evidências possa validar longitudinalmente os resultados encontrados. O modelo avalia pelo menos três dimensões: o atleta (o que ele pensa que é), o treinador (quem ele pensa que o atleta é) e a bateria de testes (quem o atleta é).

O modelo proposto neste estudo torna-se de suma importância a partir de sua aplicação em instituições que selecionam, identificam, promovem e desenvolvem jovens atletas de basquetebol, tais como clubes, federações, e/ou programas de desenvolvimento de talentos. Com a utilização do sistema informatizado, tomando como base o Gold Score Basketball, é possível reconhecer jovens basquetebolistas com maior potencial de excelência, potencializar o investimento em recursos financeiros e humanos no processo de formação dos atletas, otimizar os treinamentos de forma a aprimorar as potencialidades e minimizar fraquezas do atleta, apoiando possíveis decisões de treinadores, selecionadores e gestores na inclusão ou exclusão de jovens do processo de desenvolvimento da modalidade.

Porém, cabe destacar a necessária aplicação de avaliações sistemáticas, evitando julgamentos precipitados com base apenas em diagnósticos transversais, e garantir oportunidades de desenvolvimento a todos os jovens atletas. O modelo não deve apenas destacar os atletas com melhores desempenhos no momento da avaliação, e sim, conduzir os resultados para que seja oferecido aos atletas as melhores condições para se desenvolverem no limite dos seus potenciais, considerando que ele possa apresentar um desempenho superior mais a frente com a avançar do estado maturacional (^{Abbott & Collins, 2002}). Sendo assim, independente do Gold Score obtido no momento da avaliação, o mais importante é que esta avaliação seja útil para motivar os atletas a permanecerem no processo de formação esportiva, independentemente do jovem ter ou não o potencial para se tornar um atleta.

Isto porque todos os modelos de diagnóstico do potencial esportivo apresentam riscos de identificar algum atleta como potencial de excelência que não é de fato (falso positivo) e de não identificar quem de fato é um talento esportivo (falso negativo). Neste caso, o falso negativo seria o erro mais grave, já que, mais importante que predizer o talento é evitar a perda de jovens talentosos. Sendo assim, todo modelo de identificação de talentos se baseia em uma estratégia probabilística, que poderá incutir em julgamentos equivocados sobre o verdadeiro potencial esportivo dos atletas. Como limitações do presente estudo, destaca-se a utilização de valores normativos baseados na própria amostra, o que implica na capacidade de generalização dos resultados apenas ao nível competitivo regional/estadual. Além disso, a equação matemática desenvolvida aplica-se apenas a atletas do sexo masculino. A validade preditiva do modelo proposto deve ser investigada em novos estudos com delineamento longitudinal.

A dificuldade para o prognóstico do talento esportivo é inerente ao próprio tema e novos estudos longitudinais irão contribuir para um melhor entendimento deste fenômeno, permitindo revisões do modelo proposto no presente estudo. É preciso monitorar de forma contínua o processo de desenvolvimento do potencial esportivo, a partir de modelos válidos e fidedignos que permita estimar os múltiplos indicadores do jovem atleta em potencial, de forma a proporcionar condições adequadas de exposição aos treinamentos, e um ambiente favorável para que seu potencial se manifeste. O Gold Score Basketball possui um caráter formativo, de desenvolvimento, e os resultado da avaliação não é garantia de sucesso esportivo futuro, nem tão pouco de fracasso. Dados de performance em competição e o quanto o atleta está progredindo em cada temporada de treinamento são indicadores relevantes e que podem ser incluídos em futuras análises.

CONCLUSÕES

Gold Score Basketball é um modelo científico válido e fidedigno para estimativa e avaliação do potencial esportivo de jovens basquetebolistas. Diante das evidências de validade e estabilidade do diagnóstico realizado, pode-se afirmar que a modelagem do potencial esportivo proposta no presente estudo para jovens basquetebolistas é uma ferramenta inovadora que contribui para a sistematização do processo de identificação de talentos esportivos no basquetebol brasileiro.