Ankle Injury Prevention In Soccer Using Machine Learning: Bibliometric Analysis

Abstract

Bibliometric analysis seeks to evaluate through statistical methods the scientific activity on the lines and trends of research, the evolution of studies, the relationships between publications, journals and collaboration between researchers. The use of these studies can guide researchers on the evolution of research processes related to injury prevention in soccer, using machine learning. The aim of this study is to analyze the scientific activity related to machine learning in the prevention of ankle injuries in soccer. The present study presents three moments: Data capture, Analysis of the information based on software (Scimat, VosViewer, Use of Text mining with R), discussion and conclusions. As for the results, the evolution of the words and networks generated shows an increase in studies relating the words “sport”, “ankle”, “risk factors” and “technology” (mobile applications, computational methods, wireless communication). An evolution of research in terms of the use of machine learning in injury prevention, visualization of knowledge networks and support among researchers in recent years is evident, as well as the growth of publications and the increase of networks and interaction between words.El análisis bibliométrico busca evaluar a través de métodos estadísticos la actividad científica sobre las líneas y tenden-cias de investigación, la evolución de los estudios, las rela-ciones entre publicaciones, revistas y la colaboración entre investigadores. El uso de estos estudios puede orientar a los investigadores sobre la evolución de los procesos de investigación relacionados la prevención de lesiones en el fútbol, utilizando el aprendizaje automático. El objetivo de este estudio es analizar la actividad científica relacionada con el aprendizaje automático en la prevención de lesiones de tobillo en el fútbol. El presente estudio presenta tres mo-mentos: Captura de datos, Análisis de la información basa-do en software (Scimat, VosViewer, Uso de Text mining con R), discusión y conclusiones. En cuanto a los resultados, la evolución de las palabras y las redes generadas muestra un aumento de los estudios que relacionan las palabras “de-porte”, “tobillo”, “factores de riesgo” y “tecnología” (aplica-ciones móviles, métodos computacionales, comunicación inalámbrica). Se evidencia una evolución de la investigación en cuanto al uso del aprendizaje automático en prevención de lesiones, visualización de redes de conocimiento y apoyo entre investigadores en los últimos años, así como el creci-miento de publicaciones y el aumento de redes e interac-ción entre palabras.