AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThese findings caution against treating team-level physical output as a stable club characteristic and imply that analyses pooling team–match observations must model match-level clustering.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Purpose: High-intensity accelerations and decelerations are the external-load variables practitioners monitor most closely in elite football, yet the situational-variable literature rests almost entirely on speed-zone running, and no such data have been reported for the Turkish Super League. We examined how team-level change-of-speed load varies with match context, and how its variance is distributed between the match and the team. Method: All 19 clubs were tracked with a semi-automated multi-camera optical system across the 2024–2025 season, for which eligible tracking data were available for 331 of the 342 scheduled fixtures (96.8%), yielding a near-complete season census. From these, 6,276 player-match observations from 427 outfield players completing at least 60 minutes were aggregated to 662 team-match observations across the 331 matches. Two per-minute outcomes were computed: high-intensity movement (HIM), the sum of acceleration (>3 m·s⁻²) and deceleration (<−3 m·s⁻²) distance, and the acceleration-to-deceleration ratio. Because each match contributes two observations, a crossed random-effects model with match and team was fitted, with variance components verified across five optimisers. Results: Two-thirds of the variance in HIM was attributable to the match (66.3%) and only one-tenth to the team (10.1%). Neither match result (p = 0.546) nor match venue (p = 0.649) was associated with HIM, and equivalence testing bounded the venue and win–loss contrasts below 0.2 SD. Opponent quality was associated with both HIM, χ²(3) = 19.09, p < 0.001, and the ratio, χ²(3) = 12.23, p = 0.007, HIM being highest against second-quartile and lowest against third-quartile opponents (d = 0.42). Conclusion: High-intensity load was therefore primarily a property of the contest; opponent standard shifts its expected value without determining it. These findings caution against treating team-level physical output as a stable club characteristic and imply that analyses pooling team–match observations must model match-level clustering.
Özet
Amaç: Yüksek şiddetli hızlanmalar ve yavaşlamalar, elit futbolda uygulayıcıların en yakından takip ettiği dış yük değişkenleridir; ancak durumsal değişken literatürü neredeyse tamamen hız bölgelerine dayalı koşulara dayanmaktadır ve Türkiye Süper Ligi için bu tür herhangi bir veri rapor edilmemiştir. Takım düzeyindeki hız değişimi yükünün maç bağlamına göre nasıl değiştiğini ve varyansının maç ile takım arasında nasıl dağıldığını inceledik. Yöntem: Tüm 19 kulüp, 2024–2025 sezonu boyunca yarı otomatik çok kameralı optik sistem ile takip edildi. Planlanan 342 müsabakanın 331'ine (%96,8) ait uygun takip verisi mevcut olup bu, neredeyse tam bir sezon sayımı (near-complete season census) niteliğindedir. Bu verilerden, en az 60 dakika süre alan 427 dış saha oyuncusundan elde edilen 6,276 oyuncu-maç gözlemi, söz konusu 331 maç boyunca 662 takım-maç gözleminde birleştirildi. Dakika başına iki sonuç değişkeni hesaplandı: yüksek şiddetli hareket (HIM), hızlanma (>3 m·s⁻²) ve yavaşlama (<−3 m·s⁻²) mesafelerinin toplamı ve hızlanma-yavaşlama oranı. Her maç iki gözlem içerdiğinden, varyans bileşenleri beş farklı optimizasyon yöntemi üzerinden doğrulanarak, maç ve takımın yer aldığı çaprazlanmış rastgele etkiler modeli oluşturuldu. Bulgular: HIM varyansının üçte ikisi maça (%66,3) ve yalnızca onda biri takıma (%10,1) atfedildi. Ne maç sonucu (p = 0,546) ne de maçın oynandığı saha (p = 0,649) HIM ile ilişkiliydi ve eşdeğerlik testi, saha ve galibiyet-mağlubiyet karşılaştırmalarını 0,2 SD’nin altında sınırlandırdı. Rakip kalitesi hem HIM, χ²(3) = 19,09, p < 0,001, hem de oran, χ²(3) = 12,23, p = 0,007 ile ilişkiliydi; HIM, ikinci çeyreklik dilimdeki rakiplere karşı en yüksek ve üçüncü çeyreklik dilimdeki rakiplere karşı en düşük düzeydeydi (d = 0,42). Sonuç: Yüksek şiddetli yük bu nedenle öncelikle mücadelenin bir özelliğiydi; rakip standardı beklenen değeri değiştirirken bunu belirlememektedir. Bu bulgular, takım düzeyindeki fiziksel çıktının istikrarlı bir kulüp özelliği olarak ele alınmasına karşı dikkatli olunması gerektiğini ortaya koymakta ve takım-maç gözlemlerini bir araya getiren analizlerin maç düzeyindeki kümelenmeyi modellemesi gerektiğini göstermektedir.