cvcampo de visãoSCOUTING / EDIÇÃO 02
Players.cx · repertório de scouting

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Podcasts, newsletters, vídeos, comunidades e papers para entender o trabalho de quem observa, analisa e descobre jogadores. A conversa completa, perfis do X e 20 estudos com análises em português.

72 entradas no diretório9 contas do X4 conversas preservadas20 papers científicosOrganizado em 24 out 2026
01 / Diretório

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72 entradas
NºFonte / acessoFormato / idiomaO que você encontraOrigem
01Footlink Talks ↗podcasts.apple.comPodcastsPortuguês — BrasilSérie sobre captação, análise de mercado e organização do scouting , com profissionais de clubes. Há episódios sobre identificação de talentos na base do Atlético-MG e estruturação do scout da base do Botafogo. É uma produção ligada à plataforma Footlink, distribuída no feed do Footure.Conversa originalFonte ↗
02Visão (Peri)Esférica ↗podcasts.apple.comPodcastsPortuguês — PortugalConversas sobre metodologias de scouting e análise de jogo : observação, recrutamento, relação com a direção esportiva e uso de software. É um acervo para estudar: os últimos episódios listados no catálogo consultado são de 2024 .Conversa originalFonte ↗
03The Chris Gill Podcast ↗open.spotify.comPodcastsInglêsEntrevistas com scouts, analistas e diretores esportivos sobre como trabalham dentro dos clubes. Aborda análise por vídeo, dados, recrutamento, montagem de elenco e carreira. Tem episódios publicados em outubro de 2026 .Conversa originalFonte ↗
04A.I. In Football ↗open.spotify.comPodcastsInglêsMuito alinhado ao seu interesse em tecnologia: como estruturar decisões de contratação usando dados e IA , definir o perfil procurado, montar listas de candidatos e revisar decisões. O foco atual declarado é o processo de recrutamento dos clubes.Conversa originalFonte ↗
05The SCOUTED Podcast ↗open.spotify.comPodcastsInglêsFocado em jogadores sub-23, talentos emergentes, torneios de base e perfis de atletas . Eu usaria principalmente para acompanhar como os analistas descrevem e comparam jogadores; o programa também discute tendências táticas.Conversa originalFonte ↗
06Il Calcio e lo Scouting ↗open.spotify.comPodcastsItalianoBastante específico sobre a profissão de observador : ficha técnica, fontes de informação, avaliação mental e organização de um banco de jogadores. Episódios curtos, geralmente de 7 a 10 minutos. O acervo encontrado é de 2021–2022 .Conversa originalFonte ↗
07La Libreta del Scout ↗open.spotify.comPodcastsEspanholTem episódios sobre identificação de talentos e estrutura dos departamentos de captação , além de análises de jogadores. Uma particularidade: o autor informa usar NotebookLM na produção dos episódios, a partir de seus materiais e análises.Conversa originalFonte ↗
08Revista e conteúdo editorial ↗scoutedftbl.comSCOUTED / produtoInglêsPerfis de jogadores, reportagens e análises, em formato digital e impresso.Conversa originalFonte ↗
09SCOUTED50 ↗scoutedftbl.comSCOUTED / produtoInglêsSeleção anual de 50 talentos para acompanhar , com ranking e análise.Conversa originalFonte ↗
10Archetypes ↗scoutedftbl.comSCOUTED / produtoInglêsUm projeto que classifica jogadores por características e funções em campo. Eles partem da observação e tentam traduzir essas características em métricas para encontrar atletas semelhantes.Conversa originalFonte ↗
11SCOUTED Pro ↗pro.scoutedftbl.comSCOUTED / produtoInglêsAssinatura de relatórios produzidos pela equipe deles para scouts, analistas e departamentos de recrutamento. Combina observação por vídeo com dados da SkillCorner.Conversa originalFonte ↗
12Radar do Mercado — FootHub ↗www.linkedin.comNewslettersPortuguêsRotina do scout, análise de mercado, jogadores para acompanhar e competições para observar talentos. Tem conteúdo sobre definição de perfis, mapeamento de atletas e organização das listas de monitoramento. É publicada no LinkedIn. Eu começaria por essa em português.Conversa originalFonte ↗
13Football Progression Path — Liam Henshaw ↗www.liamhenshaw.comNewslettersInglêsComo trabalhar com scouting e análise: escrever relatórios, comunicar avaliações, usar dados, construir portfólio e entender o funcionamento dos clubes. Gratuita, com envio anunciado às segundas-feiras. Uma edição recente ensina como começar seu primeiro relatório de scout.Conversa originalFonte ↗
14SCOUTED ↗scoutedftbl.comNewslettersInglêsPerfis de jovens jogadores, descoberta de talentos, análises e reportagens sobre recrutamento. Tem cadastro gratuito e conteúdo reservado a assinantes. É a que eu acompanharia para estudar como transformar análise de jogadores em uma publicação que as pessoas querem ler .Conversa originalFonte ↗
15The Scout’s Notebook — Tom Mann ↗tmscouting.substack.comNewslettersInglêsRelatórios individuais, perfis por posição, avaliação de potencial e montagem de elenco. O autor apresenta o trabalho pela perspectiva de um scout do futebol inglês fora das ligas profissionais principais. Inscrição gratuita. Boa referência para observar a estrutura e a linguagem dos relatórios.Conversa originalFonte ↗
16The Head Scout — Danny Peacock ↗dannypeacock.substack.comNewslettersInglêsObservações de jogos, descoberta de jogadores e experiências de scouting pelo Reino Unido, incluindo futebol de base e divisões inferiores. Gratuita. Combina com aquela sua pesquisa sobre as divisões inglesas e jogadores fora da elite.Conversa originalFonte ↗
17FootHub ↗www.youtube.comYouTubePortuguêsPriorize a playlist FH Explica — Scouting . Aborda carreira, rotina, relatórios, ferramentas e processos de contratação. O canal também tem conteúdos mais amplos sobre a indústria do futebol.Conversa originalFonte ↗
18Footure ↗www.youtube.comYouTubePortuguêsA série Footlink Talks é particularmente relevante para captação de atletas e organização do scouting nos clubes brasileiros. O episódio com Dennys Dilettoso, do Botafogo, entra nos processos da base e na organização das informações.Conversa originalFonte ↗
19Liam Henshaw ↗www.youtube.comYouTubeInglêsScouting com dados, relatórios, modelos de avaliação e ferramentas. O site reúne materiais práticos, incluindo modelo de relatório e um vídeo sobre construir um sistema de avaliação de jogadores com notebook Jupyter e dados gratuitos . É o que mais combina com seu lado de desenvolvimento.Conversa originalFonte ↗
20Chris Gill ↗www.youtube.comYouTubeInglêsEntrevistas com scouts, analistas e profissionais dos clubes. Bom para entender os departamentos por dentro: como usam vídeo, dados, software e IA. O episódio com Sezer Unar, do Galatasaray, está disponível em vídeo.Conversa originalFonte ↗
21SkillCorner ↗www.youtube.comYouTubeInglês, com vídeos em portuguêsA série Smarter Scouting mostra como usar métricas para distinguir perfis de jogadores dentro de uma posição: laterais, zagueiros, meias, pontas e atacantes. É conteúdo da própria fornecedora de dados, com aplicações dos seus produtos.Conversa originalFonte ↗
22Hudl Statsbomb ↗www.youtube.comYouTubeInglêsPara aprofundamento técnico: palestras e pesquisas sobre dados, modelagem e decisões nos clubes. O acervo inclui trabalhos sobre planejamento de elenco, estilo de jogo e modelos de análise de jogadores .Conversa originalFonte ↗
23r/FootballDataAnalysis ↗www.reddit.comRedditInglêsProjetos com dados de futebol, comparação e similaridade de jogadores, visualizações, APIs e ferramentas em desenvolvimento. Minha primeira escolha para o lado de dados e produto. Há pessoas apresentando plataformas e pedindo feedback, embora o feed também tenha bastante autopromoção.Conversa originalFonte ↗
24r/sportsanalytics ↗www.reddit.comRedditInglêsAnálise esportiva, programação, fontes de dados, projetos e carreira. Encontrei discussão específica sobre engenharia de dados aplicada a scouting e recrutamento. Bom para trocar ideias técnicas. É multiesporte; vale pesquisar dentro dele por soccer , scouting , recruitment e player analysis .Conversa originalFonte ↗
25r/footballscouting ↗www.reddit.comRedditInglêsIdentificação de talentos, dúvidas sobre scouting e contatos. Há, por exemplo, uma postagem de alguém que se apresenta como scout na Itália buscando conexões no futebol sueco. É o mais diretamente ligado ao tema , mas o feed mistura bastante notícia, estatística geral e comparação de jogadores.Conversa originalFonte ↗
26r/footballtactics ↗www.reddit.comRedditInglêsFunções em campo, formações, pressão, comportamento coletivo, treinamento e bibliografia. Útil para melhorar a leitura do jogador dentro do modelo de jogo. As conversas são mais sobre tática e treino do que recrutamento.Conversa originalFonte ↗
27r/SoccerCoachResources ↗www.reddit.comRedditInglêsDiscussões de treinadores sobre desenvolvimento, futebol de base, planejamento e dificuldades do trabalho com atletas. Bom complemento para quem trabalha com jovens jogadores , especialmente para entender as necessidades de quem os treina.Conversa originalFonte ↗
28The Pitch Invaders #359 — João Amaral ↗footure.podbean.comEpisódios e vídeosPortuguêsCompetências do scout, contratação no Barcelona, mercado brasileiro e sul-americano e prospecção para La Masia.9/10/2026 · 58 min, conforme a conversa.Conversa originalFonte ↗
29Folha Seca #96 — Pedro Ferreira ↗podcasts.apple.comEpisódios e vídeosPortuguêsCaptação na formação do Benfica, observação presencial e por vídeo, avaliação mental, equipes-sombra, dados e networking.17/9/2026 · 2h42, conforme a conversa.Conversa originalFonte ↗
30Chris Gill #114 — Sezer Unar ↗podcasts.apple.comEpisódios e vídeosInglêsPlataformas e relatórios automatizados (30:04); scouting e recrutamento (34:10); comparação entre ligas (40:04); software (46:20); IA (53:03).12/10/2026 · 59 min. Recomendado na conversa para pensar o Players.cx.Conversa originalFonte ↗
31The midfield’s next generation ↗open.spotify.comEpisódios e vídeosInglêsSCOUTED: análise de Kees Smit, Pablo Barrios, Victor Froholdt e Kennet Eichhorn.Conversa originalFonte ↗
32Mapping the future of midfield ↗open.spotify.comEpisódios e vídeosInglêsSCOUTED: mudanças táticas no meio-campo e os perfis de jogadores que estão surgindo.Conversa originalFonte ↗
33Modelo de avaliação de jogadores — Liam Henshaw ↗www.youtube.comEpisódios e vídeosInglêsHow to build a player rating model like a football club. Notebook Jupyter e dados gratuitos da Impect; aplicação em modelos de avaliação.Conversa originalFonte ↗
34Rotina do scout — Guilherme Dias / FootHub ↗youtube.comEpisódios e vídeosPortuguêsRotina, habilidades, contratação, relatórios e tecnologias. Guilherme Dias é apresentado na conversa como head scout do Palmeiras.Conversa originalFonte ↗
35Smarter Scouting #1 — Laterais ↗www.youtube.comEpisódios e vídeosPortuguêsSkillCorner: compara o lateral que apoia por fora com o lateral invertido e as métricas para distinguir esses perfis.Conversa originalFonte ↗
36FH Explica — Scouting ↗www.youtube.comYouTubePortuguêsPlaylist do FootHub sobre carreira, rotina, relatórios, ferramentas e contratação.Conversa originalFonte ↗
37r/bootroom ↗www.reddit.comRedditInglêsDesenvolvimento individual, futebol praticado e carreira. Conteúdo amplo, inclusive equipamentos; há discussão sobre relatórios de scouting.Conversa originalFonte ↗
38r/futebol ↗www.reddit.comRedditPortuguêsContexto de clubes e discussões brasileiras. Comunidade generalista com notícias, jogos e humor; scouting aparece ocasionalmente.Conversa originalFonte ↗
39Engenharia de dados aplicada a scouting ↗www.reddit.comDiscussõesInglêsConversa no r/sportsanalytics sobre fontes, ferramentas e projetos de avaliação de jogadores.Conversa originalFonte ↗
40Modelo de relatório de scouting ↗www.reddit.comDiscussõesInglêsDiscussão no r/bootroom sobre organização, evidências, contexto e recomendação final.Conversa originalFonte ↗
41Analytics Cup — SkillCorner × PySport ↗pysport.orgDiscordInglêsComunidade da competição de análise de dados: discussão de datasets, métricas, visualizações, ferramentas e parceiros para projetos.Convite após cadastro, segundo a conversa. A edição citada inclui futebol e basquete.Conversa originalFonte ↗
42LanusStats ↗discord.ggDiscordEspanholComunidade de futebol, Python, dados e visualizações.Convite público registrado na conversa. A aceitação de novas entradas não foi confirmada. Documentação: https://pypi.org/project/lanusstats/Conversa originalFonte ↗
43Trivote — Double Pivot / Expecting Goals / Grace on Football ↗www.expectinggoals.comDiscordInglêsDiscussões sobre métricas, desempenho e interpretação do jogo. Comunidade compartilhada pelos projetos de Michael Caley, Grace Robertson e Double Pivot.Acesso associado às assinaturas; liberação manual, conforme a conversa.Conversa originalFonte ↗
44Liam Henshaw · @HenshawAnalysis ↗x.comX / TwitterInglêsScouting, análise de recrutamento, portfólio e carreira. Conecta a newsletter e os vídeos já citados.Link do X presente no site pessoal.Pesquisa adicional · 24/10/2026Fonte ↗
45Chris Gill · @chrisgill_UK ↗x.comX / TwitterInglêsAnálise de futebol, vídeo, recrutamento e entrevistas com profissionais de clubes.Link do X presente no site pessoal.Pesquisa adicional · 24/10/2026Fonte ↗
46Footure · @footurefc ↗x.comX / TwitterPortuguêsConteúdo e podcasts de futebol; ponto de entrada para acompanhar Footlink Talks e The Pitch Invaders.Link do Twitter presente no site oficial.Pesquisa adicional · 24/10/2026Fonte ↗
47SkillCorner · @SkillCorner ↗x.comX / TwitterInglêsDados de tracking, perfis de jogadores e aplicações de métricas no recrutamento.Link do X presente no site oficial.Pesquisa adicional · 24/10/2026Fonte ↗
48Llew Davies · @ffwtbollew ↗x.comX / TwitterInglêsScouting por vídeo e avaliação técnica. Apresentado como scouting editor e responsável por vídeo no SCOUTED Pro.Perfil vinculado na página oficial da equipe.Pesquisa adicional · 24/10/2026Fonte ↗
49Jake Entwistle · @JakeEntwistle ↗x.comX / TwitterInglêsData scouting, modelos de avaliação e Archetypes. Apresentado como chief data scout do SCOUTED.Perfil vinculado na página oficial da equipe.Pesquisa adicional · 24/10/2026Fonte ↗
50Tom Curren · @tomocurr ↗x.comX / TwitterInglêsConteúdo editorial sobre jovens talentos, análise e narrativa. Apresentado como fundador e editor-chefe do SCOUTED.Perfil vinculado na página oficial da equipe.Pesquisa adicional · 24/10/2026Fonte ↗
51Hudl Analysis · @hudlanalysis ↗x.comX / TwitterInglêsCanal para acompanhar o ecossistema de análise da Hudl; perfil indicado atualmente pelo endereço statsbomb.com.Link do X presente no destino atual de statsbomb.com.Pesquisa adicional · 24/10/2026Fonte ↗
52LanusStats — Federico Rábanos · @LanusStats ↗x.comX / TwitterEspanholFutebol e dados, métricas e visualizações; complemento à comunidade do Discord.Identificador divulgado pelo próprio autor em artigo de 2023; atividade atual não verificada.Pesquisa adicional · 24/10/2026Fonte ↗
53Talent Identification and Development in Male Football: A Systematic Review ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsRevisões · Revisão sistemática. Hugo Sarmento et al.. Sports Medicine, 48(4), 907–931.2018 · Começar · Resumo aberto; integral restrito. Análise completa na seção Papers, ID 01.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
54Talent identification and development in soccer since the millennium ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsRevisões · Revisão narrativa e avaliação dos avanços da área. A. Mark Williams; Paul R. Ford; Barry Drust. Journal of Sports Sciences, 38(11–12), 1199–1210.2020 · Complementar · Resumo aberto; integral restrito. Análise completa na seção Papers, ID 02.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
55What does research tell us about scouting in football? A scoping review with evidence gap-map ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsRevisões · Revisão de escopo. Sérgio Ribeiro et al.. International Journal of Sports Science & Coaching.2025 · Complementar · Texto completo aberto. Análise completa na seção Papers, ID 03.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
56How soccer scouts identify talented players ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsScouting e avaliação · Estudo descritivo com questionário de autorrelato. Tom L. G. Bergkamp et al.. European Journal of Sport Science, 22(7), 994–1004.2022 · Começar · Texto completo aberto. Análise completa na seção Papers, ID 04.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
57Methodological Issues in Soccer Talent Identification Research ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsScouting e avaliação · Artigo de posicionamento e análise crítica metodológica. Tom L. G. Bergkamp et al.. Sports Medicine, 49, 1317–1335.2019 · Complementar · Texto completo aberto. Análise completa na seção Papers, ID 05.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
58Age-ordered shirt numbering reduces the selection bias associated with the relative age effect ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsScouting e avaliação · Experimento com condições distintas de informação de idade. David L. Mann; Pleun J. M. A. van Ginneken. Journal of Sports Sciences, 35(8), 784–790.2017 · Complementar · Texto completo aberto. Análise completa na seção Papers, ID 06.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
59Nationwide Subjective and Objective Assessments of Potential Talent Predictors in Elite Youth Soccer: An Investigation of Prognostic Validity in a Prospective Study ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsTrajetórias e predição · Estudo prospectivo de coorte com regressão logística. Oliver Höner et al.. Frontiers in Sports and Active Living, 3, artigo 638227.2021 · Complementar · Texto completo aberto. Análise completa na seção Papers, ID 07.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
60The identification and development of young talent in Spanish soccer academies: A 10-year multi-study follow-up ↗journals.sagepub.comPapersInglês · análise em portuguêsTrajetórias e predição · Estudo longitudinal com três análises e acompanhamento de carreira. Jason Moran et al.. International Journal of Sports Science & Coaching, 19(5), 1984–1994.2024 · Complementar · Texto completo aberto. Análise completa na seção Papers, ID 08.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
61Career patterns within men’s and women’s soccer talent systems: the typical pathway to the top is atypical ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsTrajetórias e predição · Estudo retrospectivo quantitativo de trajetórias de carreira. Jan Verbeek et al.. International Journal of Performance Analysis in Sport, 26(2), 266–282.2026 · Complementar · Texto completo aberto. Análise completa na seção Papers, ID 09.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
62Plus–minus player ratings for soccer ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsAnálise por dados · Estudo de modelagem estatística; artigo revisado por pares. Tarak Kharrat; Ian G. McHale; Javier López Peña. European Journal of Operational Research, 283(2), 726–736.2020 · Começar · Versão dos autores aberta. Análise completa na seção Papers, ID 10.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
63Actions Speak Louder than Goals: Valuing Player Actions in Soccer ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsAnálise por dados · Desenvolvimento e avaliação de modelo de aprendizado de máquina; conferência acadêmica. Tom Decroos et al.. Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, 1851–1861.2019 · Começar · Versão dos autores aberta. Análise completa na seção Papers, ID 11.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
64PlayeRank: Data-driven Performance Evaluation and Player Ranking in Soccer via a Machine Learning Approach ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsAnálise por dados · Desenvolvimento e validação de avaliação multidimensional; artigo revisado por pares. Luca Pappalardo et al.. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 10(5), artigo 59.2019 · Complementar · Versão dos autores aberta. Análise completa na seção Papers, ID 12.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
65Player Vectors: Characterizing Soccer Players’ Playing Style from Match Event Streams ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsAnálise por dados · Representação de estilo e avaliação de similaridade; conferência acadêmica. Tom Decroos; Jesse Davis. Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2019, LNCS 11908, 569–584.2020 · Complementar · Versão dos autores aberta. Análise completa na seção Papers, ID 13.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
66A framework for the fine-grained evaluation of the instantaneous expected value of soccer possessions ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsAnálise por dados · Modelagem de valor de posse com redes neurais e tracking; artigo revisado por pares. Javier Fernández; Luke Bornn; Daniel Cervone. Machine Learning, 110, 1389–1427.2021 · Complementar · Texto completo aberto. Análise completa na seção Papers, ID 14.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
67Talent map: how demographic rate, human development index and birthdate can be decisive for the identification and development of soccer players in Brazil ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsContexto brasileiro · Estudo observacional retrospectivo de origem geográfica e nascimento. Israel Teoldo; Felippe Cardoso. Science and Medicine in Football, 5(4), 293–300.2021 · Começar · Texto completo aberto. Análise completa na seção Papers, ID 15.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
68Variables used for talent identification and development in soccer: A scoping review ↗hrcak.srce.hrPapersInglês · análise em portuguêsRevisões · Revisão de escopo com diretrizes PRISMA-ScR. Valmir O. Silvino et al.. Kinesiology, 56(2).2024 · Complementar · Texto completo aberto. Análise completa na seção Papers, ID 16.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
69“Coach’s eye”: psychological and tactical skills discriminate sporting potential of young soccer players ↗periodicos.ufsc.brPapersInglês · análise em portuguêsScouting e avaliação · Estudo transversal comparativo com avaliação de treinadores e questionários. Eduardo Cardoso Vidigal et al.. Revista Brasileira de Cineantropometria & Desempenho Humano, 24:e91439.2022 · Complementar · Texto completo aberto. Análise completa na seção Papers, ID 17.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
70Artificial intelligence in football talent identification: a systematic review ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsInteligência artificial · Revisão sistemática. Rui Zhou et al.. Frontiers in Sports and Active Living.2026 · Complementar · Texto completo aberto. Análise completa na seção Papers, ID 18.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
71A public data set of spatio-temporal match events in soccer competitions ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsDados e vídeo · Descrição e validação de base pública de dados; artigo revisado por pares. Luca Pappalardo et al.. Scientific Data, 6, artigo 236.2019 · Complementar · Texto completo aberto. Análise completa na seção Papers, ID 19.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓
72SoccerNet: A Scalable Dataset for Action Spotting in Soccer Videos ↗doi.orgPapersInglês · análise em portuguêsDados e vídeo · Base de vídeo anotado e avaliação de métodos de detecção; workshop acadêmico. Silvio Giancola et al.. 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW).2018 · Complementar · Versão dos autores aberta. Análise completa na seção Papers, ID 20.Planilha enviada pelo usuárioVer análise ↓

Um ponto de partida para o Players.cx

A conversa prioriza Chris Gill #114 para produto e automação, Footlink Talks para captação no Brasil, The Scout’s Notebook para estruturar relatórios e r/FootballDataAnalysis + Analytics Cup para troca técnica. Nos perfis adicionados, Liam Henshaw, Llew Davies e Jake Entwistle conectam carreira, observação e dados.

Como ler este acervo. As entradas da conversa preservam as recomendações e ressalvas originais; preços, cargos, datas e condições de acesso ali mencionados não foram todos revalidados. A pesquisa adicional do X inclui a página usada para identificar cada perfil. A verificação é do vínculo divulgado, não da frequência atual de publicações. O convite do Discord do LanusStats continua marcado como não confirmado.
PESQUISA / 20 ESTUDOS

Papers de scouting no futebol

Referências e análises das duas abas da planilha. Os cinco marcados como “Começar” mantêm a seleção editorial do arquivo original.

Seleção organizada em 25/10/2026, conforme a planilha. As aplicações ao Players.cx são propostas de uso, não resultados testados pelos artigos. Metadados, condições de acesso e resumos foram importados sem nova revisão bibliográfica.

20 de 20 estudos
IDEstudo / autoresAnoÁreaLeitura / acessoAbrir
01Identificação e desenvolvimento de talentos no futebol masculino: uma revisão sistemáticaTalent Identification and Development in Male Football: A Systematic ReviewHugo Sarmento et al.2018RevisõesComeçarResumo aberto; integral restritoArtigo ↗
Ler análise ↓
02Identificação e desenvolvimento de talentos no futebol desde a virada do milênioTalent identification and development in soccer since the millenniumA. Mark Williams; Paul R. Ford; Barry Drust2020RevisõesComplementarResumo aberto; integral restritoArtigo ↗
Ler análise ↓
03O que a pesquisa revela sobre scouting no futebol? Revisão e mapa de lacunasWhat does research tell us about scouting in football? A scoping review with evidence gap-mapSérgio Ribeiro et al.2025RevisõesComplementarTexto completo abertoArtigo ↗
Texto aberto ↗
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04Como os scouts de futebol identificam jogadores talentososHow soccer scouts identify talented playersTom L. G. Bergkamp et al.2022Scouting e avaliaçãoComeçarTexto completo abertoArtigo ↗
Texto aberto ↗
Ler análise ↓
05Questões metodológicas na pesquisa sobre identificação de talentos no futebolMethodological Issues in Soccer Talent Identification ResearchTom L. G. Bergkamp et al.2019Scouting e avaliaçãoComplementarTexto completo abertoArtigo ↗
Texto aberto ↗
Ler análise ↓
06Numeração de camisas por ordem de idade reduz o viés de seleção associado ao efeito da idade relativaAge-ordered shirt numbering reduces the selection bias associated with the relative age effectDavid L. Mann; Pleun J. M. A. van Ginneken2017Scouting e avaliaçãoComplementarTexto completo abertoArtigo ↗
Texto aberto ↗
Ler análise ↓
07Avaliações subjetivas e objetivas em escala nacional de possíveis preditores de talento no futebol de base de elite: investigação da validade prognóstica em um estudo prospectivoNationwide Subjective and Objective Assessments of Potential Talent Predictors in Elite Youth Soccer: An Investigation of Prognostic Validity in a Prospective StudyOliver Höner et al.2021Trajetórias e prediçãoComplementarTexto completo abertoArtigo ↗
Texto aberto ↗
Ler análise ↓
08Identificação e desenvolvimento de jovens talentos em academias espanholas de futebol: acompanhamento com múltiplos estudos por dez anosThe identification and development of young talent in Spanish soccer academies: A 10-year multi-study follow-upJason Moran et al.2024Trajetórias e prediçãoComplementarTexto completo abertoArtigo ↗
Texto aberto ↗
Ler análise ↓
09Padrões de carreira nos sistemas de talentos do futebol masculino e feminino: o caminho típico até a elite é atípicoCareer patterns within men’s and women’s soccer talent systems: the typical pathway to the top is atypicalJan Verbeek et al.2026Trajetórias e prediçãoComplementarTexto completo abertoArtigo ↗
Texto aberto ↗
Dados / projeto ↗
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10Avaliação de jogadores de futebol por plus–minusPlus–minus player ratings for soccerTarak Kharrat; Ian G. McHale; Javier López Peña2020Análise por dadosComeçarVersão dos autores abertaArtigo ↗
Texto aberto ↗
Ler análise ↓
11As ações dizem mais que os gols: atribuindo valor às ações dos jogadores de futebolActions Speak Louder than Goals: Valuing Player Actions in SoccerTom Decroos et al.2019Análise por dadosComeçarVersão dos autores abertaArtigo ↗
Texto aberto ↗
Ler análise ↓
12PlayeRank: avaliação de desempenho e classificação de jogadores de futebol com dados e aprendizado de máquinaPlayeRank: Data-driven Performance Evaluation and Player Ranking in Soccer via a Machine Learning ApproachLuca Pappalardo et al.2019Análise por dadosComplementarVersão dos autores abertaArtigo ↗
Texto aberto ↗
Dados / projeto ↗
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13Vetores de jogadores: caracterizando o estilo de jogo a partir de sequências de eventos das partidasPlayer Vectors: Characterizing Soccer Players’ Playing Style from Match Event StreamsTom Decroos; Jesse Davis2020Análise por dadosComplementarVersão dos autores abertaArtigo ↗
Texto aberto ↗
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14Um modelo para avaliação detalhada do valor esperado instantâneo das posses de bola no futebolA framework for the fine-grained evaluation of the instantaneous expected value of soccer possessionsJavier Fernández; Luke Bornn; Daniel Cervone2021Análise por dadosComplementarTexto completo abertoArtigo ↗
Texto aberto ↗
Ler análise ↓
15Mapa de talentos: como população municipal, IDH e data de nascimento podem influenciar a identificação e o desenvolvimento de jogadores no BrasilTalent map: how demographic rate, human development index and birthdate can be decisive for the identification and development of soccer players in BrazilIsrael Teoldo; Felippe Cardoso2021Contexto brasileiroComeçarTexto completo abertoArtigo ↗
Texto aberto ↗
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16Variáveis utilizadas na identificação e no desenvolvimento de talentos no futebol: uma revisão de escopoVariables used for talent identification and development in soccer: A scoping reviewValmir O. Silvino et al.2024RevisõesComplementarTexto completo abertoArtigo ↗
Texto aberto ↗
Ler análise ↓
17“O olho do treinador”: indicadores psicológicos e táticos discriminam o potencial esportivo de jovens futebolistas“Coach’s eye”: psychological and tactical skills discriminate sporting potential of young soccer playersEduardo Cardoso Vidigal et al.2022Scouting e avaliaçãoComplementarTexto completo abertoArtigo ↗
Texto aberto ↗
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18Inteligência artificial na identificação de talentos no futebol: revisão sistemáticaArtificial intelligence in football talent identification: a systematic reviewRui Zhou et al.2026Inteligência artificialComplementarTexto completo abertoArtigo ↗
Texto aberto ↗
Ler análise ↓
19Uma base pública de eventos espaço-temporais de partidas de competições de futebolA public data set of spatio-temporal match events in soccer competitionsLuca Pappalardo et al.2019Dados e vídeoComplementarTexto completo abertoArtigo ↗
Texto aberto ↗
Dados / projeto ↗
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20SoccerNet: uma base escalável para localizar ações em vídeos de futebolSoccerNet: A Scalable Dataset for Action Spotting in Soccer VideosSilvio Giancola et al.2018Dados e vídeoComplementarVersão dos autores abertaArtigo ↗
Texto aberto ↗
Dados / projeto ↗
Ler análise ↓
FICHAS DE LEITURA

Achados, contexto e limites

As fichas completas permanecem disponíveis mesmo com filtros ativos na lista. Use “Ler análise” para navegar até um estudo.

PAPER 01 / 2018 / Revisões

Identificação e desenvolvimento de talentos no futebol masculino: uma revisão sistemática

Fonte: Papers_scouting_futebol.xlsx · abas Papers e Análise · ID 1. Conteúdo importado da planilha.

LeituraComeçar
ÁreaRevisões
Ano2018
Título originalTalent Identification and Development in Male Football: A Systematic Review
Universidades e centrosUniversidade de Coimbra; Universidade de Lisboa; Universidade de Barcelona; Instituto Politécnico de Viseu
ArtigoAbrir artigo ↗
Texto aberto—
AcessoResumo aberto; integral restrito
AutoresHugo Sarmento et al.
Revista ou eventoSports Medicine, 48(4), 907–931
Tipo de estudoRevisão sistemática
PaísesPortugal; Espanha
DOI10.1007/s40279-017-0851-7
Dados / projeto—
Observação do anoPublicado online em 3 de janeiro de 2018; edição de abril de 2018.
Título em portuguêsIdentificação e desenvolvimento de talentos no futebol masculino: uma revisão sistemática
Amostra e método70 artigos sobre futebol masculino, selecionados entre 2.944 registros nas bases Web of Science e Scopus.
Principais achadosA revisão integra fatores técnicos, táticos, físicos, psicológicos, de prática e de ambiente. As características associadas ao sucesso variam de forma não linear com idade, maturação e posição. Recomenda avaliação multidimensional e acompanhamento longitudinal; identifica lacunas especialmente nos fatores psicológicos e ambientais.
Aplicação proposta • inferênciaInferência para a Players.cx: organizar comparações por idade, posição e contexto, registrar trajetórias e explicitar dimensões não medidas. A revisão pode orientar a estrutura de avaliação, mas não fornece pesos validados para um score próprio.
LimitaçõesIncluiu estudos em inglês e futebol masculino. A diversidade de métodos e desfechos limita a comparação entre resultados; os autores apontam necessidade de estudos longitudinais e multidimensionais. Não valida uma fórmula universal de potencial nem a aplicação a súmulas brasileiras.
Dados necessáriosHistórico por atleta, idade e posição, além de observações técnicas e táticas. Avaliações físicas, psicológicas e de maturação exigem coleta específica; os campos efetivamente disponíveis nas súmulas precisam ser identificados.
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PAPER 02 / 2020 / Revisões

Identificação e desenvolvimento de talentos no futebol desde a virada do milênio

Fonte: Papers_scouting_futebol.xlsx · abas Papers e Análise · ID 2. Conteúdo importado da planilha.

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ÁreaRevisões
Ano2020
Título originalTalent identification and development in soccer since the millennium
Universidades e centrosUniversity of Utah; University of Brighton; University of Birmingham
ArtigoAbrir artigo ↗
Texto aberto—
AcessoResumo aberto; integral restrito
AutoresA. Mark Williams; Paul R. Ford; Barry Drust
Revista ou eventoJournal of Sports Sciences, 38(11–12), 1199–1210
Tipo de estudoRevisão narrativa e avaliação dos avanços da área
PaísesEstados Unidos; Reino Unido
DOI10.1080/02640414.2020.1766647
Dados / projeto—
Observação do anoEdição de junho de 2020; atualização da revisão de Williams e Reilly publicada em 2000.
Título em portuguêsIdentificação e desenvolvimento de talentos no futebol desde a virada do milênio
Amostra e métodoLiteratura sobre identificação e desenvolvimento de talentos nas duas décadas posteriores à revisão de Williams e Reilly (2000); sem amostra única de atletas.
Principais achadosAvalia avanços em pesquisa multidisciplinar, estudos longitudinais, futebol feminino e critérios subjetivos usados por scouts. Identifica progresso na publicação de dados prospectivos e em modelagem estatística, com algumas variáveis apresentando valor preditivo da adolescência ao nível de desempenho adulto.
Aplicação proposta • inferênciaInferência para a Players.cx: preservar avaliações datadas e trajetórias dos atletas para testar se sinais observados em uma temporada antecipam resultados posteriores. O trabalho ajuda a definir uma agenda de pesquisa para a base.
LimitaçõesÉ uma revisão, não a validação de um modelo único de previsão. Os resultados dependem das populações, medidas e desfechos dos estudos discutidos. Não estabelece variáveis universais para prever profissionalização e não demonstra validade de uma avaliação baseada apenas em súmulas.
Dados necessáriosDados longitudinais com identificação consistente dos atletas, avaliações registradas antes dos desfechos e critérios explícitos de progressão. Medidas multidimensionais exigem fontes adicionais às súmulas, conforme a hipótese.
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PAPER 03 / 2025 / Revisões

O que a pesquisa revela sobre scouting no futebol? Revisão e mapa de lacunas

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ÁreaRevisões
Ano2025
Título originalWhat does research tell us about scouting in football? A scoping review with evidence gap-map
Universidades e centrosUniversidades Lusófona, do Porto, da Maia, Loughborough e UEL, entre outras
ArtigoAbrir artigo ↗
Texto abertoAbrir versão ↗
AcessoTexto completo aberto
AutoresSérgio Ribeiro et al.
Revista ou eventoInternational Journal of Sports Science & Coaching
Tipo de estudoRevisão de escopo
PaísesPortugal; Reino Unido; Brasil; Espanha
DOI10.1177/17479541251365776
Dados / projeto—
Observação do anoPublicado online em 08/08/2025.
Título em portuguêsO que a pesquisa revela sobre scouting no futebol? Revisão e mapa de lacunas
Amostra e método15 estudos sobre práticas, critérios e formação de scouts.
Principais achadosMapeia observação, instrumentos, critérios e formação. Identifica diversidade de práticas e pouca padronização, além de lacunas nas informações sobre qualificação dos avaliadores.
Aplicação proposta • inferênciaInferência: orientar critérios de qualidade, formação e campos comuns em relatórios de scouting.
LimitaçõesA revisão descreve práticas. Não demonstra quais procedimentos geram mais acertos em contratações nem estabelece uma escala universal de qualidade.
Dados necessáriosPara adaptar as propostas, coletar critérios de observação, evidências dos relatórios e histórico de avaliações.
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PAPER 04 / 2022 / Scouting e avaliação

Como os scouts de futebol identificam jogadores talentosos

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ÁreaScouting e avaliação
Ano2022
Título originalHow soccer scouts identify talented players
Universidades e centrosUniversity of Groningen
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Texto abertoAbrir versão ↗
AcessoTexto completo aberto
AutoresTom L. G. Bergkamp et al.
Revista ou eventoEuropean Journal of Sport Science, 22(7), 994–1004
Tipo de estudoEstudo descritivo com questionário de autorrelato
PaísesPaíses Baixos
DOI10.1080/17461391.2021.1916081
Dados / projeto—
Observação do anoPublicado online em 2021; edição formal de 2022.
Título em portuguêsComo os scouts de futebol identificam jogadores talentosos
Amostra e método125 scouts de futebol responderam a um questionário online sobre previsão de desempenho, atributos relevantes e estrutura de avaliação.
Principais achadosScouts relataram observar atributos de maneira estruturada, mas integrar essas informações intuitivamente na avaliação final. Os atributos técnicos foram frequentemente descritos de forma ampla. Scouts de jogadores até 12 anos acreditavam conseguir prever potencial profissional apenas em idades superiores às que normalmente observavam.
Aplicação proposta • inferênciaInferência para a Players.cx: registrar critérios observáveis, evidências por atributo e justificativas das previsões. Separar o desempenho observado do potencial estimado permitiria acompanhar a consistência e o histórico de cada avaliador.
LimitaçõesO questionário descreve percepções e práticas declaradas pelos scouts; não mede diretamente a precisão das previsões nem demonstra que uma interface específica melhora decisões. A idade em que os participantes dizem conseguir prever potencial não constitui um limite validado cientificamente.
Dados necessáriosRelatórios de scouts com atributos definidos, notas, justificativas, data e contexto da observação. Para avaliar acertos, seriam necessários desfechos posteriores dos atletas e ligação entre cada previsão e seu horizonte temporal.
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PAPER 05 / 2019 / Scouting e avaliação

Questões metodológicas na pesquisa sobre identificação de talentos no futebol

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ÁreaScouting e avaliação
Ano2019
Título originalMethodological Issues in Soccer Talent Identification Research
Universidades e centrosUniversity of Groningen; FC Groningen
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AcessoTexto completo aberto
AutoresTom L. G. Bergkamp et al.
Revista ou eventoSports Medicine, 49, 1317–1335
Tipo de estudoArtigo de posicionamento e análise crítica metodológica
PaísesPaíses Baixos
DOI10.1007/s40279-019-01113-w
Dados / projeto—
Observação do anoPublicado online em 3 de junho de 2019; edição de setembro de 2019.
Título em portuguêsQuestões metodológicas na pesquisa sobre identificação de talentos no futebol
Amostra e métodoAnálise da literatura de identificação de talentos no futebol à luz de princípios da psicologia da seleção; sem nova coorte única.
Principais achadosDiscute quatro problemas: definir sucesso pelo nível da equipe, usar indicadores isolados, analisar amostras previamente selecionadas e ignorar a frequência do desfecho desejado. Propõe medidas individuais de desempenho, avaliações representativas do jogo e consideração das restrições da amostra e da taxa-base de sucesso.
Aplicação proposta • inferênciaInferência para a Players.cx: definir separadamente promoção, estreia profissional e desempenho posterior; validar previsões em temporadas futuras. Evitar apresentar contratação por um clube como medida automática e suficiente de talento.
LimitaçõesÉ um artigo crítico, sem um novo algoritmo validado ou estimativa única de acurácia. As recomendações precisam ser operacionalizadas conforme os dados e o desfecho escolhido. Não fornece pesos prontos nem comprova que sinais extraídos de súmulas preveem sucesso profissional.
Dados necessáriosDefinição clara do desfecho, identificação longitudinal dos atletas, informações sobre quem entra na amostra e frequência de sucesso. Uma validação exige dados anteriores às previsões e resultados posteriores independentes.
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PAPER 06 / 2017 / Scouting e avaliação

Numeração de camisas por ordem de idade reduz o viés de seleção associado ao efeito da idade relativa

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ÁreaScouting e avaliação
Ano2017
Título originalAge-ordered shirt numbering reduces the selection bias associated with the relative age effect
Universidades e centrosVrije Universiteit Amsterdam
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AcessoTexto completo aberto
AutoresDavid L. Mann; Pleun J. M. A. van Ginneken
Revista ou eventoJournal of Sports Sciences, 35(8), 784–790
Tipo de estudoExperimento com condições distintas de informação de idade
PaísesPaíses Baixos
DOI10.1080/02640414.2016.1189588
Dados / projeto—
Observação do anoPublicado online em 30 de maio de 2016; edição formal de abril de 2017.
Título em portuguêsNumeração de camisas por ordem de idade reduz o viés de seleção associado ao efeito da idade relativa
Amostra e métodoScouts de um clube de elite avaliaram jogadores em jogos de base sob três condições: sem idade, com datas de nascimento ou com camisas numeradas por ordem de idade.
Principais achadosInformar a data de nascimento não eliminou o viés de seleção observado quando os scouts avaliavam jogadores sem informação de idade. Quando sabiam que os números das camisas indicavam a ordem de idade dos atletas, o viés foi eliminado naquele experimento. A apresentação da informação influenciou o julgamento.
Aplicação proposta • inferênciaInferência para a Players.cx: destacar visualmente idade relativa e diferença etária nas comparações, em vez de apenas exibir a data de nascimento. Uma interface própria precisaria ser testada para verificar seu efeito sobre as avaliações.
LimitaçõesO resultado refere-se às condições e aos participantes do experimento; não garante eliminação do viés em outros clubes ou interfaces. Idade relativa é diferente de maturação biológica. O estudo não demonstra que a intervenção melhora a previsão de sucesso profissional.
Dados necessáriosDatas de nascimento confiáveis, data da observação e regra de corte da categoria para calcular idade relativa. Para testar uma interface, seriam necessárias avaliações comparáveis de scouts em condições distintas de apresentação.
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PAPER 07 / 2021 / Trajetórias e predição

Avaliações subjetivas e objetivas em escala nacional de possíveis preditores de talento no futebol de base de elite: investigação da validade prognóstica em um estudo prospectivo

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ÁreaTrajetórias e predição
Ano2021
Título originalNationwide Subjective and Objective Assessments of Potential Talent Predictors in Elite Youth Soccer: An Investigation of Prognostic Validity in a Prospective Study
Universidades e centrosEberhard Karls University of Tübingen; Victoria University
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AcessoTexto completo aberto
AutoresOliver Höner et al.
Revista ou eventoFrontiers in Sports and Active Living, 3, artigo 638227
Tipo de estudoEstudo prospectivo de coorte com regressão logística
PaísesAlemanha; Austrália
DOI10.3389/fspor.2021.638227
Dados / projeto—
Observação do anoPublicado em 28 de maio de 2021.
Título em portuguêsAvaliações subjetivas e objetivas em escala nacional de possíveis preditores de talento no futebol de base de elite: investigação da validade prognóstica em um estudo prospectivo
Amostra e método13.869 jogadores masculinos sub-12 a sub-15 do programa alemão de desenvolvimento de talentos; avaliação do ingresso em academia profissional três temporadas depois.
Principais achadosTestes objetivos e avaliações dos treinadores apresentaram valor prognóstico para ingresso em academia profissional três temporadas depois, alcançado por 9% da amostra. O modelo combinado teve maior poder explicativo; sprint, habilidade tática e drible foram seus principais preditores. O pseudo-R² de 0,15–0,20 não representa acurácia.
Aplicação proposta • inferênciaInferência para a Players.cx: combinar indicadores observáveis e avaliações humanas, definindo o desfecho e o horizonte de previsão. A pesquisa oferece um exemplo de validação prospectiva, sem autorizar transferir seus coeficientes para outra base.
LimitaçõesO desfecho foi ingresso em academia profissional, não profissionalização ou sucesso adulto. A amostra masculina alemã e suas medidas específicas limitam a generalização. Os autores destacam a necessidade de incorporar maturação biológica e ampliar evidências para o futebol feminino.
Dados necessáriosTestes de sprint, agilidade, drible, controle de bola e embaixadinhas; avaliações dos treinadores sobre finalização/chute, resistência, tática e habilidades psicossociais; ingresso em academia após três temporadas. Súmulas não contêm esse conjunto.
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PAPER 08 / 2024 / Trajetórias e predição

Identificação e desenvolvimento de jovens talentos em academias espanholas de futebol: acompanhamento com múltiplos estudos por dez anos

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ÁreaTrajetórias e predição
Ano2024
Título originalThe identification and development of young talent in Spanish soccer academies: A 10-year multi-study follow-up
Universidades e centrosUniversity of Essex; Instituto Politécnico de Viana do Castelo; Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro
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AcessoTexto completo aberto
AutoresJason Moran et al.
Revista ou eventoInternational Journal of Sports Science & Coaching, 19(5), 1984–1994
Tipo de estudoEstudo longitudinal com três análises e acompanhamento de carreira
PaísesReino Unido; Portugal
DOI10.1177/17479541241254767
Dados / projeto—
Observação do anoPublicado online em 20/05/2024; edição de outubro de 2024.
Título em portuguêsIdentificação e desenvolvimento de jovens talentos em academias espanholas de futebol: acompanhamento com múltiplos estudos por dez anos
Amostra e método198 jogadores masculinos de duas academias profissionais de Madri, inicialmente com 13,5–17,9 anos; acompanhamento entre 2009 e 2021. Análises técnicas e psicológicas concentradas em 85 jogadores cujo status posterior foi verificado.
Principais achadosDoze dos 198 jogadores chegaram ao futebol profissional em tempo integral, e sete alcançaram a primeira divisão espanhola. Nos grupos comparados, os futuros profissionais apresentaram melhores resultados em autoconfiança, recepção de bola, condução para frente e avaliação técnica global dos treinadores. Os autores defendem mais tempo de desenvolvimento antes da dispensa.
Aplicação proposta • inferênciaInferência: acompanhar desfechos reais de carreira para avaliar quais sinais observados na base antecipam a progressão. Pode orientar relatórios e validação de modelos, preservando a diferença entre destaque juvenil e sucesso profissional.
LimitaçõesAmostra de apenas dois clubes e somente 12 profissionais; comparações detalhadas limitadas ao subgrupo de 85 atletas. Avaliações técnicas eram subjetivas e o acompanhamento terminou em 2021. A disposição para atuar no exterior também pode afetar a classificação de profissional.
Dados necessáriosHistórico individual da base e carreira adulta, datas e níveis competitivos, avaliações técnicas comparáveis e medidas psicológicas obtidas na época. Súmulas ajudam a reconstruir trajetórias, mas não substituem os testes utilizados.
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PAPER 09 / 2026 / Trajetórias e predição

Padrões de carreira nos sistemas de talentos do futebol masculino e feminino: o caminho típico até a elite é atípico

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ÁreaTrajetórias e predição
Ano2026
Título originalCareer patterns within men’s and women’s soccer talent systems: the typical pathway to the top is atypical
Universidades e centrosUniversity of Groningen; Royal Netherlands Football Association (KNVB)
ArtigoAbrir artigo ↗
Texto abertoAbrir versão ↗
AcessoTexto completo aberto
AutoresJan Verbeek et al.
Revista ou eventoInternational Journal of Performance Analysis in Sport, 26(2), 266–282
Tipo de estudoEstudo retrospectivo quantitativo de trajetórias de carreira
PaísesPaíses Baixos
DOI10.1080/24748668.2025.2479940
Dados / projetoVer dados ↗
Observação do anoPublicado online em 21/03/2025; edição definitiva de 2026, volume 26(2).
Título em portuguêsPadrões de carreira nos sistemas de talentos do futebol masculino e feminino: o caminho típico até a elite é atípico
Amostra e métodoQuase 3.000 jogadores e jogadoras dos sistemas de talentos neerlandeses. Análise da idade de recrutamento, do nível adulto alcançado e da regularidade das trajetórias, quantificada por erros de Guttman.
Principais achadosA relação entre a idade de entrada na academia e a chegada à elite adulta foi fraca. Os autores identificaram trajetórias diversas e interrompidas entre jogadores que atingiram seleções principais; interrupções estiveram positivamente associadas ao status de elite. O estudo questiona a expectativa de uma progressão precoce, contínua e uniforme até o alto nível.
Aplicação proposta • inferênciaInferência: usar o histórico de participações para detectar transições, retornos e progressões tardias, sem penalizar automaticamente uma trajetória irregular. A base longitudinal pode apoiar descoberta de atletas fora do percurso mais esperado.
LimitaçõesAssociações retrospectivas não demonstram que interrupções causem sucesso. O contexto neerlandês e suas definições de seleção e elite limitam a transferência direta para o Brasil. O trabalho descreve padrões de trajetória; não fornece um preditor individual validado para qualquer população.
Dados necessáriosIdentificação consistente de cada atleta, datas de entrada e saída, categorias, clubes, convocações e nível alcançado no futebol adulto. É necessário preservar a sequência temporal e distinguir ausência de registro de interrupção real da carreira.
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PAPER 10 / 2020 / Análise por dados

Avaliação de jogadores de futebol por plus–minus

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ÁreaAnálise por dados
Ano2020
Título originalPlus–minus player ratings for soccer
Universidades e centrosUniversity of Liverpool; University College London
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Texto abertoAbrir versão ↗
AcessoVersão dos autores aberta
AutoresTarak Kharrat; Ian G. McHale; Javier López Peña
Revista ou eventoEuropean Journal of Operational Research, 283(2), 726–736
Tipo de estudoEstudo de modelagem estatística; artigo revisado por pares
PaísesReino Unido
DOI10.1016/j.ejor.2019.11.026
Dados / projeto—
Observação do anoPublicação formal em 2020; manuscrito aceito em 2019; preprint inicial de 2017.
Título em portuguêsAvaliação de jogadores de futebol por plus–minus
Amostra e métodoBase multitemporadas de ligas europeias; o preprint de 2017 descreve 20.868 partidas de 11 ligas.
Principais achadosAdapta o plus–minus ao futebol para estimar a contribuição de jogadores ao desempenho coletivo durante os períodos em que estão em campo, considerando companheiros e adversários. Apresenta versões baseadas em saldo de gols, gols esperados e pontos esperados, além de exemplos de evolução dos ratings e comparação entre ligas.
Aplicação proposta • inferênciaInferência para a Players.cx: experimentar um indicador de contribuição usando escalações e cronologia das partidas, quando completas, para priorizar atletas a observar e complementar o histórico de participação.
LimitaçõesPoucos gols e jogadores que atuam quase sempre juntos dificultam separar contribuições individuais. As estimativas dependem da amostra e da regularização, não demonstram causalidade e não foram validadas automaticamente para categorias de base brasileiras.
Dados necessáriosEscalações, minutos de gols, substituições e expulsões para reconstruir os jogadores em campo em cada segmento. A variante com gols esperados exige também dados das finalizações; súmulas completas podem apoiar a versão básica.
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PAPER 11 / 2019 / Análise por dados

As ações dizem mais que os gols: atribuindo valor às ações dos jogadores de futebol

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ÁreaAnálise por dados
Ano2019
Título originalActions Speak Louder than Goals: Valuing Player Actions in Soccer
Universidades e centrosKU Leuven; SciSports
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AcessoVersão dos autores aberta
AutoresTom Decroos et al.
Revista ou eventoProceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, 1851–1861
Tipo de estudoDesenvolvimento e avaliação de modelo de aprendizado de máquina; conferência acadêmica
PaísesBélgica; Países Baixos
DOI10.1145/3292500.3330758
Dados / projeto—
Observação do anoPublicado nos anais do ACM SIGKDD 2019; existe preprint iniciado em 2018.
Título em portuguêsAs ações dizem mais que os gols: atribuindo valor às ações dos jogadores de futebol
Amostra e métodoEventos de partidas de competições europeias; aplicações de scouting nas temporadas 2016/17 e 2017/18.
Principais achadosApresenta o VAEP e a representação SPADL. O modelo atribui valor a ações conforme alteram as probabilidades de a equipe marcar ou sofrer gol no futuro próximo, incorporando o contexto recente da jogada. Permite agregar passes, dribles, conduções e finalizações para revelar contribuições que gols e assistências isolados não capturam.
Aplicação proposta • inferênciaInferência para a Players.cx: servir de referência para uma futura camada de avaliação de ações e descoberta de jogadores que contribuem na construção das jogadas, caso a plataforma passe a obter eventos detalhados.
LimitaçõesA cobertura se concentra nas ações registradas com bola. A contribuição defensiva calculada não representa toda a marcação ou os movimentos que impediram jogadas. O rating descreve impacto observado e depende do modelo; não comprova potencial futuro do atleta.
Dados necessáriosSequências de eventos com jogador, equipe, tempo, tipo, resultado, parte do corpo e coordenadas de início e fim. É necessário histórico amplo para treinar e validar as probabilidades; apenas a súmula não contém essas informações.
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PAPER 12 / 2019 / Análise por dados

PlayeRank: avaliação de desempenho e classificação de jogadores de futebol com dados e aprendizado de máquina

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ÁreaAnálise por dados
Ano2019
Título originalPlayeRank: Data-driven Performance Evaluation and Player Ranking in Soccer via a Machine Learning Approach
Universidades e centrosUniversity of Pisa; ISTI-CNR; Wyscout
ArtigoAbrir artigo ↗
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AcessoVersão dos autores aberta
AutoresLuca Pappalardo et al.
Revista ou eventoACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 10(5), artigo 59
Tipo de estudoDesenvolvimento e validação de avaliação multidimensional; artigo revisado por pares
PaísesItália
DOI10.1145/3343172
Dados / projetoVer dados ↗
Observação do anoPublicado em 12/09/2019 na ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST).
Título em portuguêsPlayeRank: avaliação de desempenho e classificação de jogadores de futebol com dados e aprendizado de máquina
Amostra e métodoCerca de 31 milhões de eventos, 20 mil partidas e 21 mil jogadores, em 18 competições ao longo de quatro temporadas.
Principais achadosPropõe uma avaliação multidimensional que identifica funções em campo e organiza rankings compatíveis com essas funções. Combina características extraídas dos eventos, pesos aprendidos e agregação do desempenho. Apresenta comparação com avaliações de scouts profissionais e aplicações de busca de jogadores e análise de versatilidade.
Aplicação proposta • inferênciaInferência para a Players.cx: inspirar buscas e listas por função, consistência e versatilidade, em vez de um ranking único para todas as posições. A implementação integral requer enriquecer a base com eventos de jogo.
LimitaçõesOs rankings dependem da definição de desempenho e dos pesos aprendidos. Concordância com scouts não prova capacidade de prever carreira ou sucesso de contratação. O modelo exige eventos detalhados e requer nova validação para jovens e competições diferentes. A coleção pública associada cobre apenas parte dos dados analisados.
Dados necessáriosEventos associados a jogadores, partidas e coordenadas, com características técnicas e resultados das ações, além de posição ou função inferida. São necessários vários jogos por atleta para comparar desempenho e consistência.
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PAPER 13 / 2020 / Análise por dados

Vetores de jogadores: caracterizando o estilo de jogo a partir de sequências de eventos das partidas

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ÁreaAnálise por dados
Ano2020
Título originalPlayer Vectors: Characterizing Soccer Players’ Playing Style from Match Event Streams
Universidades e centrosKU Leuven
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AcessoVersão dos autores aberta
AutoresTom Decroos; Jesse Davis
Revista ou eventoMachine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2019, LNCS 11908, 569–584
Tipo de estudoRepresentação de estilo e avaliação de similaridade; conferência acadêmica
PaísesBélgica
DOI10.1007/978-3-030-46133-1_34
Dados / projeto—
Observação do anoTrabalho do ECML PKDD 2019; capítulo publicado pela Springer em 30/04/2020, ano usado na citação formal.
Título em portuguêsVetores de jogadores: caracterizando o estilo de jogo a partir de sequências de eventos das partidas
Amostra e método9.155 partidas das cinco grandes ligas europeias, entre as temporadas 2012/13 e 2016/17.
Principais achadosRepresenta o estilo por vetores que combinam os locais onde o atleta executa passes, conduções, cruzamentos e finalizações. Reduz a dimensionalidade por fatoração não negativa de matrizes e avalia a representação recuperando identidades a partir de eventos anonimizados. Mostra aplicações de comparação e acompanhamento de estilo.
Aplicação proposta • inferênciaInferência para a Players.cx: fundamentar uma busca de jogadores com estilo semelhante a um atleta de referência e acompanhar mudanças ao longo do tempo, deixando separado o grau de similaridade da qualidade individual.
LimitaçõesSemelhança de estilo não equivale a qualidade ou potencial semelhantes. O método se concentra em ações ofensivas com bola em jogo aberto e não descreve toda a defesa ou movimentação sem bola. O estilo também pode refletir o contexto tático da equipe.
Dados necessáriosEventos de passes, conduções, cruzamentos e finalizações, com identificação do jogador e localização no campo. É preciso volume suficiente por atleta para representar padrões espaciais; escalações e gols isolados não bastam.
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PAPER 14 / 2021 / Análise por dados

Um modelo para avaliação detalhada do valor esperado instantâneo das posses de bola no futebol

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ÁreaAnálise por dados
Ano2021
Título originalA framework for the fine-grained evaluation of the instantaneous expected value of soccer possessions
Universidades e centrosFC Barcelona; Universitat Politècnica de Catalunya; Simon Fraser University; Zelus Analytics
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AcessoTexto completo aberto
AutoresJavier Fernández; Luke Bornn; Daniel Cervone
Revista ou eventoMachine Learning, 110, 1389–1427
Tipo de estudoModelagem de valor de posse com redes neurais e tracking; artigo revisado por pares
PaísesEspanha; Canadá; Estados Unidos
DOI10.1007/s10994-021-05989-6
Dados / projeto—
Observação do anoPublicado em 24/05/2021; preprint de 2020.
Título em portuguêsUm modelo para avaliação detalhada do valor esperado instantâneo das posses de bola no futebol
Amostra e método633 partidas da Premier League de 2013/14 e 2014/15; posições dos jogadores e da bola registradas a 10 Hz.
Principais achadosDesenvolve um modelo de valor esperado da posse, decompondo passes, conduções e finalizações e incorporando as posições dos 22 jogadores e da bola. Produz estimativas calibradas e superfícies visuais para examinar ações realizadas e alternativas possíveis, oferecendo mais contexto para interpretar decisões durante a partida.
Aplicação proposta • inferênciaInferência para a Players.cx: orientar uma futura avaliação contextual de decisões, como escolher entre passe e finalização, ou reconhecer opções valiosas. É uma etapa que depende de obter tracking, além dos dados de súmulas.
LimitaçõesRequer dados espaciais difíceis de obter e sincronizar. A implementação estudada se concentra em ações de jogo aberto e usa uma janela temporal definida para os desfechos. A validação do modelo não demonstra, por si, capacidade de prever sucesso de contratações.
Dados necessáriosTracking sincronizado dos 22 jogadores e da bola, combinado a eventos anotados de passes, conduções e finalizações. Exige preparação de variáveis espaciais e contextuais e separação de partidas para treino, validação e teste.
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PAPER 15 / 2021 / Contexto brasileiro

Mapa de talentos: como população municipal, IDH e data de nascimento podem influenciar a identificação e o desenvolvimento de jogadores no Brasil

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ÁreaContexto brasileiro
Ano2021
Título originalTalent map: how demographic rate, human development index and birthdate can be decisive for the identification and development of soccer players in Brazil
Universidades e centrosUniversidade Federal de Viçosa — Núcleo de Pesquisa e Estudos em Futebol (NUPEF)
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AcessoTexto completo aberto
AutoresIsrael Teoldo; Felippe Cardoso
Revista ou eventoScience and Medicine in Football, 5(4), 293–300
Tipo de estudoEstudo observacional retrospectivo de origem geográfica e nascimento
PaísesBrasil
DOI10.1080/24733938.2020.1868559
Dados / projeto—
Observação do anoPublicado online em 22/02/2021; volume 5(4), 2021.
Título em portuguêsMapa de talentos: como população municipal, IDH e data de nascimento podem influenciar a identificação e o desenvolvimento de jogadores no Brasil
Amostra e método5.359 jogadores da Série A brasileira entre 2003 e 2019. Cruza data e município de nascimento, população municipal e IDH; emprega estatística descritiva, qui-quadrado, correlações e regressão.
Principais achadosO estudo encontrou associações entre chegada à Série A, época do nascimento, população municipal e IDH da cidade de origem. Na amostra, destacou-se a presença de atletas nascidos no primeiro semestre e em municípios de até 100 mil habitantes com IDH acima de 0,501. Os autores discutem como condições de origem e oportunidades influenciam a formação.
Aplicação proposta • inferênciaInferência: mapear regiões e cidades para orientar cobertura de scouting e investigar vieses de oportunidade. Os cruzamentos podem enriquecer uma base de súmulas com contexto territorial e idade relativa, sem exigir dados de tracking.
LimitaçõesA amostra é formada por atletas que já chegaram à Série A, não por todos os jovens em formação. As associações não estimam sozinhas a chance individual de sucesso nem demonstram causalidade. Não justificam excluir jogadores pela origem geográfica, pelo IDH ou pelo mês de nascimento.
Dados necessáriosIdentificação dos atletas, data e município de nascimento, população e IDH municipal compatíveis com o período analisado. Para estimar probabilidades individuais, seria necessário incluir também jovens que não chegaram à elite e acompanhar seus desfechos.
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PAPER 16 / 2024 / Revisões

Variáveis utilizadas na identificação e no desenvolvimento de talentos no futebol: uma revisão de escopo

Fonte: Papers_scouting_futebol.xlsx · abas Papers e Análise · ID 16. Conteúdo importado da planilha.

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ÁreaRevisões
Ano2024
Título originalVariables used for talent identification and development in soccer: A scoping review
Universidades e centrosUniversidade Federal do Piauí; Universidade Federal de Minas Gerais; Universidade Federal de Viçosa; Universidade Federal de São Paulo; Universidade de São Paulo; United Arab Emirates University; University of the Sunshine Coast; CIDESD
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AcessoTexto completo aberto
AutoresValmir O. Silvino et al.
Revista ou eventoKinesiology, 56(2)
Tipo de estudoRevisão de escopo com diretrizes PRISMA-ScR
PaísesBrasil; Emirados Árabes Unidos; Austrália; Portugal
DOI10.26582/k.56.2.9
Dados / projeto—
Observação do anoAno do volume: 2024; busca bibliográfica realizada entre setembro e outubro de 2023.
Título em portuguêsVariáveis utilizadas na identificação e no desenvolvimento de talentos no futebol: uma revisão de escopo
Amostra e método190 artigos sobre identificação e desenvolvimento de jovens jogadores, com buscas em PubMed, Web of Science e Scopus e referências complementares. 80% dos estudos eram transversais e 20% longitudinais.
Principais achadosPredominaram estudos de velocidade (52,1%), maturação (42,1%) e força de membros inferiores (40,5%). Habilidades técnicas apareceram em 16,8% e táticas em 14,2%. A revisão recomenda avaliações que integrem dimensões físicas, técnicas, táticas, maturacionais e psicológicas; evidencia também a predominância de amostras masculinas e desenhos transversais.
Aplicação proposta • inferênciaInferência: usar o catálogo de variáveis e instrumentos para estruturar um protocolo de avaliação e identificar lacunas nos relatórios de scouts. Ajuda a explicitar quais dimensões uma base de súmulas consegue cobrir e quais exigem coleta adicional.
LimitaçõesMapeia quais variáveis foram estudadas, mas frequência de uso não equivale a capacidade de prever sucesso profissional. A predominância de estudos transversais limita conclusões sobre futuro. Incluiu artigos em inglês e a busca terminou em 2023, deixando pesquisas posteriores de fora.
Dados necessáriosPara aplicar os protocolos: testes físicos, medidas de maturação, avaliações técnicas e táticas e instrumentos psicológicos adequados. O artigo serve como inventário metodológico; não disponibiliza uma base única de atletas para treinar um modelo.
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PAPER 17 / 2022 / Scouting e avaliação

“O olho do treinador”: indicadores psicológicos e táticos discriminam o potencial esportivo de jovens futebolistas

Fonte: Papers_scouting_futebol.xlsx · abas Papers e Análise · ID 17. Conteúdo importado da planilha.

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ÁreaScouting e avaliação
Ano2022
Título original“Coach’s eye”: psychological and tactical skills discriminate sporting potential of young soccer players
Universidades e centrosUniversidade Federal de Juiz de Fora; Universidade Federal de Ouro Preto
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AcessoTexto completo aberto
AutoresEduardo Cardoso Vidigal et al.
Revista ou eventoRevista Brasileira de Cineantropometria & Desempenho Humano, 24:e91439
Tipo de estudoEstudo transversal comparativo com avaliação de treinadores e questionários
PaísesBrasil
DOI10.1590/1980-0037.2022v24e91439
Dados / projeto—
Observação do anoVolume 24, 2022; aceito em 18/10/2022.
Título em português“O olho do treinador”: indicadores psicológicos e táticos discriminam o potencial esportivo de jovens futebolistas
Amostra e método101 jogadores brasileiros sub-15 do Projeto Futebol UFJF, com média de 14,6 anos. Treinadores classificaram 44 como alto potencial e 57 como baixo potencial; foram usados TACSIS, SOQ e medida de competência percebida.
Principais achadosOs jogadores classificados pelos treinadores como de alto potencial apresentaram melhores indicadores de posicionamento e decisão, conhecimento sobre outros jogadores, habilidades táticas totais, competitividade e competência percebida. O estudo mostra associações entre o julgamento dos treinadores e dimensões táticas e psicológicas avaliadas por questionários.
Aplicação proposta • inferênciaInferência: incorporar campos sobre tomada de decisão, entendimento tático e dimensões psicológicas em relatórios, com critérios explícitos. Pode ajudar a sistematizar a observação humana e complementar estatísticas disponíveis em súmulas.
LimitaçõesO desfecho é a classificação subjetiva de potencial feita pelos treinadores, não o sucesso profissional futuro. O desenho transversal não testa previsão de carreira nem causalidade. A amostra vem de um único programa e parte dos indicadores é autorrelatada por questionários.
Dados necessáriosAvaliações independentes dos treinadores e respostas a instrumentos de conhecimento tático, orientação esportiva e competência percebida. Súmulas não contêm essas medidas; uma validação preditiva exigiria acompanhamento posterior dos jogadores.
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PAPER 18 / 2026 / Inteligência artificial

Inteligência artificial na identificação de talentos no futebol: revisão sistemática

Fonte: Papers_scouting_futebol.xlsx · abas Papers e Análise · ID 18. Conteúdo importado da planilha.

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ÁreaInteligência artificial
Ano2026
Título originalArtificial intelligence in football talent identification: a systematic review
Universidades e centrosCapital University of Physical Education and Sports; UTAD; Universidade do Porto; Instituto Politécnico de Viseu
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AcessoTexto completo aberto
AutoresRui Zhou et al.
Revista ou eventoFrontiers in Sports and Active Living
Tipo de estudoRevisão sistemática
PaísesChina; Portugal
DOI10.3389/fspor.2026.1770231
Dados / projeto—
Observação do anoPublicado em 20/08/2026. Busca bibliográfica realizada em 15/06/2025.
Título em portuguêsInteligência artificial na identificação de talentos no futebol: revisão sistemática
Amostra e método20 estudos sobre potencial, desempenho, funções e recrutamento.
Principais achadosOs trabalhos usam IA para avaliar desenvolvimento, desempenho e recrutamento. São recorrentes as amostras seletivas, a falta de validação externa e a pouca transparência. Parte das pesquisas usa dados de FIFA ou Football Manager.
Aplicação proposta • inferênciaInferência: avaliar propostas de IA pela origem dos dados, resultado previsto e validação em outros clubes ou contextos.
LimitaçõesEvidência heterogênea e predominantemente masculina. Resultados em jogos virtuais ou validação interna não comprovam desempenho no recrutamento real.
Dados necessáriosConforme o modelo: testes de atletas, eventos, tracking ou perfis. A revisão não oferece um modelo validado para súmulas.
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PAPER 19 / 2019 / Dados e vídeo

Uma base pública de eventos espaço-temporais de partidas de competições de futebol

Fonte: Papers_scouting_futebol.xlsx · abas Papers e Análise · ID 19. Conteúdo importado da planilha.

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ÁreaDados e vídeo
Ano2019
Título originalA public data set of spatio-temporal match events in soccer competitions
Universidades e centrosUniversity of Pisa; ISTI-CNR; Wyscout
ArtigoAbrir artigo ↗
Texto abertoAbrir versão ↗
AcessoTexto completo aberto
AutoresLuca Pappalardo et al.
Revista ou eventoScientific Data, 6, artigo 236
Tipo de estudoDescrição e validação de base pública de dados; artigo revisado por pares
PaísesItália
DOI10.1038/s41597-019-0247-7
Dados / projetoVer dados ↗
Observação do anoPublicado em 28/10/2019.
Título em portuguêsUma base pública de eventos espaço-temporais de partidas de competições de futebol
Amostra e método1.941 partidas, 3.251.294 eventos e 4.299 jogadores, em sete competições masculinas.
Principais achadosDocumenta uma coleção aberta de eventos de jogo, com tempo, localização, jogador, resultado e características de ações como passes, finalizações e faltas. A disponibilização reduz a barreira de acesso a dados detalhados e permite reproduzir estudos de desempenho individual e coletivo, além de desenvolver novos métodos de análise.
Aplicação proposta • inferênciaInferência para a Players.cx: usar a base como laboratório para testar VAEP, similaridade ou rankings antes de investir em coleta própria, e como referência de esquema de dados para integrar futuras anotações de partidas.
LimitaçõesÉ uma coleção histórica de competições masculinas profissionais, não uma cobertura atual ou representativa da base brasileira. Eventos anotados não substituem tracking contínuo e podem carregar erros de registro. A base não contém rótulos de talento futuro.
Dados necessáriosOs próprios arquivos públicos de competições, partidas, jogadores e eventos, associados por identificadores. Para aplicar modelos ao Players.cx, seriam necessários eventos equivalentes dos atletas e torneios de interesse.
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PAPER 20 / 2018 / Dados e vídeo

SoccerNet: uma base escalável para localizar ações em vídeos de futebol

Fonte: Papers_scouting_futebol.xlsx · abas Papers e Análise · ID 20. Conteúdo importado da planilha.

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ÁreaDados e vídeo
Ano2018
Título originalSoccerNet: A Scalable Dataset for Action Spotting in Soccer Videos
Universidades e centrosKing Abdullah University of Science and Technology (KAUST)
ArtigoAbrir artigo ↗
Texto abertoAbrir versão ↗
AcessoVersão dos autores aberta
AutoresSilvio Giancola et al.
Revista ou evento2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)
Tipo de estudoBase de vídeo anotado e avaliação de métodos de detecção; workshop acadêmico
PaísesArábia Saudita
DOI10.1109/CVPRW.2018.00223
Dados / projetoVer dados ↗
Observação do anoApresentado no CVPR Workshop on Computer Vision in Sports 2018; preprint de abril de 2018.
Título em portuguêsSoccerNet: uma base escalável para localizar ações em vídeos de futebol
Amostra e método500 jogos completos, 764 horas de vídeo e 6.637 anotações de gols, cartões e substituições, de 2014 a 2017.
Principais achadosIntroduz um benchmark para localizar eventos raros em vídeos longos de futebol. Parte de registros de partidas e refina manualmente os instantes para resolução de um segundo, com três classes: gols, cartões e substituições. Define protocolos e modelos de referência para medir a detecção temporal desses acontecimentos.
Aplicação proposta • inferênciaInferência para a Players.cx: apoiar protótipos que conectem acontecimentos da súmula a trechos de vídeo e reduzam o tempo de busca do scout, mantendo a avaliação técnica do atleta como uma tarefa adicional.
LimitaçõesA versão original localiza apenas três classes de acontecimentos e não oferece um avaliador de talento nem todos os eventos técnicos de cada atleta. Vídeos profissionais europeus diferem de gravações de categorias de base; acesso ao acervo segue as condições do projeto.
Dados necessáriosVídeos de partidas e anotações temporais para treinar e testar a localização de eventos. Uma aplicação com atletas específicos exigiria também identificar os jogadores envolvidos e sincronizar os clipes aos registros da plataforma.
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02 / Registro integral

Do primeiro podcast ao Discord

Quatro perguntas e quatro respostas disponíveis no compartilhamento, com texto e links preservados. Listas foram convertidas em tabelas para facilitar a leitura.

PartePergunta originalLeitura
01tem podcasts par scouts exclusivo em portugues ou outras linguasLer resposta ↓
02Scouted?Ler resposta ↓
03e newsletter tem alguma? canais do youtube?Ler resposta ↓
04ache os principais subs do reddit tem discord?Ler resposta ↓
CONVERSA 01 / 04

Podcasts para scouts

Você perguntoutem podcasts par scouts exclusivo em portugues ou outras linguas

Tem, sim, Pedro — podcasts voltados a scouting, avaliação de jogadores e recrutamento no futebol. Para você, eu começaria pelo Footlink Talks, em português, e pelo The Chris Gill Podcast, em inglês.

Alguns se concentram no trabalho do scout; outros também abrangem análise de desempenho, dados e gestão. Estes foram os mais interessantes que encontrei:

Os mais especializados

PodcastIdiomaO que você encontra
Footlink TalksPortuguês — BrasilSérie sobre captação, análise de mercado e organização do scouting, com profissionais de clubes. Há episódios sobre identificação de talentos na base do Atlético-MG e estruturação do scout da base do Botafogo. É uma produção ligada à plataforma Footlink, distribuída no feed do Footure. footlink.app+1
Visão (Peri)EsféricaPortuguês — PortugalConversas sobre metodologias de scouting e análise de jogo: observação, recrutamento, relação com a direção esportiva e uso de software. É um acervo para estudar: os últimos episódios listados no catálogo consultado são de 2024. Apple Podcasts
The Chris Gill PodcastInglêsEntrevistas com scouts, analistas e diretores esportivos sobre como trabalham dentro dos clubes. Aborda análise por vídeo, dados, recrutamento, montagem de elenco e carreira. Tem episódios publicados em outubro de 2026. Apple Podcasts+1
A.I. In FootballInglêsMuito alinhado ao seu interesse em tecnologia: como estruturar decisões de contratação usando dados e IA, definir o perfil procurado, montar listas de candidatos e revisar decisões. O foco atual declarado é o processo de recrutamento dos clubes. Apple Podcasts
The SCOUTED PodcastInglêsFocado em jogadores sub-23, talentos emergentes, torneios de base e perfis de atletas. Eu usaria principalmente para acompanhar como os analistas descrevem e comparam jogadores; o programa também discute tendências táticas. Apple Podcasts
Il Calcio e lo ScoutingItalianoBastante específico sobre a profissão de observador: ficha técnica, fontes de informação, avaliação mental e organização de um banco de jogadores. Episódios curtos, geralmente de 7 a 10 minutos. O acervo encontrado é de 2021–2022. amazon.com
La Libreta del ScoutEspanholTem episódios sobre identificação de talentos e estrutura dos departamentos de captação, além de análises de jogadores. Uma particularidade: o autor informa usar NotebookLM na produção dos episódios, a partir de seus materiais e análises. open.spotify.com+1

Em português, estas duas entrevistas também merecem entrar

Os programas abaixo têm um escopo mais amplo, mas estes episódios são diretamente sobre scouting:

The Pitch Invaders — João Amaral, head scout do Barcelona

Ouvir o episódio #359
9 de outubro de 2026 · 58 minutos

A conversa aborda as competências de um scout, o processo de contratação do Barcelona, a observação do mercado brasileiro e sul-americano e mudanças na prospecção para La Masia. É uma boa entrada para entender como um departamento de scouting pensa. Footure Podcasts

Folha Seca — Pedro Ferreira, diretor técnico do Nottingham Forest

Ouvir o episódio #96
17 de setembro de 2026 · 2h42

Entra em assuntos bem específicos: captação na formação do Benfica, observação presencial e por vídeo, avaliação mental dos jogadores, equipes-sombra e relação entre scouting, dados e networking. Pela pauta, é uma das conversas mais aprofundadas desta seleção. Apple Podcasts

O episódio que eu colocaria primeiro para você

Pensando no Players.cx, eu começaria por:

The Chris Gill Podcast #114 — Sezer Unar, analista de dados do Galatasaray
12 de outubro de 2026 · 59 minutos

Os capítulos incluem:

0130:04: construção de plataformas e relatórios automatizados.
0234:10: scouting e recrutamento.
0340:04: como comparar jogadores de ligas diferentes.
0446:20: softwares e ferramentas utilizados.
0553:03: IA e mudanças tecnológicas. Apple Podcasts

Minha escolha seria esse para pensar o produto, o Footlink Talks para entender a operação de captação no Brasil e o SCOUTED para estudar a linguagem usada na avaliação de jovens jogadores.

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CONVERSA 02 / 04

O universo SCOUTED

Você perguntouScouted?

SCOUTED é uma publicação especializada em descobrir e analisar jovens jogadores de futebol. Eles têm revista, análises, podcast e, agora, um produto de relatórios para departamentos de recrutamento de clubes. scoutedftbl.com

Site oficial · Podcast no Spotify

Como é o podcast?

É em inglês, com foco em futebol sub-23: talentos emergentes, características dos jogadores, tendências táticas e clubes que trabalham com jovens. Para esclarecer a recomendação anterior: ele é mais voltado à análise de jogadores e ao raciocínio por trás do scouting do que exclusivamente à carreira de scout. Apple Podcasts

Dois episódios que mostram bem a proposta:

01The midfield’s next generation: análise de quatro meio-campistas — Kees Smit, Pablo Barrios, Victor Froholdt e Kennet Eichhorn.
02Mapping the future of midfield: como as mudanças táticas no meio-campo influenciam os perfis dos jogadores que estão surgindo. Apple Podcasts

O que existe além do podcast

FrenteO que fazem
Revista e conteúdo editorialPerfis de jogadores, reportagens e análises, em formato digital e impresso. scoutedftbl.com
SCOUTED50Seleção anual de 50 talentos para acompanhar, com ranking e análise. SCOUTED
ArchetypesUm projeto que classifica jogadores por características e funções em campo. Eles partem da observação e tentam traduzir essas características em métricas para encontrar atletas semelhantes. scoutedftbl.com
SCOUTED ProAssinatura de relatórios produzidos pela equipe deles para scouts, analistas e departamentos de recrutamento. Combina observação por vídeo com dados da SkillCorner. pro.scoutedftbl.com

A parte que eu estudaria para o Players.cx: SCOUTED Pro

Eles vendem uma entrega mensal de inteligência sobre jogadores. Segundo a descrição do produto, o assinante recebe um PDF com:

01Pelo menos cinco jogadores analisados em profundidade, na lista principal.
02Pelo menos 20 nomes para acompanhar, com indicação do motivo pelo qual chamaram atenção.
03Avaliações por vídeo e por dados, incluindo estilo, pontos fortes, aspectos a desenvolver, nível atual e projeção de potencial. pro.scoutedftbl.com

Na página consultada, o preço de lançamento é de £249,99 por mês ou £2.499,99 por ano, com acesso para toda a equipe, sem limite de usuários. pro.scoutedftbl.com

Minha leitura para o seu projeto: é um benchmark concreto de como transformar observação e dados em um produto pago para clubes. Vale estudar principalmente como eles escolhem os jogadores, estruturam os relatórios e explicam por que cada nome merece atenção — essa entrega se aproxima bastante do valor que você quer criar com os relatórios no Players.cx.

Ver o SCOUTED Pro e a descrição do produto

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CONVERSA 03 / 04

Newsletters e YouTube

Você perguntoue newsletter tem alguma? canais do youtube?

Tem, sim — e encontrei opções bem voltadas à prática do scouting. Para você, eu daria atenção especial ao Liam Henshaw, que publica tanto newsletter quanto vídeos sobre relatórios, ferramentas e análise de jogadores com dados.

Newsletters

NewsletterIdiomaO que você encontra
Radar do Mercado — FootHubPortuguêsRotina do scout, análise de mercado, jogadores para acompanhar e competições para observar talentos. Tem conteúdo sobre definição de perfis, mapeamento de atletas e organização das listas de monitoramento. É publicada no LinkedIn. Eu começaria por essa em português. LinkedIn+1
Football Progression Path — Liam HenshawInglêsComo trabalhar com scouting e análise: escrever relatórios, comunicar avaliações, usar dados, construir portfólio e entender o funcionamento dos clubes. Gratuita, com envio anunciado às segundas-feiras. Uma edição recente ensina como começar seu primeiro relatório de scout. Liam Henshaw
SCOUTEDInglêsPerfis de jovens jogadores, descoberta de talentos, análises e reportagens sobre recrutamento. Tem cadastro gratuito e conteúdo reservado a assinantes. É a que eu acompanharia para estudar como transformar análise de jogadores em uma publicação que as pessoas querem ler. www.scoutedftbl.com+1
The Scout’s Notebook — Tom MannInglêsRelatórios individuais, perfis por posição, avaliação de potencial e montagem de elenco. O autor apresenta o trabalho pela perspectiva de um scout do futebol inglês fora das ligas profissionais principais. Inscrição gratuita. Boa referência para observar a estrutura e a linguagem dos relatórios. The Scout's Notebook
The Head Scout — Danny PeacockInglêsObservações de jogos, descoberta de jogadores e experiências de scouting pelo Reino Unido, incluindo futebol de base e divisões inferiores. Gratuita. Combina com aquela sua pesquisa sobre as divisões inglesas e jogadores fora da elite. The Head Scout

Para o marketplace de relatórios do Players.cx, eu estudaria especialmente o The Scout’s Notebook: o próprio autor destaca avaliações de tomada de decisão, posicionamento, movimentação, qualidade técnica e adequação a diferentes funções e sistemas. É uma referência útil para pensar o que torna um relatório valioso para quem vai comprá-lo. The Scout's Notebook

Canais do YouTube

CanalIdiomaO que vale acompanhar
FootHubPortuguêsPriorize a playlist FH Explica — Scouting. Aborda carreira, rotina, relatórios, ferramentas e processos de contratação. O canal também tem conteúdos mais amplos sobre a indústria do futebol. FootHub
FooturePortuguêsA série Footlink Talks é particularmente relevante para captação de atletas e organização do scouting nos clubes brasileiros. O episódio com Dennys Dilettoso, do Botafogo, entra nos processos da base e na organização das informações. Football Company
Liam HenshawInglêsScouting com dados, relatórios, modelos de avaliação e ferramentas. O site reúne materiais práticos, incluindo modelo de relatório e um vídeo sobre construir um sistema de avaliação de jogadores com notebook Jupyter e dados gratuitos. É o que mais combina com seu lado de desenvolvimento. liamhenshaw.com
Chris GillInglêsEntrevistas com scouts, analistas e profissionais dos clubes. Bom para entender os departamentos por dentro: como usam vídeo, dados, software e IA. O episódio com Sezer Unar, do Galatasaray, está disponível em vídeo. YouTube+1
SkillCornerInglês, com vídeos em portuguêsA série Smarter Scouting mostra como usar métricas para distinguir perfis de jogadores dentro de uma posição: laterais, zagueiros, meias, pontas e atacantes. É conteúdo da própria fornecedora de dados, com aplicações dos seus produtos. SkillCorner+2
Hudl StatsbombInglêsPara aprofundamento técnico: palestras e pesquisas sobre dados, modelagem e decisões nos clubes. O acervo inclui trabalhos sobre planejamento de elenco, estilo de jogo e modelos de análise de jogadores. Statsbomb Blog Archive

Três vídeos para abrir primeiro

1. Construir um modelo de avaliação de jogadores — Liam Henshaw

How to build a player rating model like a football club

O site do autor disponibiliza o notebook Jupyter e informa que ele baixa os dados gratuitos da Impect para montar o modelo. Eu começaria por esse para pensar em funcionalidades do Players.cx. liamhenshaw.com

2. Rotina, relatórios e tecnologias — FootHub

Entrevista com Guilherme Dias, apresentado como head scout do Palmeiras

A pauta inclui atividades do dia a dia, habilidades necessárias, processo de contratação, elaboração dos relatórios e tecnologias utilizadas. É uma boa entrada para entender as necessidades de quem trabalha na área. FootHub

3. Como diferenciar perfis usando dados — SkillCorner

Smarter Scouting #1 — Laterais, em português

Compara um lateral de alta intensidade, que apoia por fora, com um lateral invertido, que participa mais por dentro, e explica quais métricas ajudam a identificar cada perfil. É um exemplo concreto de como transformar números em uma avaliação útil para recrutamento. skillcorner.com

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CONVERSA 04 / 04

Reddit e Discord

Você perguntouache os principais subs do reddit tem discord?

Achei, sim. Para scouting de futebol, eu priorizaria os subs de dados, avaliação de jogadores e tática. No Discord, encontrei três opções com divulgação oficial — em inglês e espanhol.

Reddit: os principais para acompanhar

Esta é minha seleção por utilidade para o que você está buscando, incluindo o lado de dados do Players.cx. Os cinco abaixo são predominantemente em inglês.

SubredditO que você encontraMinha avaliação
r/FootballDataAnalysisProjetos com dados de futebol, comparação e similaridade de jogadores, visualizações, APIs e ferramentas em desenvolvimento.Minha primeira escolha para o lado de dados e produto. Há pessoas apresentando plataformas e pedindo feedback, embora o feed também tenha bastante autopromoção. reddit.com
r/sportsanalyticsAnálise esportiva, programação, fontes de dados, projetos e carreira. Encontrei discussão específica sobre engenharia de dados aplicada a scouting e recrutamento.Bom para trocar ideias técnicas. É multiesporte; vale pesquisar dentro dele por soccer, scouting, recruitment e player analysis. reddit.com+1
r/footballscoutingIdentificação de talentos, dúvidas sobre scouting e contatos. Há, por exemplo, uma postagem de alguém que se apresenta como scout na Itália buscando conexões no futebol sueco.É o mais diretamente ligado ao tema, mas o feed mistura bastante notícia, estatística geral e comparação de jogadores. reddit.com+1
r/footballtacticsFunções em campo, formações, pressão, comportamento coletivo, treinamento e bibliografia.Útil para melhorar a leitura do jogador dentro do modelo de jogo. As conversas são mais sobre tática e treino do que recrutamento. reddit.com
r/SoccerCoachResourcesDiscussões de treinadores sobre desenvolvimento, futebol de base, planejamento e dificuldades do trabalho com atletas.Bom complemento para quem trabalha com jovens jogadores, especialmente para entender as necessidades de quem os treina. reddit.com

Dois complementares:

01r/bootroom — futebol praticado, desenvolvimento individual e carreira. Tem muito conteúdo sobre equipamentos, mas encontrei uma conversa útil sobre como estruturar um relatório de scouting. reddit.com+1
02r/futebol — opção em português, para acompanhar contexto de clubes e discussões brasileiras. É generalista, com notícias, jogos e humor; a presença de conteúdo especializado em scouting é ocasional. reddit.com

Duas discussões que já vale abrir

01Engenheiro de dados querendo entrar em análise de futebol e scouting — conversa sobre fontes, ferramentas e como transformar conhecimento técnico em um projeto de avaliação de jogadores. reddit.com
02Como criar um modelo de relatório de scouting — discussão sobre organização, evidências, contexto e recomendação final. reddit.com

Discord: três opções relevantes

1. Analytics Cup — SkillCorner × PySport

Inglês · convite após cadastro

Comunidade ligada à competição de análise de dados da SkillCorner com a PySport. O Discord serve para conhecer outros participantes, discutir os dados, fazer perguntas e encontrar parceiros para projetos. A edição atual inclui futebol e basquete, com espaço para análises, métricas, visualizações e ferramentas.

Para você, é a opção que eu priorizaria para trocar ideias com pessoas construindo soluções de análise de atletas. A página oficial informa que o convite do Discord é enviado após o cadastro. PySport+1

Entrada: Analytics Cup 2.0 — página oficial

2. LanusStats — comunidade de futebol e dados

Espanhol · convite público

Comunidade hispânica divulgada pelo projeto LanusStats, ligado a Python, dados e visualizações de futebol. É uma opção interessante para conversar sobre o lado técnico da análise.

O convite continua publicado na documentação oficial do projeto. Não consegui confirmar se ele está aceitando novas entradas neste momento. PyPI

Entrada: Discord do LanusStats · Página oficial que divulga o convite

3. Trivote — Double Pivot / Expecting Goals / Grace on Football

Inglês · acesso associado às assinaturas

Discord compartilhado pelos projetos de análise de futebol Double Pivot, Expecting Goals, de Michael Caley, e Grace on Football, de Grace Robertson.

Eu o escolheria para discussões sobre métricas, desempenho e interpretação do jogo. A página do Expecting Goals confirma o servidor e informa que a liberação de acesso é manual; Grace também o apresenta como benefício da assinatura paga. Expecting Goals+1

Entrada e informações: Expecting Goals — comunidade e Discord

Em português, não encontrei um Discord público dedicado a scouting com confirmação suficiente para recomendar. Para começar, minha combinação seria r/FootballDataAnalysis + r/footballscouting + Analytics Cup: desenvolvimento de ferramentas, conversas sobre observação e recrutamento, e troca técnica com outros analistas.


Se quiser, posso:

01Explorar os principais subreddits de scouting e análise de futebol
02Detalhar opções de comunidades de Discord para análise e scouting em futebol
03Sugira combinação de subs e Discord mais indicados para aprendizado e networking
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03 / Rastreabilidade

Todos os links da conversa

61 endereços distintos após remover parâmetros de campanha. As fontes dos nove perfis do X estão identificadas no diretório.

Origem: Podcasts de scouting em português ↗. Este registro cobre somente o conteúdo disponibilizado nesse link.

NºReferênciaEndereçoParte
01Footlink Talks ↗https://podcasts.apple.com/br/podcast/footlink-talks-06-dennys-dilettoso-botafogo/id1122324863?i=10007438506491
02footlink.app +1 ↗https://footlink.app/footlink-talks-02-denis-moreira/1
03Visão (Peri)Esférica ↗https://podcasts.apple.com/pt/podcast/vis%C3%A3o-peri-esf%C3%A9rica/id17215012861
04The Chris Gill Podcast ↗https://open.spotify.com/show/5ZocCdjxjdVJZjO4UNNNew1
05Apple Podcasts +1 ↗https://podcasts.apple.com/us/podcast/the-chris-gill-podcast/id17412118431
06A.I. In Football ↗https://open.spotify.com/show/06PoPrF1MBcdPBCQkB6E7l1
07Apple Podcasts ↗https://podcasts.apple.com/gb/podcast/a-i-in-football/id17088282041
08The SCOUTED Podcast ↗https://open.spotify.com/show/4qYVKC8RlHCJrwrRCx0w6H1, 2
09Apple Podcasts ↗https://podcasts.apple.com/gb/podcast/the-scouted-podcast/id11670823631, 2
10Il Calcio e lo Scouting ↗https://open.spotify.com/show/4at0Hft1sbnTSLCzF5WBbK1
11amazon.com ↗https://www.amazon.com/Il-Calcio-e-lo-Scouting/dp/B08K59Y6GV1
12La Libreta del Scout ↗https://open.spotify.com/show/033wSN3Pq6M72I8BIFTsJ81
13open.spotify.com +1 ↗https://open.spotify.com/show/033wSN3Pq6M72I8BIFTsJ8?si=L-hIhcDrQ-WWZif06GlLnw1
14Ouvir o episódio #359 ↗https://footure.podbean.com/e/the-pitch-invaders-359-joao-amaral-head-scout-do-barcelona/1
15Ouvir o episódio #96 ↗https://podcasts.apple.com/pt/podcast/folha-seca-96-pedro-ferreira-technical-director-do/id1510674807?i=10007903069631
16The Chris Gill Podcast #114 — Sezer Unar, analista de dados do Galatasaray ↗https://podcasts.apple.com/gb/podcast/football-data-analyst-at-galatasaray-s-k-sezer-unar-114/id1741211843?i=10007959119741
17scoutedftbl.com ↗https://scoutedftbl.com/about/2
18Site oficial ↗https://scoutedftbl.com/2, 3
19The midfield’s next generation ↗https://open.spotify.com/episode/66Krkzt241UPBLmKRVrijF2
20Mapping the future of midfield ↗https://open.spotify.com/episode/5ZeBVf5YDQFrQFi7ifCxL12
21SCOUTED ↗https://scoutedftbl.com/tag/scouted50/2
22scoutedftbl.com ↗https://scoutedftbl.com/scouted-archetypes-explained-player-profiles/2
23pro.scoutedftbl.com ↗https://pro.scoutedftbl.com/product/2
24pro.scoutedftbl.com ↗https://pro.scoutedftbl.com/pricing/2
25Radar do Mercado — FootHub ↗https://www.linkedin.com/newsletters/radar-do-mercado-74244371469014753283
26Football Progression Path — Liam Henshaw ↗https://www.liamhenshaw.com/newsletter3
27www.scoutedftbl.com +1 ↗https://www.scoutedftbl.com/3
28The Scout’s Notebook — Tom Mann ↗https://tmscouting.substack.com/3
29The Scout's Notebook ↗https://tmscouting.substack.com/about3
30The Head Scout — Danny Peacock ↗https://dannypeacock.substack.com/3
31The Head Scout ↗https://dannypeacock.substack.com/about3
32FootHub ↗https://www.youtube.com/@FootHubbr3
33FH Explica — Scouting ↗https://www.youtube.com/playlist?list=PLHLTntdjU4IJujK5wQhPzHW0DPPL2TtC53
34FootHub ↗https://foothub.com.br/foothub-se-tornou-referencia-em-scouting/3
35Footure ↗https://www.youtube.com/@FootureFC3
36Football Company ↗https://footure.com.br/footlink-talks-06-dennys-dilettoso/3
37Liam Henshaw ↗https://www.youtube.com/@liam-henshaw3
38liamhenshaw.com ↗https://www.liamhenshaw.com/3
39Chris Gill ↗https://www.youtube.com/@chrisgill_UK3
40YouTube +1 ↗https://www.youtube.com/%40chrisgill_UK3
41SkillCorner ↗https://www.youtube.com/channel/UCCsDB7nkziyQy22F1WM5b1g3
42SkillCorner +2 ↗https://skillcorner.com/pt/articles/smarter-scouting-metrics-guide3
43Hudl Statsbomb ↗https://www.youtube.com/StatsBomb3
44Statsbomb Blog Archive ↗https://blogarchive.statsbomb.com/news/statsbomb-conference-2024-research-papers/3
45How to build a player rating model like a football club ↗https://www.youtube.com/watch?v=C9wq-W7qSu03
46Entrevista com Guilherme Dias, apresentado como head scout do Palmeiras ↗https://youtube.com/live/zFm_OMrN0js3
47Smarter Scouting #1 — Laterais, em português ↗https://www.youtube.com/watch?v=VEmsdfXd5uk3
48skillcorner.com ↗https://skillcorner.com/pt/articles/smarter-scouting-profiling-players-beyond-the-position-group-fullbacks3
49r/FootballDataAnalysis ↗https://www.reddit.com/r/FootballDataAnalysis/4
50r/sportsanalytics ↗https://www.reddit.com/r/sportsanalytics/4
51r/footballscouting ↗https://www.reddit.com/r/footballscouting/4
52r/footballtactics ↗https://www.reddit.com/r/footballtactics/4
53r/SoccerCoachResources ↗https://www.reddit.com/r/SoccerCoachResources/4
54r/bootroom ↗https://www.reddit.com/r/bootroom/4
55r/futebol ↗https://www.reddit.com/r/futebol/4
56Engenheiro de dados querendo entrar em análise de futebol e scouting ↗https://www.reddit.com/r/sportsanalytics/comments/1wx2x1p/how_can_i_learn_football_data_analytics_and/4
57Como criar um modelo de relatório de scouting ↗https://www.reddit.com/r/bootroom/comments/1v1w39g/need_help_creating_a_scout_report_template/4
58PySport +1 ↗https://pysport.org/analytics-cup/editions/analytics-cup24
59PyPI ↗https://pypi.org/project/lanusstats/4
60Discord do LanusStats ↗https://discord.gg/3Nk7Pe6mb84
61Expecting Goals +1 ↗https://www.expectinggoals.com/about4