Após o encerramento do prazo de inscrição para a segunda fase doconcursoForum Opta Forum 2026, quatro projetos foram selecionados para apresentação no palco, e outros três foram recomendados para apresentação em pôster.
Cada proposta apresentada foi avaliada com base em quatro critérios principais: inovação, metodologia, relevância e aplicação. Agora, os sete projetos de destaque serão apresentados a um público convidado de representantes do setor no Museu Britânico, em Londres.
Uma novidade do Opta Forum deste anoForum a introdução de uma categoria dedicada à narrativa na mídia, que aborda como os dados podem ser aplicados de forma inteligente para aprimorar a narrativa na mídia.
A lista completa das apresentações de pesquisa e pôsteres doForum Opta 2026, sem ordem específica, é a seguinte:
Apresentações no palco
Categoria Narrativa em Mídia: Hassan Rafique, Dylan D’Amelio e Evan Pegorsch – O poder dos recursos visuais interativos: comparando o desempenho dos passes dos jogadores usando Opta Vision
Hassan, Dylan e Evan desenvolveram duas visualizações interativas de dados baseadas nosVision Opta Vision , o Passing Intelligence e o Passflow, concebidas para proporcionar uma experiência interativa envolvente que complemente uma matéria editorial comparando o desempenho nos passes de diferentes jogadores de uma liga. As visualizações são alimentadas por várias novas métricas que eles desenvolveram, incluindo Custo de Oportunidade, Valor Esperado e Inteligência de Risco.
Hassan é professor assistente no Departamento de Análise Esportiva da Faculdade de Esportes Falk, da Universidade de Syracuse, onde Dylan e Evan estão atualmente cursando Análise Esportiva e Economia. Tanto Dylan quanto Evan estão atualmente trabalhando como estagiários de análise de dados na equipe masculina de futebol da Universidade de Syracuse e no Oldham Athletic A.F.C.
Categoria de Desempenho, Análise: Jaime Oriol – Romper a pressão a partir da defesa: relacionando as corridas sem a bola com a qualidade das decisões de passe sob forte pressão
O projeto de Jaime resultou no desenvolvimento de um modelo que conecta duas vertentes de análise que, atualmente, são estudadas separadamente: a qualidade das corridas sem a bola na geração de opções de passe sob pressão e a qualidade da decisão do passador em relação a essas opções disponíveis. O objetivo desse modelo é fornecer insights práticos para a comissão técnica, o recrutamento e a análise do adversário, tanto no que diz respeito ao planejamento de jogadas quanto à avaliação da tomada de decisões.
Jaime está atualmente cursando uma dupla graduação em Análise de Negócios e Ciência da Computação na Universidade Francisco de Vítoria, em Madri. Ele é o fundador do blog Football Decoded e atualmente trabalha como estagiário de Ciência de Dados na Minsait.
Categoria de Desempenho, Recrutamento: Yureed Elahi – Análise de Perfil de Exploração de Jogadas – Medindo como os passadores respondem aos movimentos sem a bola
Yureed desenvolveu uma estrutura para avaliar os jogadores que dão passes com base na forma como respondem às corridas sem a bola dos companheiros, medindo se eles escolhem as opções de maior valor ou se optam por passes mais seguros. Ao associar os dados das corridas sem a bola aos eventos de passe e aos valores de ameaça esperados, sua pesquisa captura a qualidade da tomada de decisão sob pressão defensiva. O resultado é um perfil individual que destaca a qualidade das decisões de passe.
Yureed trabalha na Data Science Dojo e já tem experiência no setor, tendo estagiado no FC Dinamo Tbilisi.
Categoria de Apresentação, Resumo: Billy Mulley – Identificação de jogadores de elite especializados em bloqueios baixos: um modelo de recrutamento baseado no valor de decisão do bloqueio baixo (LBDV)
O projeto de Billy utiliza um novo indicador, o Low Block Decision Value (LBDV), para identificar jogadores que demonstram consistentemente a ousadia e a precisão necessárias para romper bloqueios defensivos baixos.
Ao quantificar a tomada de decisões e a evolução sob pressão, o modelo destaca os jogadores cujas escolhas se traduzem em vantagem competitiva mensurável. Concebido com o recrutamento em mente, o indicador permite que os clubes identifiquem jogadores capazes de desmontar estruturas defensivas compactas.
Billy está atualmente cursando um mestrado em Análise de Dados no Sports Data Campus e trabalha no futebol como olheiro de vídeo da base do Tottenham Hotspur, tendo anteriormente ocupado o cargo de olheiro da equipe principal do Millwall FC.
Expositores de pôsteres
Roi Gil – Além dos dados de eventos: construindo modelos estruturais de estilo de jogo com Opta Vision
O pôster de Roi apresentará uma Estrutura de Identidade Tática probabilística que ele desenvolveu, a qual utiliza métricas sensíveis à fase para modelar os estilos de jogo das equipes com maior precisão do que as abordagens tradicionais baseadas em eventos ou no rastreamento.
Ao utilizar resultados táticos estruturados, como as fases de jogo e os indicadores de estilo ofensivo e defensivo, sua pesquisa constrói perfis de identidade mensuráveis em nível de equipe, em vez de se basear em indicadores estilísticos indiretos. Roi está cursando um doutorado em tempo integral em Dados Aplicados à Ciência do Futebol na Cardiff Metropolitan University.
Eduardo Marques – Sob pressão, fora de contexto: perfis de decisão em “caixa de vidro” para avaliação de riscos no recrutamento com Opta Vision
Eduardo desenvolveu um modelo analítico interpretável e pronto para aplicação prática que avalia como os jogadores de linha, especialmente os meio-campistas, escolhem entre as opções de passe disponíveis, quão sólidas essas decisões permanecem sob pressão e em que medida seus padrões de decisão se alinham com a identidade tática da equipe.
Essa abordagem distingue a qualidade genuína das decisões da execução influenciada pelo contexto, avaliando as decisões em relação às alternativas disponíveis no momento da ação. A estrutura gera resultados operacionais para os departamentos de olheiros, incluindo listas de pré-seleção de recrutamento por níveis, alertas de risco de transferência e perfis de jogadores de uma página com registros de decisão verificáveis por vídeo.
Eduardo é consultor independente AI ciência de dados, com doutorado em Aprendizado de Máquina. Anteriormente, ocupou cargos de liderança na formação de equipes de dados e de aprendizado de máquina em grande escala e, atualmente, está concluindo um mestrado em Big Data Aplicado à Análise de Jogadores de Futebol no Sports Data Campus.
Remi Awosanya – Quantificando a resistência à pressão: um modelo multidimensional para identificar e avaliar soluções táticas contra a pressão de alta intensidade utilizandoVision Opta Vision
Remi desenvolveu uma estrutura padronizada para medir a resistência à pressão, que inclui a definição de “Envelopes de Pressão” para identificar situações de alta pressão, a categorização de “Mecanismos de Contorno” táticos e a avaliação de sua eficácia. As conclusões têm aplicações no treinamento, no recrutamento e na estratégia de jogo, ajudando as equipes a explorar ou se defender em cenários de alta pressão.
Remi trabalha como analista de dados em uma organização sem fins lucrativos e, anteriormente, realizou um estágio de 12 meses no departamento de Dados e Análise do Sunderland.
Stats Perform de agradecer a todos que enviaram uma proposta e parabenizar os sete participantes que farão apresentações ou exporão no Opta Forum 2026.
