TRABAJO FIN DE ESTUDIOS
Análisis observacional del comportamiento tácticoen carreras de 5.000 metros
Sonia Aragón Calvo
MASTER EN INVESTIGACIÓN EN BASES PSICOLÓGICAS DE LA ACTIVIDAD
FÍSICO-DEPORTIVA
Tutor: Daniel Lapresa AjamilFacultad de Letras y de la Educación
Curso 2010-2011
© El autor© Universidad de La Rioja, Servicio de Publicaciones, 2012
publicaciones.unirioja.esE-mail: [email protected]
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5.000metros, trabajo final de estudios
de Sonia Aragón Calvo, dirigido por Daniel Lapresa Ajamil (publicado por la Universidadde La Rioja), se difunde bajo una Licencia
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Departamento de Ciencias de la Educación
TRABAJO FIN DE MÁSTER
ANÁLISIS OBSERVACIONAL DEL COMPORTAMIENTO TÁCTICO EN CARRERAS DE 5000 METROS
SONIA ARAGÓN CALVO
Director: Dr. Daniel Lapresa Ajamil
Logroño, Julio 2011
Visto bueno del Director para la presentación
del Trabajo de Investigación
Fdo.: Dr. Daniel Lapresa Ajamil
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
I
INDICE
1. INTRODUCCIÓN
1.1. Orígenes del Atletismo ……………………………………………………..1
1.2. Encuadre de las carreras de fondo desde la ciencia de la acción motriz……3
1.3. Carreras de fondo……………………………………………………………4
1.4. las pruebas de 5000 metros y 10.000 m……………………………………..5
1.5. La IAAF (International Amateur Athletics Federation)…………………….5
1.5.1. Campeonatos Mundiales de Atletismo……………………………6
1.5.1.1. París 2003………………………………………………..8
1.5.1.2. Berlín 2009………………………………………………9
1.5.2. Juegos Olímpicos ………………………………………………..11
1.5.2.1. Atenas 2004…………………………………………….12
1.5.2.2. Pekín 2008 ……………………………………………..13
1.5.3. Campeonatos Europeos de Atletismo……………………………15
1.5.3.1. Goteborg 2006 …………………………………………15
1.5.3.2. Barcelona 2010 ………………………………………...17
1.6. Planteamiento del problema ……………………………………………….18
Índice
II
1.7. Estado de la investigación actual ………………………………………….19
1.7.1. En relación a la táctica de carrera ……………………………….19
1.7.2. En relación al gasto energético en una carrera de 5000 m. ……...22
1.8. Objetivos …………………………………………………………………..24
2. MÉTODO
2.1. Decisiones metodológicas ……………………………………………….25
2.2. Diseño de investigación …………………………………………………26
2.3. Participantes ………...…………………………………………………...27
2.4. Instrumentos ……………………………………………………………..27
2.4.1. Infraestructura y materiales ……………………………………...27
2.4.2. Instrumento de observación ……………………………………..28
2.4.2.1. Estructura del instrumento de observación ……………29
2.4.2.2. Descripción de los criterios del instrumento
de observación …………………………………………31
2.4.3. Instrumento de notación …………………………………………38
2.4.4. Instrumentos tecnológicos de digitalización y compresión de
las imágenes ……………………………………………………..40
2.4.5. Instrumentos de registro y codificación …………………………40
2.4.6. Instrumentos de análisis …………………………………………40
2.5. Procedimiento ……………………………………………………………41
2.6. Registro y codificación de los datos ……………………………………..41
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
III
2.7. Calidad del dato ………………………………………………………….44
2.7.1. Constancia intersesional …………………………………………44
2.7.2. Formación de observadores ……………………………………..45
2.7.3. Análisis de varianza: Concordancia de las observaciones
y generalizabilidad de los resultados ……………………...……46
2.8. Análisis de datos: detección de patrones temporales (T-Patterns) ………48
3. RESULTADOS
3.1. Relativos a la calidad del dato …………………………………………...53
3.2. A partir del instrumento de notación …………………………………….55
3.2.1.Campeonato del Mundo, París 2003 ……………………...……...55
3.2.2.Campeonato del Mundo, Berlín 2009 …………………………....57
3.2.3.Juegos Olímpicos, Atenas 2004 ………………………………….57
3.2.4.Juegos Olímpicos, Pekín 2008 …………………………………...59
3.2.5.Campeonato de Europa, Goteborg 2006 …………………………59
3.2.6.Campeonato de Europa, Barcelona 2010 ………………………...61
3.3. Patrones temporales (T-Patterns) ………………………………………..61
3.3.1. Multieventos: ocurrencia por carrera ……………………………61
3.3.2. Patrones temporales detectados …………………………………68
3.4. De los patrones temporales en el instrumento notacional ……………….79
Índice
IV
4. DISCUSIÓN
4.1. De la calidad del dato ……………………………………………………87
4.2 Del análisis notacional ……………………………………………………88
4.3. De los patrones temporales (T-Patterns) ………………………………...92
4.3.1.Del análisis de la globalidad de las carreras ……………………..92
4.3.2.De la comparación entre carreras ………………………………...93
5. CONCLUSIONES
Conclusiones …………………………………………………………………95
6. PROPUESTAS DE FUTURO
Propuestas de futuro ………………………………………………………….97
7. REFERENCIAS
Referencias …………………………………………………………………...99
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
V
INDICE DE FIGURAS
Figura 1.- Eliud Kipchoge en un apretado final con El Gerrouj (París, 2003)………..…8
Figura 2.- Kenenisa Bekele ……………………………………………………………10
Figura 3.- Hicham El Gerrouj ………………………………………………………….12
Figura 4.- Bekele celebrando el récord y la medalla Olímpica en Beijing 2008 ………14
Figura 5.- Jesús España ………………………………………………………………..16
Figura 6.- Mohammed Farah …………………………………………………………..17
Figura 7.- Posición inicial de carrera en la salida de 5000 m…………………………..32
Figura 8.- Disposición de grupo en fila (GPF) …………………………………...…....32
Figura 9.- Disposición de grupo en Horizontal (GPH) ………………………………...33
Figura 10.- Instrumento informático de registro Match Vision. ……………………….42
Figura 11.- Fragmento de registro mediante el parámetro duración utilizando el
software Match Vision ……………………………………………………42
Figura 12.- Parrilla de la TG realizada con el programa SPSS ………………………..46
Figura 13.- Dendograma correspondiente al patrón temporal con número de orden 3 ..49
Índice de Figuras
VI
Figura 14.- Parámetros de búsqueda en Theme………………………………………....50
Figura 15.- Patrones obtenidos tras 5 aleatorizaciones ………………………………...51
Figura 16.- Probabilidad de que el patrón obtenido sea fruto del azar ………………...52
Figura 17.- Resultado instrumento notación Campeonato Mundial París 2003 …...….56
Figura 18.- Resultado instrumento notación Campeonato Mundial Berlín 2009……....56
Figura 19.- Resultado instrumento notación JJOO Atenas 2004 ……………………....58
Figura 20.- Resultado instrumento notación JJOO Pekín 2008 ………………………..58
Figura 21.- Resultado instrumento notación Campeonato Europeo Goteborg 2006 .....60
Figura 22.- Resultado instrumento notación Campeonato Europeo Barcelona 2010 .....60
Figura 23.- Multieventos constitutivos de la carrera París, 2003 ……………………...62
Figura 24.- Número de ocurrencias de los multieventos constitutivos de la carrera
París, 2003 ………………………………………………………………...62
Figura 25.- Multieventos constitutivos de la carrera Berlín, 2009 …………………….63
Figura 26.- Número de ocurrencias de los multieventos constitutivos de la carrera
Berlín, 2009 ………………………………………………………………..63
Figura 27.- Multieventos constitutivos de la carrera Atenas, 2004 ……………………64
Figura 28.- Número de ocurrencias de los multieventos constitutivos de la carrera
Atenas, 2004 ……………………………………………………………...64
Figura 29.- Multieventos constitutivos de la carrera Pekín, 2008 ……………………..65
Figura 30.- Número de ocurrencias de los multieventos constitutivos de la carrera
Pekín, 2008 ……………………………………………………………….65
Figura 31.- Multieventos constitutivos de la carrera Goteborg, 2006 …………………66
Figura 32.- Número de ocurrencias de los multieventos constitutivos de la carrera
Goteborg, 2006 ……………………………………………………………66
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
VII
Figura 33.- Multieventos constitutivos de la carrera Barcelona, 2010 ………………...67
Figura 34.- Número de ocurrencias de los multieventos constitutivos de la carrera
Barcelona, 2010 …………………………………………………………...67
Figura 35.- Distribución de alcance de patrones. …………………………………..….68
Figura 36.- Distribución de niveles de los patrones ………………………………..….68
Figura 37.- Todos los patrones ……………………………………………...…………69
Figura 38.- Patrón nº de orden 1. Berlín y Pekín. …………………………………...…72
Figura 39.- Patrón nº de orden 2: Goteborg y París …………………………………....72
Figura 40.- Patrón nº de orden 3: Berlín y Pekín …………………………………...….73
Figura 41.- Patrón nº de orden4: Barcelona y París ……………………………………73
Figura 42.- Patrón nº de orden 5: Berlín y Pekín ………………...…………………….74
Figura 43.- Patrón nº de orden 6: Berlín y Pekín ………………………………...…….74
Figura 44.- Patrón nº de orden 7: Barcelona y París ………………………………...…75
Figura 45.- Patrón nº de orden 8: Barcelona y París ………………………………......75
Figura 46.- Patrón nº de orden 9: Berlín y Pekín………………………………...……..76
Figura 47.- Patrón nº de orden 10: Barcelona y París ……………………………...…..76
Figura 48.- Patrón nº de orden 11: Goteborg y París …………………………………..77
Figura 49.- Patrón nº de orden 12: Barcelona y Berlín………………...……………….77
Figura 50.- Patrón nº de orden 13: Berlín y Goteborg ………………………...……….78
Figura 51.- Patrón nº de orden 14: Goteborg y París …………………………………..78
Figura 52.- Patrón nº de orden 15: Barcelona y Berlín……………………………...….79
Figura 53.- Patrón nº de orden 16: Berlín y Pekín ……………………………...……...79
Índice de Figuras
VIII
Figura 54.- Resultado instrumento notación Campeonato Mundial Berlín 2009 y
JJOO Pekín 2008 ……………………………………………………….....81
Figura 55.- Resultado instrumento notación Europeo Barcelona 2010
y Campeonato Mundial París 2003 ………………………………………..82
Figura 56.- Resultado instrumento notación Campeonato Europeo Goteborg 2006
y Campeonato Mundial París 2003 ………………………………………..83
Figura 57.- Resultado instrumento notación Europeo Barcelona 2010
y Campeonato Mundial Berlín 2009 ………………………………………84
Figura 58.- Resultado instrumento notación Campeonato Mundial Berlín 2009
y Campeonato Europeo Goteborg 2006 …………………………………...85
Figura 59.- Registro notacional del final de la carrera Paris, 2003 ……………………88
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
IX
INDICE DE TABLAS
Tabla 1.-Datos principales de la IAAF ………………………………………………….6
Tabla 2.- Sedes de los Mundiales de Atletismo, desde 1983 a 2015 ……………………7
Tabla 3.- Resultados de la final de 5000 m. en Mundiales de París 2003 ………………9
Tabla 4.- Resultados de la final de 5000 m. en Mundiales de Berlín 2009 ……………10
Tabla 5.- Sedes de los Juegos Olímpicos de Verano 1992-2016 ………………………11
Tabla 6.- Resultados de la final de 5000 m. de las Olimpiadas de Atenas 2004 ………13
Tabla 7.- Resultados de la final de 5000 m. de las Olimpiadas de Pekín 2008 ………..14
Tabla 8.- Sedes de los campeonatos Europeos de Atletismo 2002-2014 ……………...15
Tabla 9.- Resultados de la final de 5000 m. de los Europeos de Goteborg 2006 ……...16
Tabla 10.- Resultados de la final de 5000 m. de los Campeonatos de Europa :
Barcelona, 2010 ……………………………………………………………18
Tabla 11.- Sedes de campeonatos e infraestructuras …………………………………..28
Tabla 12.- Criterios fijos del instrumento de observación ……………………………..29
Tabla 13.- Relación de los criterios variables del instrumento de observación ……….30
Índice de Tablas
X
Tabla 14.- Estructura del Instrumento de observación: criterios y codificación ………35
Tabla 15.- Estructura del Instrumento de notación: criterios y codificación …………..39
Tabla 16.- Modelo Lineal General de TG y valores obtenidos …………..……………53
Tabla 17.- Plan de optimización de la faceta carreras ……………...………………….54
Tabla 18.- Multieventos por carrera …………………………………………………...61
Tabla 19.- Características de los patrones temporales detectados ……………...……...69
Sonia Aragón Calvo
1
1. INTRODUCCIÓN
1.1. Orígenes del Atletismo
La historia del atletismo puede ser tan antigua como la de la humanidad. De
acuerdo con Rius (2005), desde los tiempos primitivos, todo ser humano muestra una
tendencia natural a poner a prueba sus recursos físicos.
Pueden encontrarse huellas de las actividades atléticas en bajorrelieves egipcios
que se remontan al año 3500 a.C., pero las primeras noticias documentadas de
competiciones atléticas en la antigüedad se localizan en Grecia e Irlanda, siendo por
tanto el atletismo la forma organizada de deporte más antigua (Durántez, 2004 a).
Mansilla (1994), explica que en la literatura griega clásica se encuentran
descripciones de carreras celebradas en la Hélade al menos mil años antes del
nacimiento de la era cristiana, asociadas a fiestas religiosas. Por otro lado, el primer
olimpionikós -campeón- cuyo nombre conocemos es Coroebus, vencedor de la carrera
de velocidad (stadion) en el año 776 a.C.
Al principio –Durántez (2004 a)-, la prueba del stadion era la única del
programa. Más tarde se añadieron otras, como el diaulos (dos stadia), el dólico (cuya
longitud oscilaba entre siete y veinticuatro stadia) y el pentatlón (que incluía la carrera
del stadion, salto de longitud, disco, jabalina y lucha). Los vencedores recibían grandes
honores, y algunas hazañas eran relatadas por famosos escritores y filósofos. De hecho,
se conoce la mayor parte de los nombres de los antiguos campeones olímpicos gracias a
las listas compiladas por celebridades como Hipias, Aristóteles y Escisión el africano.
Siguiendo con Durántez (2004 a, b), los premios que recibían los vencedores
eran de un valor considerable en relación con el nivel económico de la época y los
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
2
incentivos eran tan grandes que el riesgo de inducir a la corrupción llegó a punto
extremo. Teniendo en cuenta estas circunstancias, no es descabellado suponer que el
final de los juegos, decretado por el emperador romano Teodosio en el año 393, llegó
como efecto resultante de varios factores y no como una mera consecuencia de las
rivalidades religiosas y políticas. Durante ocho siglos no se celebraron competiciones
organizadas de atletismo.
En cuanto a los Celtas y según García Sánchez (2010), fundaron Los Lugnas
Games, más tarde llamados Tailteann Games (se celebraban en Tailti, condado de Meta,
hoy Teltown, al noroeste de Dublín) y que tuvieron su origen en fiestas locales. Según
el “Antiguo Libro de Leinster”, escrito hacia el año 1150 a.C., los juegos se celebraron
por vez primera el año 829 a.C. El programa de pruebas atléticas incluía salto de altura,
salto con pértiga, lanzamiento de piedra y lanzamiento de jabalina. Estos juegos se
celebraban anualmente, en el mes de agosto. Con el paso del tiempo perdieron
importancia y continuidad pero, de una forma u otra, sobrevivieron hasta el siglo XIV.
Noticias relativas a los Tailteann Games nos llegaron también a través de las
antiguas sagas irlandesas, en las cuales la historia y la leyenda parecían entrelazarse
estrechamente, lo cual puede afirmarse también hasta cierto punto de los relatos de los
antiguos juegos griegos. En la transición de la Edad Antigua a la Edad Media
(Rodríguez, 2000) se desarrollaron nuevas corrientes culturales y religiosas que
contribuyeron a restar importancia a los ejercicios atléticos.
De acuerdo con Monroy y Sáez (2008), en el continente europeo el deporte
sobrevivió gracias a los torneos caballerescos o militares y a deportes atléticos de unas
características no muy alejadas de las que dominan en nuestros días comenzaron a
desarrollarse en las islas Británicas. En el siglo XII la ciudad de Londres podía alardear
de varios terrenos atléticos donde personas de diferentes clases ponían a prueba su
destreza física en pruebas de carrera, salto y lanzamiento. En Escocia estos ejercicios
atléticos desempeñaron un papel importante en las fiestas populares, que hasta cierto
punto han perdurado hasta nuestros días, especialmente las pruebas de pesos
Alrededor de la mitad del siglo XIX, según Salvador (2004) y Rius (2005), se
restauraron las competiciones de atletismo. Las pruebas se convirtieron en el deporte
favorito de los ingleses y en 1834 un grupo de atletas de esta nacionalidad acordaron los
mínimos exigibles para competir en determinadas pruebas. También en el siglo XIX se
realizaron las primeras reuniones atléticas universitarias entre las universidades de
Sonia Aragón Calvo
3
Oxford y Cambridge (1864), el primer mitin nacional en Londres (1866) y el primer
mitin amateur celebrado en Estados Unidos en pista cubierta.
El seguimiento del atletismo aumentó en Europa y América hasta que en 1896 se
iniciaron en Atenas los Juegos Olímpicos de la era moderna, una modificación
restaurada de los antiguos juegos que los griegos celebraban en Olimpia. Durante los
siglos XX y XXI, los juegos se han celebrado en varios países a intervalos de cuatro
años, excepto en tiempo de guerra.
En 1913 se fundó la Federación Internacional de Atletismo Amateur, con sede
central de Londres, con el fin de ser organismo rector de las competiciones de atletismo
a escala internacional, estableciendo las reglas y dando oficialidad a los récords
obtenidos por los atletas.
1.2. Encuadre de las carreras de fondo desde la ciencia de la acción motriz
Ya hace más de 30 años que el profesor Pierre Parlebas de la Sorbona de París,
creó los principios y conceptos fundamentales de la ciencia de la acción motriz. Esta
aportación ha venido a cubrir la necesidad disciplinar de mostrar maneras de estudiar,
investigar e interpretar las prácticas físicas desde una óptica original, a partir de los
rasgos y características que las distinguen (Parlebas, 1989).
La influencia de la obra de Parlebas en diversos grupos de investigadores
españoles y también de otros países (Francia, Italia, Latinoamérica, etc.) originó que en
el seno de cada uno de esos colectivos se tomaran iniciativas diferentes, pero a la vez
complementarias en el estudio y aplicación de las distintas expresiones o ámbitos del
deporte, los juegos o las prácticas motrices en general.
Estas iniciativas llevaron a proponer un contacto regular entre los diversos
investigadores; propósito que empezó a hacerse realidad a partir de 1995, año en que se
organizó el primer seminario en praxiología motriz en el INEFC de Lleida.
Posteriormente, Amiens (1996), Las Palmas de Gran Canaria (1997), Barcelona (1999),
A Coruña (2000), Madrid (2001), Lleida (2002) y Murcia (2004), fueron las sedes de
los siguientes encuentros.
Una de las contribuciones más directas de la Praxiología Motriz (Parlebas,
2001), permite en conseguir diferenciar con rigor y coherencia, las distintas clases o
grupos de deportes. El estudio de la lógica interna de los deportes permite indicar que
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
4
existen varias familias que disponen de estructuras subyacentes o mecanismos de
funcionamiento parecidos:
o Los deportes psicomotores en un medio estable: en este grupo se
encuentra el deporte que nos ocupa en el presente trabajo de
investigación -el atletismo en pista en calles separadas o en
agrupamiento-, la natación, la gimnasia rítmica o la gimnasia artística.
o Los deportes sociomotores en un medio estable: en este apartado se
deben diferenciar los deportes de cooperación (gimnasia rítmica de
conjuntos), los deportes de oposición (judo, esgrima, tenis) y los deportes
de cooperación-oposición (fútbol, baloncesto, voleibol, tenis por parejas).
o Los deportes psicomotores en un medio inestable: como piragua en aguas
vivas, parapente, escalada, esquí en slalom, etc.
o Los deportes sociomotores en un medio inestable: en este grupo de
encuentran las carreras de atletismo fuera de pista (cross, maratón),
ciclismo (tour de Francia, Vuelta a España) o las competiciones de vela
por equipos.
En cada grupo de deportes, los mecanismos de funcionamiento exigen a los
deportistas responder ante problemas práxicos de naturaleza bien dispar (Lagardera y
Lavega, 2003).
1.3. Carreras de fondo
Las carreras cuya distancia es superior a los 3000 metros (m.) se denominan
pruebas de fondo o larga distancia. Estas carreras son muy populares en Europa, donde
se celebran con frecuencia carreras de 5000 m. y 10000 m. El estilo utilizado por los
fondistas evita cualquier exceso en los movimientos; la acción de rodillas es ligera, los
movimientos de los brazos se reducen al mínimo y las zancadas son más cortas que las
de las carreras de velocidad o media distancia (Mansilla, 1994).
Entre las carreras de fondo más agotadoras están las de cross y la de maratón. A
diferencia de otras carreras de larga distancia, que se corren sobre pistas de composición
variada, las de campo a través o cross se disputan en escenarios naturales, generalmente
Sonia Aragón Calvo
5
accidentados. Debido a la variedad de condiciones y lugares en que tienen lugar, resulta
difícil homologar récords en este tipo de carreras. Las carreras de maratón se corren
normalmente sobre pisos pavimentados en circuitos urbanos. Los corredores de ambas
disciplinas deben aprender a ascender desniveles con zancadas cortas y eficientes y a
descender con rapidez sin agitarse ni descontrolar el paso y ritmos adecuados. Es
esencial un paso uniforme y mantenido.
Las carreras de campo a través exceden normalmente de 14,5 kilómetros (km.).
La distancia de la prueba de maratón es de 42,195 km. La carrera de maratón se
convirtió en un acontecimiento popular a partir de la década de 1970, celebrándose
carreras en numerosas ciudades del mundo, como Boston, Nueva York, Chicago,
Londres, Seúl y Madrid, entre otras.
Las carreras de fondo del atletismo en pista, principalmente están integradas por:
5000 m. y 10000 m. Son las dos carreras lisas de fondo que se celebran dentro del
estadio.
1.4. Las pruebas de 5000 m. y 10000 m.
Los 5000 m. lisos o 5000 m. planos son una prueba de fondo del actual atletismo
que en el formato actual debutaron, en su modalidad masculina, en los Juegos
Olímpicos celebrados en 1912 en Estocolmo mientras que, en su modalidad femenina,
no formaron parte del programa olímpico hasta los Juegos celebrados en 1996 en
Atlanta (Durántez, 2004 b)
Los 10000 m. lisos son una prueba de fondo del actual atletismo que en el
formato actual debutaron, en su modalidad masculina, en los Juegos Olímpicos
celebrados en 1912 en Estocolmo mientras que, en su modalidad femenina, no formaron
parte del programa olímpico hasta los Juegos celebrados en 1984 en Seúl (Mandell,
1990; Durántez, 2004 a).
1.5. La IAAF (International Amateur Athletics Federation)
La IAAF es el órgano de gobierno del atletismo a nivel mundial (tabla 1). Fue
fundada en 1912, bajo la denominación de International Amateur Athletics Federation,
por representantes de 17 federaciones nacionales de atletismo -Quercetani (1964, 1992)-
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
6
en su primer congreso celebrado en Estocolmo. La sede central de la IAAF1 se
encuentra en Mónaco desde octubre de 1993.
Desde 1982, la IAAF ha acometido varios cambios en sus reglas internas que
permiten que los atletas puedan recibir compensaciones económicas por su
participación en competiciones atléticas. A pesar de esto, la IAAF mantuvo la palabra
“amateur” en su nombre hasta el congreso celebrado en 2001, en el que el significado
de las siglas IAAF pasó de ser Federación Internacional de Atletismo Amateur al
actual Asociación Internacional de Federaciones de Atletismo.
Entre sus funciones se encuentran la estandarización de métodos para medir el
tiempo en las pruebas cronometradas, así como el mantenimiento y reconocimiento de
récords del mundo de atletismo en sus distintas categorías.
Tabla 1.-Datos principales de la IAAF
Asociación Internacional de Federaciones
de Atletismo
Acrónimo IAAF
Tipo Organización deportiva
Fundación 17 de julio de 1912 (98 años)
Sede Mónaco
Administración Presidente:
Lamine Diack
Sitio web iaaf.org
1.5.1. Campeonatos Mundiales de Atletismo
El Campeonato Mundial de Atletismo es la máxima competición de atletismo de
carácter internacional. Es organizado por la IAAF desde 1983; las tres primeras
1 Información actualizada desde la página web oficial de la IAAF : http://www.iaaf.org/ visitada el 22/03/2011
Sonia Aragón Calvo
7
ediciones -de 1983 a 1991- se disputaron de forma cuatrienal, pero a partir de su cuarta
edición -en 1993-, se convirtió en bienal. Las sedes de los Mundiales y los años de
celebración se exponen en la tabla 2.
Tabla 2.- Sedes de los Mundiales de Atletismo, desde 1983 a 2015
Edición Año Sede País Estadio Atletas Federaciones
I 1983 Helsinki Finlandia Estadio Olímpico de
Helsinki
1.804 191
II 1987 Roma Italia Estadio Olímpico de
Roma
1.741 157
III 1991 Tokio Japón Estadio Olímpico de
Tokio
1.517 164
IV 1993 Stuttgart Alemania Estadio Gottlieb-Daimler 1.689 167
V 1995 Gotemburgo Suecia Estadio Ullevi 1.804 191
VI 1997 Atenas Grecia Estadio Olímpico de
Atenas
2.266 200
VII 1999 Sevilla España Estadio Olímpico de la
Cartuja
1.944 203
VIII 2001 Edmonton Canadá Estadio de la
Mancomunidad
1.766 200
IX 2003 París Francia Stade de France 2.008 203
X 2005 Helsinki Finlandia Estadio Olímpico de
Helsinki
1.800 196
XI 2007 Osaka Japón Estadio Nagai 1.981 200
XII 2009 Berlín Alemania Estadio Olímpico de
Berlín
2.101 202
XIII 2011 Daegu Corea del
Sur
Estadio de Daegu
XIV 2013 Moscú Rusia Estadio Olímpico Luzhnikí
XV 2015 Pekín China Estadio Nacional de
Pekín
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
8
A continuación nos centraremos en los Campeonatos Mundiales que han
constituido el muestreo observacional del presente trabajo.
1.5.1.1. París, 2003
El IX Campeonato Mundial de Atletismo se celebró en París (Francia) entre el
23 y el 31 de agosto de 2003 bajo la organización de la IAAF y la Federación Francesa
de Atletismo. Las competiciones se llevaron a cabo en el estadio Stade de France.
La prueba de 5000 m. fue ganada por el atleta keniano Eliud Kipchoge (figura
1), con un tiempo de 12:52.79.
Figura 1.- Eliud Kipchoge en un apretado final con El Gerrouj (París, 2003)
En la tabla 3, se exponen los resultados oficiales de la prueba final de 5000 m.
masculinos2, en el Campeonato del Mundo, 2003, en París. En la competición,
participaron un total de 29 atletas, que disputaron dos mangas clasificatorias. La final se
celebró el domingo 31 de agosto de 2003 a las 18:40 h.
2 Los datos de estos campeonatos han sido obtenidos de su página web oficial: http://www.iaaf.org/ visitada el 30/04/2011
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9
Tabla 3.- Resultados de la final de 5000 m. en Mundiales de París 2003
Medalla Ranking Atleta País Tiempo
1 Eliud Kipchoge KEN 12:52.79
2 Hicham El Guerrouj MAR 12:52.83
3 Kenenisa Bekele ETH 12:53.12
4 John Kibowen KEN 12:54.07
5 Abraham Chebii KEN 12:57.74
6 Gebregziabher Gebremariam ETH 12:58.08
7 Richard Limo KEN 13:01.13
8 Zersenay Tadese ERI 13:05.57
9 Juan Carlos de la Ossa ESP 13:21.04
10 Abderrahim Goumri MAR 13:23.67
11 Abiyote Abate ETH 13:23.81
12 Alejandro Suárez MEX 13:24.51
13 Belz cristiana IUE
13:26.02
14 Outaibi Moukheld Al- KSA 13:38.92
Jorge Torres EE.UU 13:43.37
1.5.1.2. Berlín, 2009
La prueba de de 5000 m. -hombres- en el Campeonato del Mundo de Atletismo
2009, se celebró en el Estadio Olímpico de Berlín, del 20 y 23 de agosto de este mismo
año.
El Campeón del Mundo fue el atleta etíope Kenenisa Bekele (figura 2), con un
tiempo de 13:17.09.
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
10
Figura 2.- Kenenisa Bekele
Los resultados de la final del Campeonato del Mundo de Berlín 2009, en la
prueba de 5000 m. en la categoría masculina3, se exponen en la tabla 4.
Tabla 4.- Resultados de la final de 5000 m. en Mundiales de Berlín 2009
Medalla Ranking Atleta País Tiempo
1 Kenenisa Bekele ETH 13:17.09
2 Bernard Lagat EE.UU. 13:17.33
3 James Kwalia C'Kurui QAT 13:17.78
4 Moses Ndiema Kipsiro UGA 13:18.11 SB
5 Eliud Kipchoge KEN 13:18.95
6 Ali Abdosh ETH 13:19.11
7 Mohammed Farah GBR 13:19.69
8 Matthew Tegenkamp EE.UU 13:20.23
9 Vincent Kiprop Chepkok KEN 13:21.31
10 Jesús España ESP 13:22.07
11 Chakir Boujattaoui MAR 13:23.05
12 Chris Solinsky EE.UU. 13:25.87
13 Joseph Ebuya KEN 13:39.59
14 Anis Selmouni MAR 13:44.59
15 Teklemariam Medhin ERI 13:44.65
3 Datos sacados de la página oficial del Campeonato : http://berlin.iaaf.org/index.html, visitada el 01/05/2011
Sonia Aragón Calvo
11
1.5.2. Juegos Olímpicos
Los Juegos Olímpicos u Olimpíadas son eventos deportivos multidisciplinarios
en los que participan atletas de diversas partes del mundo. Existen dos tipos de Juegos
Olímpicos: los Juegos Olímpicos de Verano y los Juegos Olímpicos de Invierno, que se
realizan con un intervalo de cuatro años. La organización encargada de la realización de
los mismos es el Comité Olímpico Internacional (COI).
Siguiendo a Durántez (2004 a), los Juegos Olímpicos actuales se inspiraron en
los del siglo XVII organizados por los antiguos griegos en la ciudad de Olimpia, entre
los años 776 a. C. y el 393 d. C. En el siglo XIX, surgió la idea de realizar unos eventos
similares a los organizados en la Antigüedad, los que se concretarían mentalmente
gracias a las gestiones del noble francés Pierre Frèdy, Barón de Coubertain. La primera
edición de los llamados Juegos Olímpicos de la Era Moderna se realizó en Atenas.
Desde aquella oportunidad, los Juegos Olímpicos de Verano han sido realizados cada
cuatro años en diversas partes del planeta (tabla 5), siendo las únicas excepciones las
ediciones de 1916, 1940 y 1944, debido al estallido de la Primera y Segunda Guerra
Mundial.
Los próximos Juegos Olímpicos de Verano se celebrarán en Londres, Reino
Unido, en el año 2012 -véase tabla 5-, mientras que los Juegos Olímpicos de Invierno se
celebrarán en Sochi, Rusia, en el año 2014:
Tabla 5.- Sedes de los Juegos Olímpicos de Verano 1992-2016
Año Edición Sede País
1992 XXV edición Barcelona España
1996 XXVI edición Atlanta Estados Unidos
2000 XXVII edición Sídney Australia
2004 XXVIII edición Atenas Grecia
2008 XXIX edición Pekín R.P. China
2012 XXX edición Londres Reino Unido
2016 XXXI edición Río de Janeiro Brasil
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
12
A continuación nos centraremos en los Campeonatos Olímpicos que han
constituido el muestreo observacional del presente trabajo.
1.5.2.1. Atenas, 2004
El atletismo en los Juegos Olímpicos de Atenas 2004 se llevó a cabo en el
Estadio Olímpico de Atenas. Las competiciones se celebraron entre el 18 y el 29 de
agosto de 2004.
Las pruebas de lanzamiento de peso no tuvieron lugar dentro del estadio, sino en
el antiguo Estadio de Olimpia, en el Peloponeso, a 365 km de Atenas. Las pruebas de
maratón, tanto masculina como femenina, se celebraron en un recorrido de
reminiscencias históricas, con la salida en el pueblo de Maratón y la llegada en el viejo
Estadio Panathinaiko, sede de los primeros Juegos Olímpicos de la Era Moderna en
1896.
La carrera de 5000 m. fue ganada por Hicham El Gerrouj (figura 3), atleta
marroquí, con un tiempo de 13:14.39.
Figura 3.- Hicham El Gerrouj
Los resultados de la final en la prueba de 5000 m. en la categoría masculina4 se
exponen en la tabla 6.
4 Resultados sacados de la página web oficial: http://www.olympic.org/athens-2004-summer-olympics , visitada el 02/05/2011
Sonia Aragón Calvo
13
Tabla 6.- Resultados de la final de 5000 m. de las Olimpiadas de Atenas 2004
Medalla Ranking Atleta País Tiempo
1 Hicham El Guerrouj MAR 13:14.39
2 Kenenisa Bekele ETH 13:14.59
3 Eliud Kipchoge KEN 13:15.10
4 Gebre Egziabher Gebremariam ETH 13:15.35
5 Dejene Berhanu ETH 13:16.92
6 John Kibowen KEN 13:18.24
7 Zersenay Tadesse ERI 13:24.31
8 Craig Mottram AUS 13:25.70
9 Hicham Bellani MAR 13:31.81
10 Ali Saidi Sief ALG 13:32.57
11 Tim Broe USA 13:33.06
12 Alistair Ian Cragg IRL 13:43.06
13 Abderrahim Goumri MAR 13:47.27
14 Samir Moussaoui ALG 14:02.01
Abraham Chebii KEN DNF
1.5.2.2. Pekín, 2008
El atletismo en los Juegos Olímpicos de Pekín 2008 contó con 47 eventos, 24
masculinos y 23 femeninos, siendo el deporte con mayor número de eventos dentro de
los 28 presentes en dicha cita olímpica. La competición atlética se disputó entre el 15 y
el 24 de agosto de 2008.
Los eventos deportivos de esta especialidad se realizaron principalmente en la
pista del Estadio Nacional de Pekín, aunque las pruebas de maratón y de marcha atlética
se efectuaron en dos circuitos urbanos acondicionados para la ocasión.
La carrera de 5000 m. fue ganada por Kenenisa Bekele (figura 4), atleta etíope
que en esta final batió el récord olímpico con un tiempo de 12:57.82.
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
14
Figura 4.- Bekele celebrando el récord y la medalla Olímpica en Beijing 2008
Los resultados en la final de la prueba de 5000 m. masculinos5 se reflejan en la
tabla 7.
Tabla 7.- Resultados de la final de 5000 m. de las Olimpiadas de Pekín 2008
Medalla Ranking Atleta País Tiempo
1 Kenenisa Bekele ETH 12:57.82
2 Eliud Kipchoge KEN 13:02.80
3 Edwin Cheruiyot Soi KEN 13:06.22
4 Moses Ndiema Kipsiro UGA 13:10.56
5 Abreham Cherkos ETH 13:16.46
6 Tariku Bekele ETH 13:19.06
7 Juan Luis Barrios MEX 13:19.79
8 James Kwalia C'Kurui QAT 13:23.48
9 Bernard Lagat USA 13:26.89
10 Kidane Tadasse ERI 13:28.40
11 Aelemayehu Bezabeh ESP 13:30.48
12 Thomas Pkemei Longosiwa KEN 13:31.34
13 Matthew Tegenkamp USA 13:33.13
14 Jesús España ESP 13:55.94
Alistair Ian Cragg IRL DNF
5 Resultados sacados de la página web oficial del campeonato: http://en.beijing2008.cn/ visitada el 02/05/2011
Sonia Aragón Calvo
15
1.5.3. Campeonatos Europeos de Atletismo
El Campeonato Europeo de Atletismo es la máxima competición de atletismo a
nivel europeo. Es organizado desde 1934 por la Asociación Europea de Atletismo
(AEA). Actualmente se realiza cada año par. En la tabla 8, se exponen las sedes de los
últimos Campeonatos de Europa.
Tabla 8.- Sedes de los campeonatos Europeos de Atletismo 2002-2014
Edición Año Sede País Estadio
XVIII 2002 Múnich Alemania Estadio Olímpico de Múnich
XIX 2006 Gotemburgo Suecia Estadio Ullevi
XX 2010 Barcelona España Estadio Olímpico Lluís Companys
XXI 2012 Helsinki Finlandia Estadio Olímpico de Helsinki
XXII 2014 Zurich Suiza
Letzigrund
A continuación nos centraremos en los Campeonatos Europeos que han
constituido el muestreo observacional del presente trabajo.
1.5.3.1. Goteborg, 2006
El XIX Campeonato Europeo de Atletismo se celebró en Gotemburgo (Suecia),
entre el 6 y el 13 de agosto de 2006 y fue organizado por la Asociación Europea de
Atletismo (EAA) y por la Federación Sueca de Atletismo.
Las competiciones se realizaron en el Estadio Ullevi de la ciudad sueca. En el
evento participaron unos 1400 atletas representantes de 49 países afiliados a la EAA.
La carrera fue ganada por el atleta español Jesús España (figura 5), con un
tiempo de 13:44.70.
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
16
Figura 5.- Jesús España
Los resultados de la prueba de 5000., en su categoría masculina6, se exponen en
la tabla 9:
Tabla 9.- Resultados de la final de 5000 m. de los Europeos de Goteborg 2006
Medalla Ranking Atleta País Tiempo
1 ESPAÑA, Jesús ESP 13:44.70
2 FARAH, Mo GBR 13:44.79
3 HIGUERO, Juan Carlos ESP 13:46.48
4 AKKAS, Halil TUR 13:46.53
5 ZOUBAA, Khalid FRA 13:55.09
6 SKOOG, Henrik SUE 13:56.34
7 VILLALOBOS, Pablo ESP 13:58.25
8 LIEFERS, Gert-Jan HOL 13:58.70
9 BORDUKOV, Eduard RUS 14:00.30
10 COMPERNOLLE, Tom BEL 14:03.37
11 RIZKI, Monder BEL 14:04.96
12 Mc CORMICK, Nick GBR 14:06.18
13 Van HOOSTE, Tom BEL 14:15.32
BAKKEN, Marius NOR DNF
CRAGG, Alistair IRL DNF
6 Resultados sacados de la página web oficial del campeonato: http://www.european-athletics.org/ visitada el 03/05/2011
Sonia Aragón Calvo
17
1.5.3.2. Barcelona, 2010
Los Campeonatos Europeos de Atletismo se disputaron en Barcelona desde el 26
de julio al 1 de agosto de 2010, en el estadio Olímpico de Montjuic.
La carrera la ganó Mohammed Farah (figura 6), atleta británico de origen
somalí, con un tiempo de 13:31.18.
Figura 6.- Mohammed Farah
Los resultados de la prueba de 5000 en Barcelona 2010, en su categoría
masculina7, se exponen en la tabla 10:
7 Resultados sacados de la página web oficial del campeonato: http://www.european-athletics.org/barcelona2010/european-athletics el 03/05/2011
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
18
Tabla 10.- Resultados de la final de 5000 m. de los Campeonatos de Europa : Barcelona, 2010
Medalla Ranking Atleta País Tiempo
1 FARAH, Mo GBR 13:31.18
2 ESPAÑA, Jesús ESP 13:33.12
3 IBRAHIMOV, Hayle AZE 13:34.15
4 LEBID, Serhiy UKR 13:38.69
5 SMAÏL, Noureddine FRA 13:38.70
6 MEUCCI, Daniele ITA 13:40.17
7 BEZABEH, Alemayehu ESP 13:43.23
8 THOMPSON, Chris GBR 13:44.42
9 GIRMALEGESE, Mert TUR 13:45.25
10 LA ROSA, Stefano ITA 13:46.58
11 ORLOV, Aleksandr RUS 13:58.69
12 GABIUS, Arne GER 13:59.11
13 KOYUNCU, Kemal TUR 14:17.32
CRAGG, Alistair IRL DNF
SÁNCHEZ, Sergio ESP DNF
1.6. Planteamiento del problema
A la hora de abordar la predominancia del componente táctico en el resultado
final de una prueba deportiva, bien podemos configurar dos polos:
o la complejidad táctica de los deportes colectivos.
o el comportamiento táctico en pruebas atléticas de larga duración -
maratón-.
Ahora bien, las carreras de larga distancia, medio-fondo y fondo -caracterizadas
por la presencia de oxígeno en los sistemas de obtención de energía: aeróbicas puras y
mixtas-, poseen una serie de factores que delimitan el comportamiento de los atletas
según sus características.
Sonia Aragón Calvo
19
En contraposición al interés que suscitan los deportes colectivos, el
comportamiento táctico en las competiciones atléticas de fondo ha sido residualmente
estudiado.
A día de hoy, no se tiene constancia de investigaciones que, mediante
metodología observacional, estudien el comportamiento táctico de los atletas de fondo
durante una carrera -sea cual sea el tipo de carrera, los objetivos que se buscan y las
características que las rodean-. Como veremos a continuación, las referencias a aspectos
tácticos de carreras de fondo se reducen a manuales didácticos deportivos (Bravo,
Pascua, Gil, Ballesteros y Campra, 1990; Mansilla, 1994; Hornillos 2000), o referencias
puntuales en textos de corte fisiológico (Plata, Terrados y Vera, 1994; Shepard y
Astrand, 1996).
Es por ello que en el presente trabajo de investigación nos proponemos la
construcción ad hoc de un instrumento de observación que nos permita analizar el
comportamiento táctico en carreras de fondo -5000 m. y 10000 m.-.
1.7. Estado de la investigación actual
1.7.1. En relación a la táctica de carrera en 5000 m.
Es evidente que el componente táctico en deportes individuales juega un papel
menos importante que en los deportes colectivos o de equipo (Martínez de Santos,
2007). Esto es porque no entran en juego factores como la comunicación entre los
compañeros o la actuación conjunta de los adversarios.
Sin embargo, el componente táctico es un factor digno a tener en cuenta ya que,
en muchas ocasiones, juega un papel decisivo durante la práctica deportiva (Romero,
1997). En los deportes en que haya confrontación con algún adversario individual, los
aspectos tácticos estarán basados en las acciones para conseguir ventaja. Por otro lado,
las acciones para evitar desventajas estarán basadas en la rapidez de reacción a las
acciones de nuestro adversario. (Bravo et. al., 1990).
En las pruebas de fondo, el que un atleta adopte una estrategia y no otra viene
determinado no sólo por las características de la prueba en la que se compite, sino
también por las características propias del deportista. El hecho de que sea más rápido,
tenga mayor sprint o mayor capacidad aeróbica-anaeróbica, a la hora de estar en carrera,
provoca la decisión y elección de una determinada forma de correr (Jones y Whipp,
2002).
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
20
Correr por debajo del ritmo que un atleta es capaz de mantener puede conllevar
una pérdida de tiempo y de ritmo de carrera que puede ser irrecuperable ( Hugh Morton,
2009). Por lo tanto, en carreras de fondo se debe intentar reservar energía para los
momentos finales, pero teniendo en cuenta que sólo se podrá generar energía dentro del
umbral de trabajo en el que el atleta se mueva -en función de su momento de forma-.
Son por tanto las circunstancias específicas del evento y las características del
atleta para enfrentarse a éstas, las que determinarán la forma de correr de los atletas:
unos lo harán con liebres y a ritmos rápidos desde el principio y otros buscarán su ritmo
de carrera -con el objetivo de hacer valer una mayor potencia y capacidad anaeróbica en
los momentos finales de la prueba-. De acuerdo con De Koning, Bobbert y Foster
(1999), las variaciones en las estrategias, marcan las ventajas y desventajas entre atletas
y orientan la forma de afrontar una carrera y el trabajo específico en los entrenamientos.
En este sentido, también condiciona el comportamiento táctico de un atleta en
una prueba atlética de fondo como la que nos ocupa:
o El hecho de que más corredores de su equipo están clasificados y
busquen un objetivo común -como puede ser una medalla para su país-.
o Que el mismo atleta participe en diferentes pruebas dentro del mismo
campeonato -por ejemplo: 1500 m. y 5000 m. o 5000 m. y 10000 m.-, así
como el número de carreras tenga que correr en determinados días de
competición.
o La forma de clasificación: marcas o tiempos y el rendimiento obtenido en
series anteriores.
Por su parte, Mansilla (1994) y Hornillos (2000), dividen la carrera en tres
fracciones. En la primera parte, el esfuerzo del atleta se dirige al control de sus
condiciones físicas y técnicas; en la segunda parte, el atleta trata de mantener el ritmo
previsto; y, en la tercera parte, intenta obtener el mayor rendimiento posible e
imponerse a sus rivales. En base a lo anterior Mansilla (1994) y Hornillos (2000),
concretan las siguientes posibilidades tácticas en una carrera de fondo:
o Salida rápida: se fundamenta en la idea de salir lo más rápidamente
posible y hasta que el cuerpo aguante. Ello provoca un aumento muy
rápido del nivel de lactatos, con la consiguiente pérdida de ritmo por
Sonia Aragón Calvo
21
agotamiento. Sólo funciona si existe una gran superioridad sobre los
demás rivales -por lo cual el atleta obtendría la victoria sin tener
demasiada importancia la táctica seguida-.
o Ritmo constante: el objetivo es mantener un ritmo homogéneo desde el
principio hasta el final de la carrera. Siguiendo esta táctica el atleta se
encontrará relativamente cómodo hasta los tramos finales de la prueba.
o Aceleración progresiva: esta táctica se caracteriza por dejar que los otros
competidores luchen por los primeros puestos durante los kilómetros
iniciales, y luego acelerar progresivamente, aumentando ligeramente la
frecuencia de paso.
o Pegarse a un rival: consiste en seguir a otro competidor, bien sólo un rato
o durante toda la carrera. Este procedimiento se puede seguir varias veces
durante la carrera, siguiendo a varios rivales.
Finalizamos el presente epígrafe resumiendo las dos únicas investigaciones que
han abordado el estudio táctico de corredores en pruebas de larga distancia:
Nazzaro (2000), que basaba la estrategia para correr el maratón en la base de la
energía que el atleta almacena a través de los procesos de adaptación fisiológicos en
combinación con una adecuada respiración. Una parte clave del entrenamiento según
este autor implica el ejercicio de adaptación de los órganos internos y la respiración.
Por su parte, Brown (2005), determinó en un estudio de análisis de carreras en
este tipo de eventos que los atletas que se enfrentaban a un doble acontecimiento (correr
5000 m. y 10000 m. en la misma competición oficial, aunque sea en diferentes días)
preferían para correr en la parte posterior del grupo de cabeza durante las carreras
clasificatorias. Un análisis cualitativo reveló que los atletas intentaban preservar
energía. Es decir, la decisión de intentar el doblete hacía al atleta considerar los riesgos
y decidir la estrategia que estaba influenciada por los opositores, el orden de los
acontecimientos y la confianza en la capacidad de los atletas para asumir el reto de
competir en dos eventos.
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
22
1.7.2. En relación al gasto energético en una carrera de 5000 m.
Dado el creciente énfasis que reciben las carreras de medio fondo y fondo en la
actualidad, debido al incremento espectacular de los registros mundiales conseguidos en
la mayoría de las distancias, parece lógico pensar que cualquier pequeño avance en la
metodología del entrenamiento que pueda ser aplicada en las sesiones diarias, puede ser
de gran ayuda a atletas y entrenadores (Lapuente, Olaso, Enseyat, García-Fojeda,
Blanco y Calvo, 1999). Siendo éstas especialidades cíclicas, es posible controlar y
relacionar ciertos parámetros mecánicos con otros metabólicos y cardiovasculares, de
forma que se pueda incidir en los distintos niveles de intensidad mediante la
observación de variables sencillas de controlar, como es la velocidad y la frecuencia de
ciclo. El presupuesto de partida es el incremento demostrado de la concentración de
lactato en sangre conforme aumenta la velocidad de desplazamiento.
Para la práctica de cualquier tipo de actividad física, y de las carreras de fondo en
particular, es necesario disponer de energía para poder llevar a cabo el trabajo. Y es que,
el gasto energético del ejercicio varía de acuerdo con sus características (Monteiro y
Araujo, 2009).
La energía surge del metabolismo de los principios inmediatos. Existen
diferentes sistemas de producción de energía. Córdova y Navas (2000), dividen las tres
vías de obtención de energía en dos procesos: anaeróbico y aeróbico.
o La utilización de la vía anaeróbica supone la ausencia de oxígeno en las
reacciones metabólicas; se consigue energía rápidamente, pero se agota
muy pronto -Shepard y Astrand (1996)-.
o La segunda vía integrada en el proceso anaeróbico es la glucólisis
anaeróbica. Esta vía aporta más energía al músculo, pero se autobloquea
en su producción al generar ácido láctico, por la ausencia de oxígeno,
generando una acidosis metabólica muscular y cerrando la producción
energética por esta vía.
o La tercera de las vías, se integran en el proceso aeróbico, con presencia
de oxígeno. Esta vía, ofrece la posibilidad de metabolizar completamente
glucosa, ácidos grasos y algunos aminoácidos para obtener energía. La
desventaja de esta vía radica en su lentitud (Plata et. al., 1994).
Sonia Aragón Calvo
23
Según Fox (2008), no existen cambios bruscos entre los diferentes sistemas de
producción energética, sino que se solapan entre sí formando un continuum energético.
Las carreras de fondo, y especialmente la carrera de 5000 m. utiliza la vía de la
glucolisis anaeróbica y la vía aeróbica para la producción de energía. Por ello resulta
característico de los atletas de estas distancias la capacidad / potencia aeróbica y
anaeróbica que tienen que tener para soportar la prueba (Plata et. al., 1994). Deben tener
capacidad aeróbica para soportar las distancias y el esfuerzo en el tiempo y a su vez,
deben soportar grandes cantidades de ácido láctico en su organismo para poder
mantener un elevado ritmo de carrera y disputar los sprints. Estas características las
consiguen con entrenamientos adecuados y planificados y trabajando ambos
metabolismos.
Finalmente, la capacidad muscular del atleta viene determinada por el tipo de
fibras que posee el atleta consecuencia de factores genéticos y del tipo de entrenamiento
realizado a lo largo de su carrera deportiva. Mc Ardle, Katch y Katch (1990), distinguen
tres tipos de fibras:
o Fibras de tipo I, lentas o rojas ST (slow twitch). Son resistentes a la
fatiga, pero su contracción es lenta, ya que su metabolismo es
preferentemente oxidativo o aeróbico.
o Fibras de tipo II, rápidas, blancas o FT (fast twitch). Se distinguen 2
variantes:
� II a. Rápidas con características oxidativas. Su resistencia a la
fatiga y velocidad de contracción es intermedia.
� II b. Rápidas glucolíticas. Para un desempeño físico intenso pero
breve.
Dependientemente de la carga funcional a la que están sometidas los músculos,
los distintos tipos de fibras presenta, entre otras cosas, diferencias en su metabolismo.
Las fibras rápidas o blancas se imponen por su riqueza en fosfatos energéticos y
glucógeno, con su carga correspondiente de enzimas para la obtención anaeróbica de
energía. Por el contrario, las fibras rojas o lentas, a pesar de ser ricas en glucógeno, se
distinguen por poseer enzimas de metabolismo aeróbico. La distribución, si bien es
genética, puede modificarse, mientras que en el atleta veloz el porcentaje de fibras
blancas es mayor, en el atleta de fondo “nato” la presencia de fibras rojas es la más
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
24
predominante (Lamb, 1978; Mc Ardle et al., 1990; Weineck, 2004; Wilmare y Costill,
2004).
1.8. Objetivos
Los objetivos de ese trabajo de investigación derivados de lo anteriormente
expuesto, son los siguientes:
o Objetivos Generales:
1. Construir un instrumento de observación ad hoc que permita
analizar e interpretar la conducta táctica de los corredores de
fondo -en pista-.
2. Construir un instrumento de notación que permita representar el
desempeño táctico de una carrera de fondo -en pista-.
o Objetivos Específicos:
1. Delimitar la conducta táctica desarrollada por los atletas de 5.000
m. en las carreras internacionales en las que obtuvieron la primera
posición.
Sonia Aragón Calvo
25
2. MÉTODO
2.1. Decisiones metodológicas
La presente investigación sigue una metodología observacional (Bakeman y
Gottman, 1987), que tal y como señala Anguera (1988, p. 7), “es un procedimiento
encaminado a articular una percepción deliberada de la realidad manifiesta con su
adecuada interpretación, captando su significación, de forma que mediante un registro
objetivo, sistemático y específico de la conducta generada de forma espontánea en un
determinado contexto, y una vez se ha sometido a una adecuada codificación y análisis,
nos proporcione resultados válidos dentro de un marco específico de conocimiento”.
La importancia de la observación en la investigación sobre actividad física y
deporte es manifiesta. Aunque es más utilizada en deportes colectivos -
fundamentalmente por la complejidad de sus conductas (Garganta, 1997)-, en deportes
individuales también tiene cabida, al cumplirse los requisitos fundamentales referidos
por Anguera (2005, 2009) y Silva, Sánchez Bañuelos, Garganta y Anguera (2005), de
comportamiento habitual, contexto natural y perceptividad de las conductas realizadas.
En concreto, en la presente investigación podemos afirmar que la táctica es un
comportamiento habitual en las carreras de larga distancia, realizado en un contexto
natural -ya que los cambios de ritmo y formas de ataque se analizaron en carreras reales
de grandes competiciones regladas internacionalmente por la IAAF-.
También se ha seguido metodología observacional en lo que respecta al
instrumento de observación empleado, ya que no es estándar y ha sido elaborado ad
hoc. En cuanto a la elaboración del mismo, destacar la dificultad que supone
confeccionar un instrumento de observación -como señala Garganta (2007)-, que sea
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
26
capaz de aislar conductas que, en apenas unos frames de segundo, supongan acciones
relevantes relativas a la táctica de carrera.
2.2. Diseño de investigación
De acuerdo con Anguera, Arnau, Ato, Martínez, Pascual y Vallejo (1995, p. 27),
el diseño de investigación puede definirse como “un plan estructurado de acción que, en
función de unos objetivos básicos, está orientado a la obtención de información o datos
relevantes a los problemas planteados”.
Además, Anguera (2004, p. 15), precisa que el diseño es “la estrategia integral
de todo proceso de investigación, y consiste en una serie de pautas relativas a la
organización empírica del estudio que se materializan en una secuencia de decisiones
acerca de cómo recoger, organizar y analizar los datos, siempre subordinado claro está,
a la fijación de los objetivos específicos del estudio”.
El diseño observacional que vamos a utilizar es, de acuerdo con Anguera,
Blanco y Losada (2001), un diseño puntual de seguimiento intrasesional, nomotético y
unidimensional proxémico:
o El diseño es puntual porque no hay seguimiento de los atletas, ni se
pretende ver como evoluciona su táctica, a lo largo por ejemplo de las
diferentes carreras o competiciones. Nos limitamos a registrar la táctica
seguida en la carrera por el campeón de la prueba.
o Sin embargo, es de seguimiento intrasesional (Anguera, 2009), debido a
que la táctica la estudiamos frame a frame, haciendo un estudio de la
carrera en su totalidad. Este aspecto es de enorme relevancia porque
posibilita un estudio minucioso de las sesiones y nos permite la detección
de patrones de conducta (Anguera, 2004).
o Además, es un diseño nomotético porque se trata de un estudio de
distintos atletas -los ganadores de las diferentes competiciones
seleccionadas dentro de los Campeonatos Europeos, Mundiales y
Olimpiadas de Atletismo-, que no actúan como unidad.
o Por otro lado, es un diseño unidimensional proxémico ya que en este
estudio consideramos un único nivel de respuesta al observar la
Sonia Aragón Calvo
27
dimensión proxémica. De acuerdo con Anguera, Blanco, Losada y
Hernández (2000), la dimensión proxémica se relaciona con el
movimiento del cuerpo.
Para finalizar con el diseño de nuestra investigación diremos que la
observación realizada es no participante -ya que no se influye ni se interacciona con la
competición-; y que se caracteriza por tener una perceptividad total, ya que se observan
todos los movimientos a lo largo de todo el recorrido, sin pérdida de información y
siguiendo el criterio de cientificidad.
2.3. Participantes
De acuerdo con Anguera, et al. (1995, p.29), se entiende por muestra a “la
porción o segmento de la población de interés sobre la que recae el objeto de estudio”.
El muestreo intencional o muestreo por conveniencia, según Anguera, Arnau, Ato,
Martínez, Pascual y Vallejo (1995), es la muestra que no pretende representar a la
población con objeto de generalizar resultados, sino obtener datos para recabar
información.
Conforme a la anterior afirmación, vamos a estudiar a los participantes en la
prueba final de los Campeonatos de Europa de Goteborg 2006 y Barcelona 2010,
Campeonatos Mundiales de París 2003 y Berlín 2009 y Olimpiadas de Atenas 2004 y
Pekín 2008, en la modalidad de 5000 metros -categoría masculina-. En concreto, la
observación se centra en los atletas clasificados en la primera posición en la prueba -
ganadores de la medalla de oro-.
2.4. Instrumentos
2.4.1. Infraestructura y materiales
La prueba se disputó en las ciudades que albergaron las competiciones oficiales
referidas en el apartado anterior. En concreto, en la tabla 11, se exponen las ciudades y
el estadio donde tuvieron lugar.
Los estadios, dónde se celebran este tipo de eventos, disponen de capacidad
suficiente para albergar a la elevada cantidad de espectadores que consumen, in situ,
este producto deportivo.
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
28
Tabla 11.- Sedes de campeonatos e infraestructuras
Campeonato Nombre pista o estadio
Mundial de París 2003 Stade de France
Mundial Berlín 2009 Estadio Olímpico de Berlín
Olimpiadas Atenas 2004 Estadio Olímpico de Atenas
Olimpiadas Pekín 2008 Estadio Nacional de Pekín
Europeos Goteborg 2006 Estadio Ullevi de Goteborg
Europeos Barcelona 2010 Estadio Olímpico de Montjuic
Además, debido a su repercusión mediática -Campeonatos del Mundo,
Olimpiada y Campeonatos de Europa- las carreras fueron emitidas por diferentes
televisiones internacionales, lo cual facilitó la grabación de las competiciones y nos
permitió realizar el muestreo observacional referido.
2.4.2. Instrumento de observación
En el seno de la metodología observacional, se ha construido un instrumento de
observación ad hoc.
Es una combinación de formatos de campo y sistema de categorías (Anguera,
2009), ya que el enfoque general de los criterios es formato de campo pero la mayoría
de ellos se desglosa en un sistema de categorías (Anguera et. al., 2000).
De acuerdo con Anguera (1988), los formatos de campo garantizan el registro
sistemático de varios aspectos de un evento natural, para lo cual éste se propone
criterios relevantes y para cada uno de ellos se desarrolla un listado de conductas
situadas bajo su cobertura, y conocidas mediante las sesiones exploratorias. No obstante
no constituyen un sistema cerrado, sino abierto y versátil. Su registro se realiza a través
de su representación en forma de códigos, símbolos, etc., de acuerdo con notaciones
previamente establecidas.
Sonia Aragón Calvo
29
En lo relativo al sistema de categorías y de acuerdo con Anguera (1991), es una
modalidad particular de la codificación, caracterizada por un conjunto de símbolos -
categorías-, que forman un sistema cerrado que se ajusta a las condiciones de
exhaustividad en el ámbito considerado y mutua exclusividad. Este sistema implica la
presencia de núcleos conceptuales, pertenecientes a uno o más niveles de respuesta, que
pueden corresponder a distintas manifestaciones del comportamiento (grado de apertura
de la categoría).
2.4.2.1. Estructura del instrumento de observación
En el seno de la metodología observacional se ha construido un instrumento de
observación ad hoc que permita observar, analizar e interpretar la conducta táctica que
tiene lugar en pruebas atléticas de resistencia.
En primer lugar, procedemos a exponer los criterios fijos del instrumento de
observación (tabla 12):
Tabla 12.- Criterios fijos del instrumento de observación.
Criterios fijos
Competición 1. Europeo
2. Mundial
3. Olimpiada
Carrera 1. Barcelona
2. Atenas
3. Berlín
4. Goteborg
5. París
6. Pekín
A continuación, en la tabla13, se exponen los criterios variables del instrumento
de observación:
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
30
Tabla 13.- Relación de los criterios variables del instrumento de observación
Código Criterio vertebrador
1 Posición Inicial
2 Grupo de pertenecía
3 Número de integrante
4 Sprint
5 Calle del sprint
6 Ritmo
7 Formación del grupo
8 Calle de carrera
9. Tiempo
10. Duración
Los criterios vertebradores que componen el instrumento de observación nos van
a dar información detallada acerca de la táctica de carrera del atleta. Para ello
consideramos una serie de aspectos que se refieren a las características con las que se
realiza la carrera en cuestión de táctica, como la posición en carrera -lo que hemos
denominado número de integrante-, la calle por la que discurre, y el ritmo imperante en
la prueba -en función de las características de los atletas participantes-.
Otro de los criterios se refiere a la posición inicial de salida. Se asigna en
función del tiempo y puesto del atleta en las eliminatorias clasificatorias de la prueba, e
influye en la colocación posterior del atleta en carrera.
Además, determinados criterios vertebradores del instrumento de observación
abordan las características del grupo de carrera -grupos rápidos o lentos en función de
su disposición o pertenencia en carrera global; así como su conformación a medida que
avanza la carrera, disgregándose y perdiendo componentes o permaneciendo compacto-.
Finalmente, los últimos criterios que se incluyen en el instrumento de
observación son aquellos que se refieren a la parte final de la carrera, por lo general
Sonia Aragón Calvo
31
clave en el desarrollo final de la prueba: el sprint (del atleta ganador y de sus rivales) y
la forma de llevarlo a cabo.
2.4.2.2. Descripción de los criterios del instrumento de observación
1. PI. Posición inicial de carrera: La carrera de 5000 m. parte de la curva de 200
m. Los 15 participantes que completan la final se ubican, a partir de posición 1 -
calle 1, zona interior-, ocupando en línea horizontal las diferentes calles desde el
interior hacia el exterior. Las calles más próximas a la cuerda la utilizarán
aquellos atletas clasificados con el mejor tiempo, posteriormente se van
asignando el resto de las calles -según normativa IAAF-. Toda vez asignada la
posición de salida de los atletas clasificados por tiempo, se asigna posición a los
atletas clasificados por puestos -también en función del tiempo obtenido-. De
esta manera, la relación de posiciones posibles se expone a continuación y queda
representada en la figura 7:
PI1IN: Posición 1, calle 1 interior
PI1EX: Posición 2, calle 1 exterior
PI21IN: Posición 3, calle 2 interior
PI2EX: Posición 4, calle 2 exterior
PI3IN: Posición 5, calle 3 interior
PI3EX: Posición 6, calle 3 exterior
PI4IN: Posición 7, calle 4 interior
PI4EX: Posición 8, calle 4 exterior
PI5IN: Posición 9, calle 5 interior
PI5EX: Posición 10, calle 5 exterior
PI6IN: Posición 11, calle 6 interior
PI6EX: Posición 12, calle 6 exterior
PI7IN: Posición 13, calle 7 interior
PI7EX: Posición 14, calle 7 exterior
PI8IN: Posición 15, calle 8 interior
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
32
Figura 7.- Posición inicial de carrera en la salida de 5000 m.
2. GP. Grupo de pertenencia: el presente criterio se refiere al tipo de grupo en el
que se encuentra el atleta observado. Grado de apertura: se considera que el
grupo se rompe cuando dista entre el último atleta y el grupo una distancia
superior a una zancada de dicho atleta.
Según la disposición de sus integrantes, el grupo puede tomar dos disposiciones:
a. GPF. Disposición en fila: los atletas van uno detrás de otro (figura 8).
Figura.8- Disposición de grupo en fila (GPF)
b. GPH. En horizontal: grupo que corre agrupado, con más de un corredor
por calle. Grado de apertura: los corredores están muy juntos y no se
distingue con claridad el puesto que ocupa cada cual (figura 9)
Sonia Aragón Calvo
33
Figura 9.- Disposición de grupo en Horizontal (GPH)
3. NI. Puesto: Este criterio se define en función de la posición que ocupa el atleta
observado en relación al total de participantes de la prueba -desde el primer
puesto hasta el 15º-.
4. SP. Sprint: cambio de ritmo o aceleración que realiza un corredor en el tramo
final de la carrera -últimos 400 metros-. El sprint puede ser a su vez:
a. SPP. Propio: si lo realiza el atleta observado.
b. SPO. De otros: realizado por cualquiera de los atletas participantes en la
carrera con excepción del atleta observado.
5. SP. Calle de sprint: calle por la que se realiza el sprint. Las calles se dividen en
interior y exterior, ya que por cada calle pueden correr hasta 2 atletas (SP1IN y
SP1EX,…). Grado de apertura: en el caso de que un atleta se disponga a correr
por la parte central de la calle impidiendo que esa calle pueda ser utilizada por
otro atleta, no se hace distinción de la calle en la observación (SP1).
SP1IN: Calle 1, zona interior
SP1EX: Calle 1, zona exterior
SP2IN: Calle 2, zona interior
SP2EX: Calle 2, zona exterior
SP3IN: Calle 3, zona interior
SP3EX: Calle 3, zona exterior
SP1: Calle 1, central
SP2: Calle 2, central
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
34
SP3: Calle 3, central
SPOT: Otras calles
6. RT. Ritmo: el presente criterio hace referencia a las variaciones de velocidad en
carrera. El ritmo de carrera puede ser estable o sufrir cambios.
El ritmo estable, a su vez, puede ser:
a. RTEMAS. Ritmo rápido: el ritmo de carrera es elevado y el
mantenimiento de la velocidad de carrera presenta dificultades evidentes a
los atletas. Grado de apertura: se manifiesta en forma de grupo enfilado.
b. RTEMEN. Ritmo lento: el ritmo de carrera no es elevado y el
mantenimiento de la velocidad de carrera no presenta dificultades
evidentes a los atletas. Grado de apertura: se manifiesta en forma de grupo
horizontal.
Los cambios de ritmo se han dividido en:
a. RTCRP. Cambio de ritmo que realiza el atleta observado.
b. RTCRE. Cambio de ritmo realizado por un atleta del mismo equipo (país)
del atleta observado.
c. RTCRR. Cambio de ritmo de un atleta rival. Los cambios de velocidad que
realiza cualquier atleta que no forme parte de las dos categorías anteriores.
7. FG. Formación del grupo: a lo largo de la carrera, y a medida que van pasando
los metros, los competidores se van disgregando del grupo de cabeza.
Consideramos que el grupo pierde la característica de compacto cuando hay un
atleta que se separa del grupo al menos la distancia equivalente a una zancada
suya. Grado de apertura: todos aquellos atletas que se retiran de la competición
pierden la pertenencia al grupo.
Este criterio incluye las siguientes categorías: En este caso, hemos considerado
como grupo roto aquel que se pierde en los puestos inferiores (FGR) y aquel que
en la cabeza, realiza un cambio de ritmo al cual el resto de los atletas no
responde, rompiendo la continuidad del grupo en la parte delantera o de cabeza
del grupo (FGRI).
a. FGC: Grupo compacto.
Sonia Aragón Calvo
35
b. FGR: el grupo ha perdido al menos un componente en los puestos
inferiores -ya sea por incapacidad de mantener el ritmo, retirada o
descalificación-.
c. FGRI: el primer componente del grupo de cabeza se separa del grupo de
carrera la distancia correspondiente al menos a una zancada propia,
8. CC. Calle:: la calle por la que corre el atleta de la 1 (CC1) a la 8 (CC8).
9. Tiempo: tiempo real, expresado en frames, de inicio de cada acción.
10. Duración: tiempo real, expresado en frames, transcurrido entre el inicio de dos
acciones consecutivas.
Los criterios del 1 al 10 se han anidado como sistema de categorías pues son
exhaustivos y mutuamente excluyentes; los criterios 11 y 12 se corresponden, por su
naturaleza, a una estructura de formato de campo (tabla 14).
Tabla 14.- Estructura del Instrumento de observación: criterios y codificación
Criterio Nombre
Criterio
Categoría Código
Categoría
1 Competición Europeo
Mundial
Olimpiadas
2 Carrera Barcelona
Atenas
Berlín
Goteborg
París
Pekín
3 Posición inicial Calle 1 Interior
Calle 1 Exterior
PI1IN
PI1EX
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
36
Calle 2 Interior
Calle 2 Exterior
Calle 3 Interior
Calle 3 Exterior
Calle 4 Interior
Calle 4 Exterior
Calle 5 Interior
Calle 5 Exterior
Calle 6 Interior
Calle 6 Exterior
Calle 7 Interior
Calle 7 Exterior
Calle 8 Interior
Calle 8 Exterior
PI2IN
PI2EX
PI3IN
PI3EX
PI4IN
PI4EX
PI5IN
PI5EX
PI6IN
PI6EX
PI7IN
PI7EX
PI8IN
PI8EX
4 Grupo de
pertenencia
En fila
En horizontal
GPF
GPH
5 Puesto 1º
2º
3º
4º
5º
6º
7º
8º
9º
10º
NI1
NI2
NI3
NI4
NI5
NI6
NI7
NI8
NI9
NI10
Sonia Aragón Calvo
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11º
12º
13º
14º
15º
NI11
NI12
NI13
NI14
NI15
6 Sprint Propio
De otros (rivales)
SPP
SPO
7 Calle sprint Calle 1 interior
Calle 1 exterior
Calle 2 interior
Calle 2 exterior
Calle 3 interior
Calle 3 exterior
Calle 1
Calle 2
Calle 3
Otras calles
SP1IN
SP1EX
SP2IN
SP2EX
SP3IN
SP3EX
SP1
SP2
SP3
SPOT
8 Ritmo Constante rápido
Constante Lento
Cambio propio
Cambio equipo
Cambio Rival
RTEMAS
RTEMEN
RTCRP
RTCRE
RTCRR
9 Formación del
grupo
Compacto
Roto
Roto en cabeza
FGC
FGR
FGRI
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
38
10 Calle de carrera Calle 1
Calle 2
Calle 3
CC1
CC2
CC3
11 Tiempo
12 Duración
2.4.3. Instrumento de notación
De acuerdo con Hughes (1996) e Izquierdo y Anguera (2000), la notación del
movimiento corporal y la creación de un sistema de notación es un tema central en el
ámbito de la investigación del movimiento corporal.
La finalidad de un sistema de notación es crear un alfabeto compartido en la
codificación del movimiento corporal, para lograr reducir una cantidad enorme de datos.
De esta manera, será posible obtener una información regida por reglas que la organizan
y facilitan su decodificación en un análisis posterior.
Merece la pena destacar que el sistema de notación no es un elemento único ni
exclusivo del ámbito científico ni del método observacional. Ya con anterioridad fue
creado, modificado y utilizado por otros autores del mundo de la quinesia, la danza o el
ballet -el autor más destacado es Rudolf Von Laban a partir de sus aportaciones al
mundo de la danza-. Y es que, de acuerdo con Izquierdo y Anguera (2000), la
quinetografía de Laban aborda como problema principal de la escritura de la danza, la
exactitud en la representación de los movimientos teniendo en cuenta el paso del tiempo
de una forma continuada.
En este estudio hemos elaborado un instrumento de notación partiendo de las
codificaciones asignadas en el instrumento de observación -tabla 15-, a lo largo de una
línea temporal -correspondiente al criterio tiempo y de donde puede ser deducido el
criterio duración- escalada en frames y con referencias en el tiempo de carrera medido
en minutos, segundos y décimas de segundo (mm, ss, dd). De esta forma, en la referida
línea recta, hemos representado la totalidad de la carrera -con todos sus códigos
registrados -. En la medida en que estas conductas representadas son utilizadas para
Sonia Aragón Calvo
39
codificar un nuevo material, estamos utilizando un sistema de notación (Izquierdo y
Anguera, 2000).
Cabe destacar que cada variación en el registro (tabla 15) -en relación al
multievento anterior- se anota en negrita para facilitar la discriminación de las
variaciones tácticas de la conducta del corredor.
Tabla 15.- Estructura del Instrumento de notación: criterios y codificación.
Posición
Inicial
Grupo
Pertenencia
Puesto Sprint Calle
sprint
Ritmo Formación
Grupo
Calle
Carrera
PI1IN GPF NI1 SPP SP1IN RTE+ FGC CC1
PI1EX GPH NI2 SPO SP1EX RTE- FGR CC2
PI2IN NI3 SP2IN RTCRP FGRI CC3
PI2EX NI4 SP2EX RTCRE
PI3IN NI5 SP3IN RTCRR
PI3EX NI6 SP3EX
PI4IN NI7 SP1
PI4EX NI8 SP2
PI5IN NI9 SP3
PI5EX NI10 SPOT
PI6IN NI11
PI6EX NI12
PI7IN NI13
PI7EX NI14
PI8IN NI15
PI8EX
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
40
2.4.4. Instrumentos tecnológicos de digitalización y compresión de las imágenes.
En el presente trabajo de investigación se han empleado los siguientes
instrumentos tecnológicos de digitalización y compresión de imágenes:
o El programa Any Video Converter: para utilizar el software de registro
seleccionado hubo que transformar las grabaciones en formato DVD a
formato .avi.
o El programa Adobe Premiere Pro 1.5, se empleó para comprimir las
imágenes digitalizadas en formato .avi a formato .mpeg, de menor
espacio de almacenaje y posibilidad de visualización frame a frame en el
programa informático Match Vision studio v3.0.
2.4.5. Instrumentos de registro y codificación
A lo largo del presente trabajo de investigación se han empleado los siguientes
programas informáticos de registro y codificación:
o Match Vision Studio v3.0: para el registro y codificación de los datos a
partir del instrumento de observación ya presentado. Utiliza como
herramienta de programación Visual Basic v6.0. Además, este software
utiliza las funciones de la librería de Microsoft Excel para almacenar los
datos registrados en tablas, así como funciones para la reproducción de
imágenes de vídeo.
o El paquete estadístico SPSS, versión 15.0, a través del cual se han
recodificado los datos de cara al análisis estadístico necesario para
efectuar el diseño de Generalizabilidad.
2.4.6. Instrumentos de análisis
En este estudio de investigación se han utilizado los siguientes instrumentos de
análisis:
o El paquete estadístico SPSS, versión 15. 0, para el análisis estadístico de
los datos y la determinación de la suma de cuadrados requerida para el
diseño de Generalizabilidad.
Sonia Aragón Calvo
41
o El programa Theme, versión 5. 0, para la detección de patrones
temporales.
o El Software Generalizability Theory (GT) -Ysewijin (1996)-, para el
cálculo de los coeficientes de generalizabilidad.
2.5. Procedimiento
Los videos de las carreras analizadas se consiguieron a través del registro de
datos y hemeroteca de la Real Federación Española de Atletismo, que muy atentamente
cedió sus grabaciones en DVD original con formato oficial y con unidad convencional
de tiempo en frames (1/25 segundos).
Dado que los DVD eran formato TS y en ellos se incluían todas las pruebas y
especialidades de atletismo, los vídeos se convirtieron a través del programa Any DVD
Converter a formato .avi.
Se empleó el programa Adobe Premiere Pro 1.5, con el fin de comprimir las
imágenes digitalizadas en formato .avi a formato .mpeg, de menor espacio de
almacenaje y posibilidad de visualización frame a frame en el programa informático
Match Vision Studio, 3.0.
2.6 Registro y codificación de los datos
De acuerdo con Anguera, Behar, Blanco, Carreras, Losada, Quera y Riba (1993,
p. 613) se entiende por “registro” a la “transcripción de la representación de la realidad
por parte del observador mediante la utilización de códigos terminados, y que se
materializa en un soporte físico que garantiza su prevalencia”.
En la presente investigación, se ha utilizado para el registro y la codificación de
los datos el programa Match Vision Studio, versión 3. 0. El programa facilita el estudio
de patrones temporales, al tomar como unidad temporal el frame.
El instrumento de registro se ha elaborado a partir de los criterios vertebradores
descritos en el instrumento de observación. El registro sistematizado se ha realizado con
códigos mixtos: literales y numéricos.
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
42
En la parte derecha de la figura 10 puede observarse la tabla de categorías del
instrumento de observación. El software Match Vision nos permite observar las
imágenes y registrar la información aportada por cada fotograma -en la ventana de datos
junto con el frame al que corresponde-, lo cual se registra directamente en una hoja
formato Excel (véase figura 11)-.
Figura 10.- Instrumento informático de registro Match Vision.
Figura 11.- Fragmento de registro mediante el parámetro duración utilizando el software Match Vision
Sonia Aragón Calvo
43
De acuerdo con Bakeman (1978), el tipo de datos que manejamos son
concurrentes tiempo-base (tipo IV). Es decir, los datos que utilizamos son de orden y
duración y concurren.
Los parámetros primarios del registro son diversos (frecuencia u ocurrencia,
orden, duración, intensidad, lapso, latencia, frecuencia modificada y frecuencia
modificada Sanson-Fisher). De ellos se extraen, por su relevancia, los tres primeros
(frecuencia u ocurrencia, orden y duración), que se disponen entre sí en un orden
progresivo de inclusión. La máxima potencia informativa aportada por el parámetro
duración explica en gran parte la consistencia de los parámetros obtenidos al realizar la
detección de patrones temporales (Anguera 2004 y 2009).
El funcionamiento del software Match Vision Studio, se describe a continuación:
El módulo de observación, una vez cargado el instrumento de observación
creado con el mismo programa, permite reproducir archivos de video tipo .avi, .mpeg y
.mpg, para elegir el archivo a reproducir se debe “cargar el partido” con la pestaña
situada en la barra de menú del módulo.
1. Una vez elegido el evento y pulsado el botón “aceptar”, se puede empezar a
reproducir el archivo con el botón “play” de la ventana del módulo representado
con una cabeza de flecha hacia la derecha.
2. Además, dispone de la opción de introducir el tiempo de forma manual, al pulsar
“intro”, y la imagen avanza hasta el frame indicado. También tiene la
posibilidad de adelantar o retrasar la imagen a intervalos de 1 frame y una barra
deslizadora que adelanta o retrasa la imagen en lapsos de 1500 frames.
3. Una vez seleccionada la Herramienta de observación, el evento a observar y
pulsado el botón “play”, se puede empezar a registrar. Cuando ocurra una de las
acciones que aparecen en nuestra herramienta, se hará click con el botón derecho
del ratón para detener la imagen. Una vez detenida la imagen se seleccionarán
aquellos criterios correspondientes a las acciones ocurridas en el instante
observado y se pulsará el botón “aceptar” para hacer efectiva la observación. En
ese momento la imagen se pondrá de nuevo en marcha para poder continuar
observando el evento.
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
44
4. Los datos seleccionados, junto con el instante en el cual ocurrió la acción y su
duración, aparecerán en la ventana de datos una vez pulsado el botón “aceptar”.
También se almacenarán en la tabla que aparece al hacer click sobre “datos” /
“ver últimos datos” del barra del menú.
Centrándonos ya en el proceso de registro, se ha llevado a cabo según la
secuencia de pasos que a continuación citamos:
o Se realizó el registro de todos los datos referentes a cada carrera. Sólo
cuando se finalizaban todos los datos observables de una carrera, se
pasaba a la siguiente.
o Cada carrera se registró siguiendo los pasos a continuación descritos:
� En primer lugar se visionaba la carrera correspondiente sin
registro alguno.
� Posteriormente, se volvía a visionar la misma carrera -las veces
que fuera necesario- y se registraba la información relativa a
todos los criterios variables del instrumento de observación.
� En la tercera y última fase se visionaba de nuevo la carrera, para
corroborar la codificación realizada.
o Una vez registrada una carrera, se pasaba a la siguiente.
Posteriormente, los datos se han recodificado para su posterior análisis en los
programas Theme y SPSS.
2.7. Calidad del dato
2.7.1. Constancia intersesional
La constancia intersesional queda garantizada por la normativa que ampara las
competiciones internacionales analizadas.
Al respecto, todas las pistas detalladas en la tabla 11 cumplen, por normativa de
la IAAF, los siguientes requisitos de constancia intersesional:
Sonia Aragón Calvo
45
o La medida estándar de una pista es de 400 metros por la cuerda -la parte
más interna de la misma-. La distancia de toda carrera es medida desde el
borde de la línea de salida más alejada de la meta, hasta el borde de la
línea de llegada más cercana a la salida.
o Las dos rectas -como corresponde a toda pista estándar de 400 m.- miden
84,39 m. cada una y cada curva 115,61 m.
o La pista no puede tener una inclinación lateral hacia el interior superior al
1% y la inclinación total descendente en la dirección de la carrera no
excederá el 0,1%.
o La anchura de cada una de las calles será de 1,22 m. El número de calles,
en nuestro caso, es de 8.
La exactitud dimensional se considera alcanzada si se consiguen en el borde
exterior del bordillo interno de la pista unos determinados valores en 28 puntos de
control: 2 mediciones en cada una de las rectas de 84,39 m., 12 mediciones en cada
curva de 36,50 m. y 2 mediciones más de alineación del bordillo en la zona de las rectas
-dicha desviación no podrá ser superior a 0,01 m.-.
2.7.2. Formación de observadores
Tras confeccionar el instrumento de observación, se registró cada una de las
carreras, recogiéndose cualquier incidencia en la relación y delimitación de los
diferentes criterios y categorías.
Posteriormente se procedió a los registros números 1 y 2, por parte del
observador número 1.
A continuación, se procedió a la formación del segundo observador. Para ello se
tuvo en cuenta el planteamiento de formación de observadores expuesto en Anguera
(2003), dividiendo el proceso de formación del observador en dos etapas: una primera,
de carácter teórico, consistente en la explicación y aclaración conceptual; y una
segunda, de carácter práctico, que incluye la formación en el proceso de observación y
registro. Para ello se utilizó una carrera fuera del muestreo como es la Final de 5000 m.
-categoría masculina- perteneciente al Campeonato de España de Atletismo (Barcelona,
2009).
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
46
De esta forma, se obtuvo el tercer registro: el primero y único del observador
número 2.
2.7.3. Análisis de varianza: concordancia de las observaciones y generalizabilidad
de los resultados
Este apartado se ha desarrollado a partir de la teoría de la Generalizabilidad
(TG), que fue diseñada inicialmente por Cronbach, Gleser, Nanda y Rajaratnam (1972),
y constituye un intento de ampliar el acercamiento clásico a la fiabilidad, aplicando para
ello las técnicas del Análisis de Varianza. Su objetivo es reducir el error controlando
todas sus fuentes de variación.
La suma de cuadrados necesaria para el diseño de Generalizabilidad ha sido
obtenida mediante SPSS, versión 15 (véase figura 12). En el seno del Modelo Lineal
General (GLM), se han seleccionado los datos tipos III ya que los datos no han sido
tomados de manera aleatoria.
Figura 12.- Parrilla de la TG realizada con el programa SPSS
Sonia Aragón Calvo
47
Posteriormente, los datos se han introducido en el Software Generalizability
Theory (GT), a partir de Ysewijn (1996).
Este apartado se basa fundamentalmente en los trabajos de Blanco (1989, 1992 y
1993). También se han tenido en cuenta las aportaciones de Castellano, Perea y Álvarez
(2009).
Se ha llevado a cabo un análisis de generalizabilidad siguiendo 4 fases:
o 1ª fase: plan de observación. Con 4 facetas:
� Carrera (P), con 6 niveles: Barcelona, Atenas, Berlín, Goteborg,
Paris, Pekín.
� Observador (O): observador 1 -primera observación-,
observador 1 -segunda observación-, observador 2.
� Categorías (C): las 55 categorías correspondientes a los criterios
variables del instrumento de observación.
o 2ª fase: plan de estimación. Definición del universo al que se generabilizan
los datos:
� Carrera, con 6 niveles: se estima para una población infinita.
� Observador: se estima para las tres observaciones realizadas.
� Categorías: se estima para una población infinita.
o 3ª fase: plan de medida. Para esta investigación hemos realizado los
siguientes planes de medida:
� Carrera, Categoría / Observador: el primer plan de media se ha
realizado para evaluar la concordancia entre las observaciones.
Las facetas Carrera, Categoría han sido colocadas en la faceta de
diferenciación y Observador en la faceta de instrumentación. De
esta forma el diseño se formula: PC/O.
� Observador, Categoría / Carrera: el segundo plan de media se ha
realizado para evaluar la generalizabilidad de los resultados a
partir del número de carreras observadas. Las facetas
Observador, Categoría han sido colocadas en la faceta de
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
48
diferenciación y Carrera en la faceta de instrumentación. De esta
forma el diseño se formula: OC/P.
o Y por último, el plan de optimización del plan de medida en el que se coloca
la faceta carreras en la faceta de instrumentación, donde vienen estimados
los coeficientes de generalizabilidad a partir del coste-beneficio de la
muestra de media y su potencia de generalización.
2.8. Análisis de datos: detección de patrones temporales (T-patterns)
Para la detección de patrones temporales, y de acuerdo con Anguera (2004,
p.19), se ha recurrido a “una de las técnicas analíticas que resultan más novedosas en
estos últimos años, que cuenta con un respaldo conceptual y un importante apoyo nivel
informático mediante el programa Theme”. El software Theme, se fundamenta en un
poderoso algoritmo desarrollado por Magnusson (1996, 2000).
La aportación de los patrones temporales al deporte, a partir del programa
Theme, está resultando extraordinariamente productiva (Anguera y Jonsson, 2003;
Borrie, Jonsson y Magnusson, 2001; Borrie, Jonsson y Magnusson, 2002; Jonsson,
Anguera, Blanco-Villaseñor, Losada, Hernández-Mendo, Ardá, Camerino y Castellano,
2006; Lapresa, Arana, Garzón, Egüén y Amatria, 2008; Fernández, Camerino, Anguera
y Jonsson, 2009).
Esta técnica analítica pretende la detección de estructuras ocultas en el registro.
Además, permite representar el dendograma -véase figura13- correspondiente a
acciones compuestas de códigos.
Sonia Aragón Calvo
49
Figura 13.- Dendograma correspondiente al patrón temporal con número de orden 3. Se interpreta
leyendo de forma descendente -desde (01) a (08)-. Los tres gráficos corresponden a tres formas diferentes
de visualizar el patrón temporal obtenido. El dendograma nos informa que, en las carreras Berlín y Pekín
-información obtenida del dataname-, el grupo pasa de estar agrupado a enfilarse tras un ritmo estable
elevado, seguido de alternativos cambios de ritmo y velocidad -producidos por los rivales del atleta
observado- que consiguen disgregar el grupo y hacer que éste se rompa en cola de carrera. Finalmente, el
atleta observado -que corre siempre por la calle 1 de la pista- realiza un cambio de ritmo antes de
enfrentarse al sprint, que es el que le da la victoria de carrera.
En concreto, en el presente trabajo se ha utilizado la versión Theme, 5.0. Para
ello, previamente se han debido exportar los datos obtenidos del archivo rdt.db del
programa Theme Coder.
De cara a la detección de patrones temporales ocultos, se han seleccionado los
parámetros de búsqueda que se detallan a continuación -véase figura 14-:
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
50
Figura 14. Parámetros de búsqueda en Theme.
1. Se ha determinado una frecuencia de ocurrencia en cada parte igual o mayor que
2, que se corresponde con un percentil de al menos un 80%. Es decir, la
frecuencia de aparición de, al menos un 80% de todos los eventos tipo, cae por
debajo de la ocurrencia seleccionada. Y (100-80) %, es decir, tan sólo un 20%
de eventos tipo tienen una frecuencia de aparición mayor que la ocurrencia
seleccionada.
2. Nivel de significación: nos referimos a la máxima probabilidad aceptada de que
cualquiera de las relaciones de intervalo crítico ocurran por azar. Al respecto, se
ha utilizado un nivel de significación de 0,05. Lo cual quiere decir que el
porcentaje de aceptar un intervalo crítico debido al azar es de un 5%.
3. Reducción de redundancias: Se ha hecho uso de la herramienta de reducción de
redundancias que aporta Theme. En el fondo, es una manera eficaz de eliminar
un exceso de información similar. En concreto, se ha fijado un valor de 90. Esto
quiere decir que si más del 90% de las ocurrencias de un nuevo patrón detectado
comienzan y finalizan casi en el mismo tiempo que los patrones ya detectados,
el nuevo patrón es desechado.
Sonia Aragón Calvo
51
4. Se ha desactivado el fast requirement en todos los niveles: con el fast
requirement desactivado en todos los niveles, no se rechaza ningún patrón a
pesar de que las ocurrencias de sus multieventos se alejen relativamente en el
tiempo.
5. Validación de resultados: se han validado los resultados aleatorizando los datos
en 5 ocasiones y aceptando sólo aquellos patrones en los que la probabilidad de
que los datos aleatorizados coincidan con los reales sea menor de 0,01 -el
procedimiento aquí descrito se refleja en las figuras 15 y 16-.
Figura 15. Patrones obtenidos tras 5 aleatorizaciones
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
52
Figura 16. Probabilidad de que el patrón obtenido sea fruto del azar
6. Se ha utilizado el filtro de simulación que aporta Theme versión 5.0. Este filtro
realiza aleatorizaciones para cada relación de intervalo crítico detectada, antes de
aceptarla como tal. El número de aleatorizaciones depende del nivel de
significación fijado (en nuestro caso concreto, 200 veces, -1/0,05 x 10-). El
patrón temporal detectado será aceptado si Theme encuentra, entre todas las
relaciones generadas aleatoriamente, n relaciones -con (n/200) < 0,05- de
intervalo crítico con intervalos internos del mismo tamaño o más pequeños que
los de la relación testeada.
A continuación se presentan y discuten los resultados obtenidos en el presente
trabajo de investigación.
Sonia Aragón Calvo
53
3. RESULTADOS
3.1. Relativos a la calidad del dato
En la tabla 16, se recoge el modelo de 3 facetas diseñado y los valores
obtenidos en el seno del Modelo Lineal General (GLM), ya referido en el capítulo de
Método. Su análisis revela que la mayor parte de la variabilidad queda asociada a la
faceta categorías (77%), y su interacción con la faceta carreras (22%). Por su parte la
faceta carreras alcanza un residual 1%. Por último, señalar como la variabilidad en la
faceta observadores es igual a 0.
Tabla 16. Modelo Lineal General de TG y valores obtenidos
Fuente Suma de
cuadrados tipo III
gl Media
cuadrática
% de Varianza
Carrera 339,160 5 67,832 1
OBSERVADOR ,025 2 ,012 0
CATEGORÍA 25673,963 53 484,414 77
Carrera * OBSERVADOR 1,037 10 ,104 22
Carrera * CATEGORÍA 5778,951 265 21,807 .
OBSERVADOR * CATEGORÍA 8,753 106 ,083 .
Carrera * OBSERVADOR *
CATEGORÍA
34,852 530 ,066 .
Error ,000 0 .
Total 39204,000 972 100
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
54
Destacar como el valor de determinación (r2)= 1, muestra que con la combinación
de las referidas facetas podamos explicar con garantías la variabilidad que aporta en su
desarrollo una carrera de fondo como son los 5000 m.
o En el primer diseño de generalizabilidad (Carrera, Categoría /
Observador; PC/O), se han obtenido los siguientes resultados:
El análisis de los coeficientes de generalizabilidad en esta estructura
de diseño revela una óptima concordancia entre ambos registros
realizados por el observador 1 y por el registro efectuado por el
observador 2, ya que se obtiene un CCI -coeficiente de correlación
intraclase- de 1.
Hemos de señalar que este dato señala que la fiabilidad del dato
utilizado para el posterior análisis no queda afectado por la variabilidad
que pudiera aportar la concordancia intersujeto, lo cual justifica el
proceso de formación del observador seguido, así como la operatividad
de la herramienta observacional diseñada.
o En el segundo diseño (Categoría, Observador / Carrera; CO/P), el análisis
del coeficiente de generalizabilidad relativo, determina que se consigue
una elevada fiabilidad de precisión de generalización, con un e2 de 0,955.
Este resultado nos permite asegurar la constancia de los datos registrados
en las diferentes carreras y la generalizabilidad de los resultados
obtenidos en el análisis de las pruebas de 5000 m. en las competiciones
reseñadas.
En cuanto al plan de optimación efectuado para la faceta carreras, se refleja en la
tabla 17.
Tabla 17. Plan de optimización de la faceta carreras
Nº carreras Coeficiente de generalizabilidad (e 2)
10 0.972
12 0.977
15 0.981
Sonia Aragón Calvo
55
3.2. A partir del instrumento de notación
Como ya se ha comentado con anterioridad, la finalidad de este sistema de
notación es crear un alfabeto compartido en la codificación del movimiento corporal,
para lograr reducir una cantidad enorme de datos. De esta manera, es posible obtener
una información regida por reglas que la organizan y facilitan su decodificación en un
análisis posterior.
3.2.1. Campeonato del Mundo, París 2003
Como puede observarse en la figura 17, nos referimos a una carrera muy rápida
desde el pistoletazo de salida, caracterizada por cambios y ataques importantes de todos
los favoritos del grupo. El grupo se enfila ya antes de cumplir el primer minuto de
carrera y comienza a perder unidades en el minuto 4. Con anterioridad a ese momento,
los cambios de ritmo producidos en la cabeza de carrera han sido tan fuertes que el
grupo de cabeza ha llegado a romperse.
El atleta observado no corre en cabeza hasta el minuto 8. Cuando se coloca en
cabeza de carrera -pasa de posiciones de cuarto y tercer puesto (ni4 y ni3) a primer
puesto (ni1)-, aumenta el ritmo de carrera (rte+) y realiza cambios de ritmo (rtcrp), hasta
llegar a una sucesión de sprints con su rival (spo, spp, spp). La llegada resulta muy
disputada: en el frame 11528 el atleta estaba en 2ª posición y en el 11603 se coloca en
cabeza -momento en el que se produce el paso por la línea de meta, con 75 frames de
diferencia sobre el segundo-.
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
56
0 1:00:00 2:00.00 3:00.00 4:00.00 5:00.00 6:00.00 7:00.00 8:00.00 9:00.00 10:00.00 11:00.00 12:00.00 12:52.79 (T) MM:SS.DD
0 523 654 851 1360 1819 1936 2080 2353 2553 2704 3445 3623 3912 4534 5628 5744 7135 7396 8324 8467 8569 8787 9104 9369 9421 9593 9834 9888 10037 10203 10730 10784 10890 10964 11118 11423 11528 11603 ( T) FRAMES
PI5EXGPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GP GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF NI2 NI2 NI1
NI4 NI3 NI3 NI4 NI4 NI3 NI3 NI2 NI2 NI2 NI2 NI3 NI3 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI3 NI3 NI3 NI3 NI1 NI1 NI2 NI3 NI3 NI4 NI3 NI2 NI2 NI2 NI2
RTE+ RTE+RTE+ RT E+ RTCRR RTCRR RTCRR RTCRR RTCRR RTCRR RTCRR RTE+ RTCRR RTE+RTCRP RTCRP RTE+ RTCRP RTE+ RTCRR RTE+ RTE- RTCRP RTE-RTCRR RTE+RTCRP RTCR SPO SPP SPP
FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGRI FGRI FGC FGRI FGR FGRI FGRI FGRI FGR FGR FGR FGRI FGR FGRI FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR
CC1 CC1 CC1 CC2 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC2 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC2 CC2 CC1 CC1 CC1 SP1EX SP2
Figura 17: Resultado instrumento notación Campeonato Mundial París 2003
0 1:00:00 2:00.00 3:00.00 4:00.00 5:00.00 6:00.00 7:00.00 8:00.00 9:00.00 10:00.00 11:00.00 12:00.00 13:00.00 13:17.09 (T) MM:SS.DD
0 408 1302 2860 3069 3435 3666 3857 3998 4610 4797 5310 6563 6687 6784 6902 7092 7401 7785 7829 7904 8297 9028 9708 10345 10564 10798 11236 11573 11728 11921 11966 ( T) FRAMES
PI3EX GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPH GPH GPH GPF GPF GPH GPF GPF GPH GPH GPF GPF NI1 NI1 NI1
NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI4 NI5 NI6 NI6 NI1 NI1 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1
RTE+ RTE- RTCRP RTCRP RTE- RTE- RTCRR RTCRP RTE+ RTCRR RTCRR RTCRR RTCRP RTE+RTE+RTCRR RTE- RTE- RTCRP RTE+RTCRP RTCRP RTCRP SPP SPP SPO
FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGRI FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGR FGR FGC FGC FGR FGR FGC FGR FGR FGR
CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 SP1IN SP1EX
Figura 18: Resultado instrumento notación Campeonato Mundial Berlín 2009
Sonia Aragón Calvo
57
3.2.2. Campeonato del Mundo, Berlín 2009
Como puede observarse en la figura 18 es una carrera lenta hasta el minuto 8. En
este tiempo se suceden varios cambios de ritmo sin mayor trascendencia -en alguno de
ellos, el grupo no responde y el atleta que produce el cambio se despega del grupo de
cabeza, teniendo que reducir su ritmo significativamente para regresar al grupo-.
Vemos que es una carrera lenta con cambios de ritmo poco significativos, que
enlentecen la carrera tras haber sido realizados (rtcrp, rtcrr, rte-) En los últimos 5
minutos de carrera, el atleta observado es el que toma las riendas de la carrera de
manera definitiva (ni1) y realiza una serie de cambios de ritmo (rtcrp), de manera que el
grupo se enfila (gpf) y pierde unidades (fgr). En el minuto 11de carrera, el atleta realiza
varios cambios de ritmo (rtcrp), enlazándolos con el sprint final (spp) que le da la
victoria en la competición (ni1).
3.2.3. Juegos Olímpicos, Atenas 2004
Como puede observarse en la figura 19, nos encontramos ante una carrera en la
que el atleta soporta ritmos elevados y cambios de ritmo constantes a lo largo de la
carrera (rte+). La posición más adelantada que lleva en carrera es el tercer puesto (ni3),
al que no accede hasta el minuto ocho y medio de carrera. Hasta entonces corre dentro
del grupo compacto (fgc) y agrupado (gph) en posiciones entre el quinto y el séptimo
puesto (ni5 y ni7).
A falta de cuatro minutos para el final, en el minuto nueve -y a partir de los
últimos cambios de ritmo soportados (rtcrr) por un grupo que corre compacto (fgc),
aunque enfilado (fgh) desde el minuto siete- el atleta observado toma la tercera posición
(ni3) para asestar, a falta de tan sólo 15 segundos, un sprint final (spo) que le obliga a
salirse en la recta final a la calle 3 (sp3) para no verse cerrado y poder adelantar a sus
rivales, consiguiendo la victoria en la competición (ni1).
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
58
0 1:00:00 2:00.00 3:00.00 4:00.00 5:00.00 6:00.00 7:00.00 8:00.00 9:00.00 10:00.00 11:00.00 12:00.00 13:00.00 13:14.39 (T) MM:SS.DD
0 1212 2285 2511 3054 3322 4599 5214 5614 12628 14919 15577 15894 17962 22168 22476 22839 23085 23291 23569 23847 23910 ( T) FRAMES
PI7EX GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF NI2 NI2 NI1
NI5 NI6 NI6 NI7 NI7 NI7 NI7 NI6 NI4 NI4 NI4 NI3 NI4 NI3 NI3 NI3 NI3 NI3
RTE+ RTE+ RT E+ RTE- RTCRR RTCRR RTCRR RTCRR RTCRR RTCRR RTE+ SPO SPP SPP SPP
FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR
CC1 CC1 CC2 CC2 CC2 CC2 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 SP1EX SP1EX SP3
Figura 19: Resultado instrumento notación JJOO Atenas 2004
0 1:00:00 2:00.00 3:00.00 4:00.00 5:00.00 6:00.00 7:00.00 8:00.00 9:00.00 10:00.00 11:00.00 12:00.00 12:57.82 (T) MM:SS.DD
0 532 896 1168 1340 1584 2038 2532 2771 3199 4168 4314 4507 4920 5302 5436 5756 6129 6387 6834 7109 7153 7628 7826 8510 9018 9428 9827 10492 10994 11141 11374 11659 ( T) FRAMES
PI3INGPH GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPH GPH GPF GPF GPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF NI1 NI1
NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI3 NI3 NI3 NI3 NI3 NI3 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1
RTE+RTE- RTE- RTCRP RTE+RTCRP RTCRE RTE+ RTCRP RTE+ RTE- RTE- RTCRE RTE+ RTCRE RTE+ RTCRE RTCR RTCRP RTE+ RTCRP RTE+ RTCRP RTE+ RTCRP RTE+ RTCRP RTCRP SPP SPP
FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC F GC FGR FGR FGRI FGRI FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR
CC1 CC1 CC2 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 SP1IN SP1
Figura 20: Resultado instrumento notación JJOO Pekín 2008
Sonia Aragón Calvo
59
3.2.4. Juegos Olímpicos, Pekín 2008
Como puede observarse en la figura 20, nos encontramos ante una carrera muy
rápida, en la que ya en el minuto 6 el grupo corre enfilado (gpf) y pierde unidades (fgr).
Se producen una serie de cambios por atletas del mismo país o equipo que el atleta
observado (rtcre). Los cambios son tan fuertes que incluso los atletas de cabeza se
separan más de la zancada estipulada para mantener la continuidad del grupo,
rompiendo la cabeza de carrera (fgri).
Es a partir del minuto 8, cuando el atleta en cuestión toma el mando de la carrera
(ni1), colocándose en primera posición y realizando cambios sucesivos (rtcrp) y ritmos
estables a velocidades muy altas (rte+), lo que hace que el grupo de carrera de cabeza se
reduzca (fgr). Con un potente sprint final (spo), el atleta se impone en meta (ni1),
consiguiendo un récord de campeonato -record olímpico-.
3.2.5. Campeonato de Europa, Goteborg 2006
Como puede observarse en la figura 21, la referida es una carrera lenta (rte-), sin
movimientos importantes hasta pasados los 8 minutos de carrera.
Es a partir del minuto 7 y 30 segundos cuando se hacen una serie de cambios de
ritmo importantes por parte de los rivales del atleta observado (rtcrr) que hacen cambiar
el desempeño del grupo de carrera. Hasta ese momento, el atleta observado se encuentra
corriendo en posiciones en el seno del grupo (ni4, ni7), llegando a descolgarse casi hasta
posiciones finales del grupo (ni9).
Posteriormente, alrededor del minuto 9 de carrera, realiza un cambio de ritmo
importante (rtcrp), debiendo salir a la calle 2 (cc2) para adelantar a los componentes del
grupo y colocarse en segunda posición (ni2) donde se mantendrá hasta el sprint final
que resolverá la carrera.
El grupo, corre agrupado (gph) y compacto (fgc) hasta el minuto 10 y 30
segundos de carrera, dónde se enfila (gpf) y comienza a perder unidades(fgr), debido a
los cambios continuos producidos por los atletas rivales (rtcrr) y del atleta observado
(rtcrp). Los últimos 45 segundos de carrera, vienen seguidos de diferentes sprints
sucesivos (spo y spp) que le dan al atleta el primer puesto (ni1).
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
60
0 1:00:00 2:00.00 3:00.00 4:00.00 5:00.00 6:00.00 7:00.00 8:00.00 9:00.00 10:00.00 11:00.00 12:00.00 12:57.82 (T) MM:SS.DD
0 742 1725 2950 5003 5642 6527 7092 7985 8290 8662 9432 10555 10695 10905 11523 11851 11995 13090 13605 13837 13978 14298 15649 15863 16185 16259 16646 17086 17217 18342 18770 18990 19438 19647 19886 20107 20323 20522 20593 ( T)FRAMES
PI7EX GPH GPF GPF GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPF GPH GPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF NI3 NI2 NI2 NI1 NI1
NI4 NI4 NI4 NI3 NI2 NI1 NI2 NI3 NI4 NI4 NI4 NI6 NI7 NI7 NI7 NI5 NI9 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI2 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI2 NI2 NI2 NI2 NI2 NI3
RTE+ RTCRR RTE+ RT E- RTE- RTCRE RTCRR RTE- RTE- RTE- RTCRR RTE- RTCRP RTCRR RTE+ RTE+ RTCRR RTCRR RTCRR RTCRP RTE+ RTCRR RTE+ RTCRR RTE+ RTCRR SPO SPO SPP SPP SPP
FGC FGC FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGRI FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGR FGR FGRI FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR
CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC2 CC2 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 SP1IN SP1EX SP1EX SP1EX
Figura 21: Resultado instrumento notación Campeonato Europeo Goteborg 2006
0 1:00:00 2:00.00 3:00.00 4:00.00 5:00.00 6:00.00 7:00.00 8:00.00 9:00.00 10:00.00 11:00.00 12:00.00 13:00.00 13:31.18 (T) MM:SS.DD
0 639 898 1327 3410 7086 7512 8282 8497 8765 8967 10736 10872 11363 13763 14102 14713 15260 15770 15986 16715 17695 18722 19109 19510 19751 20212 20272( T) FRAMES
PI3INGPH GPH GPH GPH GPF GPH GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF NI1 NI1 NI1 NI1
NI6 NI3 NI4 NI4 NI4 NI3 NI2 NI2 NI5 NI4 NI7 NI4 NI3 NI3 NI3 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1
RTE+ RTE+RTE- RTE+ RTCRR RTE+ RTE- RTCRR RTE-RTE- RTCRR RTCRR RTE+ RTCRR RTCRR RTE+ RTCRR RTCRP RTE+ RTCRP RTE+ RTCRP RTCRP SPP SPP SPP
FGC FGC FGC FGC FGRI FGC FGC FGRI FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR
CC1 CC2 CC1 CC1 CC2 CC2 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 SP1IN SP1IN SP1
Figura 22: Resultado instrumento notación Campeonato Europeo Barcelona 2010
Sonia Aragón Calvo
61
3.2.6. Campeonato de Europa, Barcelona 2010
Como puede observarse en la figura 22, nos encontramos ante una carrera
relativamente lenta (rte-), asequible en ritmo para todo el grupo hasta el minuto 7 de
carrera en el que suceden una serie de cambios de ritmo, realizados por los atletas
rivales del atleta observado (rtcrr), que hacen que el grupo pase de correr agrupado
(gph) a correr en fila (gpf).
Tras dos minutos más de carrera (minuto 9), el grupo comienza a perder
componentes debido al ritmo (fgr) y los ataques constantes producidos por diferentes
atletas rivales del observado (rtcrr). El atleta observado corre dentro del grupo, en
posiciones iniciales (ni4, ni3), pero sin llegar a ser cabeza de carrera.
En los momentos finales -desde el minuto 11-, el atleta ganador sentencia la
carrera con cambios de ritmo continuos (rtcrp) que acaban con una serie de sprints
finales propios (spp, spp, spp) en la última vuelta de carrera
3.3.Patrones temporales (T-Patterns)
3.3.1. Multieventos: ocurrencia por carreras
En la tabla 18, se expone el número de multieventos diferentes registrados en
cada una de las carreras, el número total de multieventos registrados, así como su
frecuencia media de aparición.
Tabla 18.- Multieventos por carrera
Carrera Multieventos
diferentes
Nº
multieventos
registrados
Frecuencia
media de aparición
París 31 41 1,32
Berlín 25 33 1,32
Atenas 20 22 1,1
Pekín 22 34 1,54
Goteborg 34 40 1,17
Barcelona 21 28 1,33
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
62
Campeonato Mundial de París, 2003
A continuación, en la figura 23 se expone la representación temporal de cada
ocurrencia de los multieventos constitutivos de la carrera correspondiente al Mundial
2003.
Figura 23:- Multieventos constitutivos de la carrera París, 2003
Además, en la figura 24, se muestra el número de ocurrencias de cada tipo de
multieventos constitutivos de la carrera correspondiente al Mundial 2003.
Figura 24.- Número de ocurrencias de los multieventos constitutivos de la carrera París, 2003.
Sonia Aragón Calvo
63
Campeonato Mundial de Berlín, 2009
A continuación, en la figura 25 se expone la representación temporal de cada
ocurrencia de los multieventos constitutivos de la carrera correspondiente al Mundial
2009.
Figura 25:- Multieventos constitutivos de la carrera Berlín, 2009
Además, en la figura 26, se muestra el número de ocurrencias de cada tipo de
multieventos constitutivos de la carrera correspondiente al Mundial 2009
Figura 26.- Número de ocurrencias de los multieventos constitutivos de la carrera Berlín, 2009
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
64
Juegos Olímpicos de Atenas, 2004
A continuación, en la figura 27 se expone la representación temporal de cada
ocurrencia de los multieventos constitutivos de la carrera correspondiente a las
Olimpiadas 2004
Figura 27:- Multieventos constitutivos de la carrera Atenas, 2004
Además, en la figura 28, se muestra el número de ocurrencias de cada tipo de
multieventos constitutivos de la carrera correspondiente a las Olimpiadas 2004.
Figura 28.- Número de ocurrencias de los multieventos constitutivos de la carrera Atenas, 2004
Sonia Aragón Calvo
65
Juegos Olímpicos de Pekín, 2008
A continuación, en la figura 29 se expone la representación temporal de cada
ocurrencia de los multieventos constitutivos de la carrera correspondiente a las
Olimpiadas 2008
Figura 29:- Multieventos constitutivos de la carrera Pekín, 2008
Además, en la figura 30, se muestra el número de ocurrencias de cada tipo de
multieventos constitutivos de la carrera correspondiente a las Olimpiadas 2008
Figura 30.- Número de ocurrencias de los multieventos constitutivos de la carrera Pekín, 2008
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
66
Campeonato Europeo de Goteborg, 2006
A continuación, en la figura 31 se expone la representación temporal de cada
ocurrencia de los multieventos constitutivos de la carrera correspondiente al Europeo
2006
Figura 31:- Multieventos constitutivos de la carrera Goteborg, 2006
Además, en la figura 32, se muestra el número de ocurrencias de cada tipo de
multieventos constitutivos de la carrera correspondiente al Europeo 2006
Figura 32.- Número de ocurrencias de los multieventos constitutivos de la carrera Goteborg, 2006
Sonia Aragón Calvo
67
Campeonato Europeo de Barcelona, 2010
A continuación, en la figura 33 se expone la representación temporal de cada
ocurrencia de los multieventos constitutivos de la carrera correspondiente al Europeo
2010
Figura 33:- Multieventos constitutivos de la carrera Barcelona, 2010
Además, en la figura 34, se muestra el número de ocurrencias de cada tipo de
multieventos constitutivos de la carrera correspondiente al Europeo 2010.
Figura 34.- Número de ocurrencias de los multieventos constitutivos de la carrera Barcelona, 2010
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
68
3.3.2. Patrones temporales detectados
Para la detección de patrones temporales ocultos se ha utilizado el programa
informático Theme, versión 5.0.
De los 73 patrones detectados que cumplen los parámetros de búsqueda
expuestos en el epígrafe 2.8. -véase figura 14-, se expone a continuación la distribución
de alcance o cobertura -véase figura 35- y de niveles -véase figura 36-.
Figura 35: Distribución de alcance de patrones.
Figura 36: Distribución de niveles de los patrones
Sonia Aragón Calvo
69
A continuación, en la figura 37, se expone la totalidad de las ocurrencias de los
patrones detectados en el conjunto de las carreras analizadas.
Figura 37: Todos los patrones
En la tabla 19, se expone el número de orden de los patrones detectados con los
parámetros de búsqueda expuestos en el epígrafe 2.8., las carreras en las que acontece,
el formato cadena del patrón su alcance, características relevantes, así como los
intervalos internos entre multieventos.
Tabla 19. Características de los patrones temporales detectados
Nº
orden
Carreras Patrón formato cadena Características Intervalos
internos
1 Berlín y
Pekín
((( gph,ni2,rtemen,fgc,cc1 ( gph,ni1,rtcrp,fgc,cc1
gph,ni1,rtemas,fgc,cc1 ))( gpf,ni1,rtcrp,fgc,cc1 (
gph,ni2,rtemas,fgc,cc1 gph,ni1,rtemen,fgc,cc1
)))( gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1 ( gpf,ni1,rtemas,fgr,cc1
ni1 )))
Ocurrencias=2
Medida=9
Duración=19065
%Duración=19
Carrera Berlín:
1131, 513, 1782,
693, 1243, 680,
637, 1621
Carrera Pekín:
444, 244, 454,
733, 1736, 4921,
399, 1832
2 Goteborg y
París
((( gph,ni4,rtemas,fgc,cc1
gph,ni3,rtemas,fgc,cc1 )( gpf,ni2,rtcrr,fgri,cc1 ((
gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1 gpf,ni1,rtemas,fgr,cc1 )(
gpf,ni2,rtcrr,fgr,cc1 ni2,spp,sp1ex )))) ni1 )
Ocurrencias=2
Medida =8
Duración=30933
%Duración=31
Carrera
Goteborg: 4261,
11256, 387, 440,
2352, 669, 486
Carrera París:
131, 3880, 2601,
382, 3447, 459,
180
3 Berlín y
Pekín
((( gph,ni2,rtemen,fgc,cc1 ( gph,ni1,rtcrp,fgc,cc1
gph,ni1,rtemas,fgc,cc1 ))( gpf,ni1,rtcrp,fgc,cc1 (
gph,ni2,rtemas,fgc,cc1 gph,ni1,rtemen,fgc,cc1
)))( gpf,ni1,rtemas,fgr,cc1 gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1 ))
Ocurrencias=2
Medida =8
Duración=15186
%Duración=15
Carrera Berlín:
1131, 513, 1782,
693, 1243, 1317,
891
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
70
Carrera Pekín:
444, 244, 454,
733, 1736, 3319,
684
4 Barcelona
y París
(( gph,ni4,rtemas,fgc,cc1 gpf,ni4,rtcrr,fgc,cc1 )((
gpf,ni3,rtcrr,fgc,cc1 gpf,ni2,rtemas,fgr,cc1 )(
gpf,ni2,rtcrr,fgr,cc1 ( gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1 (
gpf,ni1,rtemas,fgr,cc1 ni1 )))))
Ocurrencias=2
Medida =8
Duración=27944
%Duración=28
Carrera
Barcelona: 7462,
2891, 950, 547,
1455, 980, 2577
Carrera París:
1296, 117, 3080,
612, 1507, 1332,
3136
5 Berlín y
Pekín
((( gph,ni2,rtemen,fgc,cc1 ( gph,ni1,rtcrp,fgc,cc1
gph,ni1,rtemas,fgc,cc1 ))( gpf,ni1,rtcrp,fgc,cc1 (
gph,ni2,rtemas,fgc,cc1 gph,ni1,rtemen,fgc,cc1
)))( gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1 gpf,ni1,rtemas,fgr,cc1 ))
Ocurrencias=2
Medida =8
Duración=13611
%Duración=14
Carrera Berlín:
1131, 513, 1782,
693, 1243, 680,
637
Carrera Pekín:
444, 244, 454,
733, 1736, 2602,
717
6 Berlín y
Pekín
((( gph,ni1,rtemen,fgc,cc1 gph,ni1,rtcrp,fgc,cc1
)(( gph,ni1,rtemas,fgc,cc1 gpf,ni1,rtcrp,fgc,cc1 )
gph,ni2,rtemas,fgc,cc1 ))( gpf,ni1,rtemas,fgr,cc1
( gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1 ni1 )))
Ocurrencias=2
Medida =8
Duración=19024
%Duración=19
Carrera Berlín:
1162, 513, 1782,
693, 2560, 891,
730
Carrera Pekín:
172, 244, 454,
733, 7056, 1167,
665
7 Barcelona
y París
(( gph,ni4,rtemas,fgc,cc1 gpf,ni4,rtcrr,fgc,cc1 )((
gpf,ni3,rtcrr,fgc,cc1 gpf,ni2,rtemas,fgr,cc1 )(
gpf,ni2,rtcrr,fgr,cc1 ( gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1
gpf,ni1,rtemas,fgr,cc1 ))))
Ocurrencias=2
Medida =7
Duración=19572
%Duración=20
Carrera
Barcelona: 7462,
2891, 950, 547,
510, 216
Carrera París:
1296, 117, 3080,
612, 1507, 382
8 Barcelona
y París
((( gpf,ni3,rtemas,fgc,cc1 gpf,ni3,rtcrr,fgc,cc1 )
gpf,ni2,rtemas,fgr,cc1 )( gpf,ni2,rtcrr,fgr,cc1 (
gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1 ( gpf,ni1,rtemas,fgr,cc1 ni1
))))
Ocurrencias=2
Medida =7
Duración=19663
%Duración=20
Carrera
Barcelona: 2400,
950, 547, 1455,
980, 2577
Carrera París:
1085, 3080, 612,
1507, 1332, 3136
9 Berlín y
Pekín
(( gph,ni1,rtemas,fgc,cc1 (
gph,ni2,rtemas,fgc,cc1 gph,ni1,rtemen,fgc,cc1
))( gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1 ( gpf,ni1,rtemas,fgr,cc1
ni1 )))
Ocurrencias=2
Medida =6
Duración=14642
%Duración=15
Carrera Berlín:
384, 1243, 680,
637, 1621
Carrera Pekín:
1187, 1736,
4921, 399, 1832
Sonia Aragón Calvo
71
10 Barcelona
y París
((( gpf,ni3,rtemas,fgc,cc1 gpf,ni3,rtcrr,fgc,cc1 )
gpf,ni2,rtemas,fgr,cc1 )( gpf,ni2,rtcrr,fgr,cc1 (
gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1 gpf,ni1,rtemas,fgr,cc1 )))
Ocurrencias=2
Medida =6
Duración=11291
%Duración=11
Carrera
Barcelona: 2400,
950, 547, 510,
216
Carrera París:
1085, 3080, 612,
1507, 382
11 Goteborg y
París
((( gpf,ni2,rtcrr,fgr,cc1 gpf,ni2,rtcrr,fgri,cc1 )(
gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1 gpf,ni1,rtemas,fgr,cc1 ))(
ni2,spp,sp1ex ni1 ))
Ocurrencias=2
Medida =6
Duración=12568
%Duración=13
Carrera
Goteborg: 74,
387, 440, 3237,
270
Carrera París:
1089, 2601, 382,
3906, 180
12 Barcelona
y Berlín
( gph,ni2,rtemen,fgc,cc1 ( gph,ni2,rtcrr,fgri,cc1 (
gpf,ni2,rtcrr,fgr,cc1 ( gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1 (
gpf,ni1,rtemas,fgr,cc1 ni1,spp,sp1in )))))
Ocurrencias=2
Medida =6
Duración=19292
%Duración=19
Carrera
Barcelona: 215,
6763, 1455, 980,
1815
Carrera Berlín:
332, 3906, 1804,
637, 1383
13 Berlín y
Goteborg
(( gph,ni1,rtemas,fgc,cc1 gph,ni2,rtcrr,fgc,cc1 )(
gpf,ni2,rtcrr,fgr,cc1 ( gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1 (
gpf,ni1,rtemas,fgr,cc1 ni1 ))))
Ocurrencias=2
Medida =6
Duración=10862
%Duración=11
Carrera Berlín:
428, 75, 1804,
637, 1621
Carrera
Goteborg: 1351,
536, 461, 440,
3507
14 Goteborg y
París
(( gph,ni4,rtemas,fgc,cc1
gph,ni3,rtemas,fgc,cc1 )(( gpf,ni2,rtcrr,fgr,cc1
gpf,ni2,rtcrr,fgri,cc1 )( gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1
gpf,ni1,rtemas,fgr,cc1 )))
Ocurrencias=2
Medida =6
Duración=23340
%Duración=23
Carrera
Goteborg: 4261,
11182, 74, 387,
440
Carrera París:
131, 2791, 1089,
2601, 382
15 Barcelona
y Berlín
(( gph,ni2,rtcrr,fgri,cc1 ( gpf,ni2,rtcrr,fgr,cc1 (
gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1 ( gpf,ni1,rtemas,fgr,cc1
ni1,spp,sp1in )))) ni1 )
Ocurrencias=2
Medida =6
Duración=19745
%Duración=20
Carrera
Barcelona: 6763,
1455, 980, 1815,
762
Carrera Berlín:
3906, 1804, 637,
1383, 238
16 Berlín y
Pekín
(( gph,ni2,rtemas,fgc,cc1
gph,ni1,rtemen,fgc,cc1 )((
gph,ni1,rtemas,fgc,cc1 gph,ni1,rtcrp,fgc,cc1 )(
gpf,ni1,rtcrp,fgr,cc1 ni1 )))
Ocurrencias=2
Medida =6
Duración=15310
%Duración=15
Carrera Berlín:
1243, 1317, 219,
672, 730
Carrera Pekín:
636, 416, 1615,
7795, 665
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
72
Pasamos a continuación a presentar los patrones temporales por número de
orden -dado en función del alcance de los patrones temporales-:
En el patrón 1 (figura 38), correspondiente a las carreras de Berlín y Pekín el
ritmo de carrera es lento (rtemen), lo que lleva al grupo de carrera correr de forma
agrupada y compacta (gph) y (fgc) hasta que se aumenta el ritmo (rtemas) y se producen
una serie de ataques con cambios de ritmo, generados por el atleta ganador (rtcrp) que
hacen que el grupo se enfile (gpf) y pierda unidades (fgr). El atleta observado corre
siempre por la calle 1 (cc1) y en posiciones iniciales: entre el primer y segundo puesto
de carrera (ni1 y ni2).
Figura 38: Patrón nº de orden 1. Berlín y Pekín.
En la figura 39, se presenta el patrón nº de orden 2, correspondiente a las
carreras de Goteborg y París, que describe una carrera de ritmo elevado (rtemas) con
constantes cambios del atleta observado (rtcrp) y de sus rivales (rtcrr) de manera alterna
que llevan al grupo en fila (gpf) y perdiendo unidades (fgr). Los cambios de ritmo son
tan fuertes que incluso se rompe la cabeza de carrera (fgri). El patrón de estas carreras,
nos lleva a un sprint final que obliga al atleta observado, que va en segunda posición
(ni2) a realizarlo (spp), corriendo por la calle 1 zona exterior (sp1ex) para conseguir el
puesto de ganador (ni1).
Figura 39: Patrón nº de orden 2: Goteborg y París
Sonia Aragón Calvo
73
En el patrón 3 (figura 40) de las carreras Berlín y Pekín, podemos ver como el
paso de cambios de ritmo producidos por el atleta observado (rtcrp) y ritmos constantes
rápidos (rtemas) y lentos (rtemen), llevan al grupo compacto y agrupado (fgc y gph)
hasta el momento final en el que este grupo se enfila y rompe (gpf y fgr). Este atleta no
abandona nunca la primera posición de carrera (ni1), excepto cuando disminuye mucho
el ritmo (rtemen), que pasa a una segunda posición (ni2).
Figura 40: Patrón nº de orden 3: Berlín y Pekín
El patrón 4 (figura 41) de las carreras Barcelona y París, nos muestra una carrera
de ataques continuos de cambios de ritmo de los rivales del atleta ganador (rtcrr) que
enfilan el grupo (gpf) debido a, los ritmos elevados (rtemas) y a la pérdida de contacto
en la carrera entre los corredores (fgr). El atleta se ve obligado a adelantar posiciones,
desde la cuarta posición (ni4) hasta la primera (ni1).
Figura 41: Patrón nº de orden4: Barcelona y París
En la figura 42, vemos el resultado que da lugar al patrón 5, que corresponde a
las carreras de Berlín y Pekín. El ganador de la prueba, es el atleta que corre en cabeza
de carrera (ni2 y ni1), con ataques continuos de ritmo (rtcrp) y mantenimiento de ritmos
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
74
elevados (rtemas) haciendo selección del grupo (fgr) para poder enfrentarse al final de
carrera. Este atleta no abandona nunca la calle 1 (cc1).
Figura 42: Patrón nº de orden 5: Berlín y Pekín
El patrón 6 (figura 43) correspondiente a las carreras de Berlín y Pekín, nos
muestra como a la mitad de carrera el grupo pasa de correr agrupado (gph) a hacerlo
enfilado (gpf) para volver a agruparse y enfilarse de nuevo al final de carrera. El ritmo
es elevado (rtemas), y los cambios de ritmo se producen por el atleta ganador (rtcrp),
corriendo siempre por la calle 1 (cc1) y en posiciones iniciales (ni1 o ni2), para con un
cambio de ritmo final (de rtemas a rtcrp) llegar primero a meta.
Figura 43: Patrón nº de orden 6: Berlín y Pekín
El patrón 7 (figura 44), pertenecientes a las carreras de Barcelona y París, nos
muestra una carrera rápida (rtemas) desde el principio, seguida por ataques de los
rivales (rtcrr) que hacen correr al grupo enfilado (gpf) y perdiendo unidades desde mitad
de carrera (fgr) y obligando a avanzar al atleta observado desde la posición cuarta (ni4)
a la primera (ni1) en tramos finales para dirigir los cambios de ritmo (rtcrp).
Sonia Aragón Calvo
75
Figura 44: Patrón nº de orden 7: Barcelona y París
En el patrón nº 8 (figura 45), correspondientes a las carreras Barcelona y París,
se representa una carrera rápida (rtemas) con el grupo en fila (gpf) desde la primera
coincidencia producida. El atleta observado pasa de la tercera posición (ni3) a la
primera (ni1), para imponer un ritmo elevado (rtemas) seguido de cambios de ritmo
propios (rtcrp), que harán disgregarse al grupo (fgr).
Figura 45: Patrón nº de orden 8: Barcelona y París
En la figura 46, podemos ver el patrón nº 9, correspondiente a las carreras Berlín
y Pekín, en el que a partir de mediada la carrera el atleta observado, que corre en cabeza
(ni1), lleva un ritmo elevado (rtemas) y lo enlentece (rtemen), manteniendo al grupo
compacto y agrupado (fgc y gph), para realizar un cambio de ritmo propio elevado
(rtcrp) que romperá el grupo y lo enfilará (fgr y gpf) para llegar al final.
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
76
Figura 46: Patrón nº de orden 9: Berlín y Pekín
En el Patrón 10, representado en la figura 47, resultado de las carreras de
Barcelona y París, nos muestra una carrera rápida (rtemas) con cambios sucesivos:
propios del atleta observado (rtcrp) y de sus rivales (rtcrr) con el grupo enfilado (gpf) y
perdiendo unidades (fgr). El atleta ganador corre de la tercera posición (ni3) a la
primera (ni1) tras los cambios realizados por sus rivales para posteriormente atacar con
cambios de ritmo (rtcrp).
Figura 47: Patrón nº de orden 10: Barcelona y París
En la figura 48, el patrón 11, correspondiente a las carreras de Goteborg y París,
nos muestra un final de carrera con cambios de ritmo continuos, de los rivales (rtcrr) y
del atleta observado (rtcrp), lo que ocasiona que el grupo corra enfilado (gpf) y pierda
unidades (fgr). En los momentos finales de carrera, el atleta ganador realiza un sprint
(spp) saliendo de la segunda posición (ni2) y corriendo hasta la meta (ni1) por la calle 1
zona exterior (sp1ex).
Sonia Aragón Calvo
77
Figura 48: Patrón nº de orden 11: Goteborg y París
El patrón 12, representado por el dendograma de la figura 49, referente a las
carreras Barcelona y Berlín, nos muestra un inicio de carrera de ritmo lento (rtemen)
seguido de cambios de ritmo consecutivos de los rivales del atleta observado (rtcrr). Los
cambios primero enfilan al grupo (gpf), consiguiendo fragmentarlo (fgr), e incluso
rompiendo la cabeza de carrera (fgr)-. El atleta observado pasa de la segunda posición
(ni2) a la primera (ni1) para hacer un cambio de ritmo propio (rtcrp). El sprint final, lo
lanza el atleta observado (spp) por la calle 1 zona interior (sp1in).
Figura 49: Patrón nº de orden 12: Barcelona y Berlín
El patrón 13 (figura 50) perteneciente a las competiciones de Berlín y Goteborg,
carrera de ritmo cambiante, pasando de ritmo elevado a cambios de ritmo de rivales y
propios, para acabar los cambios con ritmos estables pero a altas velocidades (de rtemas
a rtcrr y rtcrp y, de nuevo, a rtemas). Con los cambios, el grupo se rompe (fgr) y se
enfila (gpf). El atleta corre de la segunda a la primera posición (ni2 y a ni1), sin
abandonar la calle 1 (cc1).
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
78
Figura 50: Patrón nº de orden 13: Berlín y Goteborg
El atleta observado, del patrón nº 14 -carreras de Goteborg y París- (figura 51),
corre de atrás a adelante (de ni4 a ni1) en una carrera de ritmo elevado (rtemas) marcada
por los ataques rivales (rtcrr) en un grupo enfilado (gpf) y roto en unidades (fgr). Una
vez el atleta se encuentra en la segunda posición (ni2), realiza un cambio de ritmo
propio para pasar al primer puesto (ni1) y enfrentarse al final de carrera.
Figura 51: Patrón nº de orden 14: Goteborg y París
Será el patrón 15 perteneciente a las carreras de Barcelona y Berlín (figura 52),
el que represente aquella carrera de cambios de ritmos y ataques constantes entre
corredores, que se manifiestan en la observación en propios del atleta observado (rtcrp)
y de rivales (rtcrr) en un final muy rápido con el grupo en fila (gpf) y que pierde
unidades en cada cambio (fgr), incluso rompiéndose en la cabeza de carrera por la
fuerza de los cambios (fgri). El ganador corre en segunda y primera posición (ni2 y ni1)
constantemente en calle 1 (cc1). El sprint final de carrera viene determinado por un
sprint propio (spp) realizado por la calle 1 zona interior (sp1in), que le da la victoria de
la carrera (ni1).
Sonia Aragón Calvo
79
Figura 52: Patrón nº de orden 15: Barcelona y Berlín
En el último de los patrones observados: el patrón nº 16 (figura 53) de las
carreras de Berlín y Pekín, el atleta observado enlentece la carrera (rtemen) una vez que
toma la cabeza de carrera (ni1) y mantiene al grupo unificado y compacto (gpf y fgc)
hasta que realiza un cambio de ritmo propio (rtcrp), aproximándose al final de carrera,
dónde el grupo se enfila y comienza con la pérdida de unidades grupales (gpf y fgr).
Figura 53: Patrón nº de orden 16: Berlín y Pekín
3.4. De los patrones temporales en el instrumento notacional
Como se desprende de la Tabla 19, se han detectado diferentes patrones
temporales de diverso alcance al comparar como sesión de registro cada una de las
carreras.
Las carreras con mayor presencia en los patrones temporales detectados han sido
la carrera de Berlín y la de Pekín -6 patrones temporales-, seguidas de las carreras de
Barcelona y París -4 patrones temporales-. Posteriormente, las carreras de Goteborg y
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
80
París -con 3 patrones temporales-, las carreras de Barcelona y Berlín -2 patrones
temporales- y, por último, las carreras de Berlín y Goteborg -con un patrón temporal-.
A continuación, procedemos a compaginar el registro notacional de cada una de
las carreras reflejadas en los patrones temporales (véase figuras 54, 55, 56, 57 y 58), con
la información aportada por los patrones temporales correspondientes a las carreras
reflejadas.
En las referidas figuras, podemos observar en la parte superior e inferior de las
líneas centrales de tiempo -dado en segundos y frames-, todos los códigos de registro
relativos a las dos carreras comparadas. En negrita se señalan aquellos eventos que se
modifican bajo su columna de tiempo. Subrayados en amarillo se encuentran los
eventos incluidos en los patrones temporales detectados.
Sonia Aragón Calvo
81
Comparación con Instrumento Notacional de: Campeonato Mundial Berlín 2009 – Olimpiadas Pekín 2008
CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 SP1IN SP1EX
FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGRI FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGR FGR FGC FGC FGR FGR FGC FGR FGR FGR
RTE+ RTE- RTCRP RTCRP RTE- RTE- RTCRR RTCRP RTE+ RTCRR RTCRR RTCRR RTCRP RTE+RTE+RTCRR RTE- RTE- RTCRP RTE+RTCRP RTCRP RTCRP SPP SPP SPO
NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI4 NI5 NI6 NI6 NI1 NI1 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1
PI3EX GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPH GPH GPH GPF GPF GPH GPF GPF GPH GPH GPF GPF NI1 NI1 NI1
0 408 1302 2860 3069 3435 3666 3857 3998 4610 4797 5310 6563 6687 6784 6902 7092 7401 7785 7829 7904 8297 9028 9708 10345 10564 10798 11236 11573 11728 11921 11966 ( T) FRAMES
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12:57.82
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PI3INGPH GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPH GPH GPF GPF GPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF NI1 NI1
NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI3 NI3 NI3 NI3 NI3 NI3 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1
RTE+RTE- RTE- RTCRP RTE+RTCRP RTCRE RTE+ RTCRP RTE+ RTE- RTE- RTCRE RTE+ RTCRE RTE+ RTCRE RTCR RTCRP RTE+ RTCRP RTE+ RTCRP RTE+ RTCRP RTE+ RTCRP RTCRP SPP SPP
FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC F GC FGR FGR FGRI FGRI FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR
CC1 CC1 CC2 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 SP1IN SP1
Figura 54.- Resultado instrumento notación Campeonato Mundial Berlín 2009 y JJOO Pekín 2008
Berlín
Pekín
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
82
Comparación con Instrumento Notacional de: Campeonato Europeo Barcelona 2010 – Mundial París 2003
CC1 CC2 CC1 CC1 CC2 CC2 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 SP1IN SP1IN SP1
FGC FGC FGC FGC FGRI FGC FGC FGRI FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR
RTE+ RTE+RTE- RTE+ RTCRR RTE+ RTE- RTCRR RTE-RTE- RTCRR RTCRR RTE+ RTCRR RTCRR RTE+ RTCRR RTCRP RTE+ RTCRP RTE+ RTCRP RTCRP SPP SPP SPP
NI6 NI3 NI4 NI4 NI4 NI3 NI2 NI2 NI5 NI4 NI7 NI4 NI3 NI3 NI3 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1
PI3INGPH GPH GPH GPH GPF GPH GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF NI1 NI1 NI1 NI1
0 639 898 1327 3410 7086 7512 8282 8497 8765 8967 10736 10872 11363 13763 14102 14713 15260 15770 15986 16715 17695 18722 19109 19510 19751 20212 20272( T) FRAMES
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MM:SS.DD
12:52.79
0 523 654 851 1360 1819 1936 2080 2353 2553 2704 3445 3623 3912 4534 5628 5744 7135 7396 8324 8467 8569 8787 9104 9369 9421 9593 9834 9888 10037 10203 10730 10784 10890 10964 11118 11423 11528 11603 ( T) FRAMES
PI5EXGPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF NI2 NI2 NI1
NI4 NI3 NI3 NI4 NI4 NI3 NI3 NI2 NI2 NI2 NI2 NI3 NI3 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI3 NI3 NI3 NI3 NI1 NI1 NI2 NI3 NI3 NI4 NI3 NI2 NI2 NI2 NI2
RTE+ RTE+RTE+ RT E+ RTCRR RTCRR RTCRR RTCRR RTCRR RTCRR RTCRR RTE+ RTCRR RTE+RTCRP RTCRP RTE+ RTCRP RTE+ RTCRR RTE+ RTE- RTCRP RTE-RTCRR RTE+RTCRPRTCR SPO SPP SPP
FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGRI FGRI FGC FGRI FGR FGRI FGRI FGRI FGR FGR FGR FGRI FGR FGRI FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR
CC1 CC1 CC1 CC2 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC2 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC2 CC2 CC1 CC1 CC1 SP1EX SP2
Figura 55.- Resultado instrumento notación Europeo Barcelona 2010 y Campeonato Mundial París 2003
Barcelona
París
Sonia Aragón Calvo
83
Comparación con Instrumento Notacional de: Campeonato Europeo Goteborg 2006 - Mundial París 2003
CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC2 CC2 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 SP1IN SP1EX SP1EX SP1EX
FGC FGC FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGRI FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGR FGR FGRI FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR
RTE+ RTCRR RTE+ RT E- RTE- RTCRE RTCRR RTE- RTE- RTE- RTCRR RTE- RTCRP RTCRR RTE+ RTE+ RTCRR RTCRR RTCRR RTCRP RTE+ RTCRR RTE+ RTCRR RTE+ RTCRR SPO SPO SPP SPP SPP
NI4 NI4 NI4 NI3 NI2 NI1 NI2 NI3 NI4 NI4 NI4 NI6 NI7 NI7 NI7 NI5 NI9 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI2 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI2 NI2 NI2 NI2 NI2 NI3
PI7EX GPH GPF GPF GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPF GPH GPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF NI3 NI2 NI2 NI1 NI1
0 742 1725 2950 5003 5642 6527 7092 7985 8290 8662 9432 10555 10695 10905 11523 11851 11995 13090 13605 13837 13978 14298 15649 15863 16185 16259 16646 17086 17217 18342 18770 18990 19438 19647 19886 20107 20323 20522 20593 ( T)FRAMES
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12:52.79
0 523 654 851 1360 1819 1936 2080 2353 2553 2704 3445 3623 3912 4534 5628 5744 7135 7396 8324 8467 8569 8787 9104 9369 9421 9593 9834 9888 10037 10203 10730 10784 10890 10964 11118 11423 11528 11603 ( T) FRAMES
PI5EXGPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF NI2 NI2 NI1
NI4 NI3 NI3 NI4 NI4 NI3 NI3 NI2 NI2 NI2 NI2 NI3 NI3 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI3 NI3 NI3 NI3 NI1 NI1 NI2 NI3 NI3 NI4 NI3 NI2 NI2 NI2 NI2
RTE+ RTE+RTE+ RT E+ RTCRR RTCRR RTCRR RTCRR RTCRR RTCRR RTCRR RTE+ RTCRR RTE+RTCRP RTCRP RTE+ RTCRP RTE+ RTCRR RTE+ RTE- RTCRP RTE-RTCRR RTE+RTCRP RTCR SPO SPP SPP
FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGRI FGRI FGC FGRI FGR FGRI FGRI FGRI FGR FGR FGR FGRI FGR FGRI FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR
CC1 CC1 CC1 CC2 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC2 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC2 CC2 CC1 CC1 CC1 SP1EX SP2
Figura 56.- Resultado instrumento notación Campeonato Europeo Goteborg 2006 y Campeonato Mundial París 2003
Goteborg
París
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
84
Comparación con Instrumento Notacional de: Campeonato Europeo Barcelona 2010 - Berlín 2009
CC1 CC2 CC1 CC1 CC2 CC2 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 SP1IN SP1IN SP1
FGC FGC FGC FGC FGRI FGC FGC FGRI FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR
RTE+ RTE+RTE- RTE+ RTCRR RTE+ RTE- RTCRR RTE-RTE- RTCRR RTCRR RTE+ RTCRR RTCRR RTE+ RTCRR RTCRP RTE+ RTCRP RTE+ RTCRP RTCRP SPP SPP SPP
NI6 NI3 NI4 NI4 NI4 NI3 NI2 NI2 NI5 NI4 NI7 NI4 NI3 NI3 NI3 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1
PI3INGPH GPH GPH GPH GPF GPH GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF NI1 NI1 NI1 NI1
0 639 898 1327 3410 7086 7512 8282 8497 8765 8967 10736 10872 11363 13763 14102 14713 15260 15770 15986 16715 17695 18722 19109 19510 19751 20212 20272( T) FRAMES
0 1:00:00 2:00.00 3:00.00 4:00.00 5:00.00 6:00.00 7:00.00 8:00.00 9:00.00 10:00.00 11:00.00 12:00.00 13:00.00 13:31.18 (T) MM:SS.DD
12:52.79
0 408 1302 2860 3069 3435 3666 3857 3998 4610 4797 5310 6563 6687 6784 6902 7092 7401 7785 7829 7904 8297 9028 9708 10345 10564 10798 11236 11573 11728 11921 11966 ( T) FRAMES
PI3EX GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPH GPH GPH GPF GPF GPH GPF GPF GPH GPH GPF GPF NI1 NI1 NI1
NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI4 NI5 NI6 NI6 NI1 NI1 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1
RTE+ RTE- RTCRP RTCRP RTE- RTE- RTCRR RTCRP RTE+ RTCRR RTCRR RTCRR RTCRP RTE+RTE+RTCRR RTE- RTE- RTCRP RTE+RTCRP RTCRP RTCRP SPP SPP SPO
FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGRI FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGR FGR FGC FGC FGR FGR FGC FGR FGR FGR
CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 SP1IN SP1EX
Figura 57.- Resultado instrumento notación Europeo Barcelona 2010 y Campeonato Mundial Berlín 2009
Berlín
Barcelona
Sonia Aragón Calvo
85
Comparación con Instrumento Notacional de: Campeonato Mundial Berlín 2009 – Europeo Goteborg 2006
CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 SP1IN SP1EX
FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGRI FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGR FGR FGC FGC FGR FGR FGC FGR FGR FGR
RTE+ RTE- RTCRP RTCRP RTE- RTE- RTCRR RTCRP RTE+ RTCRR RTCRR RTCRR RTCRP RTE+RTE+RTCRR RTE- RTE- RTCRP RTE+RTCRP RTCRP RTCRP SPP SPP SPO
NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI4 NI5 NI6 NI6 NI1 NI1 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1 NI1
PI3EX GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPH GPH GPH GPF GPF GPH GPF GPF GPH GPH GPF GPF NI1 NI1 NI1
0 408 1302 2860 3069 3435 3666 3857 3998 4610 4797 5310 6563 6687 6784 6902 7092 7401 7785 7829 7904 8297 9028 9708 10345 10564 10798 11236 11573 11728 11921 11966 ( T) FRAMES
0 1:00:00 2:00.00 3:00.00 4:00.00 5:00.00 6:00.00 7:00.00 8:00.00 9:00.00 10:00.00 11:00.00 12:00.00 13:00.00 13:17.09 (T) MM:SS.DD
12:57.82
0 742 1725 2950 5003 5642 6527 7092 7985 8290 8662 9432 10555 10695 10905 11523 11851 11995 13090 13605 13837 13978 14298 15649 15863 16185 16259 16646 17086 17217 18342 18770 18990 19438 19647 19886 20107 20323 20522 20593 ( T)FRAMES
PI7EX GPH GPF GPF GPH GPH GPH GPH GPH GPH GPF GPF GPF GPH GPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPH GPH GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF NI3 NI2 NI2 NI1 NI1
NI4 NI4 NI4 NI3 NI2 NI1 NI2 NI3 NI4 NI4 NI4 NI6 NI7 NI7 NI7 NI5 NI9 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI2 NI2 NI2 NI2 NI1 NI1 NI2 NI2 NI2 NI2 NI2 NI3
RTE+ RTCRR RTE+ RT E- RTE- RTCRE RTCRR RTE- RTE- RTE- RTCRR RTE- RTCRP RTCRR RTE+ RTE+ RTCRR RTCRR RTCRR RTCRP RTE+ RTCRR RTE+ RTCRR RTE+ RTCRR SPO SPO SPP SPP SPP
FGC FGC FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGRI FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGC FGR FGR FGRI FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR
CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC2 CC2 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 CC1 SP1IN SP1EX SP1EX SP1EX
Figura 58.- Resultado instrumento notación Campeonato Mundial Berlín 2009 y Campeonato Europeo Goteborg 2006
Berlín
Goteborg
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
86
Sonia Aragón Calvo
87
4. DISCUSIÓN
4.1. De la calidad del dato
Cómo se ha expuesto en el apartado Resultados, la calidad del dato se ha
garantizado mediante la Teoría de la Generalizabilidad.
En primer lugar reseñar que, según el diseño efectuado, podemos destacar una
óptima concordancia, tanto intra-observador (registros del observador 1), como inter-
observador (observador 1 y observador 2), ya que se ha obtenido un coeficiente de
correlación intraclase -CCI- de 1.
Además de la referida concordancia entre observaciones, los resultados de
generalizabilidad de los datos nos permiten afirmar que la definición de categorías
conductuales configuradas en el instrumento de observación cumple con los requisitos
de fiabilidad exigidos (Hernández Mendo, 1996 y Ardá, 1998). De esta forma, el
proceso de contextualización de las conductas se ajusta a rigor objetivo.
Por otro lado, el elevado coeficiente de generalizabilidad obtenido en el diseño
(Categoría, Observador / Carrera; CO/P) nos permite reseñar la constancia de las
conductas tácticas realizadas en las carreras analizadas.
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
88
4.2. Del análisis notacional
El instrumento notacional diseñado nos permite representar la carrera de una
manera lineal -temporal- y esquemática, a partir de una serie de códigos basados en el
instrumento de observación.
Esta representación facilita la comprensión de cada uno de los cambios
acontecidos en la conducta táctica de los competidores, así como su integración en el
conjunto del comportamiento táctico del vencedor de la prueba.
A continuación, procedemos a analizar cada una de las competiciones que han
sido objeto de análisis.
Campeonato del Mundo, París 2003
Carrera muy rápida desde el pistoletazo de salida (ver figura 17), caracterizada
por cambios y ataques de ritmo por los favoritos del grupo, hasta llegar a un sprint final
tan apurado en el que el ganador se impone por tan sólo 75 frames (ver figura 59).
12:52.79 (T) MM:SS.DD
10001 10037 10203 10730 10784 10890 10964 11118 11423 11528 11603 ( T) FRAMES
GPF GPF GPF GPF GPF GPF GPF NI2 NI2 NI1
NI3 NI4 NI3 NI2 NI2 NI2 NI2
RTCRR RTCRR RTE+RTE+RTCRP RTCRR SPO SPP SPP
FGR FGR FGR FGR FGR FGR FGR
CC1 CC1 CC2 CC2 CC1 CC1 CC1 SP1EX SP2
Figura 59.- Registro notacional del final de la carrera Paris, 2003
Eliud Kipchoge, el atleta que consigue la medalla de Oro en este Campeonato, es
un atleta que proviene de distancias inferiores. Haciendo mención a Lamb (1978) y
Wilmore y Costill (2004), los atletas que proceden de distancias inferiores no pierden
todo el porcentaje de sus fibras rápidas, y éste es el caso del atleta que gana esta carrera.
Estas fibras y las intermedias, que son cambiantes según requerimientos, hacen que este
tipo de atletas tengan mayor capacidad glucolítica, elevando su VO2máx, su volumen
cardiaco y pudiendo hacer frente a ritmos más elevados que los atletas con mayor
porcentaje de fibras rojas por trabajo aeróbico de adaptación -con entrenamiento
mayoritariamente aeróbico-.
Sonia Aragón Calvo
89
Es por esto, que podemos decir que la táctica de carrera de este atleta
caracterizado por un gran VO2 máx. por adaptación al esfuerzo y con fibras blancas
glucolíticas e intermedias-, consiste en afrontar la prueba en posiciones intermedias y
enfrentarse a ritmos elevados y sprints al final de la prueba.
Campeonato Mundial, Berlín 2009
Carrera lenta con varios cambios de ritmo sin consecuencias. En los últimos
minutos de carrera, el atleta observado -Bekele-, es el que toma las riendas de la carrera
de manera definitiva y realiza una serie de cambios de velocidad, de manera que
comienza la selección de los mejores finalistas. El atleta cambia de ritmo
constantemente sin respiro para sus rivales, y culmina con el sprint final que le da la
victoria de la competición (ver figura 18).
Bekele es un atleta muy potente. Debido a su capacidad anaeróbica, a lo largo de
carrera es capaz de soportar ritmos elevados durante muchos kilómetros en las primeras
posiciones y llegar al final con potencia para disputar con garantías un sprint. En los
Campeonatos del Mundo de Berlín 2009, Bekele ganó la medalla de oro del 5000 m. y
del 10.000 m. Además, merece la pena destacar que este atleta posee, en la actualidad,
los récords mundiales de 5000 m. desde 2004 y de 10.000 m. desde el 2005.
Por lo tanto, Bekele como corredor proveniente de carreras mucho más cortas y
duras -como el cross-, posee una capacidad anaeróbica asociada al VO2 máx., añadido a
un porcentaje en fibras intermedias blancas por adaptación a la dureza de la competición
(Wilmore y Costill, 2004) que le permiten poder soportar grandes cantidades de lactato
muscular por ausencia de oxígeno durante un periodo de tiempo acorde con la distancia
a recorrer en la prueba.
Juegos Olímpicos, Atenas 2004
La carrera reflejada en la figura 19, muestra a un atleta, confiado de su poderío
en las llegadas ajustadas, que consigue soportar el ritmo elevado de carrera -así como
cambios de ritmo constantes a lo largo de la carrera- que desarrollan sus rivales
conscientes de su poderío en los metros finales. La posición más adelantada que lleva en
carrera es el tercer puesto, al que no accede hasta el final de carrera. Llega a correr un
cuarto de la totalidad de la carrera alejado de los puestos de cabeza -en sexta y séptima
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
90
posición-. A falta de tan sólo 15 segundos un sprint final que le obliga a salirse en la
recta final a la calle 3 para poder adelantar a sus rivales y que estos no le cierren, le da
la victoria en la competición.
El Gerrouj es un atleta de gran potencia en los finales de carrera. Posee los
récords mundiales de la milla y del 1500 m. desde el año 1999 y 1998 respectivamente.
Obviamente y siguiendo a Mc Ardle et.al (1990) Weineck (2004) y Wilmore y Costill
(2004), por ser atleta con grandes récords en distancias inferiores, tiene un porcentaje de
fibras blancas por adaptación al sistema anaeróbico láctico, que le proporciona la
capacidad de realizar cambios de ritmo a mayores velocidades, por la caracterización
glucolítica de las fibras rápidas o blancas, sin que se agarroten los músculos por
agotamiento láctico.
Juegos Olímpicos, Pekín 2008
La carrera representada en la figura 20 se caracterizó por su rapidez -de hecho,
se batió el récord olímpico vigente-. El atleta ganador -Bekele-, tiene compañeros de
equipo del mismo país que elevan el ritmo de carrera mediante continuos cambios de
ritmo -a modo de liebres-. Los cambios son tan fuertes que incluso las liebres se separan
más de la zancada estipulada para mantener la continuidad del grupo, rompiendo la
cabeza de carrera.
Una vez acabada la táctica de los compañeros de equipo, cuando estos ya no
pueden más y se van a cola de pelotón, es cuando el atleta en cuestión toma el mando de
la carrera, ejecutando cambios sucesivos y ritmos estables a velocidades muy altas, lo
que hace que el grupo de carrera de cabeza quede reducido prácticamente al podio. Si a
esto se le une el potente sprint final, el atleta se impone en meta, batiendo un récord de
campeonato, que aun hoy está imbatido.
Bekele es un atleta capaz de soportar ritmos elevados en cabeza durante muchos
kilómetros y llegar al final con potencia para un disputado sprint. Este atleta posee los
récords mundiales de 5000 m. desde 2004 y de 10000 m. desde el 2005, además del ya
mencionado récord Olímpico que batió en esta prueba.
Cómo ya hemos dicho con anterioridad y siguiendo los estudios de fisiólogos
especialistas del deporte como son Lamb (1978), Mc Ardle et. al. (1990) Weineck
(2004) y Wilmore y Costill (2004), las características del atleta -intermedio de potencia
Sonia Aragón Calvo
91
anaeróbica, con fibras intermedias anaeróbicas por adaptación- justifican la táctica de
carrera elegida.
Campeonato de Europa, Goteborg 2006
La presente fue una carrera lenta (ver figura 21), sin movimientos importantes en
la cabeza de carrera hasta pasado el minuto 8. El atleta ganador corre en posiciones
intermedias hasta el final de carrera, en el que hace un cambio de ritmo para colocarse
en las primeras posiciones. La última vuelta de carrera, se caracteriza por un
encadenamiento de sprints que dan al atleta observado el primer puesto en una pugna
muy disputada.
Jesús España es uno de los mejores atletas españoles de la última década. Ha
conseguido metales tanto en 3000 m. como en 5000 m. Atleta muy potente en los
sprints finales ya que proviene de distancias inferiores, con características de atleta
medio-fondista. De gran potencia muscular por su porcentaje en fibras blancas por
adaptación al ejercicio anaeróbico (Lamb, 1978; Mc Ardle, 1990; Wilmore y Costill,
2004 y Weineck, 2004).
Campeonato de Europa, Barcelona 2010
Nos encontramos ante una carrera relativamente lenta. El atleta observado corre
dentro del grupo, en cuarto y quinto puesto. En las últimas vueltas, el atleta ganador
sentencia la carrera con cambios de ritmo continuos que acaban con una serie de sprints
finales en la última vuelta de carrera (ver figura 22).
Mo Farah, el ganador de la prueba, es un atleta muy rápido y ganador a su vez de
la prueba de 10.000 m. en esa misma competición. En la carrera de 5000 m., consiguió
la victoria debido a su potencia final. El hecho de que este atleta provenga de distancias
más cortas y del fútbol, le hace característico, ya que aún mantiene una parte del
porcentaje de esas fibras que desarrolló en su juventud, adaptando el de fibras rojas e
intermedias a su nueva especialidad y mayor distancia (Weineck, 2004; Wilmore y
Costill, 2004).
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
92
4.3. De los Patrones Temporales (T-patterns)
Como ya se ha hecho referencia en el marco teórico-epígrafe 1.7.1- cada atleta
utiliza una u otra táctica en función del tipo de carrera, su estado de forma, el objetivo
propio y los rivales con los que compite.
En el presente trabajo de investigación se ha diseñado una herramienta
observacional válida y fiable que permite analizar e interpretar el comportamiento
táctico en carreras de larga distancia. Como ejemplo de la operatividad de la
herramienta observacional desarrollada, se elevan los patrones temporales detectados.
En estos patrones podemos encontrar información secuenciada que se ajusta de
forma pertinente a la realidad de la competición atlética. En concreto, se ha obtenido
información relevante acerca del comportamiento táctico eficaz en las carreras de 5000
m.
4.3.1. Del análisis de la globalidad de las carreras
De la información que aportan los patrones temporales detectados -con los
parámetros de búsqueda expuestos en el epígrafe 2.8.- podemos extraer pautas en el
comportamiento táctico de los corredores de 5000 m.
Así, en 3 de las 6 carreras que constituyen el muestreo observacional,
aproximadamente a la mitad de carrera, sea cual sea el ritmo impuesto a principio de la
prueba se produce una disminución del ritmo de carrera, en la que el atleta observado se
sitúa en posiciones delanteras sin abandonar la calle 1 de la pista (patrones con nº de
orden 1, 3, 5, 6, 9 y 16 pertenecientes a las carreras de Berlín y Pekín y patrón con nº de
orden 12 correspondiente a las carreras de Barcelona y Berlín).
A partir de la mitad de carrera -en 5 de las 6 carreras-, se producen una serie de
cambios de ritmo, responsabilidad tanto del atleta observado como de los rivales (patrón
con nº de orden 2, 11 y 14, perteneciente a las carreras de Goteborg y París; patrones
con nº 4, 8 y 10, correspondientes a las carreras de Barcelona y París; patrón nº 12 y 15
resultante de las carreras de Barcelona y Berlín; patrones 7, de las carreras de Berlín y
Pekín; y patrón con nº de orden 13, perteneciente a las carreras de Berlín y Goteborg).
Los patrones temporales explican que la consecuencia de los referidos cambios de ritmo
Sonia Aragón Calvo
93
es que el grupo se enfile y deje de estar compactado para ir perdiendo unidades. Esta
táctica resulta un proceso selectivo en el que van disgregándose del grupo de cabeza los
mejores atletas.
Al final de la prueba llegarán sólo los atletas más capaces. En ese momento, será
el sprint final quien determinará el ganador de la carrera. A la hora de realizar el sprint
con garantías de éxito -en 4 de las 6 carreras (patrones con nº de orden 2 y 11,
pertenecientes a las carreras de Goteborg y París; y patrones temporales nº 12 y 15,
resultantes de las carreras de Barcelona y Berlín)- se evidencia la importancia de la
posición de partida, la calle elegida y el momento del sprint. En la recta final, la calle 1
interior es la elegida por el atleta que va en cabeza de carrera. Éste se abre o cierra en la
calle en función de la manera de atacar de su rival directo.
Por último, en 4 de las 6 carreras, en el final de las carreras de 5000 m., se
realiza un sprint final definitivo lanzado por el atleta que acaba siendo el ganador de la
prueba (patrones con nº de orden 2 y 11, pertenecientes a las carreras de Goteborg y
París; y patrones temporales nº 12 y 15, resultantes de las carreras de Barcelona y
Berlín).
4.3.2 De la comparación entre carreras
Hasta ahora hemos entresacado las características comunes a los patrones
temporales. Sin embargo, cada patrón temporal muestra conductas -multieventos- que se
repiten en determinadas carreras (véase tabla 19).
Las carreras con mayor número y alcance de patrones temporales comunes son
Berlín y Pekín (tabla 19). En concreto, 6 de los 16 patrones temporales detectados se
refieren a estas dos carreras. Llegados a este punto es relevante resaltar como en ambas
carreras el ganador es el mismo atleta: Kenenisa Bekele (Etiopía) y cómo desarrolla en
ambas pruebas un comportamiento táctico similar -véase figura 54-. A lo largo de
carrera, este atleta, es capaz de soportar ritmos elevados durante muchos kilómetros en
las primeras posiciones y llegar al final con potencia para disputar con garantías un
sprint.
A continuación en términos de semejanza -4 patrones temporales de los 16
detectados- hemos de aludir a las carreras de Barcelona y París (figura 55). En ellas son
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
94
dos atletas africanos -Mohammed Farah, atleta británico de origen Somalí, y Eliud
Kipchoge, Keniata-, quienes se imponen en la distancia de 5000 m. con formas de
correr muy similares. El comportamiento táctico de estos atletas se caracteriza por
integrarse en puestos intermedios del grupo, colocarse en una buena situación al final de
carrera y asestar un sprint final que deje atrás a todos sus rivales. Este comportamiento
es seleccionado a partir de su gran capacidad de aceleración, fundamentada en su
procedencia de pruebas correspondientes a distancias inferiores ( Lamb, 1978; Mc Ardle
et. al., 1990; Wilmore y Costill, 2004; Weineck, 2004).
Con 3 patrones temporales en común tenemos las carreras de Goteborg y París
(figura 56). Estas carreras fueron ganadas por un atleta español -Jesús España- y un
atleta keniata -Eliud Kipchoge-. El comportamiento táctico de ambos corredores se basó
en mantenerse en puestos intermedios del grupo, colocarse en una buena situación al
final de carrera e imponerse en un poderoso sprint final -en consecuencia con las
características de ambos corredores-.
Con 2 patrones temporales en común, están las carreras de Barcelona y Berlín
(figura 57), ganadas por Kenenisa Bekele y Mo Farah. Los patrones temporales de estas
carreras, coinciden en su fase final: sprints. Ambos atletas, sacan partido a su mayor
potencia en los metros finales de la carrera.
Las carreras de Berlín y Goteborg (figura 58), tan sólo presentan un patrón común.
Como ya hemos visto, se caracterizan por frecuentes cambios de ritmo producidos por
rivales directos de los atletas observados, que persiguen el desgaste de rivales. Los
ganadores -Bekele y Jesús España- se caracterizan por su potencia en los últimos metros
de la prueba.
Tan sólo una carrera no se ha visto reflejada en patrón temporal alguno. Nos
referimos a la final de los Juegos Olímpicos de Atenas, 2004 (ver figura 19). Esta
carrera, se caracterizó por su lentitud, presentando escasos y breves cambios de ritmo,
en los que el resultado final se decide en las últimas vueltas de carrera. La carrera fue
ganada por Hicham El Gerrouj, atleta marroquí, proveniente de la prueba de 1500 m. El
atleta, corre siempre en puestos intermedios del grupo, esperando a las últimas vueltas
para por su condición de medio-fondista imponerse realizando cambios de ritmo y u
sprint muy potente en la última vuelta, para intentar conseguir la victoria.
Sonia Aragón Calvo
95
5. CONCLUSIONES
A continuación, se presentan las siguientes conclusiones fruto del estudio
realizado:
o En relación a los objetivos generales:
1. Se ha construido un instrumento de observación ad hoc que
permite analizar e interpretar secuencialmente la conducta táctica
de los corredores de 5000 m. -fondo en pista-.
2. Se ha construido un instrumento de notación que permite
representar la conducta táctica de los corredores de 5000 m. -
fondo en pista-, facilitando la interpretación global y particular -
diferentes cambios de conducta- de la prueba
o En relación a los objetivos específicos:
1. Mediante análisis notacional y de patrones temporales se han
constatado diferentes comportamientos tácticos –tanto a nivel
intra como inter personal- en el seno de las carreras observadas de
5000 m. que contribuyen, de manera inductiva, a completar un
limitado marco teórico.
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
96
Sonia Aragón Calvo
97
6. PROPUESTAS DE FUTURO
Toda vez diseñado un instrumento de observación que permita analizar e
interpretar la conducta táctica de los corredores de fondo y determinado su alcance y
fiabilidad, se pretende continuar con el proceso formativo encaminado a la obtención
del grado de doctor.
Para ello, es nuestra intención comparar, a modo de referente, la táctica de carrera
utilizada por la élite de 5000 m. y de otras pruebas del medio fondo -1500 m.- o fondo -
10000 m.-, con la desarrollada por niños y niñas en edad escolar en pruebas
equivalentes, en función de su edad, tanto a nivel de Juegos Deportivos Escolares como
de deporte federado.
Esperamos que este trabajo de investigación haya contribuido a arrojar luz sobre
un comportamiento táctico que no ha gozado de repercusión en el ámbito científico de
las Ciencias de la Actividad Física y el Deporte.
Análisis observacional del comportamiento táctico en carreras de 5000 metros
98
Sonia Aragón Calvo
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