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dc.rights.licenseLicencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC BY-NC-ND 4.0)es
dc.contributor.advisorDíaz Guimaraens, Carlos Daniel
dc.contributor.authorAplanalp Aguilera, Jéssica Paulina
dc.date.accessioned2021-07-13T23:02:41Z
dc.date.accessioned2022-09-21T22:16:45Z
dc.date.available2021-07-13T23:02:41Z
dc.date.available2022-09-21T22:16:45Z
dc.date.issued2020-09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/46452
dc.description.abstractEl presente trabajo aplica análisis de redes sociales a equipos de fútbol con la finalidad de encontrar un mecanismo sencillo y fácil de replicar, que sirva para encontrar la pieza clave dentro de cualquier grupo de trabajo, y a su vez, busca aproximar una relación entre los insumos y los outputs para cada equipo. Para ello, se realizó un estudio de caso en equipos de fútbol: se considera a cada equipo como una firma tradicional, que como tal, cuenta con un plantel de trabajadores y un mánager que los dirige y ordena en pos de maximizar beneficios. Fueron analizados los niveles de centralidad de cada posición que un jugador puede adoptar en el campo de juego, para las temporadas 2012/2013 a 2018/2019 de la UEFA Champions League. Se formaron un total de 1.746 redes, ponderadas y dirigidas. A cada uno de los nodos se le calculó la centralidad between, in degree y out degree, capturando de esa forma distintos aspectos de la red. Se encontraron diferencias entre el promedio de centralidades para cada una de las posiciones en estudio. Los mediocampistas centrales resultaron ser los jugadores con mayores niveles de centralidad para las tres medidas estudiadas, confirmando así su importancia en el proceso de vinculación del equipo. A su vez, se asume que el número de goles anotados por cada equipo y las medidas de centralidad de sus integrantes están directamente relacionados. Además, se piensa que otras variables que escapan del control de la institución -como la importancia de los equipos y la condición de local- tienen impacto en el marcador. La relación entre estos factores y el número de goles fue estimada por mínimos cuadrados ordinarios. Fue discutida la endogeneidad y se realizaron pruebas para verificar la consistencia de los estimadores. Los resultados de la estimación apuntan a que a mayor centralidad between, mayor cantidad de goles anotados. A su vez, las variables exógenas a la red impactan con el signo esperado: los equipos que juegan de local y enfrentan equipos relativamente menos importantes (en términos de partidos ganados, palmarés, etc.) convierten, en promedio, un mayor número de goles.es
dc.format.extent68 p.es
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoeses
dc.publisherUniversidad Católica del Uruguayes
dc.subjectMemoria de grado (Economía)es
dc.subjectFútboles
dc.titleJugador clave y optimización en equipos de fútbol: enfoque desde el análisis de redes socialeses
dc.typeTrabajo final de gradoes


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